deepseek api模型不可用需按http状态码分路径排查：503属服务端问题，查状态页、降级模型或指数退避重试；500属客户端错误，需核对端点、模型名、认证头及messages格式；model_not_found则需严格比对官方文档与请求参数。
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调用DeepSeek API时发现模型不可用，可能是服务端维护、节点过载、模型标识错误或权限缺失导致，需按实际响应状态分路径排查修复。
先确认是503还是500错误
打开终端执行curl -v https://api.deepseek.com/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer sk-xxx" -d '{"model":"deepseek-chat","messages":[{"role":"user","content":"test"}]}'，观察返回的HTTP状态码和响应体内容。
如果返回503且响应体含"maintenance": true字段，说明正在计划内维护；若返回500且无明确提示，则大概率是客户端参数或认证问题。
这一步不能跳过——【503和500的处理逻辑完全相反，混用方案会浪费至少15分钟】。
遇到503 Service Unavailable
方法一：查官方状态页并等待
访问https://status.deepseek.com，重点看“V4 Model Inference”模块图标是否为红色，以及下方标注的维护时间窗是否覆盖当前时刻。
方法二：降级调用备用模型
将请求中model=deepseek-v4直接替换为model=deepseek-v3，其余参数（messages、temperature等）保持不变，重发请求即可生效。
若v3也返回503，立即改用model=deepseek-v2.5——该版本部署在A10节点上，QPS容量比v4高约40%，临时扛量更稳。
方法三：启用指数退避重试
第一步：解析响应头Retry-After值，若有则严格休眠对应秒数再重试；
第二步：若无Retry-After头，本地启动指数退避：第1次延迟1秒，第2次2秒，第3次4秒，第4次8秒，第5次16秒，最大不超过60秒；
第三步：每次重试前检查是否已过官方标注的estimated_recovery时间戳，超时仍未恢复就切换模型。
遇到500 Internal Server Error
第一步：核对API端点地址是否为https://api.deepseek.com/v1/chat/completions，漏掉/v1/或误写成/v2/会导致静默失败。
第二步：检查model字段值是否与官方文档完全一致，例如deepseek-chat不能写成deepseek_chat、DeepSeek-Chat或deepseekchat——大小写、连字符、空格任一错位都会触发500。
第三步：验证Authorization头格式是否为Bearer sk-xxx，注意Bearer和密钥之间有且仅有一个空格，复制密钥时容易带入隐藏换行符或全角空格。
第四步：确认messages数组中每条消息都包含role和content两个键，role只能是system/user/assistant之一，缺一个字段或拼错role都会让服务端解析崩溃。
模型名正确但提示“model_not_found”
打开DeepSeek官方Models文档页面，逐行比对你使用的model字符串，比如deepseek-coder-33b-instruct不能简写为deepseek-coder，也不能漏掉-instruct后缀。
检查API Endpoint是否匹配模型版本：v1接口不支持仅存在于v2文档里的模型，若你调用的是/v1/chat/completions，就不能传v2专属模型名。
在Python中打印model变量值：print(repr(model))，查看是否有不可见Unicode字符或前后隐藏空格——这类问题肉眼几乎无法识别，但必然触发model_not_found。
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