deepseek api需手动维护对话历史，网页端自动拼接上下文，api调用必须手动构建messages列表，本地部署则由脚本控制history生命周期。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜
你需要让DeepSeek API记住前几轮对话内容，否则每次提问都像第一次见面——模型根本不知道你刚问过什么、它回答过什么、你们聊到哪一步了。
网页端连续对话：不刷新页面就能自动记
这一步操作起来很简单，直接在同一个聊天窗口里接着打字就行。
打开DeepSeek官网或App，登录后进入聊天界面，输入第一个问题并等待回复。
收到回复后，【切勿点击“新对话”按钮、不要刷新页面、别关掉当前标签页】，就在原输入框里继续输入下一句。
系统会自动把之前所有user和assistant的交互拼成一整段上下文传给模型，你不需要做任何额外操作。
API调用：必须手动拼接messages列表
DeepSeek的/chat/completions接口是无状态的，服务器不会替你存历史。每发一次请求，你都得亲手把前面所有轮次的消息一股脑塞进去。
方法一：基础Python实现（推荐新手）
初始化一个空列表messages = []，首轮只加一条{"role": "user", "content": "你的问题"}。
拿到AI回复后，用{"role": "assistant", "content": "它的回答"}追加到messages末尾。
第二轮提问前，再往messages末尾加新的{"role": "user", "content": "你的追问"}——此时messages已含三段，完整传递给下一次API请求。
统一LLM网关 - 一个API对接70+AI模型，使用单一API密钥即可调用GPT、Claude、Gemini、Qwen、Deepseek、Grok等主流模型。
方法二：用session_id管理（仅限部分SDK支持）
某些封装好的SDK提供start_session()和continue_generation()方法，内部自动维护上下文，但底层仍是拼接messages，只是帮你省了一步。
【注意：官方标准REST API不支持session_id，必须自己拼】
本地部署：靠脚本控制history生命周期
如果你把DeepSeek模型跑在自己服务器上，上下文管理完全由你掌控。
第一步：定义history变量，初始为空列表。
第二步：用户输入后，把{"role": "user", "content": "..."}追加进history。
第三步：调用模型生成回复，提取结果后以{"role": "assistant", "content": "..."}格式追加进history。
第四步：下次推理前，直接将整个history传入模型输入，无需删减或压缩——本地运行不受token长度限制，但要考虑显存容量。
第五步：若需长期保存对话，可定期把history序列化为JSON文件写入磁盘，重启服务时再加载。
大量免费API接口：立即使用
涵盖生活服务API、金融科技API、企业工商API、等相关的API接口服务。免费API接口可安全、合规地连接上下游，为数据API应用能力赋能！
