DeepSeek 技术帮助中心

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常见问题与使用教程

1. DeepSeek 网页版是否免费,支持哪些核心模型体验? +
普通用户通过 DeepSeek 网页版入口即可免费体验自研的 DeepSeek-V3 通用对话及 DeepSeek-R1 深度思考推理模型。系统通过智能调度保障会话顺畅,开箱即用,免去繁琐充值门槛。
2. DeepSeek API 价格收费标准与缓存折扣如何计算? +
DeepSeek 坚持普惠定价。具备全自动上下文缓存机制(Context Caching):只要命中复用的前置文档或历史对话,输入 Token 可直降至一折(0.1元/百万Token),极大降低长文档与知识库调用的综合成本。
3. 什么是 DeepSeek Harness,如何进行本地部署与任务评测? +
DeepSeek Harness 是官方专为任务评估与系统级工具编排设计的测试框架。支持以简洁的 YAML 声明自动化基准,并在本地并发执行代码沙箱、工具调用与指标回看。
4. 如何在企业应用中集成 DeepSeek 深度思考模型? +
DeepSeek API 接口全面兼容业界主流 OpenAI 标准格式。直接在现有代码中将 Base URL 切换至官方开放平台端点,即可调用 deepseek-chat 或 deepseek-reasoner 模型。
¥

API 价格与用量计算器

综合预估调用费用 (人民币):
已自动包含上下文缓存阶梯费率折扣
¥ 0.086
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DeepSeek Harness 本地部署与评测配置

借助标准 YAML 配置文件快速启动本地化评估套件与并发任务:

# 1. 安装最新版 Harness 套件 pip install deepseek-harness --upgrade # 2. 编排测试任务配置文件 harness_eval.yaml benchmark: project: "deepseek-code-eval" target_model: "deepseek-reasoner" endpoint: "https://api.deepseek.com/v1" temperature: 0.0 metrics: - pass_at_1 - reasoning_efficiency dataset: "./benchmarks/logic_cases.jsonl" concurrency_workers: 16 # 3. 启动评估流水线并生成报告 deepseek-harness test --config harness_eval.yaml --out-dir ./reports/