DeepSeek API 免费额度全攻略：注册步骤、模型对比、调用示例与中国用户可用性详解

DeepSeek（深度求索）作为国产大模型的代表之一，凭借 DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 两款开源模型在推理能力上达到国际一线水平，且 API 调用价格远低于 GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet。对于开发者而言，DeepSeek API 不仅是性价比最高的 LLM 接口之一，还提供了一定的免费额度供新用户试用。本文将全面解析 DeepSeek API 的免费额度、注册流程、调用方法、模型对比以及中国用户的实际使用体验。

一、DeepSeek API 概述与核心信息

DeepSeek 由深度求索（DeepSeek AI）公司开发，总部位于杭州。其 API 平台（platform.deepseek.com）提供基于 DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 模型的推理服务，支持 Chat Completion、JSON Output、Function Calling 等主流功能，接口完全兼容 OpenAI API 格式，可以无缝切换。

以下是 DeepSeek API 的核心信息汇总：

二、免费额度详解与费用结构

DeepSeek 的定价策略一直是业界标杆。2026年初，DeepSeek 再次调整了价格体系，使其成为市场上最具性价比的推理 API。

2.1 免费额度

DeepSeek 为新注册用户提供免费 Token 额度。注册后系统自动发放，无需手动申请。免费额度可用于所有可用模型的调用，包括 deepseek-chat 和 deepseek-reasoner。额度消耗优先于付费余额。

2.2 按量付费价格

免费额度用完后，DeepSeek 采用按量付费模式，价格如下表所示：

作为对比，GPT-4o 的输入价格约为 18 元/百万Token，输出约为 72 元/百万Token。DeepSeek-V3 的价格仅为 GPT-4o 的 1/9 左右，性价比极高。

2.3 Context Cache 机制

DeepSeek 独创的 Context Cache 机制是降低成本的关键。当你的请求中包含之前已处理过的前缀内容（如系统提示词、few-shot 示例），DeepSeek 会自动缓存这些内容，后续请求命中缓存时输入价格降至 0.5 元/百万Token（V3）或 1 元/百万Token（R1），相比缓存未命中的价格降低 75%。

三、注册步骤详解

DeepSeek API 的注册流程非常简单，全程不需要信用卡，只需手机号即可完成：

步骤1：访问开放平台

打开浏览器，访问

，点击右上角的「注册」按钮。

步骤2：手机号验证

输入手机号，获取短信验证码完成验证。支持中国大陆手机号（+86）和国际手机号。也可以使用 Google 账号直接登录。

步骤3：获取 API Key

登录后进入控制台，在左侧菜单选择「API Keys」，点击「创建 API Key」，系统会生成一个以

开头的密钥。请妥善保存，该密钥只在创建时显示一次。

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# 获取到的 API Key 格式示例

export DEEPSEEK_API_KEY="sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"

步骤4：充值（可选）

如果免费额度用完需要继续使用，可在「费用管理」中进行充值。支持支付宝、微信支付。最低充值金额为 10 元。充值后余额立即到账，无需等待。

四、API 调用示例

DeepSeek API 完全兼容 OpenAI API 格式，这意味着你可以直接使用 OpenAI 的 SDK、工具链和生态，只需修改 base_url 和 api_key 即可。

4.1 使用 curl 调用

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curl https://api.deepseek.com/v1/chat/completions \

  -H "Content-Type: application/json" \

  -H "Authorization: Bearer $DEEPSEEK_API_KEY" \

  -d '{

    "model": "deepseek-chat",

    "messages": [

      {"role": "system", "content": "你是一个专业的Python开发工程师"},

      {"role": "user", "content": "用Python实现一个快速排序算法"}

    ],

    "stream": false,

    "temperature": 0.7

  }'

4.2 使用 Python openai SDK 调用

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from openai import OpenAI



client = OpenAI(

    api_key="sk-your-api-key-here",

    base_url="https://api.deepseek.com/v1"

)



response = client.chat.completions.create(

    model="deepseek-chat",

    messages=[

        {"role": "system", "content": "你是一个专业的Python开发工程师"},

        {"role": "user", "content": "用Python实现一个快速排序算法并解释原理"}

    ],

    temperature=0.7,

    max_tokens=2000

)



print(response.choices[0].message.content)

print(f"\n--- Token 使用情况 ---")

print(f"输入 Tokens: {response.usage.prompt_tokens}")

print(f"输出 Tokens: {response.usage.completion_tokens}")

print(f"总 Tokens: {response.usage.total_tokens}")

4.3 使用 DeepSeek-R1 推理模型

DeepSeek-R1 是具备深度推理能力的模型，适合数学、逻辑推理、代码生成等复杂任务。调用时只需将 model 参数改为

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from openai import OpenAI



client = OpenAI(

    api_key="sk-your-api-key-here",

    base_url="https://api.deepseek.com/v1"

)



response = client.chat.completions.create(

    model="deepseek-reasoner",

    messages=[

        {"role": "user", "content": "证明：对于任意正整数n，n^3 - n 能被 6 整除"}

    ],

    stream=True

)



for chunk in response:

    if chunk.choices[0].delta.content:

        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

注意：deepseek-reasoner 模型在返回结果时，会先输出

（思考过程），然后输出

（最终答案）。在流式输出中，你可以通过

和

分别获取这两个部分。

4.4 Function Calling 函数调用

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from openai import OpenAI

import json



client = OpenAI(

    api_key="sk-your-api-key-here",

    base_url="https://api.deepseek.com/v1"

)



tools = [{

    "type": "function",

    "function": {

        "name": "get_weather",

        "description": "获取指定城市的天气信息",

        "parameters": {

            "type": "object",

            "properties": {

                "city": {"type": "string", "description": "城市名称"}

            },

            "required": ["city"]

        }

    }

}]



response = client.chat.completions.create(

    model="deepseek-chat",

    messages=[{"role": "user", "content": "北京今天天气怎么样？"}],

    tools=tools

)



tool_call = response.choices[0].message.tool_calls[0]

args = json.loads(tool_call.function.arguments)

print(f"模型请求调用函数: {tool_call.function.name}({args})")

五、模型对比：deepseek-chat vs deepseek-reasoner

DeepSeek 提供两款主力模型，分别针对不同场景。理解它们的差异对于选择合适的模型至关重要：

六、中国用户可用性与延迟测试

DeepSeek 是少数几个对中国用户完全友好的大模型 API 之一。API 服务器部署在国内，无需科学上网即可访问。

6.1 网络连通性

DeepSeek API 域名

解析到国内节点，从中国大陆访问延迟通常在 20-50ms 之间。使用 curl 测试连通性：

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# 测试 API 连通性与延迟

curl -w "DNS解析: %{time_namelookup}s\n连接耗时: %{time_connect}s\n首字节: %{time_starttransfer}s\n总耗时: %{time_total}s\n" \

  -o /dev/null -s https://api.deepseek.com/v1/models \

  -H "Authorization: Bearer $DEEPSEEK_API_KEY"

6.2 国内访问优势

• 无需梯子，直连可用
• 支付方式支持支付宝、微信
• 注册支持国内手机号
• 文档全中文，社区活跃
• 无地区限制，不存在账号被封风险

6.3 注意事项

虽然 DeepSeek API 对中国用户完全可用，但高峰期（通常为工作日 10:00-12:00、14:00-17:00 北京时间）可能出现响应变慢或限流。建议在生产环境中加入重试机制和排队逻辑：

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import time

from openai import OpenAI



client = OpenAI(api_key="sk-xxx", base_url="https://api.deepseek.com/v1")



def call_deepseek_with_retry(messages, model="deepseek-chat", max_retries=3):

    for attempt in range(max_retries):

        try:

            response = client.chat.completions.create(

                model=model,

                messages=messages,

                timeout=30

            )

            return response.choices[0].message.content

        except Exception as e:

            wait_time = (attempt + 1) * 2

            print(f"第 {attempt+1} 次重试，等待 {wait_time}s... 错误: {e}")

            time.sleep(wait_time)

    raise Exception(f"重试 {max_retries} 次后仍失败")



result = call_deepseek_with_retry([

    {"role": "user", "content": "解释一下什么是Transformer架构"}

])

print(result)

七、同类免费 API 横向对比

为了帮助开发者做出最优选择，以下将 DeepSeek 与其他主流免费/低价 API 进行横向对比：

从对比可以看出，DeepSeek 在「不绑卡 + 中国可用 + 模型能力强 + 价格低」这四个维度的综合评分最高，是国内开发者的首选 LLM API。

八、实战：用 DeepSeek API 构建一个简单的代码审查助手

下面通过一个实际项目来展示 DeepSeek API 的使用。我们将构建一个简单的代码审查助手，读取 Git diff 并调用 DeepSeek 进行审查：

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#!/usr/bin/env python3

"""DeepSeek 代码审查助手 - 基于 git diff 自动审查代码变更"""

import subprocess

import json

from openai import OpenAI



client = OpenAI(

    api_key="sk-your-api-key-here",

    base_url="https://api.deepseek.com/v1"

)



SYSTEM_PROMPT = """你是一个资深代码审查专家。请审查以下 Git diff 代码变更，

重点关注：

1. 潜在的 bug 和逻辑错误

2. 安全漏洞

3. 性能问题

4. 代码规范和可读性

请用中文输出审查结果，格式清晰。"""



def get_git_diff():

    """获取当前未提交的 git diff"""

    try:

        result = subprocess.run(

            ["git", "diff", "HEAD"],

            capture_output=True, text=True, timeout=10

        )

        return result.stdout.strip()

    except Exception as e:

        return f"获取 diff 失败: {e}"



def review_code(diff_content):

    """调用 DeepSeek API 审查代码"""

    if not diff_content:

        return "没有检测到代码变更。"

    

    response = client.chat.completions.create(

        model="deepseek-chat",

        messages=[

            {"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT},

            {"role": "user", "content": f"请审查以下代码变更:\n\n```diff\n{diff_content}\n```"}

        ],

        temperature=0.3,

        max_tokens=2000

    )

    

    usage = response.usage

    cost = (usage.prompt_tokens * 2 + usage.completion_tokens * 8) / 1_000_000

    

    result = response.choices[0].message.content

    result += f"\n\n---\nToken 用量: 输入{usage.prompt_tokens} / 输出{usage.completion_tokens}"

    result += f"\n预估费用: {cost:.4f} 元"

    return result



if __name__ == "__main__":

    diff = get_git_diff()

    print("=== 代码审查报告 ===\n")

    print(review_code(diff))

这个脚本只需不到 50 行代码，就能实现一个实用的 AI 代码审查工具。得益于 DeepSeek API 的低延迟和低成本特性，每次审查的成本通常不到 0.01 元。

九、总结与最佳实践

DeepSeek API 作为国产大模型 API 的代表，在以下几个维度具有显著优势：

• 零门槛试用：无需绑卡，手机号注册即送免费额度
• 极致性价比：V3 模型输出价格仅 8 元/百万Token，比 GPT-4o 便宜近 10 倍
• 中国原生可用：无需梯子，延迟低，支付方便
• OpenAI 兼容：现有代码只需改 base_url 即可迁移
• 双模型策略：V3 适合日常任务，R1 适合深度推理，按需选择

最佳实践建议：

1. 优先使用

   1	deepseek-chat

   处理日常对话和代码任务，成本更低速度更快

2. 仅在需要复杂推理（数学证明、算法设计）时切换到

   1	deepseek-reasoner

3. 利用 Context Cache 机制，将系统提示词和 few-shot 示例放在请求前缀，可节省 75% 输入费用
4. 生产环境务必加入重试逻辑，应对高峰期限流
5. 使用

   1	stream=True

   流式输出提升用户体验

对于国内开发者来说，DeepSeek API 几乎是目前最优的 LLM API 选择。无论是个人项目、创业产品还是企业应用，DeepSeek 都能提供足够的模型能力和极具竞争力的价格。

信息验证日期：2026年9月25日。DeepSeek 的免费额度政策和定价可能随时间调整，请以 platform.deepseek.com 官方页面最新信息为准。