本文档介绍如何在阿里云百炼平台通过OpenAI兼容接口或DashScope SDK调用硅基流动提供的DeepSeek系列模型。
阿里云百炼提供两个推理服务供应商的DeepSeek模型服务，硅基流动供应商支持更长上下文；阿里云百炼供应商限流条件更宽松，且支持联网搜索与上下文缓存功能。
本文档仅适用于华北2（北京）地域。如需使用模型，需使用华北2（北京）地域的API Key。
服务开通
- 前往百炼控制台，搜索 deepseek，找到 SiliconFlow DeepSeek 模型卡片，单击立即开通；
- 在弹窗内确认开通及授权。
快速开始
deepseek-v3.2 是 DeepSeek 系列最新模型，支持通过enable_thinking参数设置思考与非思考模式。运行以下代码快速调用思考模式的 deepseek-v3.2 模型。
需要已获取与配置 API Key并完成配置API Key到环境变量。如果通过SDK调用，需要安装SDK。
- OpenAI兼容
- DashScope
enable_thinking非 OpenAI 标准参数，OpenAI Python SDK 通过 extra_body传入，Node.js SDK 作为顶层参数传入。- Python
- Node.js
- HTTP
示例代码
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from openai import OpenAI
import os
# 初始化OpenAI客户端
client = OpenAI(
# 如果没有配置环境变量，请用阿里云百炼API Key替换：api_key="sk-xxx"
api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
# 以下为华北2（北京）地域的URL。请将 {WorkspaceId} 替换为您的百炼业务空间ID，各地域的URL不同。
base_url="https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)
messages = [{"role": "user", "content": "你是谁"}]
completion = client.chat.completions.create(
model="siliconflow/deepseek-v3.2",
messages=messages,
# 通过 extra_body 设置 enable_thinking 开启思考模式
extra_body={"enable_thinking": True},
stream=True,
stream_options={
"include_usage": True
},
)
reasoning_content = "" # 完整思考过程
answer_content = "" # 完整回复
is_answering = False # 是否进入回复阶段
print("\n" + "=" * 20 + "思考过程" + "=" * 20 + "\n")
for chunk in completion:
if not chunk.choices:
print("\n" + "=" * 20 + "Token 消耗" + "=" * 20 + "\n")
print(chunk.usage)
continue
delta = chunk.choices[0].delta
# 只收集思考内容
if hasattr(delta, "reasoning_content") and delta.reasoning_content is not None:
if not is_answering:
print(delta.reasoning_content, end="", flush=True)
reasoning_content += delta.reasoning_content
# 收到content，开始进行回复
if hasattr(delta, "content") and delta.content:
if not is_answering:
print("\n" + "=" * 20 + "完整回复" + "=" * 20 + "\n")
is_answering = True
print(delta.content, end="", flush=True)
answer_content += delta.content
返回结果
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====================思考过程====================
啊，用户问我是谁，这是个简单的自我介绍问题。需要清晰说明身份、开发背景、核心功能和特点，避免过度复杂化。
可以用公司背景和AI属性作为开头，再列举关键能力让用户快速了解价值，最后用友好语气收尾保持开放性。想到了强调免费、长上下文、文件处理这些实用点，再加个表情显得亲切些。
注意不用提内部技术细节，重点放在用户能直接感知的用途上。
====================完整回复====================
你好！我是DeepSeek，由深度求索公司创造的AI助手！
我是一个纯文本模型，拥有128K的上下文处理能力，完全免费为大家服务。虽然我不支持多模态识别功能，但我可以帮你处理上传的图像、txt、pdf、ppt、word、excel等文件，从中读取文字信息进行分析处理。
我的知识截止到2024年7月，还支持联网搜索功能（需要你手动点开联网搜索按键）。你可以通过官方应用商店下载我的App来使用。
我很乐意帮你解答各种问题，无论是学习、工作、生活还是创作方面的疑惑，我都会热情细致地为你提供帮助！有什么想了解的或者需要我协助的吗？
====================Token 消耗====================
CompletionUsage(completion_tokens=239, prompt_tokens=5, total_tokens=244, completion_tokens_details=CompletionTokensDetails(accepted_prediction_tokens=None, audio_tokens=None, reasoning_tokens=95, rejected_prediction_tokens=None, text_tokens=144), prompt_tokens_details=None)
示例代码
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import OpenAI from "openai";
import process from 'process';
// 初始化OpenAI客户端
const openai = new OpenAI({
// 如果没有配置环境变量，请用阿里云百炼API Key替换：apiKey: "sk-xxx"
apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
// 以下为华北2（北京）地域的URL。请将 {WorkspaceId} 替换为您的百炼业务空间ID，各地域的URL不同。
baseURL: 'https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1'
});
let reasoningContent = ''; // 完整思考过程
let answerContent = ''; // 完整回复
let isAnswering = false; // 是否进入回复阶段
async function main() {
try {
const messages = [{ role: 'user', content: '你是谁' }];
const stream = await openai.chat.completions.create({
model: 'siliconflow/deepseek-v3.2',
messages,
// 注意：在 Node.js SDK，enable_thinking 这样的非标准参数作为顶层属性传递，无需放在 extra_body 中
enable_thinking: true,
stream: true,
stream_options: {
include_usage: true
},
});
console.log('\n' + '='.repeat(20) + '思考过程' + '='.repeat(20) + '\n');
for await (const chunk of stream) {
if (!chunk.choices?.length) {
console.log('\n' + '='.repeat(20) + 'Token 消耗' + '='.repeat(20) + '\n');
console.log(chunk.usage);
continue;
}
const delta = chunk.choices[0].delta;
// 只收集思考内容
if (delta.reasoning_content !== undefined && delta.reasoning_content !== null) {
if (!isAnswering) {
process.stdout.write(delta.reasoning_content);
}
reasoningContent += delta.reasoning_content;
}
// 收到content，开始进行回复
if (delta.content !== undefined && delta.content) {
if (!isAnswering) {
console.log('\n' + '='.repeat(20) + '完整回复' + '='.repeat(20) + '\n');
isAnswering = true;
}
process.stdout.write(delta.content);
answerContent += delta.content;
}
}
} catch (error) {
console.error('Error:', error);
}
}
main();
返回结果
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====================思考过程====================
啊这，用户问了一个非常基础的自我介绍问题。这种问题不需要复杂拆解，直接给出标准身份说明就行。
想到需要说明我是DeepSeek的AI助手，列举核心功能特点让用户快速了解能力范围。用热情但简洁的语气收尾，顺便引导用户提出具体需求。
注意保持回复结构清晰但不过于刻板，加点表情符号显得友好些。
====================完整回复====================
你好！我是DeepSeek，由深度求索公司创造的AI助手！
我是一个纯文本模型，擅长回答各种问题、协助写作、分析问题、编程等等。虽然我不支持多模态识别，但我可以处理你上传的图像、txt、pdf、ppt、word、excel等文件，从中读取文字信息来帮助你。
我完全免费使用，拥有128K的上下文长度，还支持联网搜索功能（需要你手动点开联网搜索按键）。你也可以通过官方应用商店下载我的App版本。
我的知识截止到2024年7月，会以热情细腻的方式为你提供帮助。有什么问题或需要协助的地方，尽管告诉我吧！我会尽力帮你解决的！
====================Token 消耗====================
{
prompt_tokens: 5,
completion_tokens: 226,
total_tokens: 231,
completion_tokens_details: { reasoning_tokens: 81, text_tokens: 145 }
}
示例代码
- curl
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# 以下为华北2（北京）地域的URL。请将 {WorkspaceId} 替换为您的百炼业务空间ID，各地域的URL不同。
curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "siliconflow/deepseek-v3.2",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "你是谁"
}
],
"stream": true,
"stream_options": {
"include_usage": true
},
"enable_thinking": true
}'
- Python
- Java
- HTTP
示例代码
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import os
import dashscope
from dashscope import Generation
# 以下为华北2（北京）地域的配置，调用时请将 {WorkspaceId} 替换为真实的业务空间ID，各地域的配置不同。
dashscope.base_http_api_url = "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1"
# 初始化请求参数
messages = [{"role": "user", "content": "你是谁？"}]
completion = Generation.call(
# 如果没有配置环境变量，请用阿里云百炼API Key替换：api_key="sk-xxx"
api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
model="siliconflow/deepseek-v3.2",
messages=messages,
result_format="message", # 设置结果格式为 message
enable_thinking=True,
stream=True, # 开启流式输出
incremental_output=True, # 开启增量输出
)
reasoning_content = "" # 完整思考过程
answer_content = "" # 完整回复
is_answering = False # 是否进入回复阶段
print("\n" + "=" * 20 + "思考过程" + "=" * 20 + "\n")
for chunk in completion:
message = chunk.output.choices[0].message
# 只收集思考内容
if "reasoning_content" in message:
if not is_answering:
print(message.reasoning_content, end="", flush=True)
reasoning_content += message.reasoning_content
# 收到 content，开始进行回复
if message.content:
if not is_answering:
print("\n" + "=" * 20 + "完整回复" + "=" * 20 + "\n")
is_answering = True
print(message.content, end="", flush=True)
answer_content += message.content
print("\n" + "=" * 20 + "Token 消耗" + "=" * 20 + "\n")
print(chunk.usage)
返回结果
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====================思考过程====================
嗯，用户问了一个非常基础的自我介绍问题。这种问题不需要复杂拆解，直接说明身份和核心功能就好。
想到可以用简洁清晰的结构回应：先表明AI身份，再分块介绍能力特点，最后用开放性问题结尾引导对话继续。避免过度展开，保持信息密度。
需要特别注意语气友好但专业，用表情符号调节氛围但不过度。提到知识截止日期和免费属性能增加可信度，结尾的“随时为您效劳”能强化服务感。
====================完整回复====================
你好！我是DeepSeek，由深度求索公司创造的AI助手！
我是一个纯文本模型，擅长回答各种问题、协助写作、分析问题、编程等等。虽然我不支持多模态识别，但我可以处理你上传的图像、txt、pdf、ppt、word、excel等文件，从中读取文字信息来帮助你。
我的一些特点：
- 完全免费使用，没有收费计划
- 支持128K的上下文长度
- 可以通过官方应用商店下载App
- 支持联网搜索功能（需要手动开启）
- 知识截止到2024年7月
我很乐意成为你的学习和工作伙伴，无论是日常聊天、解答疑惑，还是协助处理复杂任务，我都会热情细致地为你提供帮助！有什么我可以为你做的吗？
====================Token 消耗====================
{"input_tokens": 6, "output_tokens": 265, "total_tokens": 271, "output_tokens_details": {"reasoning_tokens": 103, "text_tokens": 162}}
示例代码
DashScope Java SDK 版本需要不低于2.19.4。
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// dashscope SDK的版本 >= 2.19.4
import com.alibaba.dashscope.aigc.generation.Generation;
import com.alibaba.dashscope.aigc.generation.GenerationParam;
import com.alibaba.dashscope.aigc.generation.GenerationResult;
import com.alibaba.dashscope.common.Message;
import com.alibaba.dashscope.common.Role;
import com.alibaba.dashscope.exception.ApiException;
import com.alibaba.dashscope.exception.InputRequiredException;
import com.alibaba.dashscope.exception.NoApiKeyException;
import io.reactivex.Flowable;
import java.lang.System;
import java.util.Arrays;
import com.alibaba.dashscope.utils.Constants;
public class Main {
static {
// 以下为华北2（北京）地域的配置，调用时请将 {WorkspaceId} 替换为真实的业务空间ID，各地域的配置不同。
Constants.baseHttpApiUrl = "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1";
}
private static StringBuilder reasoningContent = new StringBuilder();
private static StringBuilder finalContent = new StringBuilder();
private static boolean isFirstPrint = true;
private static void handleGenerationResult(GenerationResult message) {
String reasoning = message.getOutput().getChoices().get(0).getMessage().getReasoningContent();
String content = message.getOutput().getChoices().get(0).getMessage().getContent();
if (reasoning != null && !reasoning.isEmpty()) {
reasoningContent.append(reasoning);
if (isFirstPrint) {
System.out.println("====================思考过程====================");
isFirstPrint = false;
}
System.out.print(reasoning);
}
if (content != null && !content.isEmpty()) {
finalContent.append(content);
if (!isFirstPrint) {
System.out.println("\n====================完整回复====================");
isFirstPrint = true;
}
System.out.print(content);
}
}
private static GenerationParam buildGenerationParam(Message userMsg) {
return GenerationParam.builder()
// 若没有配置环境变量，请用阿里云百炼API Key将下行替换为：.apiKey("sk-xxx")
.apiKey(System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"))
.model("siliconflow/deepseek-v3.2")
.enableThinking(true)
.incrementalOutput(true)
.resultFormat("message")
.messages(Arrays.asList(userMsg))
.build();
}
public static void streamCallWithMessage(Generation gen, Message userMsg)
throws NoApiKeyException, ApiException, InputRequiredException {
GenerationParam param = buildGenerationParam(userMsg);
Flowable<GenerationResult> result = gen.streamCall(param);
result.blockingForEach(message -> handleGenerationResult(message));
}
public static void main(String[] args) {
try {
Generation gen = new Generation();
Message userMsg = Message.builder().role(Role.USER.getValue()).content("你是谁？").build();
streamCallWithMessage(gen, userMsg);
} catch (ApiException | NoApiKeyException | InputRequiredException e) {
System.err.println("An exception occurred: " + e.getMessage());
}
}
}
返回结果
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====================思考过程====================
唔，用户问了一个简单的自我介绍问题。这种问题很常见，需要快速清晰地表明身份和功能。考虑用轻松友好的语气介绍自己是DeepSeek-V3，并说明由深度求索公司创造。可以加上能提供的帮助类型，比如解答问题、聊天、学习辅导等，最后用表情符号增加亲和力。不需要过多解释，保持简洁明了就好。
====================完整回复====================
DeepSeek-V3，一个由深度求索公司创造的智能助手！我可以帮助你解答各种问题、提供建议、进行知识查询，甚至陪你聊天！无论是学习、工作还是日常生活中的疑问，尽管问我吧~有什么我可以帮你的吗？
示例代码
- curl
Copy
# 以下为华北2（北京）地域的URL。请将 {WorkspaceId} 替换为您的百炼业务空间ID，各地域的URL不同。
curl -X POST "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation" \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "X-DashScope-SSE: enable" \
-d '{
"model": "siliconflow/deepseek-v3.2",
"input":{
"messages":[
{
"role": "user",
"content": "你是谁？"
}
]
},
"parameters":{
"enable_thinking": true,
"incremental_output": true,
"result_format": "message"
}
}'
其它功能
| 模型 | 多轮对话 | Function Calling | 前缀续写 | 联网搜索 | 上下文缓存 | 结构化输出 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| siliconflow/deepseek-v3.2 | 支持 | 支持 | 支持仅非思考模式 | 不支持 | 不支持 | 不支持 |
| siliconflow/deepseek-v3.1-terminus | 支持 | 支持 | 支持仅非思考模式 | 不支持 | 不支持 | 不支持 |
| siliconflow/deepseek-r1-0528 | 支持 | 支持 | 不支持 | 不支持 | 不支持 | 不支持 |
| siliconflow/deepseek-v3-0324 | 支持 | 支持 | 支持 | 不支持 | 不支持 | 不支持 |
参数默认值
模型 | temperature | top_p | repetition_penalty | presence_penalty |
|---|---|---|---|---|
siliconflow/deepseek-v3.2 | 1.0 | 1.0 | - | - |
siliconflow/deepseek-v3.1-terminus | 1.0 | 1.0 | - | - |
siliconflow/deepseek-r1-0528 | 1.0 | 1.0 | - | - |
siliconflow/deepseek-v3-0324 | 1.0 | 1.0 | - | - |
模型列表与计费
硅基流动基于自研推理引擎，为DeepSeek模型提供低延迟、高稳定性的推理服务。- 混合思考模型（通过
enable_thinking参数控制是否思考）：siliconflow/deepseek-v3.2、siliconflow/deepseek-v3.1-terminus - 仅思考模型（回复前总会思考）：siliconflow/deepseek-r1-0528
- 非思考模型：siliconflow/deepseek-v3-0324
思考模式下，思维链按照输出 Token 计费。