如何在 Apifox 中一键调用 DeepSeek API？

本教程将指导你通过 Apifox 快速调用 DeepSeek API（支持 R1 和 V3 模型），没有编程经验也能轻松上手！

通过本文，你将学会：

• 一键调用：通过 Apifox 快速完成 API 请求
• 流式输出：支持实时获取响应内容
• 可视化渲染：直观查看结构化结果
• 代码生成：快速生成 Python、JS 等语言请求代码
• 多轮对话：实现连续对话
• 自助排错：快速解决常见问题
  

准备工作：获取 API Key

首先登录 DeepSeek 控制台，获取 API Key。

在 DeepSeek 开放平台的左侧边栏找到 API Keys，点击它并在此创建一个 API Key，创建完成后，将这个 API Key 复制并保存好。

⚠️ 注意：密钥仅显示一次，丢失需重新创建！

首次注册登录的用户， DeepSeek 会赠送 10 块钱的 tokens 额度。活动可能调整，请以控制台显示为准，没有额度的话得先充钱，不过当前 DeepSeek 官方暂停了充值服务，因此无法充值时可能无法使用 API。

三步实现 API 调用

有了 API Key 后，就可以在 Apifox 中调用 DeepSeek API 了。

步骤一：克隆 API 项目

打开 Apifox 客户端，点开「主窗口」左侧边栏的 API Hub，搜索找到 DeepSeek API 项目并点进去。

在项目中点击左侧边栏的「克隆项目」，将该 API 文档克隆到你的团队。

步骤二：配置 API Key

将 DeepSeek API 项目克隆到你的团队后，打开它。

找到「对话补全」接口，进入「运行 -> Auth」标签页，将复制的 API Key 粘贴到「Token」输入框。

步骤三：发送请求

API Key 配置完成后，点击「发送」按钮，即可收到来自 DeepSeek-V3 模型返回的响应。

可以在请求 Body 中通过 model 字段选择模型：

• 若要调用 DeepSeek V3，设置 model 字段值为 deepseek-chat。
• 若要调用 DeepSeek R1，设置 model 字段值为 deepseek-reasoner

高级功能拓展

可视化结果

呈现接口返回的响应是 JSON 格式的，如果要更加直观明了，可以将响应进行可视化渲染。

打开「后置操作 -> 继承父级」面板，启用第一个「自定义脚本」。

在上文克隆 API 项目的时候，接口里的「自定义脚本」也会跟着克隆过来。

重新发送请求，你将在响应面板的「Visualize」中看到渲染结果（也可点击“控制台”选项卡查看结果）。

流式输出配置

如果要进行流式输出，可以将请求 Body 中的 stream 字段值设为 true。

发送请求后，可在响应面板的「时间线」中查看实时推送内容（Server-Sent Events，服务器推送事件）。点击某一时间线，即可查看消息详情。

同样，你也可以对流式响应进行可视化渲染。

打开「后置操作 -> 继承父级」面板，关闭第一个脚本，启用第二个「自定义脚本」。

重新发送请求，你将在控制台的「Visualize」面板中看到渲染结果（也可点击“控制台”选项卡查看结果）。

遇到数据格式错误提示时，可在控制台右上角切换「校验响应」为「Streaming」模式。

提示：“返回响应”设置有两个，一个是非流式响应（No streaming），一个是流式响应（Streaming）。

将代码集成到你的项目

Apifox 提供了便捷的代码生成功能，帮助你快速生成多种编程语言的调用示例。

在接口文档页面，找到并点击 「接口 -> 生成代码 -> 生成接口请求代码」按钮。

在弹出窗口中选择你需要的编程语言（如 Python、JavaScript 等），复制生成的代码示例，直接用于你的项目中。

• 运行前请确保已安装所需依赖（如 Python 的 requests 库）
• 将代码中的 {{API_KEY}} 替换为你的实际 API Key
• 调试时可通过 IDEA 控制台查看请求日志，方便排查问题
  

常见问题解答

Q1：如何区分 V3 和 R1 模型？

• V3: model: "deepseek-chat"
• R1: model: "deepseek-reasoner"
  

Q2：如何进行多轮对话？

可在messages数组中按顺序添加对话记录：

"messages": [
    {"role": "system", "content": "设定 AI 角色"},
    {"role": "user", "content": "用户提问"},
    {"role": "assistant", "content": "AI 回复"},
    {"role": "user", "content": "继续提问"}
]

例如：

"messages": [
    {"role": "system", "content": "你是一位诗人"},
    {"role": "user", "content": "写一首关于春天的诗"},
    {"role": "assistant", "content": "春风拂面柳丝长..."},
    {"role": "user", "content": "请继续补充第二段"}
]

messages 数组中的角色标识参考如下：

Q3：出现 401 错误怎么办？

• 检查 API Key 是否填写正确
• 确认密钥未过期
  

Q4：出现 “返回的数据格式应当是 JSON” 提示？

原因一：跟“服务器繁忙”一个道理，可能用的人太多，DeepSeek API 返回响应失败了，所以会出现这样的校验响应结果。

原因二：如果你使用的是流式（Stream）输出，在控制台中将「校验响应」切换为「Streaming」模式即可。

小结

以上就是通过 Apifox 调用 DeepSeek API 的实践指南。只需配置好 API Key，你就可以轻松开始调用 API。支持流式输出与可视化渲染，让数据呈现更加直观。除了可视化操作，你还可以生成代码，并集成在 Python、Node.js 等环境中。

遇到问题时，参考常见问题解答，通常都能快速解决。如果你在配置上遇到问题，可以查阅 Apifox 帮助文档或联系我们的技术支持团队！