deepseek api参数详解

deepseek的参数与openai保持兼容，所以openai能用的参数deepseek都可以使用，以下是常用的参数介绍。

在使用 Deepseek/OpenAI 的 Python API 时，最常用的 API 端点是 chat/completions，用于调用 deepseek 生成文本对话内容。以下是 openai.ChatCompletion.create() 方法的主要参数及其作用：

1. `model`

作用：指定使用的模型。
示例值：
```
model="deepseek-chat"
```
支持的模型：
- "deepseek-chat"
- "deepseek-reasoner"
- 其他 deepseek 支持的模型

2. `messages`

作用：提供对话上下文（历史聊天内容）。
格式：列表，每条消息是一个字典，包含：
- role（角色）：必须是 "system"、"user" 或 "assistant"。
- content（内容）：具体的文本内容。

示例：

messages=[
    {"role": "system", "content": "你是一个字幕翻译助手"},
    {"role": "user", "content": "请翻译这段字幕文件：\n1\n00:00:00,000 --> 00:00:02,000\nHello, world!"}
]

角色说明：
- system：设定 AI 的行为和规则。
- user：用户的输入内容。
- assistant：AI 生成的回复。

3. `temperature`

作用：控制输出的随机性，范围 [0, 2]。
推荐使用范围：
- temperature=0.0：答案最稳定，一致性最高（适用于代码生成、精准翻译）。
- temperature=0.7（默认值）：较平衡的创造性和稳定性。
- temperature=1.5 及以上：更加随机和创新，适用于创意写作。
示例：
```
temperature=0.7
```

4. `top_p`

作用：控制概率采样，范围 [0, 1]，一般与 temperature 互斥使用。
说明：
- top_p=1.0（默认值）：不限制采样范围。
- top_p=0.9：仅从累积概率前 90% 的词中选择（减少随机性）。
- 一般建议调整 temperature，保持 top_p=1。
示例：
```
top_p=0.9
```

5. `n`

作用：指定返回的回答数量（默认 n=1）。
说明：
- n=1（默认）：仅返回一个回复。
- n=3：返回 3 个不同的回复，可用于选择最佳答案。
示例：
```
n=2
```

6. `max_tokens`

作用：限制返回文本的最大 token 数，防止超长回答消耗过多 token。
说明：
- 如果 max_tokens=None，API 将自动计算最优值。
- 受 模型 token 限制 影响（GPT-4 Turbo 约 128K tokens）。
- 示例：
```
max_tokens=1000
```

7. `stop`

作用：设置停止生成的标识符，可以是一个字符串或字符串列表。
说明：
- 如果模型输出中出现 stop 设定的字符串，则停止生成。
- 示例：
```
stop=["\n\n"]
```

8. `presence_penalty`

作用：控制重复内容的出现，值范围 [-2.0, 2.0]。
说明：
- 负值（如 -1）：降低重复内容的惩罚，更倾向于保持相同内容。
- 正值（如 1.5）：鼓励引入新词，减少重复。
示例：
```
presence_penalty=0.6
```

9. `frequency_penalty`

作用：减少重复单词或短语的频率，值范围 [-2.0, 2.0]。
说明：
- frequency_penalty=0.0（默认）：不做额外处理。
- frequency_penalty=1.0：减少高频词的重复。
示例：
```
frequency_penalty=0.5
```

10. `logit_bias`

作用：控制特定 token（词）的生成概率。
格式：
```
logit_bias={"50256": -100}
```
- 这里 50256 是 GPT 模型的特殊 token ID，-100 表示完全抑制该 token。
用途：
- 限制某些词的生成（如避免生成某些不想要的内容）。
- 强制使用某些特定词（设置较高的正值）。

11. `stream`

作用：是否以流式方式返回数据（默认 False）。
说明：
- stream=False（默认）：返回完整的响应。
- stream=True：逐步返回 token，适用于实时聊天或字幕生成。
示例：
```
stream=True
```

12. `response_format`

作用：指定输出格式（目前仅支持 json 和 text）。
示例：
```
response_format="json"
```

13. `seed`

作用：设置随机种子，使相同输入的响应更稳定。
说明：
- seed=None（默认）：每次调用结果可能不同。
- seed=42：使用相同种子时，相同输入返回相同结果。
示例：
```
seed=42
```

API 调用完整示例

import openai

response = openai.ChatCompletion.create(
    model="deepseek-chat",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个专业的字幕翻译助手"},
        {"role": "user", "content": "请翻译这段字幕：\n1\n00:00:00,000 --> 00:00:02,000\nHello, world!"}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=500,
    top_p=0.9,
    n=1,
    presence_penalty=0.6,
    frequency_penalty=0.5,
    stream=False
)

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

总结

参数名	作用
`model`	选择使用的模型
`messages`	传入的对话历史，包含 system、user、assistant 角色
`temperature`	影响回答的随机性（0.0 最稳定，1.5 更自由）
`top_p`	影响采样范围（与 `temperature` 互斥）
`n`	生成多个回答以供选择
`max_tokens`	限制返回内容长度
`stop`	设置停止生成的标识
`presence_penalty`	影响新词的使用概率
`frequency_penalty`	降低高频词的重复概率
`logit_bias`	控制特定 token 生成概率
`stream`	是否启用流式返回
`response_format`	设定输出格式（json 或 text）
`seed`	设定随机种子，确保相同输入返回相同结果

1. model

2. messages

3. temperature

4. top_p

5. n

6. max_tokens

7. stop

8. presence_penalty

9. frequency_penalty

10. logit_bias

11. stream

12. response_format

13. seed