推荐一个DeepSeek 大模型的免费 API 项目！兼容OpenAI接口！-编程知识

1、项目简介

DeepSeek-Free-API 是由LLM-Red-Team开发的一个开源项目。它提供了一个API服务，让开发者可以免费调用DeepSeek大语言模型的能力。

该项目的主要特点包括：

支持高速流式输出：能够快速响应，提升用户体验。
支持多轮对话：可以进行连续的交互，更好地理解上下文。
零配置部署：简化了部署流程，方便快速上手。
多路token支持：可以同时管理多个token，灵活使用。
与OpenAI API兼容：使用与OpenAI兼容的接口，方便开发者迁移和集成。

除了针对DeepSeek提供了API服务外，还提供了以下十多个free-api

2、在线体验

如果你迫不及待想体验DeepSeek-Free-API的效果，可以直接访问以下链接进行在线测试：

https://udify.app/chat/IWOnEupdZcfCN0y7

在线体验不太稳定，若感兴趣，建议还是本地化部署。

3、本地化部署

DeepSeek-Free-API支持多种部署方式，包括Docker部署、Docker-compose部署、Render部署、Vercel部署和原生部署。

3.1 接入准备

请确保您在中国境内或者拥有中国境内的个人计算设备，否则部署后可能因无法访问DeepSeek而无法使用。

3.2 采用Docker部署

docker run -it -d --init --name deepseek-free-api -p 8000:8000 -e TZ=Asia/Shanghai  vinlic/deepseek-free-api:latest
# 或将token配置在环境变量
docker run -it -d --init --name deepseek-free-api -p 8000:8000 -e TZ=Asia/Shanghai -e DEEP_SEEK_CHAT_AUTHORIZATION=xxx  vinlic/deepseek-free-api:latest

3.3 采用Docker-compose部署

version: '3'services:deepseek-free-api:container_name: deepseek-free-apiimage: vinlic/deepseek-free-api:latestrestart: alwaysports:- "8000:8000"environment:- TZ=Asia/Shanghai

3.4 采用Vercel部署

npm i -g vercel --registry http://registry.npmmirror.com
vercel login
git clone https://github.com/LLM-Red-Team/deepseek-free-api
cd deepseek-free-api
vercel --prod

请先确保安装了Node.js环境。另外Vercel免费账户的请求响应超时时间为10秒，但接口响应通常较久，可能会遇到Vercel返回的504超时错误！

具体的详细部署步骤可以参考项目的GitHub README。

4、API使用说明

DeepSeek-Free-API提供了与OpenAI兼容的/v1/chat/completions接口。开发者可以使用与OpenAI或其他兼容的客户端来调用这个接口。使用时需要注意以下几点：

需要在header中设置Authorization头部，使用从DeepSeek获取的userToken。

进入DeepSeek随便发起一个对话，然后F12打开开发者工具，从Application > LocalStorage中找到userToken中的value值，这将作为Authorization的Bearer Token值：

Authorization: Bearer [userToken value]

目前同个账号同时只能有一路输出，你可以通过提供多个账号的userToken value并使用,拼接提供：
Authorization: Bearer TOKEN1,TOKEN2,TOKEN3 每次请求服务会从中挑选一个。

请求体中的model参数必须为deepseek或deepseek-r1。

{// model名称// 默认：deepseek// 深度思考：deepseek-think 或 deepseek-r1// 联网搜索：deepseek-search// 深度思考+联网搜索：deepseek-r1-search 或 deepseek-think-search// 静默模式（不输出思考过程或联网搜索结果）：deepseek-think-silent 或 deepseek-r1-silent 或 deepseek-search-silent// 深度思考但思考过程使用<details>可折叠标签包裹（需要页面支持显示）：deepseek-think-fold 或 deepseek-r1-fold"model": "deepseek",// 默认多轮对话基于消息合并实现，某些场景可能导致能力下降且受单轮最大token数限制// 如果您想获得原生的多轮对话体验，可以传入上一轮消息获得的id，来接续上下文// "conversation_id": "50207e56-747e-4800-9068-c6fd618374ee@2","messages": [{"role": "user","content": "你是谁？"}],// 如果使用流式响应请设置为true，默认false"stream": false
}