对话补全 (Chat)
推理模型
DeepSeek-R1 系列推理模型与通用协议的差异
推理模型仍使用 OpenAI Chat Completions 请求体;客户端需要额外处理 reasoning_content,并避免把推理过程作为下一轮消息回传。
适用模型
| 模型 | 说明 |
|---|---|
DeepSeek-R1 | DeepSeek R1 |
DeepSeek-R1-0528 | DeepSeek R1 0528 |
实际可用模型以模型列表为准。
与通用协议的差异
调用方式与接口说明完全一致(POST /v1/chat/completions),请求参数无额外要求。差异体现在响应上:
- 非流式响应从
choices[0].message.reasoning_content读取推理内容,从choices[0].message.content读取最终答案 - 流式响应从各 chunk 的
choices[0].delta.reasoning_content与choices[0].delta.content分别累计 - 继续对话时只回传最终
content、工具调用及工具结果,不回传reasoning_content - 思维链产生的 token 计入输出(completion)token 计费
- 限制生成长度建议用
max_completion_tokens(含推理 Token,上游优先于max_tokens读取);注意平台的费用预扣估算只读max_tokens,两者可同时传 - 推理模型生成耗时明显长于普通对话模型,建议使用流式(
stream: true)避免长时间无输出
请求示例
curl https://api.vibelab.me/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $LOOPTOKEN_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-N \
-d '{
"model": "DeepSeek-R1",
"messages": [{"role": "user", "content": "9.11 和 9.8 哪个大?"}],
"stream": true
}'