如何在 Claude Code 中使用 DeepSeek-V3.1：完整指南

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如何在 Claude Code 中使用 DeepSeek-V3.1：完整指南

DeepSeek-V3.1 是 DeepSeek 團隊的最新版本，引入了混合推理架構，可在推理與非推理模式之間切換。它提供更快的推論速度與更強的 Agent 能力，非常適合快速任務與複雜工作流程。

若您在 Claude Code（Anthropic 的 AI 程式開發環境）中工作，可以透過其 OpenAI 相容 API 無縫整合 DeepSeek-V3.1。本指南將帶您完成設定、使用方式及一些實用技巧。

1. 先決條件

開始之前，請確保您具備以下條件：

Python ≥ 3.9
已安裝的依賴項：openai SDK
DeepSeek API 金鑰：可從 DeepSeek 平台取得

2. 安裝依賴項

在 Claude Code 的終端機中執行以下指令：

bash
pip install openai

然後導入客戶端：

from openai import OpenAI

3. 配置 API 金鑰

您可以透過環境變數設定 API 金鑰：

bash
export OPENAI_API_KEY="您的-deepseek-api-金鑰"

或直接在程式碼中設定（不建議用於生產環境）：

client = OpenAI(
    api_key="您的-deepseek-api-金鑰",
    base_url="https://api.deepseek.com"
)

4. 呼叫 DeepSeek-V3.1

DeepSeek-V3.1 提供兩種模型：

非推理模式 (deepseek-chat)：快速、簡潔的輸出
推理模式 (deepseek-reasoner)：逐步推理，提供更詳細的邏輯

使用範例：

from openai import OpenAI

# 初始化客戶端
client = OpenAI(api_key="您的-deepseek-api-金鑰", base_url="https://api.deepseek.com")

# 非推理模式
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一個有幫助的助手。"},
        {"role": "user", "content": "用簡單的術語解釋 VPS 和 VDS 主機的區別。"}
    ]
)
print("非推理輸出：")
print(response.choices[0].message.content)

# 推理模式
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-reasoner",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "給我一個逐步推理來比較 VPS 與 VDS。"}
    ]
)
print("推理輸出：")
print(response.choices[0].message.content)