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 团队的最新版本，引入了混合推理架构，可在推理模式和非推理模式之间切换。它提供更快的推理速度和更强的 Agent 能力，非常适合快速任务和复杂工作流。

如果你在 Claude Code（Anthropic 的 AI 编程环境）中工作，可以通过其 OpenAI 兼容 API 无缝集成 DeepSeek-V3.1。本指南将详细介绍设置、使用方法和一些实用技巧。

1. 前提条件

开始之前，请确保满足以下要求：

Python ≥ 3.9
已安装依赖项：openai SDK
DeepSeek API 密钥：可从 DeepSeek 平台获取

2. 安装依赖项

在 Claude Code 终端中运行以下命令：

bash
pip install openai

然后导入客户端：

from openai import OpenAI

3. 配置 API 密钥

可以通过环境变量设置 API 密钥：

bash
export OPENAI_API_KEY="your-deepseek-api-key"

或者直接在代码中设置（不建议用于生产环境）：

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

4. 调用 DeepSeek-V3.1

DeepSeek-V3.1 提供两种模型：

非推理模式（deepseek-chat）：快速、简洁的输出
推理模式（deepseek-reasoner）：逐步推理，逻辑更详细

使用示例：

from openai import OpenAI

# 初始化客户端
client = OpenAI(api_key="your-deepseek-api-key", base_url="https://api.deepseek.com")

# 非推理模式
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Explain the difference between VPS and VDS hosting in simple terms."}
    ]
)
print("非推理模式输出：")
print(response.choices[0].message.content)

# 推理模式
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-reasoner",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Give me a step-by-step reasoning to compare VPS vs VDS."}
    ]
)
print("推理模式输出：")
print(response.choices[0].message.content)