使用 Go 语言调用 DeepSeek API：完整指南
引言
DeepSeek 是一个强大的 AI 模型服务平台，本文将详细介绍如何使用 Go 语言调用 DeepSeek API，实现流式输出和对话功能。
Deepseek的api因为被功击已不能用，本文以 DeepSeek：https://cloud.siliconflow.cn/i/vnCCfVaQ 为例子进行讲解。
1. 环境准备
首先，我们需要准备以下内容：
- Go 语言环境
- DeepSeek API 访问权限
- 开发工具（如 VS Code）
2. 基础代码实现
2.1 创建项目结构
mkdir deepseek-go
cd deepseek-go
go mod init deepseek-go
2.2 核心代码实现
package main
import (
"bufio"
"encoding/json"
"fmt"
"net/http"
"os"
"strings"
"time"
)
// 定义响应结构
type ChatResponse struct {
Choices []struct {
Delta struct {
Content string `json:"content"`
} `json:"delta"`
} `json:"choices"`
}
func main() {
// 创建输出文件
file, err := os.OpenFile("conversation.txt", os.O_APPEND|os.O_CREATE|os.O_WRONLY, 0644)
if err != nil {
fmt.Printf("Error opening file: %v\n", err)
return
}
defer file.Close()
// API 配置
url := "https://api.siliconflow.cn/v1/chat/completions"
for {
// 获取用户输入
fmt.Print("\n请输入您的问题 (输入 q 退出): ")
reader := bufio.NewReader(os.Stdin)
question, _ := reader.ReadString('\n')
question = strings.TrimSpace(question)
if question == "q" {
break
}
// 记录对话时间
timestamp := time.Now().Format("2006-01-02 15:04:05")
file.WriteString(fmt.Sprintf("\n[%s] Question:\n%s\n\n", timestamp, question))
// 构建请求体
payload := fmt.Sprintf(`{
"model": "deepseek-ai/DeepSeek-V3",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "%s"
}
],
"stream": true,
"max_tokens": 2048,
"temperature": 0.7
}`, question)
// 发送请求
req, _ := http.NewRequest("POST", url, strings.NewReader(payload))
req.Header.Add("Content-Type", "application/json")
req.Header.Add("Authorization", "Bearer YOUR_API_KEY") // 替换为你的 API Key
// 获取响应
res, _ := http.DefaultClient.Do(req)
defer res.Body.Close()
// 处理流式响应
scanner := bufio.NewReader(res.Body)
for {
line, err := scanner.ReadString('\n')
if err != nil {
break
}
line = strings.TrimSpace(line)
if line == "" || line == "data: [DONE]" {
continue
}
if strings.HasPrefix(line, "data: ") {
line = strings.TrimPrefix(line, "data: ")
}
var response ChatResponse
if err := json.Unmarshal([]byte(line), &response); err != nil {
continue
}
if len(response.Choices) > 0 {
content := response.Choices[0].Delta.Content
if content != "" {
fmt.Print(content)
file.WriteString(content)
}
}
}
}
}
3. 主要特性说明
3.1 流式输出
DeepSeek API 支持流式输出（Stream），通过设置 "stream": true，我们可以实现实时显示 AI 回复的效果。这带来了更好的用户体验：
- 即时看到响应内容
- 减少等待时间
- 更自然的对话体验
3.2 参数配置
{
"model": "deepseek-ai/DeepSeek-V3",
"messages": [...],
"stream": true,
"max_tokens": 2048,
"temperature": 0.7,
"top_p": 0.7,
"top_k": 50,
"frequency_penalty": 0.5
}
参数说明：
model: 选择使用的模型max_tokens: 最大输出长度temperature: 温度参数，控制输出的随机性top_p,top_k: 控制采样策略frequency_penalty: 控制重复度
3.3 对话记录
程序会自动将所有对话保存到 conversation.txt 文件中，包含：
- 时间戳
- 用户问题
- AI 回答
- 格式化的分隔符
4. 使用示例
- 运行程序：
go run main.go
- 输入问题，比如：
请输入您的问题: 介绍一下 DeepSeek 的主要特点
- 观察实时输出和 conversation.txt 文件记录
5. 错误处理和最佳实践
- API 密钥管理
- 使用环境变量存储 API 密钥
- 不要在代码中硬编码密钥
- 定期轮换密钥
- 错误处理
- 检查网络连接
- 验证 API 响应
- 处理流式输出中断
- 性能优化
- 使用适当的 buffer 大小
- 及时关闭连接
- 处理并发请求
总结
通过本文的介绍，你应该已经掌握了如何使用 Go 语言调用 DeepSeek API 的基本方法。DeepSeek 提供了强大的 AI 能力，配合 Go 语言的高效性能，可以构建出各种有趣的应用。
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