DeepSeek API - 通过 AIsa 访问 DeepSeek 模型 - AIsa

AIsa 通过一个 API Key 为当前 DeepSeek 模型家族提供 OpenAI 兼容访问，并统一计费、用量日志和网关路由。 deepseek-v4-pro 暴露 POST /v1/messages、POST /v1/chat/completions 和 POST /v1/responses。当前目录中的其他 DeepSeek 路由使用 POST /v1/chat/completions。

支持的 DeepSeek 模型

模型 ID	上下文	能力	适合
`deepseek-r1`	262,144	Coding, Text	推理密集型任务
`deepseek-v3`	262,144	Coding, Text	低成本通用和编程任务
`deepseek-v3.1`	262,144	Coding, Text	均衡推理和编程
`deepseek-v3.2`	128,000	Coding, Text	极低成本通用用途
`deepseek-v4-flash`	262,144	Coding, Text	最低成本、高吞吐 DeepSeek 路由
`deepseek-v4-pro`	262,144	Coding, Text	支持多种 endpoint 风格的更强 DeepSeek 路由
`deepseek-v4-pro-0813`	—	Text	`deepseek-v4-pro` 的固定快照版本
`deepseek-v4-flash-0731`	—	Text	`deepseek-v4-flash` 的固定快照版本
`deepseek-v4-flash-vision-exp`	—	Text	V4 Flash 的实验性视觉版本
`deepseek-v4.1-flash`	—	Text	最新的 DeepSeek flash 路由（V4.1）

这些模型的当前价格见 aisa.one/models。

快速开始

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key=os.environ["AISA_API_KEY"], base_url="https://api.aisa.one/v1")

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Review this pull request for security and correctness."}]
)
print(response.choices[0].message.content)

常用选择

需求	使用
最便宜的 DeepSeek 文本/编程	`deepseek-v4-flash`
当前通用 DeepSeek 路由	`deepseek-v3.2`
偏推理的路由	`deepseek-r1`
Messages 或 Responses endpoint 兼容性	`deepseek-v4-pro`

数据隐私

AIsa 通过企业级聚合路径路由 DeepSeek 请求。根据 AIsa 的企业协议，客户数据不会用于模型训练。如需合规细节，请联系我们。

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