DeepSeek Chat Completion API 申请及使用

DeepSeek هو نظام محادثة AI قوي للغاية، حيث يمكنه توليد ردود طبيعية وسلسة في غضون ثوانٍ قليلة بمجرد إدخال كلمات التحفيز. يتميز DeepSeek-V3 بقدرته الفائقة على فهم اللغة وتوليدها، وقد أصبح له تأثير ملحوظ في مختلف الصناعات والقطاعات. سواء كان ذلك في المحادثات اليومية، الكتابة الإبداعية، أو الاستشارات المهنية، أو برمجة الأكواد، يمكن لـ DeepSeek-V3 تقديم مساعدة ذكية مذهلة، مما يزيد بشكل كبير من كفاءة وإبداع البشر في العمل. تتناول هذه الوثيقة بشكل رئيسي عملية استخدام DeepSeek Chat Completion API، حيث يمكننا من خلالها استخدام وظيفة المحادثة الرسمية لـ DeepSeek بسهولة.

申请流程

لاستخدام DeepSeek Chat Completion API، يمكنك أولاً زيارة صفحة DeepSeek Chat Completion API والنقر على زر “Acquire” للحصول على الشهادات المطلوبة:

إذا لم تكن قد قمت بتسجيل الدخول أو التسجيل بعد، فسيتم تحويلك تلقائيًا إلى صفحة تسجيل الدخول لدعوتك للتسجيل وتسجيل الدخول، وبعد تسجيل الدخول، سيتم العودة تلقائيًا إلى الصفحة الحالية. عند التقديم لأول مرة، ستحصل على حصة مجانية يمكن استخدامها مجانًا.

基本使用

بعد ذلك، يمكنك ملء المحتوى المقابل في الواجهة، كما هو موضح في الصورة:

عند استخدام هذه الواجهة لأول مرة، نحتاج على الأقل إلى ملء ثلاثة محتويات، أحدها هو authorization، والذي يمكن اختياره مباشرة من القائمة المنسدلة. المعامل الآخر هو model، حيث يمثل model فئة النموذج التي نختار استخدامها من موقع DeepSeek الرسمي، وهنا لدينا 4 نماذج رئيسية، يمكن الاطلاع على التفاصيل في النماذج المقدمة. المعامل الأخير هو messages، حيث أن messages هو مصفوفة كلمات الاستفسار التي ندخلها، وهي مصفوفة تمثل إمكانية تحميل عدة كلمات استفسار في نفس الوقت، كل كلمة استفسار تحتوي على role و content، حيث يمثل role دور المستفسر، وقد قدمنا ثلاثة هويات، وهي user و assistant و system. أما content فهو المحتوى المحدد لاستفسارنا. يمكنك أيضًا ملاحظة وجود كود استدعاء مطابق على الجانب الأيمن، يمكنك نسخ الكود وتشغيله مباشرة، أو يمكنك النقر على زر “Try” للاختبار. المعلمات الاختيارية الشائعة:

max_tokens: تحديد الحد الأقصى لعدد الرموز في الرد الواحد.
temperature: عشوائية التوليد، بين 0-2، كلما زادت القيمة زادت العشوائية.
n: عدد الردود المرشحة التي يتم توليدها في مرة واحدة.
response_format: إعداد تنسيق الاستجابة.

بعد الاستدعاء، نجد أن النتيجة المرجعة هي كما يلي:

{
  "id": "chatcmpl-050bf20a-ebcd-498a-bf6e-63ee0738013b",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1764846609,
  "model": "deepseek-v3.2-exp",
  "usage": {
    "prompt_tokens": 8,
    "completion_tokens": 11,
    "total_tokens": 19
  },
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "content": "Hello! 😊 How can I help you today?",
        "role": "assistant"
      },
      "refs": null,
      "logprobs": null,
      "finish_reason": "stop",
      "service_tier": null
    }
  ]
}

تتكون النتيجة المرجعة من عدة حقول، كما هو موضح أدناه:

id: معرف المهمة الحوارية التي تم إنشاؤها، يستخدم لتحديد هذه المهمة بشكل فريد.
created: معلومات وقت إنشاء المهمة الحوارية.
model: النموذج المختار من موقع DeepSeek الرسمي.
choices: معلومات الردود المقدمة من DeepSeek على كلمات الاستفسار.
usage: إحصائيات حول الرموز المستخدمة في هذه المحادثة.

حيث أن choices تحتوي على معلومات الرد من DeepSeek، ويمكن ملاحظة ذلك كما هو موضح في الصورة.

يمكنك رؤية أن حقل content داخل choices يحتوي على المحتوى المحدد للرد من DeepSeek.

流式响应

تدعم هذه الواجهة أيضًا الاستجابة المتدفقة، وهو أمر مفيد جدًا لتكامل الويب، حيث يمكن أن يتيح عرض النتائج حرفيًا على الصفحة. إذا كنت ترغب في الحصول على استجابة متدفقة، يمكنك تغيير معامل stream في رأس الطلب إلى true. التعديل كما هو موضح في الصورة، ولكن يجب أن يكون هناك تغييرات مطابقة في كود الاستدعاء لدعم الاستجابة المتدفقة.

بعد تغيير stream إلى true، ستقوم API بإرجاع بيانات JSON سطرًا بسطر، وعلى مستوى الكود، نحتاج إلى إجراء التعديلات اللازمة للحصول على النتائج سطرًا بسطر. كود استدعاء Python كمثال:

import requests

url = "https://api.xhuoapi.ai/v1/deepseek/chat/completions"

headers = {
    "accept": "application/json",
    "authorization": "Bearer {token}",
    "content-type": "application/json"
}

payload = {
    "model": "deepseek-v3",
    "messages": [{"role":"user","content":"hello"}],
    "stream": True
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.text)

نتيجة الإخراج كما يلي:

data: {"id": "o7X27b1-2kFHot-97098d957dd1d39a-PDX", "object": "chat.completion.chunk", "created": 1755437709, "model": "deepseek-v3", "system_fingerprint": null, "choices": [{"delta": {"content": "مرحبا", "role": "assistant"}, "logprobs": null, "finish_reason": null, "index": 0}], "usage": null}

data: {"id": "o7X27b1-2kFHot-97098d957dd1d39a-PDX", "object": "chat.completion.chunk", "created": 1755437709, "model": "deepseek-v3", "system_fingerprint": null, "choices": [{"delta": {"content": "!", "role": "assistant"}, "logprobs": null, "finish_reason": null, "index": 0}], "usage": null}

data: {"id": "o7X27b1-2kFHot-97098d957dd1d39a-PDX", "object": "chat.completion.chunk", "created": 1755437709, "model": "deepseek-v3", "system_fingerprint": null, "choices": [{"delta": {"content": "", "role": "assistant"}, "logprobs": null, "finish_reason": null, "index": 0}], "usage": null}

data: {"id": "o7X27b1-2kFHot-97098d957dd1d39a-PDX", "object": "chat.completion.chunk", "created": 1755437709, "model": "deepseek-v3", "system_fingerprint": null, "choices": [{"delta": {"content": " 😊", "role": "assistant"}, "logprobs": null, "finish_reason": null, "index": 0}], "usage": null}

data: {"id": "o7X27b1-2kFHot-97098d957dd1d39a-PDX", "object": "chat.completion.chunk", "created": 1755437709, "model": "deepseek-v3", "system_fingerprint": null, "choices": [{"delta": {"content": " كيف", "role": "assistant"}, "logprobs": null, "finish_reason": null, "index": 0}], "usage": null}

data: {"id": "o7X27b1-2kFHot-97098d957dd1d39a-PDX", "object": "chat.completion.chunk", "created": 1755437709, "model": "deepseek-v3", "system_fingerprint": null, "choices": [{"delta": {"content": " يمكن", "role": "assistant"}, "logprobs": null, "finish_reason": null, "index": 0}], "usage": null}

data: {"id": "o7X27b1-2kFHot-97098d957dd1d39a-PDX", "object": "chat.completion.chunk", "created": 1755437709, "model": "deepseek-v3", "system_fingerprint": null, "choices": [{"delta": {"content": " أنا", "role": "assistant"}, "logprobs": null, "finish_reason": null, "index": 0}], "usage": null}

data: {"id": "o7X27b1-2kFHot-97098d957dd1d39a-PDX", "object": "chat.completion.chunk", "created": 1755437709, "model": "deepseek-v3", "system_fingerprint": null, "choices": [{"delta": {"content": " أساعد", "role": "assistant"}, "logprobs": null, "finish_reason": null, "index": 0}], "usage": null}

data: {"id": "o7X27b1-2kFHot-97098d957dd1d39a-PDX", "object": "chat.completion.chunk", "created": 1755437709, "model": "deepseek-v3", "system_fingerprint": null, "choices": [{"delta": {"content": " أنت", "role": "assistant"}, "logprobs": null, "finish_reason": null, "index": 0}], "usage": null}

data: {"id": "o7X27b1-2kFHot-97098d957dd1d39a-PDX", "object": "chat.completion.chunk", "created": 1755437709, "model": "deepseek-v3", "system_fingerprint": null, "choices": [{"delta": {"content": " اليوم", "role": "assistant"}, "logprobs": null, "finish_reason": null, "index": 0}], "usage": null}

data: {"id": "o7X27b1-2kFHot-97098d957dd1d39a-PDX", "object": "chat.completion.chunk", "created": 1755437709, "model": "deepseek-v3", "system_fingerprint": null, "choices": [{"delta": {"content": "?", "role": "assistant"}, "logprobs": null, "finish_reason": null, "index": 0}], "usage": null}

data: {"id": "o7X27b1-2kFHot-97098d957dd1d39a-PDX", "object": "chat.completion.chunk", "created": 1755437709, "model": "deepseek-v3", "system_fingerprint": null, "choices": [{"delta": {"content": "", "role": "assistant"}, "logprobs": null, "finish_reason": "stop", "index": 0}], "usage": {"prompt_tokens": 4, "completion_tokens": 12, "total_tokens": 16, "prompt_tokens_details": {"cached_tokens": 0, "text_tokens": 0, "audio_tokens": 0, "image_tokens": 0}, "completion_tokens_details": {"text_tokens": 0, "audio_tokens": 0, "reasoning_tokens": 0}, "input_tokens": 0, "output_tokens": 0, "input_tokens_details": null}}

data: [DONE]

يمكنك أن ترى أن هناك العديد من data في الاستجابة، و data تحتوي على choices التي تمثل أحدث محتوى للإجابة، وهو متوافق مع المحتوى المقدم أعلاه. choices هي محتوى الإجابة الجديد، يمكنك دمجه في نظامك بناءً على النتائج. أيضًا، نهاية الاستجابة المتدفقة تحدد بناءً على محتوى data، إذا كان المحتوى هو [DONE]، فهذا يعني أن الإجابة المتدفقة قد انتهت بالكامل. النتائج العائدة من data تحتوي على عدة حقول، الشرح كالتالي:

id، معرف المهمة الخاصة بالمحادثة التي تم إنشاؤها، يستخدم لتحديد هذه المهمة بشكل فريد.
model، النموذج المختار من موقع DeepSeek.
choices، معلومات الإجابة المقدمة من DeepSeek بناءً على كلمات السؤال.

JavaScript مدعوم أيضًا، مثل كود الاستدعاء المتدفق لـ Node.js كما يلي:

const options = {
  method: "post",
  headers: {
    "accept": "application/json",
    "authorization": "Bearer {token}",
    "content-type": "application/json"
  },
  body: JSON.stringify({
    "model": "deepseek-v3",
    "messages": [{"role":"user","content":"مرحبا"}],
    "stream": true
  })
};

fetch("https://api.xhuoapi.ai/v1/deepseek/chat/completions", options)
  .then(response => response.json())
  .then(response => console.log(response))
  .catch(err => console.error(err));

كود مثال بلغة Java:

JSONObject jsonObject = new JSONObject();
jsonObject.put("model", "deepseek-v3");
jsonObject.put("messages", [{"role":"user","content":"مرحبا"}]);
jsonObject.put("stream", true);
MediaType mediaType = "application/json; charset=utf-8".toMediaType();
RequestBody body = jsonObject.toString().toRequestBody(mediaType);
Request request = new Request.Builder()
  .url("https://api.xhuoapi.ai/v1/deepseek/chat/completions")
  .post(body)
  .addHeader("accept", "application/json")
  .addHeader("authorization", "Bearer {token}")
  .addHeader("content-type", "application/json")
  .build();

OkHttpClient client = new OkHttpClient();
Response response = client.newCall(request).execute();
System.out.print(response.body!!.string())

يمكنك إعادة كتابة الكود بلغة أخرى حسب الحاجة، المبدأ هو نفسه.

محادثة متعددة الجولات

إذا كنت ترغب في دمج وظيفة المحادثة متعددة الجولات، تحتاج إلى رفع عدة كلمات سؤال في حقل messages، أمثلة الكلمات المتعددة موضحة في الصورة أدناه:

مثال على كود استدعاء Python:

import requests

url = "https://api.xhuoapi.ai/v1/deepseek/chat/completions"

headers = {
    "accept": "application/json",
    "authorization": "Bearer {token}",
    "content-type": "application/json"
}

payload = {
    "model": "deepseek-v3",
    "messages": [{"role":"user","content":"Hello"},{"role":"assistant","content":"Hi! How can I assist you today?"},{"role":"user","content":"What I say just now?"}]
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.text)

من خلال رفع عدة أسئلة، يمكن بسهولة تحقيق محادثة متعددة الجولات، ويمكن الحصول على الإجابة التالية:

{
  "id": "as-8g3qzbsw2b",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1755437895,
  "model": "deepseek-v3",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "You just said:  \n\n**\"Hello\"**  \n\nAnd I responded with:  \n\n**\"Hi! How can I assist you today?\"**  \n\nThen you followed up with:  \n\n**\"What I say just now?\"**  \n\nLet me know how I can help! 😊"
      },
      "finish_reason": "stop",
      "flag": 0
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 22,
    "completion_tokens": 57,
    "total_tokens": 79
  }
}

يمكن رؤية أن المعلومات الموجودة في choices تتوافق مع المحتوى المستخدم بشكل أساسي، وهذا يتضمن المحتوى المحدد لردود DeepSeek على عدة محادثات، بحيث يمكن الإجابة على الأسئلة المقابلة بناءً على محتوى المحادثات المتعددة.

معالجة الأخطاء

عند استدعاء API، إذا واجهت خطأ، ستقوم API بإرجاع رمز الخطأ والمعلومات المناسبة. على سبيل المثال:

400 token_mismatched：طلب غير صحيح، ربما بسبب معلمات مفقودة أو غير صالحة.
400 api_not_implemented：طلب غير صحيح، ربما بسبب معلمات مفقودة أو غير صالحة.
401 invalid_token：غير مصرح، رمز تفويض غير صالح أو مفقود.
429 too_many_requests：عدد كبير جدًا من الطلبات، لقد تجاوزت الحد الأقصى لمعدل الطلبات.
500 api_error：خطأ في الخادم الداخلي، حدث خطأ ما على الخادم.

مثال على استجابة الخطأ

{
  "success": false,
  "error": {
    "code": "api_error",
    "message": "fetch failed"
  },
  "trace_id": "2cf86e86-22a4-46e1-ac2f-032c0f2a4e89"
}

الخاتمة

من خلال هذه الوثيقة، لقد فهمت كيفية استخدام DeepSeek Chat Completion API لتحقيق وظيفة المحادثة الرسمية لـ DeepSeek بسهولة. نأمل أن تساعدك هذه الوثيقة في التوصيل والاستخدام الأفضل لهذه API. إذا كان لديك أي استفسارات، فلا تتردد في الاتصال بفريق الدعم الفني لدينا.

Documentation Index

​申请流程

​基本使用

​流式响应

​محادثة متعددة الجولات

​معالجة الأخطاء

​مثال على استجابة الخطأ

​الخاتمة