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如何批量调用DeepSeek API？

发布时间：2025-04-28 09:04:17 | 责任编辑：张毅 | 浏览量：4 次

以下是实现 DeepSeek API 批量调用的几种方法和示例：

方法一：使用 Python 和 `requests` 库

DeepSeek API 支持批量请求，可以通过构建一个包含多个任务的 JSON 数组来实现。以下是一个 Python 示例：

Python

 
 import requests
 import json
 API_KEY = 'your_api_key_here'
 API_URL = 'https://api.deepseek.com/v1/batch_query'
 queries = [
 {
 "query"
 : "全球气候变暖的原因"
 }
 ,
 {
 "query"
 : "人工智能的主要应用场景"
 }
 ,
 {
 "query"
 : "区块链技术的基本原理"
 }
 ]
 headers = {
 'Authorization'
 : 
 f'Bearer 
 
 {API_KEY}
 
 '
 
 ,
 'Content-Type'
 : 'application/json'
 }
 response = requests.post(API_URL, headers=headers, data=json.dumps(
 {
 "queries"
 : queries}
 )
 )
 if response.status_code == 200
 :
 results = response.json(
 )
 for result in results[
 'results'
 ]
 :
 print
 (
 
 f"Query: 
 
 {result[
 'query'
 ]
 }
 
 "
 
 )
 print
 (
 
 f"Answer: 
 
 {result[
 'answer'
 ]
 }
 
 \n"
 
 )
 else
 :
 print
 (
 
 f"Error: 
 
 {response.status_code}
 
 "
 
 )
 print
 (response.text)

方法二：使用 Apifox 工具

Apifox 是一个强大的 API 测试工具，支持批量运行测试用例：

创建测试用例：在 Apifox 中为 DeepSeek API 创建多个测试用例，每个用例对应一个请求。
批量运行：通过 Apifox 的“批量运行”功能，一次性执行多个测试用例，快速验证 API 的稳定性和性能。
查看结果：在“响应”部分查看每个请求的返回结果，并进行调试和优化。

方法三：使用异步请求

如果需要处理大量请求，可以使用 Python 的 asyncio 和 aiohttp 库来实现异步批量调用：

Python

 
 import asyncio
 import aiohttp
 async def fetch
 (session, url, data)
 :
 async with session.post(url, json=data) as response:
 return await response.json(
 )
 async def main
 (
 )
 :
 api_key = 'your_api_key_here'
 url = 'https://api.deepseek.com/v1/batch_query'
 headers = {
 'Authorization'
 : 
 f'Bearer 
 
 {api_key}
 
 '
 
 }
 queries = [
 {
 "query"
 : "全球气候变暖的原因"
 }
 ,
 {
 "query"
 : "人工智能的主要应用场景"
 }
 ,
 {
 "query"
 : "区块链技术的基本原理"
 }
 ]
 async with aiohttp.ClientSession(headers=headers) as session:
 tasks = [fetch(session, url, {
 "queries"
 : [query]
 }
 ) for query in queries]
 results = await asyncio.gather(
 *tasks)
 for result in results:
 print
 (result)
 asyncio.run(main(
 )
 )

注意事项

API 速率限制：在批量调用时，注意 API 的速率限制，避免触发限制导致请求失败。
错误处理：在代码中加入适当的错误处理逻辑，例如重试机制，以应对网络问题或 API 错误。
数据格式：确保请求体的格式符合 API 文档的要求，例如 JSON 数据的结构。

通过以上方法，你可以高效地实现 DeepSeek API 的批量调用。

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