§3 DeepSeek api开放平台 与 §4 DeepSeek Harness 规范文献
本技术文献以学术三线表与可复现脚本形式，详列 DeepSeek API接口调用教程与计费价格、DeepSeek本地部署Ollama硬件配置要求 以及 DeepSeek R1思维链提示词工程指南，践行 DeepSeek - 探索未至之境 的开源科研精神。
表 3.1 (Table 3.1) · DeepSeek api开放平台 Token 计费标准（硬盘缓存自动命中）
| 模型标识符 (Model ID) | 上下文跨度 | 输入 (硬盘缓存命中) | 输入 (缓存未命中) | 标准输出 |
|---|---|---|---|---|
| deepseek-chat (V3) | 128K Tokens | ¥0.001 / 1K tok | ¥0.002 / 1K tok | ¥0.008 / 1K tok |
| deepseek-reasoner (R1) | 128K Tokens | ¥0.002 / 1K tok | ¥0.004 / 1K tok | ¥0.016 / 1K tok |
# Listing 3.1: DeepSeek API开放平台标准 cURL 调用示例
curl https://api.deepseek.com/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $DEEPSEEK_API_KEY" \
-d '{
"model": "deepseek-reasoner",
"messages": [{"role": "user", "content": "推导对称正定矩阵共轭梯度法的收敛率上界"}]
}'
图 3.3 (Fig. 3.3 · §3 API开放平台)：
分布式 KV Cache 硬盘前缀匹配架构，长文档多轮问答与 Agent 循环调用成本直降 80%。
表 4.1 (Table 4.1) · §4 DeepSeek Harness 基准矩阵与 Ollama 本地硬件配置要求
| 编号 (Fig/Code) | 评测集 / 蒸馏模型权重 | 实测指标 / 显存要求 | 实验复现与 R1 提示词准则 |
|---|---|---|---|
| Fig. 4.1 / MATH | MATH-500 高等数理竞赛 | 92.8% Pass@1 | 采用零样本（Zero-shot）直接陈述定理目标，无需人为注入 Few-shot 思维链模板。 |
| Fig. 4.2 / CODE | LiveCodeBench 算法编程 | 66.2% Pass@1 | 固定随机种子 temperature=0.6，自动执行沙箱编译与极端边界测试。 |
| Fig. 4.3 / OLLAMA-14B | DeepSeek-R1-Distill-14B | 10 GB VRAM | 终端执行 ollama run deepseek-r1:14b 即可在本地科研工作站离线运行。 |
| Fig. 4.4 / OLLAMA-32B | DeepSeek-R1-Distill-32B | 22 GB VRAM | 终端执行 ollama run deepseek-r1:32b 适配单张 24GB 显存 GPU。 |
图 4.5 (Fig. 4.5 · §4 Harness & 开源合规)：
所有模型权重遵循 MIT 开源协议，API 通信全程 TLS 1.3 加密，支持企业私有化零外联部署。