使用Go语言调用DeepSeekAPI：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： cloud.siliconflow /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 ", err) return } defer file.Close() // API 配置 url := " api.siliconflow /v1/chat/completions" for { // 获取用户输入 fmt.Print(" 请输入您的问题 (输入 q 退出): ") reader := bufio.NewReader(os.Stdin) question, _ := reader.ReadString(' ') 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(" [%s] Question: %s ", 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(' ') 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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