LoopToken
对话补全 (Chat)

推理模型

DeepSeek-R1 系列推理模型与通用协议的差异

推理模型仍使用 OpenAI Chat Completions 请求体;客户端需要额外处理 reasoning_content,并避免把推理过程作为下一轮消息回传。

适用模型

模型说明
DeepSeek-R1DeepSeek R1
DeepSeek-R1-0528DeepSeek R1 0528

实际可用模型以模型列表为准。

与通用协议的差异

调用方式与接口说明完全一致(POST /v1/chat/completions),请求参数无额外要求。差异体现在响应上:

  • 非流式响应从 choices[0].message.reasoning_content 读取推理内容,从 choices[0].message.content 读取最终答案
  • 流式响应从各 chunk 的 choices[0].delta.reasoning_contentchoices[0].delta.content 分别累计
  • 继续对话时只回传最终 content、工具调用及工具结果,不回传 reasoning_content
  • 思维链产生的 token 计入输出(completion)token 计费
  • 限制生成长度建议用 max_completion_tokens(含推理 Token,上游优先于 max_tokens 读取);注意平台的费用预扣估算只读 max_tokens,两者可同时传
  • 推理模型生成耗时明显长于普通对话模型,建议使用流式(stream: true)避免长时间无输出

请求示例

curl https://api.vibelab.me/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $LOOPTOKEN_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -N \
  -d '{
    "model": "DeepSeek-R1",
    "messages": [{"role": "user", "content": "9.11 和 9.8 哪个大?"}],
    "stream": true
  }'

计费与错误

接口说明一致:按 token 计费,价格见模型列表,错误码见错误码

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