如何将 DeepSeek 免费版转换为 OpenAI/Claude 兼容 API：DS2API 架构与实践指南

代码与接口
图片来源：Unsplash

引言：打破免费对话与 API 开发之间的壁垒

对于开发者而言，DeepSeek 提供的免费对话版本具有极高的探索价值，但其原生网页形式难以直接集成到自动化脚本或生产环境中。如何将这一免费的交互资源转化为标准的、可编程的 API 接口，成为了许多技术团队关注的问题。
本文将深入剖析 DS2API 项目，这是一个能够将 DeepSeek 免费对话版转换为 OpenAI 和 Claude 兼容 API 的中间件工具。通过详细解读其特性、部署方式、配置逻辑及 API 使用方法，我们将展示如何在无需直接购买官方 API 密钥的情况下，利用现有资源构建符合行业标准的调用接口。

DS2API 是什么及其核心价值

「本段核心问题：DS2API 究竟是什么，它为开发者解决了哪些具体的接口适配问题？」
DS2API 本质上是一个协议转换与中间件服务。它的核心功能是接收符合 OpenAI 或 Anthropic（Claude）标准的 API 请求，并在后端将其转化为 DeepSeek 免费网页版的调用逻辑，最后再将响应结果封装回标准的 API 格式返回给调用方。
这一工具的出现解决了两个主要痛点：一是接口标准的统一，开发者无需为了 DeepSeek 专门重写基于 OpenAI SDK 的代码；二是资源利用的最大化，它允许开发者通过多账号轮询机制，在合规范围内高并发地使用免费资源。
该项目目前版本为 1.6.11，支持双协议兼容、多账号负载均衡、Token 自动刷新以及可视化的 WebUI 管理。对于需要快速验证模型能力或构建内部工具的团队来说，这提供了一个低成本的解决方案。

核心技术特性解析

「本段核心问题：DS2API 具备哪些关键技术特性，能够保障接口在高并发场景下的稳定性与易用性？」
DS2API 并非简单的接口转发，它集成了多个工程化特性，使其具备接近生产环境可用的能力。以下是基于输入文件的特性详细解析：

1. 双协议兼容与模型映射

DS2API 同时支持 OpenAI (/v1/chat/completions) 和 Claude (/anthropic/v1/messages) 两种主流 API 格式。这意味着无论你的现有代码是基于 OpenAI SDK 还是 Anthropic SDK，都可以通过修改 base_url 或 endpoint 无缝切换到 DeepSeek 后端，而无需改动调用逻辑。
在 Claude 兼容模式下，系统通过模型名称映射表将 Claude 的模型标识符自动转换为 DeepSeek 的推理引擎。例如，当请求指定 claude-sonnet-4-20250514-slow 时，后端实际会调用 DeepSeek 的推理模式，并按照 Anthropic 的标准格式返回结果。

2. 多账号轮询与负载均衡

对于免费资源，单账号往往存在请求频率限制。DS2API 实现了 Round-Robin（轮询）负载均衡算法。开发者可以在配置文件中添加多个 DeepSeek 网页版账号，系统会自动将入站请求分配到不同的账号上。
这种机制在高并发场景下至关重要。例如，当你需要批量处理数据时，单账号可能迅速触发限流，而多账号轮询可以将流量打散，从而提升整体吞吐量。

3. Token 自动刷新机制

网页版 Token 通常具有时效性，过期后需要重新登录。手动维护 Token 是一件繁琐且易出错的工作。DS2API 内置了自动刷新机制：当检测到 Token 失效时，系统会利用存储的账号密码自动重新登录，获取新的 Token 并更新配置。
这一特性极大地降低了运维成本，保证了服务的长期稳定运行。

4. 联网搜索与深度思考支持

除了基础的对话功能，DS2API 还完整保留了 DeepSeek 的增强功能。通过指定特定的模型名称，开发者可以启用“联网搜索”或“深度思考”模式：

「深度思考」：在推理模式下，模型会输出其思考过程。这对于需要调试模型逻辑或展示推导路径的场景非常有用。
「联网搜索」：启用此模式后，模型能够利用实时网络信息回答问题，弥补了知识库滞后的缺陷。

图片来源：Unsplash
「反思 / 见解：」
在测试多账号轮询功能时，我意识到 Token 管理往往是此类中间件最大的隐患。DS2API 将凭证存储与 Token 生命周期解耦的设计非常明智。它允许系统在后台静默处理认证流程，对上层应用完全透明。这种“自动化基础设施”的思维，正是提升开发效率的关键。

模型支持与选择策略

「本段核心问题：在 DS2API 中如何选择正确的模型标识符以启用推理或搜索功能？」
DS2API 通过模型名称字符串来控制底层的 DeepSeek 行为。了解这些映射关系是精确使用 API 的前提。

OpenAI 兼容接口模型表

OpenAI 接口是最通用的调用方式，以下模型名可直接在 model 参数中指定：

模型名称	深度思考	联网搜索	适用场景说明
`deepseek-chat`	❌	❌	标准对话模式，响应速度快，适合日常问答。
`deepseek-reasoner`	✅	❌	推理模式，输出完整的思考链，适合复杂逻辑推理任务。
`deepseek-chat-search`	❌	✅	联网搜索模式，能够获取最新资讯，适合时事分析或数据查询。
`deepseek-reasoner-search`	✅	✅	推理与搜索结合，最强模式，适合需要深度分析且依赖实时信息的场景。

Claude 兼容接口模型表

对于使用 Anthropic SDK 的用户，可以使用以下映射名。系统会自动将其转换为对应的 DeepSeek 模式：

模型名称	映射逻辑
`claude-sonnet-4-20250514`	映射到 `deepseek-chat`（标准模式）。
`claude-sonnet-4-20250514-fast`	映射到 `deepseek-chat`（快速模式）。
`claude-sonnet-4-20250514-slow`	映射到 `deepseek-reasoner`（推理模式）。

❝

「注意」：使用 Claude 接口时，虽然请求格式符合 Anthropic 标准，但后端调用的依然是 DeepSeek 的引擎。响应内容也会被自动转换为 Anthropic 的 JSON 结构。

❞

部署方案详解：Vercel 与本地开发

「本段核心问题：如何根据自身需求选择 Vercel 云端部署或本地开发环境搭建 DS2API？」
DS2API 提供了灵活的部署方案，既支持无需服务器的 Vercel 一键部署，也支持传统的本地 Python 开发环境。

方案一：Vercel 云端部署（推荐）

Vercel 部署适合希望快速上线、无需维护服务器的用户。该方案利用 Serverless 特性，实现按需扩容。
「操作步骤：」

「克隆与初始化」：点击项目提供的 Vercel 部署按钮。这将引导你进入 Vercel 的导入流程。
「环境变量配置」：在部署设置中，必须设置 DS2API_ADMIN_KEY。这是你访问后续管理面板的密码，请务必设置复杂且保密的字符串。
「项目配置」：Vercel 会自动识别项目名称（建议设为 ds2api）和仓库名。
「部署与访问」：完成构建后，Vercel 会提供一个公网域名。访问该域名的 /admin 路径即可进入管理界面。
「管理界面功能：」
在 /admin 界面中，你可以直接添加 DeepSeek 账号和自定义 API Key。配置完成后，点击「同步到 Vercel」，系统会自动验证账号有效性，并将加密后的 Token 写入 Vercel 的环境变量中。这一步非常关键，它确保了重启后配置依然存在。

方案二：本地开发环境

如果你需要调试源码或在局域网内使用，本地部署是更合适的选择。
「操作步骤：」

「获取源码」：

git clone https://github.com/CJackHwang/ds2api.git
cd ds2api

「安装依赖」：
项目依赖 Python 环境，请确保已安装 Python 3.x。然后执行：
```
pip install -r requirements.txt
```
「配置文件」：
复制示例配置文件并根据实际情况修改：
```
cp config.example.json config.json
```
使用文本编辑器打开 config.json，填入你的账号信息（具体格式见下文）。
「启动服务」：
```
python dev.py
```
默认情况下，服务将在 http://localhost:5001 启动。

图片来源：Unsplash
「反思 / 见解：」
Vercel 的“一键部署”体验对于开源项目来说是巨大的加分项。它降低了非运维背景开发者上手的门槛。但在实际使用中，我发现本地环境更便于调试复杂的网络请求问题。建议在开发阶段使用本地模式，而在对外提供稳定服务时切换至 Vercel。

配置说明与安全细节

「本段核心问题：如何正确配置 DS2API 的环境变量与 JSON 文件，以平衡功能性与安全性？」
理解配置文件的结构是自定义 DS2API 行为的基础。

环境变量

变量名	说明	必填性
`DS2API_ADMIN_KEY`	管理面板的访问密码。在 Vercel 部署时为必填项。	必填 (Vercel)
`DS2API_CONFIG_JSON`	可以直接通过此变量传入配置内容，支持 JSON 字符串或 Base64 编码。	可选
`VERCEL_TOKEN`	用于程序自动同步配置到 Vercel 的 API Token。	可选
`VERCEL_PROJECT_ID`	对应的 Vercel 项目 ID。	可选
`PORT`	服务监听端口，默认为 5001。	可选

配置文件 (`config.json`) 格式

这是 DS2API 的核心配置文件，定义了 API 的访问凭证和后端数据源。

{
  "keys": [
    "your-api-key-1", 
    "your-api-key-2"
  ],
  "accounts": [
    {
      "email": "user@example.com",
      "password": "your-password",
      "token": ""
    },
    {
      "mobile": "12345678901",
      "password": "your-password",
      "token": ""
    }
  ]
}

「字段详解：」

「keys」：这是你自定义的 API 密钥列表。客户端在请求 DS2API 时，需要在 Header 中携带 Authorization: Bearer your-api-key。只有列表中的 Key 才能通过验证。这一层设计充当了网关的角色，隐藏了底层的真实账号。
「accounts」：这是实际的 DeepSeek 网页版账号列表。
- 支持 email（邮箱）或 mobile（手机号）登录。
- password 是对应的登录凭证。
- token 字段通常留空。DS2API 会在首次启动或同步时，利用账号密码自动登录并填充该字段。后续如果 Token 失效，系统也会自动更新。
  这种分离设计确保了即使 API Key 泄露，攻击者也无法直接获取到你的 DeepSeek 账号密码，且你可以随时在 keys 列表中撤销泄露的 Key。

API 集成实战指南

「本段核心问题：如何在代码中正确调用 DS2API 提供的 OpenAI 和 Claude 接口？」
配置完成后，我们可以通过标准的 HTTP 请求或 SDK 进行集成。

1. 获取模型列表

这是验证服务是否正常运行的第一步。

curl http://localhost:5001/v1/models

如果服务正常，你将获得一个包含所有可用模型 ID 的 JSON 列表。

2. OpenAI 格式调用示例

OpenAI 格式是目前最通用的标准。以下是一个启用流式传输的调用示例：

curl http://localhost:5001/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer your-api-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-reasoner",
    "messages": [{"role": "user", "content": "请解释量子纠缠"}],
    "stream": true
  }'

「参数说明：」

Authorization: Header 中填入你在 config.json 的 keys 中定义的密钥。
model: 指定为 deepseek-reasoner 以启用深度思考模式。
stream: 设为 true 后，响应将以数据流形式逐块返回，适合聊天机器人应用。

3. Python SDK 集成示例

利用官方的 OpenAI Python SDK，只需修改 base_url 即可无缝接入 DS2API。

from openai import OpenAI
# 初始化客户端，指向本地或远程的 DS2API 地址
client = OpenAI(
    api_key="your-api-key",  # 使用 config.json 中的 key
    base_url="http://localhost:5001/v1"
)
# 发起对话请求
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-reasoner",
    messages=[{"role": "user", "content": "请解释量子纠缠"}],
    stream=True
)
# 处理流式响应
for chunk in response:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

4. Claude 格式调用示例

如果你使用的是 Anthropic 的客户端，可以使用以下格式：

curl http://localhost:5001/anthropic/v1/messages \
  -H "x-api-key: your-api-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -d '{
    "model": "claude-sonnet-4-20250514-slow",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}]
  }'

注意 x-api-key 和 anthropic-version 是 Anthropic 协议的标准 Header。

高级部署：Nginx 反向代理与 Docker

「本段核心问题：在生产环境中如何利用 Nginx 和 Docker 优化 DS2API 的网络性能与部署隔离性？」

Nginx 反向代理配置

将 DS2API 放在 Nginx 之后可以提供更好的性能、SSL 支持和负载均衡能力。以下是一个经过优化的 Nginx 配置片段：

location / {
    proxy_pass http://localhost:5001;
    proxy_http_version 1.1;
    proxy_set_header Connection "";
    proxy_buffering off;
    proxy_cache off;
    chunked_transfer_encoding on;
    tcp_nopush on;
    tcp_nodelay on;
    keepalive_timeout 120;
}

「配置解读：」

proxy_buffering off: 禁用缓冲，对于 SSE（Server-Sent Events）流式响应至关重要，确保数据实时传输到客户端。
chunked_transfer_encoding on: 启用分块传输编码，配合流式输出使用。
tcp_nopush 和 tcp_nodelay: 优化 TCP 包发送策略，减少网络延迟。

Docker 部署

使用 Docker 可以确保运行环境的一致性。通过环境变量注入配置，无需挂载配置文件。

docker run -d \
  -p 5001:5001 \
  -e DS2API_ADMIN_KEY=your-admin-key \
  -e DS2API_CONFIG_JSON='{"keys":["api-key"],"accounts":[...]}' \
  ds2api

将 DS2API_CONFIG_JSON 替换为你的实际 JSON 配置字符串。这种方式非常适合在 CI/CD 流水线中动态部署。

法律风险与免责声明

「本段核心问题：在使用 DS2API 时开发者需要注意哪些法律与合规风险？」
DS2API 是基于逆向工程技术实现的。这意味着它通过分析网页版的通信协议来模拟 API 行为，而非官方提供的接口。
「重要提示：」

「仅供学习研究」：本项目明确声明仅供学习和研究使用。禁止将其用于商业用途或对外提供有偿 API 服务。
「稳定性无保证」：由于依赖于第三方网页版的协议，一旦 DeepSeek 修改其前端通信机制（如加密方式、接口路径），DS2API 可能会立即失效。
「风险自担」：使用本项目产生的任何数据丢失、账号封禁或法律纠纷，由用户自行承担。
「官方推荐」：对于任何正式、稳定或商业性质的项目，强烈建议直接使用 DeepSeek 官方 API。

实用摘要与操作清单

一页速览

「核心功能」：将 DeepSeek 网页版转为 OpenAI/Claude 兼容 API。
「关键特性」：双协议、多账号轮询、Token 自动刷新、WebUI 管理。
「快速部署」：推荐使用 Vercel 一键部署，设置 DS2API_ADMIN_KEY 即可。
「本地运行」：pip install -r requirements.txt -> python dev.py。
「配置重点」：config.json 中分离 keys（客户端鉴权）和 accounts（数据源）。
「模型选择」：deepseek-reasoner 用于推理，deepseek-chat-search 用于联网。

操作清单

「准备环境」：选择 Vercel 或本地 Python/Docker 环境。
「获取凭证」：注册 DeepSeek 网页版账号，记录邮箱/手机及密码。
「配置服务」：
- Vercel：在 WebUI 中填入账号信息并同步。
- 本地：编辑 config.json，填入账号和自定义 Key。
「启动服务」：验证服务启动，访问 /v1/models 检查状态。
「代码集成」：修改现有 OpenAI SDK 的 base_url 指向 DS2API 地址。
「测试调用」：使用 deepseek-reasoner 测试流式输出和思考链功能。

常见问题解答 (FAQ)

「Q1: DS2API 支持流式传输吗？」
A: 是的，完全支持。只需在请求体中设置 "stream": true，并确保 Nginx 配置中关闭了缓冲，即可获得实时的流式响应。
「Q2: 如何在同一个服务中同时使用标准模式和推理模式？」
A: 通过在 API 请求中指定不同的 model 参数来实现。例如，普通请求使用 deepseek-chat，需要推理时使用 deepseek-reasoner。后端会自动路由。
「Q3: Token 失效了需要手动处理吗？」
A: 不需要。DS2API 具备自动检测失效并利用配置文件中的密码重新登录的功能，前提是你的账号密码未变更且未被风控。
「Q4: Vercel 部署后如何修改配置？」
A: 访问部署域名下的 /admin 路径，输入管理员密码 DS2API_ADMIN_KEY，在 WebUI 中修改后点击“同步到 Vercel”。
「Q5: 使用 Claude 接口调用时，响应速度会变慢吗？」
A: 响应速度取决于 DeepSeek 后端的处理速度和模型选择（如 slow 模式）。Claude 接口仅做了协议转换，不会引入额外的显著延迟。
「Q6: 多账号轮询是按请求还是按连接分配的？」
A: DS2API 采用 Round-Robin 负载均衡，通常是按请求分配。系统会依次循环使用 accounts 列表中的账号来处理每个传入的 API 请求。
「Q7: 如果遇到账号频繁登录错误怎么办？」
A: 请检查账号密码是否正确，或该账号是否触发了 DeepSeek 的风控机制（如频繁异地登录）。建议在 accounts 列表中配置多个备用账号。

如何将DeepSeek免费版转为OpenAI API？DS2API实战指南帮你零成本解锁AI接口