DeepSeek Free API Proxy

将 DeepSeek 网页端免费对话（chat.deepseek.com）反代为 OpenAI 兼容 API，支持动态模型发现、PoW 自动求解、Token 自动刷新，并提供纯聊天版（no-tools 分支，无工具调用 prompt 注入）。

本项目所修改代码均为ai完成，不含任何一句人工代码，望周知！

📖 English Version

zhangjiabo522 — 大力感谢热心群友为 Vision 功能修改测试提供模型Token算力

💡 不需要工具调用？ 如果你的使用场景是纯对话（写作、翻译、代码、问答），建议使用 no-tools 分支 — 不注入工具 prompt，上下文更干净，输出质量更高。

参考项目： NIyueeE/ds-free-api（Rust 版），本项目为 Python 重写。 Rust 原版使用浏览器自动化（Playwright/Chrome），本 Python 版改为纯 HTTP 转发（curl_cffi 模拟 Chrome TLS 指纹），资源占用更低。

特性
架构
快速开始
- 一键部署（推荐）
- 手动安装
配置凭证
- 方法1：账号密码登录
- 方法2：cURL 导入
API 使用
Anthropic Messages API
Responses API
模型系统
- 动态模型发现
- 当前可用模型
工具调用详解
无工具分支 (no-tools)
PoW 求解机制
Token 自动刷新
管理命令
项目结构
配置参考
依赖
限制与已知问题
常见问题
许可与致谢

特性

OpenAI 完全兼容 — /v1/chat/completions（流式/非流式）、/v1/models、/v1/models/refresh、/v1/responses 端点
OpenAI Responses API — 新增 /v1/responses create/retrieve/delete/input_items/cancel/compact，完整 SSE 生命周期事件，Structured Output 支持
纯聊天代理 — 无工具调用 prompt 注入，输出更干净，模型注意力集中在用户问题上
动态模型发现 — 启动时从 DeepSeek 官方 API 实时探测模型列表，每小时自动刷新（含上下文大小等完整信息）
PoW 自动求解 — Node.js WASM 主求解器 + Python 纯算法回退，请求前自动获取 challenge 并求解
Token 自动刷新 — 检测到 401 时自动用保存的密码重新登录，无需人工干预
深度思考 — 支持 DeepSeek 的 <thought> 标签，流式输出时分离为 reasoning_content
Vision 图像理解 — 支持图片上传、解析、对话
文本文件上传 — 支持 .txt/.md/.py 等文本文件直接上传对话，走 ref_file_ids（和网页端一致）
联网搜索 — 支持 search 模型变体的 search_enabled 参数
管理面板 — 内嵌单文件 Web UI，支持手机号/邮箱登录、cURL 导入
纯 HTTP 方案 — 不依赖浏览器/Playwright/Chrome，用 curl_cffi 模拟 Chrome TLS 指纹
无工具分支 — 提供 no-tools 分支，移除工具调用逻辑，适合纯对话场景，输出质量更高

架构

┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     OpenAI 兼容客户端                        │
│            (ChatBox / LobeChat / curl / Cline)             │
└───────────────┬──────────────────────────────────────────┘
                │  /v1/chat/completions
                ▼
┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│                 DeepSeek Free API Proxy (FastAPI)           │
│  ┌─────────┐  ┌──────────────┐  ┌──────────────────────┐ │
│  │ 路由层   │  │  tool_call   │  │  tool_sieve  │  │  tool_dsml   │  │   curl_cffi 客户端    │ │
│  │ /v1/*   │──│ (DSML提示词) │──│ (流式筛分)   │──│ (DSML解析)   │──│ (模拟Chrome指纹)      │ │
│  └─────────┘  └──────────────┘  └──────────────────────┘ │
│  ┌─────────┐  ┌──────────────┐  ┌──────────────────────┐ │
│  │ 模型发现 │  │   PoW 求解   │  │   Token 自动刷新      │ │
│  │ (动态)   │  │ (Node+Python) │  │ (保存密码自动relogin) │ │
│  └─────────┘  └──────────────┘  └──────────────────────┘ │
│  ┌─────────┐  ┌──────────────────────────┐              │
│  │ Vision  │  │ 文件上传/解析             │              │
│  │ 图像理解 │  │ (图片: upload→fork→wait)  │              │
│  └─────────┘  │ (文本: upload→wait)       │              │
│               └──────────────────────────┘              │
└───────────────┬──────────────────────────────────────────┘
                │  HTTPS (curl_cffi, Chrome指纹)
                ▼
┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│        DeepSeek API (chat.deepseek.com)                   │
│  /api/v0/chat/completion (SSE)                            │
│  /api/v0/users/login                                     │
│  /api/v0/chat_session/create                             │
│  /api/v0/chat/create_pow_challenge                       │
│  /api/v0/client/settings?scope=model                     │
│  /api/v0/file/upload_file + fork_file_task               │
└──────────────────────────────────────────────────────────┘

快速开始

一键部署（推荐）

# 先安装 Node.js（PoW 求解器需要）
# Termux:
pkg install nodejs

# Linux:
# sudo apt install nodejs

# 直接克隆（推荐）
git clone https://github.com/Fly143/deepseek-free-api.git
cd deepseek-free-api
chmod +x deploy.sh

# 前台启动（Ctrl+C 停止）
./deploy.sh

# 或后台启动
./deploy.sh --bg

# 查看状态
./deploy.sh --status

# 停止
./deploy.sh --stop

部署完成后访问：http://localhost:8000/admin

Docker 部署

docker run -d -p 8000:8000 -v $(pwd)/config.json:/app/config.json ghcr.io/fly143/deepseek-free-api:latest

💡 不需要工具调用？ 克隆 no-tools 分支即可获得更干净的纯对话版本（无 prompt 注入，输出质量更高）。

手动安装

# 1. 确保有 Python 3.10+ 和 Node.js
python3 --version
node --version

# 2. 安装 Python 依赖
pip install fastapi uvicorn curl-cffi python-dotenv

# 3. 启动
python3 proxy.py

配置凭证

打开管理面板 http://localhost:8000/admin 进行配置。

方法1：手机号/邮箱登录（推荐）

最方便的方式，和网页登录体验一样：

选择 手机号 或邮箱标签
填入手机号（区号默认 +86）或邮箱
填入密码
点击登录

系统会自动完成：登录获取 Token → 创建聊天 Session → 保存配置到 token.json（含密码用于自动刷新）。

方法2：cURL 导入

登录 chat.deepseek.com
打开开发者工具 → Network 面板
发送一条消息，找到 completion 请求
右键 → Copy as cURL
在管理面板展开 高级: 手动粘贴 cURL，粘贴进去
点击 保存 cURL

API 使用

1. 列出模型

curl http://localhost:8000/v1/models

返回动态探测到的所有可用模型，包含 max_input_tokens、max_output_tokens 等详细信息。

2. 非流式对话

curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-default",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "用Python写一个快速排序"}
    ]
  }'

3. 流式对话

curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-reasoner",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "解释量子纠缠"}
    ],
    "stream": true
  }'

流式响应中思考内容会出现在 delta.reasoning_content 字段，正式内容在 delta.content。

4. 文件上传（文本 & 图片）

文本文件上传（所有模型均支持，不 fork，走 ref_file_ids）：

# 准备文件 base64
FILE_B64=$(base64 -w0 三体简介.txt)

curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-default",
    "messages": [{
      "role": "user",
      "content": [
        {"type": "text", "text": "这个文件是什么内容？"},
        {"type": "file", "file": {"filename": "三体简介.txt", "file_data": "'"$FILE_B64"'"}}
      ]
    }]
  }'

Vision 图片上传（需 Vision 模型，上传后 fork 到 vision 类型）：

# 准备图片 base64
IMG_B64=$(base64 -w0 photo.png)

curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-vision",
    "messages": [{
      "role": "user",
      "content": [
        {"type": "text", "text": "描述这张图片"},
        {"type": "image_url", "image_url": {"url": "data:image/png;base64,'"$IMG_B64"'"}}
      ]
    }]
  }'

注意： 文本文件不 fork，直接等 DeepSeek 解析完成后引用原始 file_id；图片需要 fork 到 "vision" 才能被 Vision 模型读取。

5. Responses API（OpenAI 兼容）

支持 OpenAI 最新的 /v1/responses 端点。非流式：

curl http://localhost:8000/v1/responses \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek",
    "input": "用Python写一个快速排序",
    "stream": false
  }'

流式（带完整 SSE 生命周期事件）：

curl http://localhost:8000/v1/responses \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek",
    "input": "解释量子纠缠",
    "stream": true
  }'

Events: response.created → response.in_progress → response.output_item.added → response.content_part.added → response.output_text.delta(逐块) → response.output_text.done → response.content_part.done → response.output_item.done → response.completed

其他端点（支持流式 replay）：

# 查询
curl http://localhost:8000/v1/responses/{response_id}

# 输入项
curl http://localhost:8000/v1/responses/{response_id}/input_items

# 取消
curl -X POST http://localhost:8000/v1/responses/{response_id}/cancel

# 删除
curl -X DELETE http://localhost:8000/v1/responses/{response_id}

# 压缩多轮对话
curl -X POST http://localhost:8000/v1/responses/{response_id}/compact \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"instructions": "请用中文回答接下来的所有问题"}'

Structured Output（json_schema）：

curl http://localhost:8000/v1/responses \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek",
    "input": "北京今天天气25°C，请返回结构化数据",
    "text": {
      "format": {
        "type": "json_schema",
        "schema": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "city": {"type": "string"},
            "temperature": {"type": "integer"},
            "unit": {"type": "string"}
          },
          "required": ["city", "temperature", "unit"]
        }
      }
    }
  }'

Responses API 是对现有 /v1/chat/completions 的补充，两者可同时使用。

6. Anthropic Messages API

本代理完全兼容 Anthropic Messages API 格式，支持 RikkaHub 等客户端无缝接入。

认证方式：使用 x-api-key 头或 Authorization: Bearer 均可：

# x-api-key 方式（推荐）
curl http://localhost:8000/v1/messages \
  -H "x-api-key: sk-dsapi" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-default",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "用Python写一个快速排序"}
    ]
  }'

流式（思考链 + 文本）：

curl http://localhost:8000/v1/messages \
  -H "x-api-key: sk-dsapi" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-reasoner",
    "max_tokens": 1024,
    "stream": true,
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "解释量子纠缠"}
    ]
  }'

思考内容以 thinking block 形式实时流出，文本以 text block 流出。

可用端点：

方法	端点	说明
POST	`/v1/messages`	发送消息（文本/思考链/工具调用）
POST	`/v1/messages/count_tokens`	计算 token 数
GET	`/v1/messages/{id}`	查询已发送的消息
POST	`/v1/messages/batches`	创建批量请求
GET	`/v1/messages/batches`	列出批量请求
GET	`/v1/messages/batches/{id}`	查询批量详情
POST	`.../cancel`	取消批量
GET	`.../results`	下载批量结果
DELETE	`/v1/messages/batches/{id}`	删除批量

注意： no-tools 分支的 /v1/messages 端点不支持 tools 参数，纯对话场景使用更简洁。

Anthropic 模型名映射

Claude Code CLI 等工具期望 Anthropic 风格的模型名（如 claude-sonnet-4-6），无法直接使用 deepseek-* 原生名。本代理在 Anthropic 端点内部自动映射：

Claude 模型名	→ DeepSeek 内部	思考	联网
`claude-opus-4-6`	`deepseek-expert-reasoner`	✓	✗
`claude-opus-4-6-search`	`deepseek-expert-reasoner-search`	✓	✓
`claude-sonnet-4-6`	`deepseek-reasoner`	✓	✗
`claude-sonnet-4-6-search`	`deepseek-reasoner-search`	✓	✓
`claude-haiku-4-5`	`deepseek-default`	✗	✗
`claude-sonnet-4-6-nothinking`	`deepseek-default`	✗	✗
`claude-3-7-sonnet`	`deepseek-reasoner`	✓	✗
`claude-3-5-sonnet`	`deepseek-default`	✗	✗
`claude-3-opus`	`deepseek-expert-reasoner`	✓	✗

也支持 Claude 4.x 历史名（claude-sonnet-4-5、claude-opus-4-1 等）和 -nothinking 变体。DeepSeek 原生名（deepseek-*）继续直接使用，/v1/models 返回的仍是原生名，不影响其他软件。

# 用 Claude 模型名同样可用
curl http://localhost:8000/v1/messages \
  -H "x-api-key: sk-dsapi" \
  -d '{"model":"claude-sonnet-4-6","max_tokens":100,"messages":[{"role":"user","content":"hi"}]}'

7. 模型刷新

# 强制刷新模型列表（无需等待1小时缓存过期）
curl -X POST http://localhost:8000/v1/models/refresh

模型系统

动态模型发现

启动时自动调用 DeepSeek 官方 API GET /api/v0/client/settings?scope=model 获取当前可用模型配置。

核心发现逻辑（proxy.py:418）：

def _discover_models():
    resp = cffi_requests.get(
        "https://chat.deepseek.com/api/v0/client/settings?scope=model",
        headers={"Authorization": f"Bearer {token}", ...}
    )
    # 解析 model_configs，按 model_type 生成基础/思考/搜索/思考+搜索变体

自动探测：无需手动更新模型列表
1小时缓存：避免频繁请求
手动刷新：POST /v1/models/refresh
容错：探测失败不影响已缓存的列表

每个模型返回的信息包括：

max_input_tokens — 最大输入 token
max_output_tokens — 最大输出 token（含思考）
thinking_enabled — 是否支持深度思考
search_enabled — 是否支持联网搜索

当前可用模型

模型列表随 DeepSeek 官方动态变化。当前探测到 3 个基础模型 × 4 变体 = 12 个模型：

模型 ID	中文名称	说明	思考	联网
`deepseek-default`	DeepSeek V4 Flash 基础版	V4 Flash 快速基础模型	✗	✗
`deepseek-reasoner`	DeepSeek V4 Flash 思考	V4 Flash + 深度思考	✓	✗
`deepseek-search`	DeepSeek V4 Flash 联网	V4 Flash + 联网搜索	✗	✓
`deepseek-reasoner-search`	DeepSeek V4 Flash 思考+联网	V4 Flash + 思考 + 联网	✓	✓
`deepseek-expert`	DeepSeek V4 Pro 基础版	V4 Pro 专家基础模型	✗	✗
`deepseek-expert-reasoner`	DeepSeek V4 Pro 思考	V4 Pro + 深度思考	✓	✗
`deepseek-expert-search`	DeepSeek V4 Pro 联网	V4 Pro + 联网搜索	✗	✓
`deepseek-expert-reasoner-search`	DeepSeek V4 Pro 思考+联网	V4 Pro + 思考 + 联网	✓	✓
`deepseek-vision`	DeepSeek Vision 基础版	图像理解基础模型	✗	✗
`deepseek-vision-reasoner`	DeepSeek Vision 思考	图像理解 + 深度思考	✓	✗

注意：

如果 DeepSeek 推出新模型，代理会自动发现，无需改代码

所有模型均显式指定 model_type（default / expert / vision），确保 DeepSeek 正确路由

模型名称为纯英文 ID，中文对照见上表

分支说明

本仓库提供两个分支：

分支	特点
`main`（当前分支）	完整功能版 — 支持 DSML 工具调用、流式筛分、会话管理等。需要工具调用时使用
`no-tools`	纯对话代理 — 无工具调用 prompt 注入，输出更干净。适合写作、翻译、代码生成等场景

当前你正在使用 main 分支。如需纯对话版本（无工具调用），请切换到 no-tools 分支：
git checkout no-tools

工具调用详解

DeepSeek 网页端不支持 OpenAI function calling 格式。本代理通过 DSML 提示词注入 + 多策略提取实现工具调用：

curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-dsapi" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-chat",
    "messages": [{"role": "user", "content": "北京天气怎么样？"}],
    "tools": [{
      "type": "function",
      "function": {
        "name": "get_weather",
        "description": "获取天气信息",
        "parameters": {
          "type": "object",
          "properties": {"city": {"type": "string"}},
          "required": ["city"]
        }
      }
    }]
  }'

DSML 提示词注入

将 OpenAI tools 定义转换为 DSML 格式，注入到 system 消息中：

<|DSML|tool_calls>
  <|DSML|invoke name="search_file">
    <|DSML|parameter name="query"><![CDATA[config.yaml]]></|DSML|parameter>
  </|DSML|invoke>
</|DSML|tool_calls>

提取策略

优先级	格式	说明
DSML	`<\|DSML\|tool_calls><\|DSML\|invoke name="X">...</\|DSML\|invoke></\|DSML\|tool_calls>`	主力格式，7 种噪声变体容错
TOOL_CALL	`TOOL_CALL: name(key=value)`	旧格式兜底
JSON	`{"name":"x","arguments":{...}}`	JSON 块解析
XML	`<tool_call><function=NAME>...</function></tool_call>`	原生 XML
混合	`<function_call>{...}</function_call>`	XML+JSON

容错能力

噪声容错 — 支持缺管道、重复 <、全宽 ｜、连字符 dsml- 等 7 种变体
围栏代码块 — 自动跳过 markdown 代码块内的 DSML 示例
JSON 修复 — 未加引号 key、缺失数组括号自动修复
CDATA 保护 — content/command/prompt 等参数保留原始字符串
缺失开标签 — 有关闭标签无开头时自动补回

PoW 求解机制

DeepSeek 对 /api/v0/chat/completion 端点要求 Proof of Work (PoW) 验证。

流程

每次请求前调用 POST /api/v0/chat/create_pow_challenge 获取 challenge
求解 challenge → 得到 x-ds-pow-response header
将 solve 结果附加到聊天请求的 header 中

双求解器

求解器	方式	速度	兼容性
Node.js WASM	`node pow_solver.js` 子进程	快（秒级）	算法与官方一致
Python 回退	`hashlib.sha3_256` 纯 Python	较慢	无 Node.js 时备用

需要 Node.js 安装 + sha3_wasm_bg.wasm 文件（已包含在项目中）。

算法

DeepSeek 使用自定义算法 DeepSeekHashV1，本质是 SHA3-256 哈希碰撞。WASM 版（Node.js 调用）的算法与官方完全匹配。

Token 自动刷新

Token 有效期约 24 小时。当请求返回 401 时：

检测到 401 → 触发 relogin() 函数
用保存的密码重新调用 POST /api/v0/users/login
获取新 Token → 创建新 Session → 保存到 token.json
用新 Token 重试当前请求（用户无感知）

注意： cURL 导入不含密码，无法自动刷新 Token。如需自动刷新请使用账号密码登录。

管理命令

# 前台运行
python3 proxy.py

# 后台启动
./deploy.sh --bg

# 查看运行状态
./deploy.sh --status

# 停止后台进程
./deploy.sh --stop

# 查看实时日志（后台运行时）
tail -f ~/dsapi.log

# 指定端口
PROXY_PORT=9000 python3 proxy.py

# 强制刷新模型列表
curl -X POST http://localhost:8000/v1/models/refresh

# 健康检查
curl http://localhost:8000/health

启动后：

地址	说明
`http://localhost:8000/admin`	Web 管理后台（登录配置）
`http://localhost:8000/v1`	OpenAI 兼容 API 根路径
`http://localhost:8000/health`	健康检查端点

项目结构

ds-free-api/
├── proxy.py              # 主程序：FastAPI 应用、SSE 解析、OpenAI 端点、管理面板
├── response_store.py     # Responses API 本地持久化（JSON 文件）
├── pow_native.py         # PoW 求解器：Node.js WASM 主求解 + Python 回退
├── pow_solver.js         # Node.js PoW 求解脚本（调用 WASM）
├── sha3_wasm_bg.wasm     # SHA3 WASM 二进制
├── deploy.sh             # 一键部署脚本（安装依赖、启动/停止/状态管理）
├── requirements.txt      # Python 依赖
├── token.example.json    # 配置文件模板
└── token.json            # 实际配置（.gitignore，含凭证）

核心文件说明

文件	职责	行数
`proxy.py`	应用入口、路由、SSE 解析、DeepSeek API 交互、Token 刷新、管理面板 UI	~3770
`response_store.py`	Responses API 本地持久化（线程安全 JSON 文件读写）	~73
`pow_native.py`	PoW 求解器（Node.js 子进程 + Python 纯算法回退）	~124
`deploy.sh`	一键部署（环境检查、依赖安装、启动/停止/状态）	~198

配置参考

token.json 完整配置项：

{
  "token": "eyJ...",
  "session_id": "abc-def-123...",
  "headers": {
    "content-type": "application/json",
    "origin": "https://chat.deepseek.com",
    "referer": "https://chat.deepseek.com/",
    "user-agent": "Mozilla/5.0 ...",
    "x-client-version": "2.0.2",
    "x-client-platform": "web",
    "authorization": "Bearer YOUR_TOKEN"
  },
  "account": "+86 138xxxx",
  "login_type": "phone",
  "_password": "your_password",
  "_email": "",
  "_mobile": "138xxxx",
  "_area_code": "+86"
}

配置项	说明	自动生成
`token`	Bearer Token（约24小时有效）	✓
`session_id`	聊天会话 ID（UUID）	✓
`headers`	请求头（含 UA、authorization 等）	✓
`account`	账号标识（显示用）	✓
`login_type`	登录方式：`phone` / `email`	首次设置
`_password`	登录密码（用于自动刷新）	首次设置
`_mobile`	手机号（自动刷新用）	首次设置
`_email`	邮箱（自动刷新用）	首次设置
`_area_code`	区号（默认 +86）	首次设置

安全提示： _password 明文存储在本地文件。请确保 token.json 权限正确（chmod 600），并在分发/打包时排除（已加入 .gitignore）。

环境变量： PROXY_PORT — 监听端口（默认 8000）

依赖

Python（pip）

pip install fastapi uvicorn curl-cffi python-dotenv

依赖	用途
`fastapi`	Web 框架
`uvicorn`	ASGI 服务器
`curl-cffi`	HTTP 客户端（模拟 Chrome TLS 指纹，绕过反爬）
`python-dotenv`	环境变量加载

系统

Node.js — PoW 求解器（必需，安装 pkg install nodejs 或 apt install nodejs）
Python 3.10+ — 运行环境

限制与已知问题

限制	说明
Token 有效期	约 24 小时过期，需要密码登录来自动刷新
并发限制	DeepSeek 免费版每账号限制约 2 并发请求
仅 Chat Completions + Responses	不支持 Embeddings、Fine-tuning 等端点
PoW 耗时	每次请求需要先获取并求解 PoW challenge（Node.js 约 1-3 秒）
非流式走 SSE	DeepSeek 只提供 SSE 流，非流式请求会缓冲全部 SSE 后合并返回
Vision 非流式	Vision 模型在流式模式下无 content 输出，内部用非流式获取后包装为 SSE

常见问题

Q: 启动后访问 /admin 显示空白？ A: 管理面板是内嵌在 proxy.py 中的单文件 HTML，检查是否有 JavaScript 报错（F12 Console）。确保直接访问 http://localhost:8000/admin。

Q: 提示 "Update to the latest version to use Expert/Vision"？ A: x-client-version 需要与 DeepSeek 网页端保持一致（当前 2.0.2）。代理启动时已自动设置。

Q: PoW 求解失败？ A: 检查 Node.js 是否安装（node --version）。如果 Node.js 求解失败，代理会自动回退到 Python 纯算法求解（较慢但无需外部依赖）。

Q: 登录时提示密码错误？ A: 确认密码正确。DeepSeek 密码要求至少 8 位，含字母+数字。某些情况下可能需要先完成人机验证再试。

Q: Token 过期后怎么办？ A: 如果使用账号密码登录配置的，代理会在 401 时自动重新登录刷新 Token。如果使用 cURL 导入的，需要手动重新导入。

Q: 指定 expert 模型但对话记录显示在"快速模式"（default）？ A: 通常是 Token 或 Session 过期导致的。DeepSeek 在凭证失效时会把请求降级到 default 模型。解决方法：在管理面板 http://localhost:8000/admin 用手机号/邮箱重新登录一次即可，登录后自动刷新 Token 和 Session。

Q: 可以部署到服务器公网访问吗？ A: 可以，但建议使用 Nginx 反向代理 + HTTPS + IP 白名单。API Key 不校验（任意值即可），需要通过其他方式控制访问。

许可与致谢

MIT License

参考项目：

NIyueeE/ds-free-api — Rust 原版，提供了 DeepSeek API 逆向思路和 PoW 算法参考
CJackHwang/ds2api — DSML 工具调用格式、流式筛分架构、DeepSeek 原生对话标记均参考此项目
GoblinHonest/mimo2api_mimoapi — 会话管理（消息指纹续接、token 超限自动清屏）设计参考
Acidmoon — 提交 PR #2，实现 OpenAI Responses API 兼容层
xstjmark21-cmyk — 为 Vision 功能修改测试提供模型Token算力

Name		Name	Last commit message	Last commit date
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.dockerignore		.dockerignore
.gitignore		.gitignore
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Dockerfile		Dockerfile
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README_EN.md		README_EN.md
deploy.sh		deploy.sh
pow_native.py		pow_native.py
pow_solver.js		pow_solver.js
proxy.py		proxy.py
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response_store.py		response_store.py
session_store.py		session_store.py
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