deepseek-r1 API 国内调用与价格(2026)

参考价按当前渠道倍率折算、含服务费,实际以定价页实时显示为准;不同档位的渠道来源与稳定性不同,高稳定需求建议选官转档位(逆向与官转的区别)。数据更新于 2026-08-25。

2025 年 1 月，deepseek-r1 的开源把“推理模型”从少数闭源厂商的黑盒能力，变成了人人可以围观的公开过程：它把完整思考链随响应一起返回，你能看到模型怎么试错、怎么回头、怎么推翻自己重来。这件事直接引爆了开源推理模型的浪潮，此后一年里各家开源推理模型的技术路线，多少都带着 r1 的影子。

r1 的强项集中在数学、代码和多步逻辑：回答前先生成完整的推理过程，再基于它给出结论，复杂问题的正确率因此明显高于同期的对话模型。代价同样直接——响应慢、输出 token 多，不适合任何追求秒回的场景。

在云雾API（第三方 API 中转/聚合服务）站内，r1 走 OpenAI 兼容端点，提供 6 档渠道分组。一个有意思的现象是它的站内调用量并不高：推理模型本来就不是拿来跑量的，大多数用户只把它留给真正的难题——这个用法是对的。

价格详情

同系列模型价格对比

适用场景

• 数学与算法攻坚：竞赛题、公式推导、复杂度分析，r1 的推理链能把每一步假设摆在明面上，便于人工复核。
• 代码调试与根因分析：把报错信息和相关代码一起丢给它，让它先推理再下结论，命中率比对话模型直接给答案高。
• 逻辑密集的文本分析：合同条款梳理、需求文档拆解、论证漏洞检查，这类“慢工出细活”的任务正对它的路子。
• 教学与研究素材：公开的推理链本身就是资产——提示工程研究、推理过程教学、蒸馏小模型的训练数据，都用得上。
• 结果审校：让 r1 复查其他模型的输出，当一个较真的审稿人，专挑推理漏洞。

不适合的场景同样明确：闲聊、客服、批量生成——这些任务用 r1 又慢又贵，请回到 v3.2 或 v4-flash。

接入代码(OpenAI 兼容)

任何 OpenAI SDK 只改 base_url 一行即可切换到中转接口,模型名填 deepseek-r1:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-你的令牌",
    base_url="https://v2.cloudmist.cloud/v1"
)
resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-r1",
    messages=[{"role": "user", "content": "你好"}]
)
print(resp.choices[0].message.content)

curl、Node.js 及更多客户端写法见 base_url 配置详解。

选型与接入建议

和兄弟型号的边界：

• 对比 deepseek-v3 / v3.2：对话模型和推理模型是分工不是竞争。默认流量走 v3.2，遇到多步推理、对正确率要求高的请求再路由给 r1，这套“难度分流”是社区里最常见的组合。
• 对比 deepseek-v4-pro：v4-pro 是 v4 世代带思考模式的旗舰，思考可按需开关，日常与攻坚一个模型全包；r1 则对每个请求都全量思考。新项目建议优先 v4-pro；r1 更适合两类人——需要完整公开推理链做研究或教学的，以及要复现基于 r1 的论文与蒸馏工作的。

接入注意三点：一，r1 走 OpenAI 兼容端点，base_url 填 https://v2.cloudmist.cloud/v1，Cursor、NextChat 等客户端可直接选用；二，推理耗时长，客户端超时时间建议放宽到分钟级，并优先用流式输出改善等待体验；三，推理链会计入输出 token，预算测算时不能只按最终答案的长度估。提示词写法上，r1 不需要“请一步步思考”这类引导语，把问题和约束条件直接讲清楚即可，过度指挥反而会干扰它自身的推理节奏。多档渠道可选，详见下方价格表。

常见问题

国内如何调用 deepseek-r1?

在本站注册并创建 API Key,OpenAI 兼容 SDK 把 base_url 改为 https://v2.cloudmist.cloud/v1(Claude Code 填 https://v2.cloudmist.cloud,不带 /v1),模型名填 deepseek-r1 即可,国内网络直连,支持支付宝/微信人民币充值。

deepseek-r1 通过中转站调用什么价格?

本站参考价输入 $0.20/1M tokens、输出 $0.800/1M tokens 起(约 3.4 折),提供 6 个渠道档位,价格与稳定性各有侧重,实际以站内定价页实时显示为准。

r1 的思考过程在 API 响应里怎么拿到？

OpenAI 兼容格式下，推理内容通过响应里的 reasoning_content 字段返回，与最终答案 content 分开；流式模式下两者也会分段推送。注意多轮对话回传历史时只带 content 即可，不要把 reasoning_content 拼回上下文，否则白白消耗输入 token。

请求经常要等几十秒甚至更久，是不是哪里出问题了？

大概率是正常的。r1 会先生成完整推理链再给答案，难题思考几分钟都有可能。建议开启流式输出让思考过程实时可见，同时把客户端超时上限调到 5 分钟以上；如果业务等不起这个时间，说明这条请求本就不该发给推理模型。

r1 和 deepseek-v4-pro 都会思考，实际差别在哪？

机制不同。r1 是纯推理模型，每个请求都全量思考且推理链完整公开；v4-pro 是带思考模式的通用旗舰，可按需控制思考深度，还支持工具调用和 Anthropic 端点。要可控与全能选 v4-pro，要完整公开的思考过程选 r1。

用 r1 写日常文案划算吗？

不划算。文案类任务用不到深度推理，r1 反而会因为思考链多消耗数倍 token、拖慢响应。这类需求交给 v3.2 或 v4-flash，质量不差且成本低得多；r1 留给真正需要“想清楚再说”的问题。