围绕 DeepSeek api开放平台 整理凭据管理、最小调用、错误排查、Harness 评测和本地部署。删去万能提示词，只保留能复现的步骤。
API Key 只保存在服务端环境变量或密钥管理服务中。浏览器前端不得直接携带长期凭据。首次接入先完成一个短请求，再逐步加入流式输出、重试、预算和日志。
client = Client(
api_key=ENV["API_KEY"],
timeout=30
)
result = client.chat(
model="reasoning-model",
messages=messages
)
先判断错误是否可恢复，再决定重试。认证失败和参数错误应立即停止；限流与临时服务错误可采用带抖动的指数退避。
| 状态 | 含义 | 处理方式 |
|---|---|---|
400 | 请求参数无效 | 校验字段、模型名与内容格式，不自动重试。 |
401 | 鉴权失败 | 检查凭据来源与权限，停止当前请求。 |
429 | 速率或额度受限 | 读取服务提示，指数退避并加入随机抖动。 |
5xx | 临时服务异常 | 有限次数重试，超过阈值后降级并告警。 |
DeepSeek Harness 在本站指一套可复现的评测工作流，而非对某个官方仓库的断言。固定数据、提示、参数和版本后，再比较准确率、延迟、成本与人工复核结果。
保留当前生产结果，不以主观印象替代。
只改一个变量，记录模型或提示版本。
质量下降即阻止上线，成本改善不能覆盖关键错误。
长上下文能容纳更多材料，但检索、证据定位和任务拆分仍然必要。推荐先建立文档地图，再逐段抽取事实，最后生成跨文档结论。
记录文件名、章节、时间、作者与主题。
每条事实保留原文位置和置信说明。
并列展示矛盾材料，不让模型自行抹平。
选择模型尺寸时，需同时估算权重、KV 缓存、上下文长度、并发和量化精度。能够加载不等于能够稳定服务。
默认不建议。应按业务需要最小化记录，并对身份信息、密钥、合同和内部代码进行脱敏或摘要化。
不应该。应设置最大次数、总等待上限与熔断条件，并把失败交给队列或降级路径。
需要先确认授权与隐私边界。优先构造脱敏、可重复且覆盖关键风险的评测集。