补充教程
补充教程|在 DSH 中接入模型,认识 API 配置
读完这一章,你可以
通过 DSH 的模型配置,认识 API 字段并确认一次连接。
这一篇,我想带大家做一件简单的事:把自己的模型服务接到 DSH 里,发出一条消息,再从这次操作认识常见的 API 名词。
我们先用界面完成连接。以后在 ZCode 或其他工具里遇到 API Key、Base URL、Model 这些字段,就知道它们各自负责什么。
第一步:准备 DSH 与 API 密钥
从 DeepSeek 官网的 Harness 页面进入桌面端下载。已经安装的同学,直接打开应用。
再打开 DeepSeek API 控制台,登录后找到 API keys 或密钥管理入口,创建自己的密钥。查看当前可用余额或额度,再继续连接。
这里的 API Key 是让软件调用模型的凭据。把它填进工具的密钥栏,自己保管;需要分享配置截图时,把这部分遮住。
第二步:在 DSH 中连接 DeepSeek
打开 DSH 的“设置 → 模型”,找到 DeepSeek 提供商卡片,把刚才创建的 API Key 填进去并保存。
内置提供商会带好对应的服务配置。先用这条最短路径:选提供商,填自己的密钥,保存,再选择模型。设置中已经有默认值的项目,先沿用。
回到会话界面,选择 DeepSeek 下的可用模型,新建一轮对话。可以发送:
请用三句话解释 API,并说明它在我使用的编程 Agent 中做了什么。收到正常回答后,我们就完成了一次模型调用。保存配置之后要实际发一条消息,才能知道这组配置能否工作。
接着回到自己的项目,发一个很小的任务,例如“请阅读项目说明,概括当前做到了哪一步”。这样就把模型连接接回了前面的协作过程。
第三步:认清最常见的几个字段
如果以后接入其他服务,或者打开自定义提供商表单,通常会遇到这些名称:
| 常见名称 | 它回答什么问题 | 这次可以怎样理解 |
|---|---|---|
| Provider / 提供商 | 模型由哪家服务提供? | 这里选择 DeepSeek |
| API Key / 密钥 | 用哪个账号的凭据调用? | API 控制台创建的密钥 |
| Base URL / 服务地址 | 请求发到哪里? | DeepSeek 对话接口的基础地址是 https://api.deepseek.com |
| Model / 模型 ID | 具体调用哪个模型? | 按可用列表选择;官方示例使用 deepseek-flash |
| Protocol / API 协议 | 双方按哪种格式交换信息? | 选择提供商文档规定的接口格式 |
服务地址、协议和模型 ID 要与同一份服务说明对应。通常先选内置提供商最方便;确实需要自定义时,再对照官方 API 配置说明逐项填写。
遇到“兼容格式”这个说法,可以理解为服务采用某种已有接口的请求与返回规则。例如 OpenAI Chat Completions 是一种接口格式名称,选择这种格式仍可以调用兼容它的 DeepSeek 服务。
网页聊天地址与 API 服务地址也分开看:前者供人打开聊天页面,后者供软件发送请求。配置 Base URL 时,使用 API 文档里的地址。
发出一句话,接回一个回答
第四步:看懂一次调用发生了什么
你在 DSH 输入一条消息
↓
DSH 按选定模型和服务配置发出请求
↓
服务检查凭据、处理请求,返回结果
↓
DSH 把回答显示在对话中这次调用里,DSH 已经替我们处理了请求组织和结果显示。API 就是这条信息交换的接口。以后自己写程序时,也可以完成同样的交换,只是由自己的代码负责发送和读取。
在界面里,先认识请求和响应两个词:Request 是发出去的信息,Response 是服务返回的信息。提示词属于请求的一部分;返回的回答与用量信息属于响应。
第五步:认识费用和能力相关的词
| 名词 | 先理解到什么程度 |
|---|---|
| Token | 模型处理输入和输出的计量单位之一,不能直接按汉字数换算 |
| Input / Output | 发给模型的输入与它生成的输出,可能分别计算用量 |
| Context Window / 上下文窗口 | 一次处理可容纳的信息规模,与已经学过的上下文有关 |
| Max Tokens / 输出上限 | 限制生成长度的参数之一,不是精确字数要求 |
| RPM / TPM | 每分钟请求数或 token 数等速率限制 |
| Balance / Quota | 余额或可用额度,去对应服务的控制台查看 |
| Streaming / 流式输出 | 结果逐步返回,界面可以逐步显示文字 |
现在能把字段认出来,知道去哪里找对应值就可以。之后遇到长对话、响应过慢或额度问题,再带着具体问题深入。
连不上时,先按提示检查
| 现象 | 先看哪里 |
|---|---|
| 保存后仍没有可用模型 | 提供商是否配置完成,模型是否选中 |
| 认证失败或 401 | 密钥、提供商和服务地址是否对应 |
| 余额不足或 402 | API 控制台中的余额与额度 |
| 参数错误或 400 / 422 | 协议、模型名称与其他参数 |
| 请求过于频繁或 429 | 调用频率与并发,稍后再试 |
| 超时或连接失败 | 网络、地址及服务状态 |
具体状态码可以查官方错误说明。如果向同伴或 Agent 求助,带上工具、提供商、模型名、错误文本,以及已经尝试过的办法。
换一个工具,看看能否认出来
在另一款工具中找到模型配置页,试着指出:哪里选提供商,哪里填密钥,哪里是地址与模型名。界面可以不同,我们刚才认识的几种关系仍然可以用来判断。
最后用自己的话回答三个问题:密钥从哪里来?模型请求发到哪里?怎样确认连接完成?如果能说明,并且已经收到一条正常回答,这次接入就走通了。
想继续学自己写程序调用接口,可以打开选读:用 Python 调用模型 API。那里保留了从环境变量到实际请求的完整步骤和配套程序。
停一下,检查自己的理解
RECALL / 一分钟回忆
先凭自己的理解选一项,再看解释。
