PHP 8.5 接入 DeepSeek V3.2 前后端实战总结

最近这 AI 的风是越刮越猛，不管是写代码还是做产品，不跟 AI 沾点边好像都跟不上时代了。我平时主要用 PHP 做后端，前端也玩 Vue 和 Vite，所以一直琢磨着怎么把我熟悉的技术栈和这波 AI 浪潮结合起来。

先说下我为啥选 Deepseek。一是它兼容 OpenAI 的 API 格式，这意味着咱们可以少写很多适配代码；二是价格相对亲民，对于个人开发者来说负担不大；三是中文支持好，毕竟咱们平时开发打交道的中文场景多。当然，最重要的还是文档得看得懂，不用绕来绕去。

所以，我最近就花时间研究了一下怎么用 PHP 去调用 Deepseek 的 API，并且搭了一个简单的前后端对话应用。这篇文章就是把我的整个探索过程，从了解到使用，再到最后的代码实现，原原本本地记录下来，希望能给同样想用 PHP 玩 AI 的朋友们一点参考。

一、前期准备工作

干啥事都得先看文档，这是基本功。Deepseek 的 API 文档写得还算清晰，走的是现在主流的大模型 API 路线，跟 OpenAI 的格式很像，所以上手难度不大。

首先，你得去 Deepseek 的官网注册账号，然后在后台找到 API Key 的管理页面，生成一个自己的 Key。这个 Key 就是你调用 API 的钥匙，千万不能泄露出去，谁拿到谁就能用你的账户调用 API，到时候账单就不好看了。

PHP 环境的话，我用的是 PHP 8.5，其实 7.4 以上应该都行。需要开启 curl 扩展，这个一般默认都装了。如果你想用官方推荐的 OpenAI SDK，那就得用 Composer 安装一下。不过在这里我就直接用 cURL，更轻量，控制力也更强，方便大家看得懂，所以后面的例子我主要用 cURL 来写，也会提一下 SDK 的用法。

Deepseek 的 API 地址是打开站点，端点路径是/chat/completions。请求方式是 POST，头部需要带上 API Key 和内容类型。

二、基础调用

我先写个最简单的例子，模拟一个对话请求：

<?php
// 这是一个最基础的调用示例
$apiKey = getenv('DEEPSEEK_API_KEY');
$apiUrl = 'https://api.deepseek.com/chat/completions';
// 构造请求数据
$data = [
    'model' => 'deepseek-chat',  // 用非思考模式，响应快
    'messages' => [
        [
            'role' => 'system',
            'content' => '你是一个友好的助手，回答要简洁明了。'
        ],
        [
            'role' => 'user',
            'content' => 'PHP 怎么处理数组去重？'
        ]
    ],
    'stream' => false  // 非流式输出
];
// 设置 cURL 选项
$ch = curl_init();
curl_setopt($ch, CURLOPT_URL, $apiUrl);
curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, true);
curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, json_encode($data));
curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, [
    'Content-Type: application/json',
    'Authorization: Bearer ' . $apiKey
]);
curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
curl_setopt($ch, CURLOPT_TIMEOUT, 60);  // 设置超时，避免卡死
// 执行请求并处理响应
$response = curl_exec($ch);
$httpCode = curl_getinfo($ch, CURLINFO_HTTP_CODE);
if (curl_errno($ch)) {
    echo 'cURL 错误: ' . curl_error($ch);
    exit;
}
curl_close($ch);
if ($httpCode === 200) {
    $result = json_decode($response, true);
    echo "回答内容: " . $result['choices'][0]['message']['content'] . "\n";
    // 输出 token 使用情况，方便控制成本
    if (isset($result['usage'])) {
        echo "本次消耗: 输入{$result['usage']['prompt_tokens']} token, 输出{$result['usage']['completion_tokens']} token\n";
    }
} else {
    echo "请求失败，HTTP 状态码: $httpCode\n";
    echo "响应内容: $response\n";
}
?>

这个例子虽然简单，但包含了核心要素：认证、请求体构造、错误处理。我第一次跑通的时候还挺兴奋，毕竟从 PHP 代码里直接调用大模型，感觉挺神奇的。

如果你习惯用 SDK，用 Composer 装好 openai/openai-php 后，代码会更简洁点：

<?php
require 'vendor/autoload.php';
$client = OpenAI::client(getenv('DEEPSEEK_API_KEY'), 'https://api.deepseek.com');
$response = $client->chat()->create([
    'model' => 'deepseek-chat',
    'messages' => [
        ['role' => 'system', 'content' => '你是一个 PHP 专家。'],
        ['role' => 'user', 'content' => '解释一下 PHP 的依赖注入']
    ],
    'stream' => false
]);
echo $response->choices[0]->message->content;
?>

三、参数调优，根据场景灵活配置

Deepseek 提供了几个关键参数，用好了能大幅提升效果。我整理了一下常用的几个：

1. model：目前主要是 deepseek-chat 和 deepseek-reasoner。chat 是通用对话模式，响应快；reasoner 是思考模式，适合复杂推理，但输出会长很多，成本也高。日常开发我用 chat 就够了，遇到数学计算或逻辑推理才切 reasoner。
2. temperature：温度值，控制回答的随机性。默认是 1.0。根据官方建议：代码生成、数学解题：设为 0.0，保证准确性；数据分析：1.0，平衡稳定性和创造性；通用对话：1.3，让对话更自然；创意写作：1.5，增加多样性。
3. max_tokens：限制输出长度。默认 4K，最大 8K（chat 模式）。reasoner 模式默认 32K，最大 64K。建议根据需求设置，避免不必要的 token 消耗。比如简单问答设 1000 就够，复杂分析可以设 5000。
4. stream：是否流式输出。对于长文本生成，建议设为 true，可以实时获取内容，用户体验更好。实现上需要逐行解析响应。

四、Token 计算和成本控制

Token 是计费单位，理解它很重要。Deepseek 的计费规则是：

• 输入（缓存命中）：0.2 元/百万 token；
• 输入（缓存未命中）：2 元/百万 token；
• 输出：3 元/百万 token。

换算成中文，大约 1 个中文字符=0.6 token，1 个英文字符=0.3 token。比如我写的一篇 2000 字文章，大约需要 1.2 万 token，成本大概在几分钱到几毛钱之间，个人使用完全能接受。

但要注意，如果频繁调用，或者上下文很长，费用会累积。我建议：

• 在代码里记录每次调用的 token 用量，定期汇总；
• 对于高频调用，考虑缓存常见问题的答案；
• 使用 stream 模式可以提前终止响应，节省输出 token。

Deepseek 提供了离线计算 token 的工具，你可以下载下来先估算一下，避免上线后费用失控。

五、错误处理

调用 API 不可能一帆风顺，我整理了常见的错误码和应对策略：

• 400 格式错误：一般是请求体 JSON 格式不对，检查一下数据结构和编码。
• 401 认证失败：API Key 错误或过期，重新申请一个。
• 402 余额不足：账号没钱了，赶紧充值。
• 422 参数错误：比如 model 写错了，或者必填字段漏了。
• 429 请求太频繁：虽然官方说不限并发，但高流量下还是会限速，建议加个重试机制。
• 500/503 服务端问题：等待后重试，如果持续出错，可能是服务临时不可用。

我在代码里通常会加个简单的重试逻辑：

function callDeepSeekWithRetry($data, $maxRetries = 3) {
    for ($i = 0; $i < $maxRetries; $i++) {
        $response = callDeepSeek($data); // 上面的基础调用函数
        $httpCode = $response['http_code'];
        if ($httpCode === 200) {
            return $response;
        }
        if ($httpCode === 429 || $httpCode >= 500) {
            sleep(1); // 等待一秒再试
            continue;
        }
        // 其他错误直接跳出
        break;
    }
    return null;
}

六、前后端集成实战

前面讲了 PHP 后端调用，现在简单说下前后端集成。前端我用 Vue，后端用 PHP，通过 AJAX 通信，这里由于时间关系，所以在码云笔记这里只贴出核心代码。

前端 Vue 组件简单示例：

<template>
  <div>
    <input v-model="question" placeholder="输入问题" />
    <button @click="ask">提问</button>
    <div v-if="loading">思考中...</div>
    <div v-if="answer">{{ answer }}</div>
  </div>
</template>
<script>
export default {
  data() {
    return {
      question: '',
      answer: '',
      loading: false
    }
  },
  methods: {
    async ask() {
      this.loading = true;
      this.answer = '';
      try {
        const response = await fetch('/api/deepseek.php', {
          method: 'POST',
          headers: {'Content-Type': 'application/json'},
          body: JSON.stringify({ question: this.question })
        });
        const data = await response.json();
        this.answer = data.answer;
      } catch (e) {
        this.answer = '出错了: ' + e.message;
      } finally {
        this.loading = false;
      }
    }
  }
}
</script>

后端 PHP（deepseek.php）：

<?php
header('Content-Type: application/json');
header('Access-Control-Allow-Origin: *');
$input = json_decode(file_get_contents('php://input'), true);
$question = $input['question'] ?? '';
if (empty($question)) {
    echo json_encode(['error' => '问题不能为空']);
    exit;
}
// 调用 Deepseek API
$apiKey = getenv('DEEPSEEK_API_KEY');
$apiUrl = 'https://api.deepseek.com/chat/completions';
$data = [
    'model' => 'deepseek-chat',
    'messages' => [
        ['role' => 'system', 'content' => '你是一个乐于助人的助手，回答要简洁清晰。'],
        ['role' => 'user', 'content' => $question]
    ],
    'max_tokens' => 1500,
    'temperature' => 0.7
];
$ch = curl_init();
curl_setopt_array($ch, [
    CURLOPT_URL => $apiUrl,
    CURLOPT_POST => true,
    CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode($data),
    CURLOPT_HTTPHEADER => [
        'Content-Type: application/json',
        'Authorization: Bearer ' . $apiKey
    ],
    CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
    CURLOPT_TIMEOUT => 60
]);
$response = curl_exec($ch);
$httpCode = curl_getinfo($ch, CURLINFO_HTTP_CODE);
curl_close($ch);
if ($httpCode === 200) {
    $result = json_decode($response, true);
    $answer = $result['choices'][0]['message']['content'] ?? '未获取到回答';
    echo json_encode(['answer' => $answer]);
} else {
    echo json_encode(['error' => 'API 调用失败', 'code' => $httpCode]);
}
?>

这个例子展示了基本流程：前端发送问题，后端调用 Deepseek，返回结果。实际项目中，你需要加上错误处理、日志记录和安全验证。

实际上 PHP 对接 Deepseek 其实不复杂，核心就是 HTTP 请求和 JSON 处理，这些都是 PHP 的强项。关键是理解 API 的工作方式和成本模型，做好错误处理和性能优化。

那么我从了解到使用，整个过程大概需要半天时间就能跑通 demo，然后根据实际需求扩展。如果你像我一样是个人开发者，可以先从简单的对话功能开始，逐步尝试更复杂的应用，比如代码生成、文档编写、数据分析等。

最后提醒一句，虽然 AI 很强大，但别过度依赖。它更适合做辅助工具，比如生成初稿、提供思路，最终的决策和核心逻辑还得自己把关。毕竟咱们是开发者，不是调包侠。

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