stream= True ) # 4. 流式提取思考过程 (Reasoning Content) 与正式作答 for chunk in response: if hasattr(chunk.choices[ 0 ].delta， end= "" ， flush= True ) ， "content" : "请通过哈密顿力学推导相空间刘维尔定理并结合 Harness 测试进行验证。

请深度思考并清晰作答， end= "" 。

{ "role" : "user" ， "content" : "你是 DeepSeek AI 智能助手。

base_url= "https://api.deepseek.com" ) # 3. 创建深度思考流式会话 (DeepSeek-R1 推理模型) response = client.chat.completions.create(model= "deepseek-reasoner" ，" }， ✦ DEVELOPER INTEGRATION // 代码终端接入 通栏代码终端 · 标准 API 调用 ENDPOINT : https://api.deepseek.com/v1/chat/completions python_deepseek_stream_client.py 100% OpenAI SDK 兼容 # 1. 安装官方或标准客户端：pip install openai from openai import OpenAI # 2. 配置 DeepSeek api 开放平台鉴权凭证 client = OpenAI(api_key= "YOUR_DEEPSEEK_API_KEY" ， flush= True ) elif chunk.choices[ 0 ].delta.content:print(chunk.choices[ 0 ].delta.content，。

# 深度思考模型 messages=[{ "role" : "system" ， 'reasoning_content' ) and chunk.choices[ 0 ].delta.reasoning_content:print(chunk.choices[ 0 ].delta.reasoning_content，" }]。

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