DeepSeek API 參數怎麼設：temperature 與思考模式配置建議提示詞（按官方推薦表對照你的業務場景）
剛接入 DeepSeek API，不確定 temperature 設多少、要不要開思考模式、JSON 輸出和 max_tokens 怎麼配時用：把你的場景描述給模型，它按提示詞裏內置的官方推薦表給出一份配置建議和理由，並列出上線前要自己驗證的點。
DeepSeek 對話模型通用
我在用 DeepSeek API 開發一個功能，請根據下面的「官方參考資訊」為我的場景給出調用參數建議。只依據這些參考資訊和我的描述來判斷，參考資訊沒有覆蓋的地方請明確說「需要自己測試」，不要編造參數或數值。 【官方參考資訊】 1. temperature 預設值為 1.0。官方按場景推薦：代碼生成與數學解題 0.0；數據抽取與分析 1.0；通用對話 1.3；翻譯 1.3；創意寫作與詩歌 1.5。 2. 思考模式預設開啟，可以通過 thinking 參數關閉，並可用 reasoning_effort 調節推理強度。 3. 思考模式下，temperature、presence_penalty、frequency_penalty 設定了也不會生效。 4. 思考內容在 reasoning_content 字段返回，最終回答在 content 字段。 5. 沒有傳 tools 的多輪對話，不需要把之前的 reasoning_content 傳回；帶 tools 的請求必須把 reasoning_content 傳回，否則會報 400 錯誤。 6. JSON 輸出需設定 response_format 為 json_object，提示詞中要含有 json 字樣和樣例，並設定足夠的 max_tokens 防止截斷。 7. 上下文緩存預設開啟，按請求的前綴匹配；固定不變的內容放在最前面更容易命中。 【我的場景】 功能描述：[功能描述] 輸入內容的類型與長度：[輸入類型與長度] 對輸出的要求：[輸出要求]（例如必須可解析、要穩定一致、要有創意、要快） 調用方式：[調用方式]（單輪 / 多輪 / 帶工具調用） 我最擔心的問題：[最擔心的問題] 【請輸出】 一、配置建議表：參數 | 建議值 | 依據（對應上面第幾條）| 備註。 二、是否開啟思考模式的判斷與理由；如果建議開啟，提醒哪些參數將不起作用。 三、消息結構建議：哪些內容放 system、哪些放 user，順序怎麼排有利於緩存。 四、上線前需要我自己驗證的 3–5 件事（用什麼樣本、看什麼指標）。
高亮處換成你自己的內容：[功能描述]、[輸入類型與長度]、[輸出要求]、[調用方式]、[最擔心的問題]
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使用說明
這條提示詞的思路：模型對「自己的 API 現在怎麼配」的記憶不一定是最新的，所以把官方文檔裏的關鍵事實直接寫進提示詞，讓它只做「對照你的場景給建議」這件事。上面【官方參考資訊】七條整理自 DeepSeek API 文檔的參數設定、思考模式、JSON Output、上下文硬碟緩存四個頁面，資料核對於 2026-10-10；官方更新後請以文檔為準並同步修改這一段。
怎麼填變量：[功能描述] 寫具體，比如「把客服對話歸到 12 個投訴類別之一」「給商品標題生成 5 條廣告語」。[輸出要求] 裏「穩定一致」和「有創意」是相反的方向，只選最重要的一個。
常見問題與調整：
- 想要每次結果盡量一致，但又開着思考模式 → 按參考資訊第 3 條，此時調 temperature 沒有作用。可以關閉思考模式再設低溫度，或者保留思考模式、靠明確的規則和示例來約束輸出。
- 多輪帶工具調用時報 400 → 先檢查是否按第 5 條把
reasoning_content原樣傳回。 - 模型名稱、上下文長度、價格 → 這些變化較快，本提示詞沒有寫入，請直接查官方「模型與價格」頁。
示例輸出
示例，僅供參考（場景：把客服對話歸入 12 個投訴類別，要求程序可解析、結果穩定）
| 參數 | 建議值 | 依據 | 備註 |
|---|---|---|---|
| thinking | 關閉 | 第 2、3 條 | 分類任務規則明確，關閉後 temperature 才能生效，響應也更快 |
| temperature | 1.0 起步，可下調對比 | 第 1 條 | 官方對數據抽取與分析的推薦值是 1.0；一致性不夠時用樣本對比更低的值，需要自己測試 |
| response_format | json_object | 第 6 條 | 提示詞中寫明 json 並給樣例 |
| max_tokens | 按樣例長度的 2–3 倍 | 第 6 條 | 防止截斷，具體數值需要自己測試 |
消息結構：12 個類別的定義和樣例放在 system 開頭並保持不變；每條待分類的對話放在 user 消息裏。
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