必须先安装siliconflow-sdk并验证版本，再配置API Key（推荐环境变量），然后初始化Client调用deepseek-v3模型生成文本，支持非流式和流式两种方式。

要在Python项目中调用硅基流动平台的DeepSeek-V3、R1等模型，必须先安装最新Python SDK并完成基础调用验证，否则所有后续代码都会因模块缺失而报错。

安装 siliconflow-sdk

打开命令行（CMD/PowerShell/Terminal），执行以下命令：

pip install siliconflow-sdk

这一步会自动下载并安装最新稳定版SDK及其依赖项。如果系统中存在多个Python环境，请确保当前终端已激活目标环境，【未激活虚拟环境时可能装到系统Python里，导致项目无法识别】。

安装完成后，运行 python -c "import siliconflow; print(siliconflow.__version__)" 验证是否成功。若输出类似 2.5.0 的版本号，说明安装完成。

配置 API Key

硅基流动要求每次请求携带有效凭证，API Key 必须通过环境变量或显式传参方式注入客户端。

方法一：设置环境变量（推荐）

在命令行中执行（Windows）：

set siliconflow_api_key=sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

或（macOS/Linux）：

export siliconflow_api_key="sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"

注意：密钥以 sk- 开头，长度通常为48位，复制时务必完整且不带空格或换行符。

方法二：代码内直接传参（仅限测试）

client = siliconflow.Client(api_key="sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx")

该方式不适用于生产环境，密钥硬编码存在泄露风险。

调用 DeepSeek-V3 文本生成

第一步：导入客户端并初始化

from siliconflow import Client

client = Client()

第二步：构造消息列表，模拟用户提问

messages = [{"role": "user", "content": "用Python写一个计算斐波那契数列前10项的函数"}]

第三步：发起 chat.completions.create 请求

response = client.chat.completions.create(

model="deepseek-v3",

messages=messages,

temperature=0.5,

max_tokens=512

)

第四步：提取并打印生成内容

print(response.choices[0].message.content)

这一步执行后，终端将直接输出符合要求的Python函数代码。若返回空内容或报错，请检查API Key有效性、网络连通性及模型名称拼写（必须严格小写且无空格）。

验证 SDK 是否支持流式响应

流式调用适合长文本生成或前端实时渲染场景，需额外指定 stream=True 参数：

response = client.chat.completions.create(

model="deepseek-v3",

messages=[{"role": "user", "content": "请逐字解释'人工智能'四个字的含义"}],

stream=True

)

for chunk in response:

if chunk.choices[0].delta.content:

print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

这段代码会逐字符打印输出，而不是等待全部生成完毕再显示。若遇到 StopIteration 错误，说明服务端未启用流式能力或当前模型不支持——此时应改用非流式调用。