ChatGPT还是DeepSeek？大模型选型指南与新手入门实战

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当开发者首次接触大语言模型时，面对 ChatGPT 和 DeepSeek 等选项常遇到以下典型问题：

能力边界不清晰：不清楚两者在理解能力、创作水平上的具体差异
技术门槛模糊：对 API 接入复杂度、SDK 支持度缺乏直观认知
成本难以预估：按 token 计费模式下，不同任务场景的成本差异较大
部署灵活性：私有化部署支持程度影响企业级应用决策

对比维度	ChatGPT(3.5-turbo)	DeepSeek-MoE
上下文长度	16K tokens	32K tokens
响应延迟(中文)	300-800ms	200-500ms
微调支持	企业版专属	全量开放
多模态能力	支持图片输入	纯文本
计费单价	$0.002/1K tokens	￥0.015/1K

注：测试环境为华东区 AWS 节点，基于 100 次 API 调用平均值

import openai
from tenacity import retry, stop_after_attempt

# 初始化客户端
@retry(stop=stop_after_attempt(3))
def chatgpt_query(prompt):
    try:
        response = openai.ChatCompletion.create(
            model="gpt-3.5-turbo",
            messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
            temperature=0.7,
            max_tokens=500
        )
        return response.choices[0].message.content
    except Exception as e:
        print(f"API 异常：{str(e)}")
        return None

# 使用示例
result = chatgpt_query("用 Python 实现快速排序")

关键点说明：
– 通过 tenacity 库实现自动重试机制
– temperature参数控制生成随机性（0- 1 范围）
– 明确限制 max_tokens 防止意外超额计费

import requests
import json

DEEPSEEK_API = "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions"

def deepseek_query(api_key, prompt):
    headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    payload = {
        "model": "deepseek-moe",
        "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
        "stream": False  # 非流式响应
    }

    try:
        response = requests.post(
            DEEPSEEK_API,
            headers=headers,
            data=json.dumps(payload),
            timeout=10
        )
        response.raise_for_status()
        return response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"请求失败：{e}")
        return None

优化技巧：
– 设置 10 秒超时避免长时间阻塞
– 使用 raise_for_status() 自动检查 HTTP 状态码
– JSON 序列化确保特殊字符正确处理