Claude与DeepSeek代码解析：大模型新手入门实战指南

1次阅读

共计 1839 个字符，预计需要花费 5 分钟才能阅读完成。

对于刚接触大模型开发的程序员来说，通常会面临几个主要的技术门槛：

Token 限制 ：大多数模型对单次请求有 token 数量限制，需要合理拆分长文本
Prompt 工程 ：如何设计有效的提示词直接影响模型输出质量
API 复杂性 ：不同平台的认证机制、参数规范存在差异
响应处理 ：流式响应、错误重试等特殊场景的处理

Claude：使用 Bearer Token 认证

headers = {'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'}

DeepSeek：采用 API Key 直接传递

params = {'api_key': 'YOUR_DEEPSEEK_KEY'}

Claude 主要参数：
model：指定模型版本
prompt：输入文本
max_tokens：最大输出长度
DeepSeek 特色参数：
temperature：控制输出随机性
top_p：核采样参数
stream：是否启用流式响应

pip install requests httpx  # 基础 HTTP 库
pip install anthropic deepseek  # 官方 SDK(可选)

import requests

# Claude 示例
def claude_generate(prompt):
    try:
        resp = requests.post(
            'https://api.anthropic.com/v1/complete',
            headers={
                'Authorization': 'Bearer YOUR_KEY',
                'Content-Type': 'application/json'
            },
            json={
                'model': 'claude-2',
                'prompt': f"\n\nHuman: {prompt}\n\nAssistant:",
                'max_tokens': 1000
            }
        )
        resp.raise_for_status()
        return resp.json()['completion']
    except Exception as e:
        print(f"请求失败: {e}")
        return None

# DeepSeek 示例
def deepseek_generate(prompt):
    try:
        resp = requests.post(
            'https://api.deepseek.com/v1/chat/completions',
            json={
                'model': 'deepseek-chat',
                'messages': [{'role': 'user', 'content': prompt}],
                'temperature': 0.7
            },
            params={'api_key': 'YOUR_KEY'}
        )
        resp.raise_for_status()
        return resp.json()['choices'][0]['message']['content']
    except Exception as e:
        print(f"请求失败: {e}")
        return None

import httpx

async def stream_response(prompt):
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        async with client.stream(
            'POST',
            'https://api.deepseek.com/v1/chat/completions',
            params={'api_key': 'YOUR_KEY'},
            json={
                'model': 'deepseek-chat',
                'messages': [{'role': 'user', 'content': prompt}],
                'stream': True
            }
        ) as resp:
            async for chunk in resp.aiter_text():
                print(chunk, end='', flush=True)