Cómo usar DeepSeek: de la prueba en web y móvil a la integración por API

Probar DeepSeek desde la web

La forma más rápida de empezar es entrar en la web oficial de DeepSeek y usar Start Now. Ese acceso permite probar el modelo en el navegador sin montar un entorno de desarrollo; en la misma página también aparecen las rutas hacia la API y la app móvil.

Este primer paso es útil para hacerse una idea del estilo de respuesta del modelo: cómo resume, cómo razona ante una pregunta, cómo responde en distintos idiomas o cómo se comporta con instrucciones más largas.

Si notas que la web o la app van lentas, no cargan o se comportan de forma irregular, revisa la página de estado de DeepSeek. Allí se publican incidencias relacionadas con Web/APP, incluidas anomalías investigadas o resueltas.

Usar la app móvil oficial

DeepSeek también ofrece app móvil. En su anuncio oficial, la compañía indica que se puede buscar DeepSeek en la tienda de aplicaciones o entrar en su web para usar enlaces directos. El mismo aviso insiste en descargarla solo desde canales oficiales para evitar confusiones.

Hay un matiz importante sobre el coste: el anuncio de la app la describe como 100% FREE - No ads, no in-app purchases, es decir, gratuita, sin anuncios ni compras dentro de la aplicación. Eso no debe mezclarse con el uso de la API, cuyos costes se consultan aparte en la documentación de Models & Pricing.

Integrar DeepSeek por API: el recorrido básico

Para una integración técnica, el punto de partida es crear una clave de API. Las peticiones deben enviarse con autenticación Bearer en la cabecera Authorization: Bearer <TOKEN>.

La documentación de DeepSeek explica que su API usa un formato compatible con OpenAI. En la práctica, esto permite acceder con el SDK de OpenAI o con software compatible con la API de OpenAI, cambiando la configuración necesaria, como la base_url y la clave.

El endpoint básico para generar respuestas de chat es /chat/completions. Este endpoint crea una respuesta del modelo a partir de una conversación enviada en el cuerpo de la petición, dentro de un array messages.

Plantilla de petición HTTP

Este ejemplo es solo un esqueleto para entender la estructura. En <DEEPSEEK_BASE_URL> debes usar el valor de base_url indicado en el Quick Start oficial, y en <MODEL_ID> un nombre de modelo confirmado en Models & Pricing o en List Models.

POST <DEEPSEEK_BASE_URL>/chat/completions
Authorization: Bearer <DEEPSEEK_API_KEY>
Content-Type: application/json

{
  "model": "<MODEL_ID>",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explícame DeepSeek en un solo párrafo."
    }
  ]
}

Un detalle que evita errores: el Quick Start de DeepSeek señala que la marca v1, usada por compatibilidad con OpenAI, no está relacionada con la versión real del modelo. No conviene confundir la ruta de la URL con la versión del modelo que se está usando.

Primer ejemplo en Python

Las guías oficiales de DeepSeek muestran ejemplos con un cliente OpenAI(api_key=..., base_url=...) y llamadas a client.chat.completions.create. Una forma ordenada de probarlo es guardar la clave, la URL base y el modelo en variables de entorno:

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ['DEEPSEEK_API_KEY'],
    base_url=os.environ['DEEPSEEK_BASE_URL'],
)

response = client.chat.completions.create(
    model=os.environ['DEEPSEEK_MODEL'],
    messages=[
        {
            'role': 'user',
            'content': 'Explícame DeepSeek en un solo párrafo.',
        }
    ],
)

print(response.choices.message.content)

No copies el nombre del modelo sin revisarlo

Antes de llevar un ejemplo a un proyecto real, revisa siempre la documentación vigente. El Quick Start vincula deepseek-chat y deepseek-reasoner con DeepSeek-V3.2, mientras que el Change Log indica que, en el periodo actual, esos dos nombres apuntan respectivamente al modo sin razonamiento y al modo con razonamiento de deepseek-v4-flash.

Por eso, para proyectos nuevos o entornos de producción, es más seguro confirmar el identificador del modelo en Models & Pricing y List Models que copiar un alias antiguo de un tutorial o de una configuración previa.

Antes de introducir datos personales o información de empresa

La política de privacidad de DeepSeek se aplica a sus apps, sitios web, software y servicios relacionados. También existen términos de uso publicados por separado.

Si vas a introducir datos de clientes, código no público, documentos internos o cualquier material sensible, revisa esos textos junto con las normas de tratamiento de datos de tu organización. En un uso profesional, esta comprobación no es un trámite: es parte de decidir qué información puede enviarse a un servicio externo.

Para la instalación de la app, mantén la misma cautela: el anuncio oficial recomienda descargarla solo desde canales oficiales.

Lista rápida de problemas habituales

• Error de autenticación: comprueba que has creado una clave de API y que envías la cabecera con el formato Authorization: Bearer <TOKEN>.
• El modelo no existe o falla la llamada: revisa el nombre actual del modelo en Models & Pricing o List Models.
• La web o la app funcionan mal: consulta la página de estado de DeepSeek para ver si hay incidencias Web/APP abiertas o resueltas.
• Dudas al descargar la app: usa la tienda de aplicaciones o los enlaces del sitio oficial, como recomienda el aviso de la app.
• Confusión sobre costes: separa la información de la app gratuita del esquema de precios de la API, que se consulta en Models & Pricing.

En resumen

Si eres usuario general, lo más sencillo es empezar por la web oficial o la app móvil oficial. Si eres desarrollador, el primer objetivo es crear una clave, configurar la autenticación Bearer y probar una llamada compatible con OpenAI a /chat/completions.

Antes de usar DeepSeek en un proyecto real, revisa tres cosas: el modelo correcto, el coste de la API y las condiciones de tratamiento de datos. Para eso, las referencias clave son Models & Pricing, List Models, la política de privacidad y los términos de uso.