DeepSeek 能帮助你把一个含糊的问题，整理成可搜索的关键词、可核验的事实主张、需要打开的资料类型和编辑检查表。但最后的判断，仍应回到你亲自读到的原始资料或可靠来源。
DeepSeek 官网提供 DeepSeek Chat、App 和 Open Platform/API 的入口。[9] 其 API 文档说明，DeepSeek API 采用兼容 OpenAI 的 API 格式，官方
base_url 为 https://api.deepseek.com，也可用 https://api.deepseek.com/v1 以兼容 OpenAI 生态。[10]
先把底线说清楚：DeepSeek 使用条款把用户输入称为“Inputs”，把模型基于输入计算和推断出的回答称为“Outputs”，内容可能包括文本、表格和代码。[3] 所以在写文章、做报告、发公告或作出重要决策时，DeepSeek 更适合做语言处理、资料整理和核验规划工具，而不是“真相来源”。
先选入口：网页、App 还是 API？
| 你的需求 | 推荐用法 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 问答、总结、翻译、起草文本 | DeepSeek Chat 网页版 | 想在浏览器里快速操作；DeepSeek 官网提供 DeepSeek Chat 入口。[ |
| 在手机上使用 | DeepSeek App | 想在移动设备上使用；官网提供 Get DeepSeek App 入口。[ |
| 接入产品或自动化流程 | DeepSeek Open Platform/API | 需要用代码调用模型；API 文档说明其格式兼容 OpenAI，并列出官方 base_url。[ |
如果目标是核验信息，建议先用网页版或 App 试流程、调提示词。等流程稳定后——例如能自动把一篇稿件拆成“待核验主张清单”——再考虑用 API 接入团队工具、内部系统或文档处理流水线。[9][
10]
一个实用的 5 步核验流程
用 DeepSeek 做信息核验时，可以把工作分成两层：模型负责“读、拆、排、列”；人负责“打开来源、判断证据、决定是否发布”。
- 明确核验范围。 写清主题、语言、时间范围、地区、需要核验的信息类型，以及你希望得到的输出格式。
- 要求拆成可核验主张。 每条主张最好包含主体、动作、时间、地点、数字或引文。
- 让它建议应对照的来源类型。 例如官方文件、原始报告、法律法规、公开数据、相关机构公告，或明确引用一手资料的新闻报道。
- 结论前先打开来源。 不要把模型回答单独当作证据；只有你已经读过并能引用的来源，才应进入最终稿件。
- 需要复现时记录入口和模型。 DeepSeek API 文档说明，API 版本不同于 APP/WEB 版本；如果要复盘、审计或比较结果，应记录使用的是网页、App 还是 API。[
10]
可以从这个提示词开始：
我需要搜索并核验这个主题的信息：[主题]。
请把它拆成可以逐条检查的事实主张。
对每条主张，请列出：需要核验的信息、建议打开的来源类型、推荐搜索关键词，以及如果只依赖 AI 推断会有什么风险。4 个常用提示词模板
问题越具体，DeepSeek 的输出越容易被核验。与其问“这件事是真的吗”，不如要求它输出表格、清单或分组检索词。
1. 生成检索关键词
请为这个主题生成 10 组检索查询：[主题]。
按以下类别分组：官方来源、原始报告/数据、新闻报道、反方观点或争议点。
每组查询后说明：我应该优先打开哪类结果，为什么。2. 从一段话里拆出事实主张
阅读下面这段文字，列出其中可以被证明为真或假的事实主张。
对每条主张，请写明：谁、做了什么、何时发生、涉及哪些数字或引文，以及发布前应对照哪类来源。3. 比较两个来源的说法
我会粘贴来自两个不同来源的两段文字。
请指出：相同点、矛盾点、缺少日期或背景的信息、哪些句子属于作者解读，以及哪些句子必须回到原始来源核验。4. 转成发布前检查表
请把上面的事实主张整理成检查表，列为：
事实主张 | 需要打开的来源 | 核验状态 | 风险 | 编辑备注。
如果还没有直接来源，不要替我下“正确/错误”的结论。用 DeepSeek API 接入自动化工作流
如果你想把 DeepSeek 接入聊天机器人、网站、内部工具或文档处理流程，应该使用 Open Platform/API，而不是手动复制粘贴。DeepSeek API 文档说明，其 API 采用兼容 OpenAI 的格式；通过修改配置，可以使用 OpenAI SDK 或兼容 OpenAI API 的软件访问 DeepSeek API，base_url 为 https://api.deepseek.com，也可使用 https://api.deepseek.com/v1。[10]
DeepSeek 文档还提供 Authentication 页面用于配置认证，[1] 并提供 Create Chat Completion 页面说明如何创建对话回复。[
2] 下面是一个 Python 调用框架：
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key='DEEPSEEK_API_KEY',
base_url='https://api.deepseek.com'
)
response = client.chat.completions.create(
model='deepseek-chat',
messages=[
{'role': 'system', 'content': '你帮助把内容拆成需要核验的事实主张。'},
{'role': 'user', 'content': '请把下面这段文字拆成事实主张、应对照的来源类型和核验风险：...'}
]
)
print(response.choices[0].message.content)这段代码只能作为实现思路。正式上线前，应以 DeepSeek 官方 API 文档为准，重新核对认证方式、参数、模型名称和端点。[1][
2][
10]
deepseek-chat 和 deepseek-reasoner 怎么选？
DeepSeek API 文档称，deepseek-chat 和 deepseek-reasoner 对应 DeepSeek-V3.2，上下文限制为 128K，并且不同于 APP/WEB 版本。[10] 文档还说明，
deepseek-chat 是非思考模式，deepseek-reasoner 是推理模式。[10]
可按任务选择：
- 用
deepseek-chat：适合快速总结、内容分类、草稿撰写、翻译、生成简单核验清单。 - 用
deepseek-reasoner：适合需要多步分析、比较论证、拆解复杂推理链的任务。 - 在日志里记录模型名：如果结果需要复现、审计或与其他版本比较，务必记录使用的模型和入口，因为文档明确提示 API 版本不同于 APP/WEB 版本。[
10]
数据、条款与合规要留心
如果在工作场景中使用 DeepSeek，尤其是通过 API 处理业务数据、客户资料或内部文件，应先检查服务条款和你所在组织的内部政策。DeepSeek 使用条款将用户提交的数据称为“Inputs”，将模型返回内容称为“Outputs”，并说明输出可能包括文本、表格和代码。[3]
条款还提到，DeepSeek 为满足法律与合规要求，可能使用技术手段审查服务使用行为，包括建立风险过滤机制。[3] 对 Open Platform 而言，其服务条款要求用户确保自身及其终端用户遵守 DeepSeek Terms of Use。[
7] 因此，如果你把 DeepSeek 集成到有终端用户的产品里，发布前应梳理数据流、API 输入内容和合规责任。[
7]
发布前检查清单
在把 DeepSeek 辅助生成的内容用于文章、报告或公开材料前，至少检查这些问题：
- 每个数字、日期、人名、机构名和引文，是否已有可直接打开的来源？
- 有没有把模型推断写成了确定事实？
- 对照来源是否足够接近原始资料或一手来源？
- 如果结果需要复现，是否记录了使用 DeepSeek 网页、App 还是 API？[
10]
- 输入给 DeepSeek 的数据，是否符合服务条款、内部政策以及对终端用户的责任？[
3][
7]
结论
用 DeepSeek 搜索和核验信息，关键是把“提速”和“定论”分开：让模型帮你阅读、总结、生成检索词、拆分事实主张和整理检查表；再用你亲自打开并读过的来源作最终判断。普通用户可以从 DeepSeek Chat 或 App 开始，[9] 开发者则可通过兼容 OpenAI 格式的 API 接入工作流。[
10] 对高可信度内容，最稳妥的做法始终是：先把回答变成待核验清单，再逐条回到来源。
