一个 Rust 客户端库，用于与 DeepSeek API 进行交互。支持聊天补全、流式响应、工具调用等功能。
- 完整的 API 支持: 支持 DeepSeek API 的所有功能，包括聊天补全、流式响应、工具调用等
- 类型安全: 使用 Rust 的强类型系统确保 API 请求和响应的正确性
- 异步支持: 基于
tokio和reqwest的异步实现 - 流式响应: 支持 Server-Sent Events (SSE) 流式响应
- 工具调用: 支持函数调用和工具选择
- JSON 模式: 支持 JSON 格式的响应
- 推理模式: 支持 DeepSeek Reasoner 模型的推理功能
在 Cargo.toml 中添加：
[dependencies]
ds-api = "0.1"use ds_api::{Request, Message, Role};
#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
let token = "your_deepseek_api_token".to_string();
// 创建请求
let request = Request::basic_query(vec![
Message {
role: Role::User,
content: Some("Hello, how are you?".to_string()),
..Default::default()
}
]);
// 执行请求
let response = request.execute_nostreaming(&token).await?;
println!("Response: {}", response.content());
Ok(())
}use ds_api::SimpleChatter;
#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
let token = "your_deepseek_api_token".to_string();
let system_prompt = "You are a helpful assistant.".to_string();
// 创建聊天客户端
let mut chatter = SimpleChatter::new(token, system_prompt);
// 发送消息
let response = chatter.chat("What is the capital of France?").await?;
println!("Assistant: {}", response);
// 发送另一条消息（保持对话历史）
let response = chatter.chat("Tell me more about it.").await?;
println!("Assistant: {}", response);
Ok(())
}use ds_api::{Request, Message, Role};
use futures::StreamExt;
#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
let token = "your_deepseek_api_token".to_string();
let client = reqwest::Client::new();
let request = Request::basic_query(vec![
Message {
role: Role::User,
content: Some("Tell me a story about Rust.".to_string()),
..Default::default()
}
]);
let mut stream = request.execute_client_streaming(&client, &token).await?;
while let Some(chunk_result) = stream.next().await {
match chunk_result {
Ok(chunk) => {
if let Some(content) = chunk.choices[0].delta.content.as_ref() {
print!("{}", content);
}
}
Err(e) => eprintln!("Error: {}", e),
}
}
Ok(())
}use ds_api::{Request, Message, Role, Tool, ToolChoice, ToolChoiceType};
use serde_json::json;
#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
let token = "your_deepseek_api_token".to_string();
let request = Request::basic_query(vec![
Message {
role: Role::User,
content: Some("What's the weather like in Tokyo?".to_string()),
..Default::default()
}
])
.add_tool(Tool {
r#type: ds_api::ToolType::Function,
function: ds_api::Function {
name: "get_weather".to_string(),
description: Some("Get the current weather for a location".to_string()),
parameters: json!({
"type": "object",
"properties": {
"location": {
"type": "string",
"description": "The city and country, e.g. Tokyo, Japan"
}
},
"required": ["location"]
}),
strict: Some(true),
},
})
.tool_choice_type(ToolChoiceType::Auto);
let response = request.execute_nostreaming(&token).await?;
println!("Response: {:?}", response);
Ok(())
}use ds_api::{Request, Message, Role};
use serde_json::Value;
#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
let token = "your_deepseek_api_token".to_string();
let request = Request::basic_query(vec![
Message {
role: Role::System,
content: Some("You are a helpful assistant that always responds in valid JSON format.".to_string()),
..Default::default()
},
Message {
role: Role::User,
content: Some("Give me information about Paris in JSON format with fields: name, country, population, and landmarks.".to_string()),
..Default::default()
}
])
.json(); // 启用 JSON 模式
let response = request.execute_nostreaming(&token).await?;
// 解析 JSON 响应
let json_value: Value = serde_json::from_str(response.content())?;
println!("JSON response: {}", serde_json::to_string_pretty(&json_value)?);
Ok(())
}request::Request: 高级请求构建器，提供类型安全的 APIresponse::Response: 响应 trait，提供统一的内容访问接口normal_chatter::NormalChatter: 支持自定义历史记录管理的聊天客户端simple_chatter::SimpleChatter: 简化的聊天客户端，内置历史记录管理
raw::request: 请求相关的数据结构ChatCompletionRequest: 聊天补全请求Message: 消息结构Model: 模型枚举（DeepseekChat, DeepseekReasoner）Tool: 工具定义ResponseFormat: 响应格式Thinking: 推理模式配置
raw::response: 响应相关的数据结构ChatCompletionResponse: 非流式响应ChatCompletionChunk: 流式响应块
use ds_api::{NormalChatter, History, Message, Role};
struct MyHistory {
messages: Vec<Message>,
max_length: usize,
}
impl History for MyHistory {
fn add_message(&mut self, message: Message) {
self.messages.push(message);
// 自动截断历史记录
if self.messages.len() > self.max_length {
self.messages.remove(0);
}
}
fn get_history(&self) -> Vec<Message> {
self.messages.clone()
}
}
#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
let token = "your_deepseek_api_token".to_string();
let mut chatter = NormalChatter::new(token);
let mut history = MyHistory {
messages: vec![],
max_length: 10,
};
let response = chatter.chat("Hello!", &mut history).await?;
println!("Response: {}", response);
Ok(())
}use ds_api::{Request, Message, Role};
#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
let token = "your_deepseek_api_token".to_string();
let request = Request::basic_query_reasoner(vec![
Message {
role: Role::User,
content: Some("Solve this math problem: What is 15% of 200?".to_string()),
..Default::default()
}
]);
let response = request.execute_nostreaming(&token).await?;
println!("Response: {}", response.content());
Ok(())
}temperature: 采样温度（0.0-2.0）max_tokens: 最大生成 token 数top_p: 核心采样参数（0.0-1.0）frequency_penalty: 频率惩罚（-2.0-2.0）presence_penalty: 存在惩罚（-2.0-2.0）stop: 停止词列表logprobs: 是否返回 token 对数概率top_logprobs: 返回 top N 的 token 对数概率
text(): 文本模式（默认）json(): JSON 模式
库使用 Box<dyn std::error::Error> 作为错误类型，可以捕获以下类型的错误：
- 网络错误（reqwest）
- JSON 解析错误（serde_json）
- API 错误（HTTP 状态码非 200）
- 流式响应解析错误
查看 examples/ 目录获取更多示例：
# 运行基本示例
cargo run --example basic_usage
# 运行流式响应示例
cargo run --example streaming
# 运行工具调用示例
cargo run --example tools生成本地文档：
cargo doc --open本项目采用 MIT 或 Apache-2.0 双重许可证。
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- openai-rust: OpenAI API 的 Rust 客户端
- anthropic-rs: Anthropic API 的 Rust 客户端
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注意: 使用本库需要有效的 DeepSeek API 密钥。请访问 DeepSeek 平台 获取 API 密钥。