DeepSeek · Text

OpenClaw x DeepSeek

DeepSeek-Modelle sind große Sprachmodelle, die auf Reasoning, Code und agentischen Tool-Einsatz optimiert sind. Über RunAPI teilen sie einen gemeinsamen API-Key mit nutzungsbasierter Token-Abrechnung und lassen sich sowohl mit dem OpenAI- als auch dem Anthropic-SDK aufrufen.

4 variants ab $0.30 / 1 Mio. Tokens Kommerzielle Nutzung unterstützt
API-Schlüssel abrufen Dokumentation für OpenClaw anzeigen

Prerequisite: npx runapi mcp install

Prompt

Prompt-Modelle

Verwende deepseek-flash, wenn es zur Aufgabe passt: deepseek-flash.

You have access to RunAPI chat models for DeepSeek.

Available DeepSeek models:
- deepseek-flash: deepseek-flash
  chat endpoints: /v1/chat/completions, /v1/messages
- deepseek-v4-flash: Schnelles, kostengünstiges Reasoning; Denken pro Anfrage umschaltbar
  chat endpoints: /v1/chat/completions, /v1/messages
- deepseek-v4-flash-vision-exp: 1M Kontext; Bildeingabe für Vision-Aufgaben; JPEG, PNG, GIF und WebP
  chat endpoints: /v1/chat/completions, /v1/messages
- deepseek-v4-pro: Flagship-Reasoning und -Analyse für komplexe Agenten-Aufgaben
  chat endpoints: /v1/messages, /v1/chat/completions

Use the model ID and chat endpoint that match the user's request.
Example request: Refaktoriere dieses Python-Modul für bessere Lesbarkeit, erkläre jede Änderung und füge dann Unit-Tests für die Edge Cases hinzu.
Verify the active model with: openclaw models status;openclaw models set runapi/<model-id>

Öffentliche Versionen und Endpunkte

Modell-ID Endpunkte Startpreis Katalog
deepseek-flash
/v1/chat/completions /v1/messages
$0.30 / 1 Mio. Tokens Modelldetails
deepseek-v4-flash
/v1/chat/completions /v1/messages
$0.30 / 1 Mio. Tokens Modelldetails
deepseek-v4-flash-vision-exp
/v1/chat/completions /v1/messages
$0.30 / 1 Mio. Tokens Modelldetails
deepseek-v4-pro
/v1/messages /v1/chat/completions
$1.32 / 1 Mio. Tokens Modelldetails

Überprüfen

Frage den Status ab, bis die Task einen Endstatus erreicht

Wähle <model-id>, um Prüfkommandos zu erzeugen.

Konfiguration

Guide-Endpunkt: <endpoint>

Wähle <model-id>, um eine Anfrage mit dem öffentlichen Eingabevertrag des Endpunkts zu erzeugen.
So funktioniert es

In 3 Schritten loslegen

  1. Modell-ID auswählen

    Wähle eine öffentliche Katalog-Modell-ID und prüfe ihren Endpunkt und aktuellen Startpreis.

  2. RunAPI konfigurieren

    Füge die Provider-Konfiguration für diesen Agenten hinzu.

  3. Ergebnis überprüfen

    Führe die unten gezeigten Status- und Modellauswahlbefehle aus.

Was du mit OpenClaw + DeepSeek bauen kannst

  • Budgetfreundliches Modell für Apps mit hohem Volumen

    Nutze DeepSeek für Apps mit vielen Anfragen pro Tag und halte die Token-Kosten niedrig, ohne deinen OpenAI-SDK-Code zu ändern.

  • Reasoning-Aufgaben mit sichtbarer Gedankenkette

    Aktiviere den Thinking-Modus für Mathematik, Logik, Debugging oder Planung und zeige die Überlegungen des Modells in deiner Oberfläche.

  • Codegenerierung und Debugging

    Nutze DeepSeek für Codegenerierung, Algorithmusimplementierung und Debugging zu niedrigen Kosten pro Token.

Warum DeepSeek über RunAPI + OpenClaw nutzen

  • 4 Varianten, ein API-Schlüssel

    Nutze eine RunAPI-Verbindung, um zwischen den verfügbaren Modellvarianten zu wählen, ohne deine Integration zu ändern.

  • Klare Nutzungspreise

    Sieh die aktuellen Katalogpreise vor jeder Anfrage ein, ohne Abonnement oder Mindestumsatz.

  • Direkte Antworten

    Synchrone Aufrufe liefern das Ergebnis in derselben Antwort, sodass dein Agent es sofort nutzen kann, ohne den Task-Status abzufragen.

Fragen zu OpenClaw + DeepSeek

Ist DeepSeek in OpenClaw ein direkter Ersatz für OpenAI-Modelle?

Ja. DeepSeek unterstützt das Chat-Completions-Format von OpenAI. Richte OpenClaw auf RunAPI aus, ändere das Modell auf eine DeepSeek-Version von dieser Seite und behalte den Rest deiner Konfiguration.

Wie wirken sich Thinking-Tokens auf die Kosten aus?

Wenn Reasoning aktiviert ist, erzeugt DeepSeek zusätzliche Thinking-Tokens, die als Ausgabe-Tokens abgerechnet werden. Sie verbessern die Genauigkeit bei schwierigen Aufgaben, erhöhen aber den Gesamtverbrauch.

Worin unterscheiden sich die DeepSeek-Versionen?

Schnellere Versionen setzen auf geringe Latenz und niedrige Kosten, größere Versionen auf Qualität bei komplexem Reasoning und Programmieren. Alle nutzen denselben Endpunkt und dieselben Parameter.

Welche Modell-ID soll ich verwenden?

Wähle eine öffentliche Modell-ID aus der Versionstabelle. Jede ID stellt die in ihrer Zeile gezeigten Endpunkte bereit.

Konfiguriert diese Anleitung ein Chatmodell?

Ja. Diese Modelllinie unterstützt ein clientseitiges LLM-Protokoll.

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