可以在 OpenClaw 中用 DeepSeek 直接替換 GPT 嗎？

可以。DeepSeek V4 支援 OpenAI chat completions 格式。將 OpenClaw 指向 RunAPI 的 /v1 base URL，將 model 參數改為 deepseek-v4-pro 或 deepseek-v4-flash，其餘設定保持不變。除了模型名稱外無需更改程式碼。

如何在 OpenClaw 中啟用 DeepSeek 推理模式？

在請求 body 中傳入 thinking.type 設為 enabled。DeepSeek 透過請求參數啟動思維鏈推理——無需獨立的模型 slug 或供應商。推理 token 計入使用量計費。

deepseek-v4-flash 與 deepseek-v4-pro 有什麼差別？

Flash 優先速度，延遲與成本更低。Pro 優先品質，在複雜推理、編碼與多步驟任務上表現更佳。兩者使用相同端點並接受相同參數。

RunAPI 會將 DeepSeek 請求路由經過中國嗎？

不會。RunAPI 透過自有基礎設施代理 DeepSeek。您的請求不會經過中國資料中心路由，您的 API key 也不會直接與 DeepSeek 分享。

RunAPI 上的 DeepSeek 定價與直接使用 DeepSeek API 相比如何？

RunAPI 的 DeepSeek token 定價為 DeepSeek 官方費率的 50%。DeepSeek 已是每 token 成本最低的 LLM 供應商之一，因此透過 RunAPI，您可以取得具備推理能力模型的最低每 token 價格。按 token 計費，無訂閱、無最低消費。

OPENCLAW + DEEPSEEK

在 OpenClaw 中使用 DeepSeek。

DeepSeek V4 透過 RunAPI 同時支援相容 OpenAI 與相容 Anthropic 的協定。Flash 追求速度，Pro 追求品質。內建推理模式透過請求參數啟動——無需獨立的模型 slug。RunAPI 的 DeepSeek token 定價為 DeepSeek 官方費率的 50%。

取得 API Key 閱讀說明文件

一個 API key · OpenAI + Anthropic 協定 · 串流支援

Use RunAPI to call DeepSeek V4 Pro through the OpenAI-compatible chat completions endpoint.

Requirements:
- Call the RunAPI chat completions endpoint at https://runapi.ai/v1/chat/completions
- Set model to "deepseek-v4-pro"
- Use the RUNAPI_API_KEY environment variable for authorization
- The response is synchronous — the reply streams back as SSE events or returns as a single JSON object depending on the stream parameter
- To enable reasoning, set thinking.type to "enabled" in the request body

curl -X POST https://runapi.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $RUNAPI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v4-pro",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "You are a helpful coding assistant."},
      {"role": "user", "content": "Write a Python function that finds the longest palindromic substring in O(n) time using Manacher algorithm."}
    ],
    "stream": true,
    "max_tokens": 4096
  }'

{
  "id": "chatcmpl-abc123",
  "object": "chat.completion",
  "model": "deepseek-v4-pro",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Here is Manacher's algorithm implementation..."
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 42,
    "completion_tokens": 356,
    "total_tokens": 398
  }
}

複製 curl 指令進行測試 deepseek

運作原理

三步驟在 OpenClaw 中使用 DeepSeek

將 RunAPI 設定為供應商

設定 RUNAPI_API_KEY 環境變數。在 OpenClaw 中，將 RunAPI 加為相容 OpenAI 的供應商，baseUrl 設為 https://runapi.ai/v1。DeepSeek 使用與 GPT 或 Claude 相同的供應商——無需獨立的供應商項目。

export RUNAPI_API_KEY=runapi_xxx

選擇 DeepSeek 模型

將 model 設為 deepseek-v4-pro 追求品質，或 deepseek-v4-flash 追求速度。兩者皆使用 /v1/chat/completions 端點。若要啟用推理，傳入 thinking.type 設為 enabled——無需更改模型 slug。

model: deepseek-v4-pro

串流回應

OpenClaw 以 OpenAI chat completions 格式的 SSE 串流接收回應。最終事件中回報 token 使用量以確保計費透明。無論透過 RunAPI 使用 DeepSeek、GPT 或 Claude，格式皆相同。

stream: true

參數

DeepSeek chat completions 參數

參數	類型	說明
`model`	`string`	必填。deepseek-v4-pro 或 deepseek-v4-flash。
`messages`	`array`	必填。訊息物件陣列，每個物件包含 role（system、user、assistant）與 content 欄位。
`stream`	`boolean`	選填。設為 true 啟用 SSE 串流。預設為 false。
`max_tokens`	`integer`	選填。生成的最大 token 數量。
`temperature`	`number`	選填。取樣溫度，介於 0 到 2 之間。較低的值更具確定性。
`thinking`	`object`	選填。將 type 設為 "enabled" 以啟動 DeepSeek 的內建推理模式。

OpenClaw 上的 DeepSeek 是什麼？

DeepSeek V4 是與 OpenAI 相容的 LLM，可作為 OpenClaw 中 GPT 的直接替代品——更改模型名稱，其他一切保持不變。它透過請求參數支援內建的思維鏈推理（無需單獨的模型 slug），而 RunAPI 以官方 DeepSeek 費率的 50% 定價，使其成為具備推理能力的模型中每 token 成本最低的選項。