Claude 訪客：新帳戶可在 30 天內獲得 $1.00 API 贈送額度。每人限領一次，僅用於 API 用量。
在 WorkBuddy 中使用 DeepSeek。
DeepSeek V4 是可進行推理的 LLM，可透過 RunAPI MCP server 使用——Flash 注重速度，Pro 注重品質，並具備可透過 request parameter 啟用的內建 chain-of-thought。在 WorkBuddy 中新增 RunAPI 作為 MCP server 一次，工作台 agent 即可按 DeepSeek 官方費率的 50% 呼叫 DeepSeek。
Using the runapi MCP server, ask DeepSeek to help me with a coding task.
Requirements:
- Call the chat tool exposed by the runapi MCP server.
- Set model to "deepseek-v4-pro".
- Enable reasoning by setting thinking.type to "enabled".
- Task: write a Python function that finds the longest palindromic
substring in O(n) time using Manacher's algorithm, then explain
the key insight in two sentences.
- Show me the reply and the token usage.
{
"mcp_servers": {
"runapi": {
"url": "https://runapi.ai/mcp",
"transport": "streamable_http",
"headers": {
"Authorization": "Bearer $RUNAPI_API_KEY"
}
}
}
}
{
"model": "deepseek-v4-pro",
"choices": [
{
"message": {
"role": "assistant",
"content": "Here is Manacher's algorithm implementation..."
},
"finish_reason": "stop"
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 42,
"completion_tokens": 356,
"total_tokens": 398
}
}
三個步驟在 WorkBuddy 中使用 DeepSeek
將 RunAPI 新增為 MCP server
在啟動 WorkBuddy 的環境中設定 RUNAPI_API_KEY，然後新增名為 runapi、透過 streamable HTTP 指向 https://runapi.ai/mcp 的 MCP server。Authorization header 會攜帶您的 key——DeepSeek 會與其他所有 RunAPI 模型一起顯示為可呼叫的 tool。
export RUNAPI_API_KEY=runapi_xxx
# MCP server: runapi → https://runapi.ai/mcp
提示工作台 agent
在 WorkBuddy 中輸入自然語言請求並指定模型。品質優先請使用 deepseek-v4-pro，速度優先請使用 deepseek-v4-flash；需要可見的逐步推理時，請提及將 thinking.type 設為 enabled——不需要另外的模型 slug。
model: deepseek-v4-pro
在工作台中讀取回覆
WorkBuddy 會呼叫 runapi MCP tool，回覆將回到對話中，並回報 token 用量以確保計費透明。同一流程適用於 agent 透過 RunAPI 呼叫 DeepSeek、GPT 或 Claude——只有模型名稱不同。
"total_tokens": 398
DeepSeek chat 參數
| 參數 | 類型 | 說明 |
|---|---|---|
model |
string |
必填。deepseek-v4-pro 或 deepseek-v4-flash。 |
messages |
array |
必填。包含 role（system、user、assistant）及 content 欄位的訊息物件陣列。 |
stream |
boolean |
選填。設為 true 可使用串流輸出。預設為 false。 |
max_tokens |
integer |
選填。最多生成的 token 數量。 |
temperature |
number |
選填。取樣溫度，介於 0 至 2 之間。數值越低越具確定性。 |
thinking |
object |
選填。將 type 設為 "enabled" 以啟用 DeepSeek 的內建推理模式。 |
WorkBuddy 上的 DeepSeek 是什麼？
DeepSeek V4 是可進行推理的 LLM，WorkBuddy 可透過 RunAPI MCP server 存取——無須個別向 provider 註冊，也不需要額外 key。它透過 request parameter 支援內建 chain-of-thought 推理（不需要另外的模型 slug），且 RunAPI 將價格定為本已低廉的 DeepSeek 官方費率的 50%，使其成為工作台 agent 可呼叫、具備推理能力模型中每 token 成本最低的選項。
DeepSeek 使用情境
高用量且經濟實惠的工作台任務
將日常草擬、摘要及批次翻譯從 WorkBuddy 導向 DeepSeek，而非高階模型。透過 RunAPI 以 DeepSeek 本已低廉費率的 50% 使用，即使工作台執行數千個請求，token 成本仍可維持低廉。
需要可見思維鏈的複雜推理任務
針對數學、邏輯、程式碼除錯或規劃等逐步推理可提升準確度的工作，啟用 thinking mode。thinking token 會在 tool result 中回傳，因此您可在 WorkBuddy 內查看模型如何得出答案。
程式碼生成與除錯
請工作台 agent 將程式碼生成、演算法實作與除錯工作傳送至 DeepSeek V4 Pro。它在程式設計 benchmark 中表現出色，且每 token 成本僅為 GPT-5.5 的一小部分。
DeepSeek + WorkBuddy 常見問題
不需要。WorkBuddy 原生支援 MCP，而 runapi MCP server 將 DeepSeek 提供為標準 tool。使用您的 RUNAPI_API_KEY 註冊 server 一次，然後在提示中指定 deepseek-v4-pro 或 deepseek-v4-flash——不需要 DeepSeek 帳戶或個別憑證。
啟用推理後（將 thinking.type 設為 enabled），DeepSeek 會生成額外的「thinking」token，用以顯示其 chain-of-thought 過程。這些 token 視為輸出 token 並據此計費。它們可提升複雜工作的準確度，但會增加總 token 用量。
Flash 優先考量速度，具備較低的延遲與成本。Pro 優先考量品質，在複雜推理、程式設計和多步驟工作上的表現更佳。兩者皆可透過同一個 runapi MCP server 使用，並接受相同參數。
可以。runapi MCP server 後的每個模型，都是工作台 agent 可依每個請求選擇的 tool。對預算敏感的步驟要求使用 DeepSeek，困難步驟則使用高階模型——相同 key、相同 server，無須變更設定。
RunAPI 的 DeepSeek token 費用為官方 DeepSeek 費率的 50%。DeepSeek 本身已是成本最低的 LLM 提供商之一，透過 RunAPI 可獲得具備推理能力模型中最低的每 token 價格。按 token 計費，無需訂閱或最低消費。
立即在 WorkBuddy 中試用 DeepSeek。
取得免費 RunAPI key，將 MCP server 加入 WorkBuddy，並向工作台 agent 詢問 deepseek-v4-pro — 包含推理，且提供目前最低 token 價格。