DeepSeek 润色模型配置——轻量快速、性价比高的润色选择
DeepSeek 适合什么场景
DeepSeek 的优势是轻量、快速、价格友好。如果你觉得方舟的豆包模型有点贵、或者延迟太高想换个试试，DeepSeek 是好备选。
| 优势 | 说明 |
|---|---|
| 价格 | 国内 LLM 中最具性价比的选项之一 |
| 速度 | 推理速度快，适合对延迟敏感的润色场景 |
| OpenAI 兼容 | API 格式和 OpenAI 几乎一样 |
| 国内节点 | 推理节点在国内，网络延迟低 |
配置方式：OpenAI 兼容端点
DeepSeek 的 API 是 OpenAI Chat Completions 格式的。在 OpenLess 里按下面步骤走：
- 打开 OpenLess → 设置 → AI 服务与模型 → 语言模型 → 添加渠道
- 提供商选「自定义 OpenAI 兼容端点」
- 填入以下信息：
| 字段 | 值 |
|---|---|
| API Key | 从 DeepSeek 控制台创建 |
| Endpoint URL | https://api.deepseek.com/v1/chat/completions |
| Model | deepseek-chat（主模型）或 deepseek-reasoner（推理模型，较慢） |
- 保存 → 点「验证」
DeepSeek 模型选择
| 模型 | 适用 | 润色效果 |
|---|---|---|
deepseek-chat | ✅ 推荐用于润色 | 日常清理、轻度润色输出稳定、速度快 |
deepseek-reasoner | 更复杂的结构重组 | 比 chat 更强但速度慢、成本高，可能过度 |
润色场景建议用 deepseek-chat——足够强、够快、成本低。deepseek-reasoner 适合需要深度推理的场景，但 OpenLess 的润色任务（清理和重组文本）其实不太需要深度推理。
DeepSeek vs 方舟豆包
| 维度 | DeepSeek | 方舟豆包 |
|---|---|---|
| 国内延迟 | 低 | 低 |
| 价格 | 更低 | 中等 |
| 润色效果 | 够用 | 更强（Pro 模型） |
| API 格式 | OpenAI 兼容 | 方舟专属（但也兼容 Chat Completions） |
| 词典热词注入 | ✅ 完整支持 | ✅ 完整支持 |
如果你的 ASR 用的是火山引擎，润色 LLM 不一定非要用方舟——DeepSeek 也是很好的搭配。ASR 和润色 LLM 完全独立，不要求同一家。