C# 两种方案实现调用 DeepSeek API：HttpClient 与 SDK 封装实践

随着人工智能技术的快速发展，调用第三方 AI 服务（如 DeepSeek API）已成为企业智能化转型的关键环节。对于 C# 开发者而言，如何高效、稳定地实现与 DeepSeek API 的交互，是提升开发效率和应用质量的核心问题。本文将详细介绍两种主流方案：基于 HttpClient 的原生 HTTP 请求与封装 SDK 的简化调用，从认证、请求构造、错误处理到性能优化，提供全流程技术指导。

一、方案一：基于 HttpClient 的原生 HTTP 请求

HttpClient 是 .NET 中用于发送 HTTP 请求和接收响应的核心类库，具有轻量级、灵活性强等特点，适合需要深度定制请求逻辑的场景。

1.1 认证与请求头配置

调用 DeepSeek API 通常需要 API Key 或 Token 进行身份验证。以 Bearer Token 为例，需在请求头中添加 Authorization 字段：

using System.Net.Http;
using System.Net.Http.Headers;
using System.Threading.Tasks;
public class DeepSeekApiClient
{
    private readonly HttpClient _httpClient;
    private readonly string _apiKey;
    public DeepSeekApiClient(string apiKey)
    {
        _httpClient = new HttpClient();
        _apiKey = apiKey;
        _httpClient.DefaultRequestHeaders.Authorization = 
            new AuthenticationHeaderValue("Bearer", _apiKey);
        _httpClient.BaseAddress = new Uri("https://api.deepseek.com/v1/");
    }
}

关键点：

• 使用 AuthenticationHeaderValue 构造认证头，避免硬编码 Token。
• 设置 BaseAddress 简化后续请求的 URL 拼接。

1.2 构造 API 请求

以调用文本生成接口为例，需构造 JSON 格式的请求体，并指定 Content-Type 为 application/json：

public async Task<string> GenerateTextAsync(string prompt, int maxTokens = 100)
{
    var requestData = new
    {
        prompt = prompt,
        max_tokens = maxTokens
    };
    var content = new StringContent(
        System.Text.Json.JsonSerializer.Serialize(requestData),
        System.Text.Encoding.UTF8,
        "application/json");
    var response = await _httpClient.PostAsync("text/generate", content);
    response.EnsureSuccessStatusCode(); // 抛出异常若状态码非 2xx
    return await response.Content.ReadAsStringAsync();
}

优化建议：

• 使用 System.Text.Json 进行序列化，性能优于 Newtonsoft.Json。
• 通过 EnsureSuccessStatusCode() 快速捕获 HTTP 错误。

1.3 错误处理与重试机制

网络请求可能因超时、服务端错误等失败，需实现重试逻辑：

public async Task<string> GenerateTextWithRetryAsync(
    string prompt, 
    int maxRetries = 3, 
    int retryDelayMs = 1000)
{
    int attempt = 0;
    while (attempt < maxRetries)
    {
        try
        {
            return await GenerateTextAsync(prompt);
        }
        catch (HttpRequestException ex) when (attempt < maxRetries - 1)
        {
            attempt++;
            await Task.Delay(retryDelayMs);
        }
    }
    throw new Exception($"Failed after {maxRetries} attempts.");
}

适用场景：

• 临时性网络波动或服务端限流。
• 避免因单次失败导致程序中断。

二、方案二：封装 SDK 的简化调用

对于需要频繁调用 API 的项目，封装 SDK 可显著提升代码可维护性。以下是一个简化版 SDK 的实现思路。

2.1 SDK 设计原则

1. 抽象层分离：将 HTTP 请求逻辑与业务逻辑解耦。
2. 强类型模型：定义请求/响应的 DTO（Data Transfer Object）类。
3. 异步优先：所有方法提供异步版本以避免阻塞。

2.2 实现示例

定义 DTO 类

public class TextGenerationRequest
{
    public string Prompt { get; set; }
    public int MaxTokens { get; set; } = 100;
}
public class TextGenerationResponse
{
    public string GeneratedText { get; set; }
    public int TokensUsed { get; set; }
}

封装 HTTP 客户端

public class DeepSeekSdk
{
    private readonly HttpClient _httpClient;
    public DeepSeekSdk(HttpClient httpClient)
    {
        _httpClient = httpClient ?? throw new ArgumentNullException(nameof(httpClient));
        _httpClient.BaseAddress = new Uri("https://api.deepseek.com/v1/");
    }
    public async Task<TextGenerationResponse> GenerateTextAsync(
        TextGenerationRequest request, 
        string apiKey)
    {
        _httpClient.DefaultRequestHeaders.Authorization = 
            new AuthenticationHeaderValue("Bearer", apiKey);
        var response = await _httpClient.PostAsJsonAsync(
            "text/generate", 
            request);
        response.EnsureSuccessStatusCode();
        var responseData = await response.Content.ReadFromJsonAsync<TextGenerationResponse>();
        return responseData ?? throw new InvalidOperationException("Empty response.");
    }
}

使用 SDK

var httpClient = new HttpClient();
var sdk = new DeepSeekSdk(httpClient);
var request = new TextGenerationRequest
{
    Prompt = "解释量子计算的基本原理",
    MaxTokens = 200
};
try
{
    var response = await sdk.GenerateTextAsync(request, "your-api-key");
    Console.WriteLine(response.GeneratedText);
}
catch (Exception ex)
{
    Console.WriteLine($"Error: {ex.Message}");
}

2.3 SDK 扩展性设计

1. 依赖注入支持：通过 IHttpClientFactory 管理 HttpClient 生命周期。
2. 配置化：将 API 端点、超时时间等通过配置文件或环境变量注入。
3. 日志集成：添加请求/响应日志以便调试。

三、方案对比与选型建议

维度	HttpClient 原生请求	封装 SDK
开发效率	需手动处理认证、序列化等	一键调用，减少样板代码
灵活性	可深度定制请求逻辑	依赖 SDK 暴露的接口
维护成本	需手动维护所有请求逻辑	只需更新 SDK 即可修复问题
适用场景	临时调用、轻量级项目	长期使用、复杂业务逻辑

推荐选型：

• 若项目仅需调用少数 API，且对控制力要求高，选择 HttpClient 原生请求。
• 若需频繁调用或团队规模较大，选择 封装 SDK 以统一规范。

四、性能优化与最佳实践

1. 连接复用：通过 IHttpClientFactory 避免创建过多 HttpClient 实例。
2. 异步流水线：使用 ConfigureAwait(false) 减少上下文切换。
3. 压缩响应：若 API 支持，添加 Accept-Encoding: gzip 头减少数据传输量。
4. 缓存策略：对不频繁变动的数据（如模型列表）实现本地缓存。

五、总结

本文详细介绍了 C# 调用 DeepSeek API 的两种方案：HttpClient 原生请求适合需要精细控制的场景，而封装 SDK 则能提升开发效率和代码可维护性。开发者可根据项目需求选择合适方案，并结合错误处理、性能优化等实践，构建稳定、高效的 AI 服务集成。

下一步建议：

1. 参考 DeepSeek 官方文档确认 API 细节（如认证方式、端点路径）。
2. 使用单元测试验证请求逻辑的正确性。
3. 监控 API 调用耗时，优化慢查询。