# DeepSeek 的“思考过程”到底是什么？

> 打开 Thinking 会怎样？调用 API 时的 Chat 和 Responses 又是什么？

在 DeepSeek 里输入“说出 10 个夸我的理由”，十个理由还没出现，屏幕上先多了这样一段文字：

![DeepSeek 回答“夸我”之前显示的一段分析](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11895479/bddd218e9e2f0752ac6d2e25d57d77ae.png)

看着“正在思考”里的这段分析，你可能也想问：

- **这段文字是什么？就是模型的全部思考吗？**
- **开和不开 Thinking（思考模式），实际有什么区别？**
- **自己写代码调用 DeepSeek 的 API 时，Chat、Responses 这两种写法有什么区别？它们也能开 Thinking 吗？**

这篇约 **6 分钟**，用这次聊天和两段调用代码理清这三个问题。代码只需对照看，不必运行。

## 1. 多出的“思考过程”，到底是什么？

截图里，它在考虑怎样夸得具体、怎样避免过度虚构，还没有开始列那十个理由。

**开启 Thinking（思考模式）后，DeepSeek 会先生成这样的分析，再给出正式回答。** 官方把前面的分析称为“思维链”，可以把它理解成做题时写的草稿。DeepSeek：思考模式（https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/guides/thinking_mode/）

这段分析没有记录模型内部每一步运算。最后的理由有没有编造细节，仍要核对。

## 2. 开和不开 Thinking，区别在哪里？

假如把 Thinking 关掉，再问同一句“夸我”，会少掉什么？先看两种模式分别输出哪些内容：

| 模式 | 会输出什么 |
| --- | --- |
| 开启 Thinking | 先生成分析文字，再给出答案 |
| 关闭 Thinking | 直接给出答案，不单独输出这段分析 |

开关改变的是**是否单独生成这段分析**。关掉后，模型仍会计算和回答；开启后先推理再回答，目的是提高准确性，但仍可能答错。DeepSeek：模式开关（https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/guides/thinking_mode/）

还有一个容易混淆的操作：点击箭头，把“思考过程”折叠起来。这只是把已有文字收起，**没有关闭 Thinking**。

写成代码，就能看清“开启思考”和“显示分析”分别写在哪里。

## 3. 用代码调用 DeepSeek

网页上的软件替你发送问题、接收回复。自己写程序，就需要用 API，也就是服务商提供给程序的调用接口。

下面两种写法都问同一句“夸我”，用同一个模型，并开启 Thinking。先准备调用地址和问题：

```python
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["DEEPSEEK_API_KEY"],
    base_url="https://api.deepseek.com",
)
question = "说出10个夸我的理由，要求真情实感，要说详细细节！"
```

「openai」 是现成的代码工具箱，也叫 SDK。「base_url」 指向 DeepSeek；「api_key」 用来提供调用凭证，这里从终端里保存的一项设置（环境变量）「DEEPSEEK_API_KEY」 读取。

**写法 A。** 接在准备代码后面：

```python
reply = client.chat.completions.create(  # ① 选 Chat 接口
    model="deepseek-flash",             # 选用哪个模型
    messages=[{"role": "user", "content": question}],
    extra_body={"thinking": {"type": "enabled"}},  # ② 开启 Thinking
)
message = reply.choices[0].message
print("分析：", message.reasoning_content)  # ③ 显示分析
print("答案：", message.content)            # ③ 显示答案
```

**写法 B。** 保留准备代码，把上面的调用和输出部分换成：

```python
reply = client.responses.create(  # ① 选 Responses 接口
    model="deepseek-flash",
    input=question,
    reasoning={"effort": "high"},  # ② 开启 Thinking，并设置思考强度
)
for item in reply.model_dump()["output"]:
    if item["type"] == "reasoning":
        for part in item["content"]:
            print("分析：", part["text"])  # ③ 显示分析
print("答案：", reply.output_text)         # ③ 显示答案
```

留意第 ① 处：一个写着 「chat.completions」，另一个写着 「responses」。**调用 API 时，这里的 Chat、Responses 是什么？和 Thinking 有什么关系？**

这里的 Chat 指 **Chat Completions**。它和 **Responses** 是两种 API 接口，收发格式不同：代码 A 用 「messages」 装消息，代码 B 用 「input」 发送问题。

第 ① 处选接口，第 ② 处设置 Thinking，是两项不同的选择。图里把它们画成两条线，最后汇成同一次调用：

![程序选择调用接口，再设置是否开启 Thinking；两项选择属于同一次调用](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11895479/51258ef1a8f56abecbc774407d45b04e.png)

图中选了 Chat 或 Responses，都还可以设置 Thinking。对应到代码，关闭思考模式的方法分别是：

- **Chat 写法**：把第 ② 处的 「enabled」 改成 「disabled」；「extra_body」 会把这个 「thinking」 参数一并发给 DeepSeek。Chat 思考模式示例（https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/guides/thinking_mode/）
- **Responses 写法**：把第 ② 处的 「high」 改成 「none」。Responses 调用（https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/guides/responses_api/）

第 ③ 处分别打印分析和答案。Chat 读取 「reasoning_content」 和 「content」；Responses 从 「output」 列表中找分析，用 「output_text」 读答案。取文字的代码不同，是因为返回格式不同。DeepSeek：返回格式（https://api-docs.deepseek.com/api/create-response/）

删掉第 ③ 处“分析”的 「print」，只是程序不再显示分析；要关闭 Thinking，得改第 ② 处的参数。

想运行，需要 Python，先执行 「python -m pip install -U openai」，再在终端里设置好 「DEEPSEEK_API_KEY」。预期会看到“分析”和“答案”两部分；若提示缺少这个变量，先检查当前终端的设置。

## 4. 追问“第三个理由”，它怎么知道我指哪条？

现在已经拿到了十个理由，你继续问：“第三个理由能展开说说吗？”

如果程序只发送这一句话，模型就不知道“第三个”指什么。沿用写法 A，第二次调用前，可以把要发送的消息准备成这样：

```python
messages = [
    {"role": "user", "content": question},          # 上次的问题
    {"role": "assistant", "content": message.content},  # 上次的十个理由
    {"role": "user", "content": "第三个理由能展开说说吗？"},
]
```

这里的 「message.content」 是代码 A 收到的答案。把这份列表作为 「messages」 参数再次调用，模型就同时拿到了旧问题、旧答案和新问题。DeepSeek：多轮对话（https://api-docs.deepseek.com/guides/multi_round_chat/）

**模型这次回答能使用的材料，叫上下文。** 网页聊天时，软件会替你准备。它怎样显示旧回复、下次又发送哪些内容，是两件事：

![聊天软件显示模型的回复，并决定下次提问时重新发送哪些内容](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11895479/7cfb6127d7379748911066c9769e9d53.png)

上面那条线把文字留在屏幕上，下面那条线把旧内容放进新的请求。所以，能在屏幕上翻到旧分析，不代表模型下次一定会用它。

再看刚才的 「messages」：它带上了旧问题和最终答案，没有带“思考过程”。上面的普通 Chat 调用没有配工具，旧分析不用回传；传了也会被忽略。这不妨碍它根据旧答案展开第三个理由。DeepSeek：历史分析回传规则（https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/guides/thinking_mode/）

换成 DeepSeek 的 Responses，也需要重新提交相关对话。换一个接口，不会自动让它记住之前聊了什么。DeepSeek：Responses 支持范围（https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/guides/responses_api/）

> 如果以后给模型接上计算器，程序会用 「tools」 参数声明这项工具。DeepSeek 的 Chat 思考模式此时要求完整回传历史分析，并将它放进上下文；即使某轮没有实际调用工具，也要回传。上面的示例没有这个参数。工具场景的回传要求（https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/guides/thinking_mode/）

## 再看开头那次“夸我”

同一句“夸我”，程序可以通过 Chat 或 Responses 发给 DeepSeek。开启 Thinking 后，模型先生成分析，再给出十个理由；软件把两部分分别显示出来。你追问“第三个理由”时，程序再带上前面的问答，让聊天接着进行。

对照代码：**① 选择收发格式，② 开关 Thinking，③ 显示回复。继续追问时，再检查程序带上了哪些旧内容。**

下次想比较开关有没有帮助，可以继续用这句“夸我”各试一次：最后的理由是否更具体，有没有编造细节？分析写得长，并不保证夸得准。🐳

## 参考资料

接口行为核对日期：2026 年 10 月 23 日。截图来自真实界面，关系图为讲解示意；代码按官方文档编写并通过静态检查，未实际调用 API，也未进行模式效果对照实测。

- DeepSeek：思考模式、模式开关与历史推理回传（https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/guides/thinking_mode/）
- DeepSeek：多轮对话与历史拼接（https://api-docs.deepseek.com/guides/multi_round_chat/）
- DeepSeek：Responses API（https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/guides/responses_api/）
- DeepSeek：Responses 请求参数与返回格式（https://api-docs.deepseek.com/api/create-response/）
- OpenAI：Chat Completions 与 Responses（https://developers.openai.com/api/docs/guides/migrate-to-responses）

打开 Thinking 会怎样？调用 API 时的 Chat 和 Responses 又是什么？

DeepSeek 的“思考过程”到底是什么

Deepseek 打开 Thinking 会怎样？调用 API 时的 Chat 和 Responses 又是什么？

南昌大学

编程语言

DeepSeek思考模式解析：开启Thinking会先生成分析再作答，关闭则直接输出；API调用中Chat用messages参数、Responses用input参数，两者均可通过thinking参数开关思考模式；多轮对话需回传历史消息，工具场景需完整回传分析内容。

代码解释

DeepSeek

Python

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