此方案通過調(diào)用DeepSeek提供的API，利用其服務(wù)器進(jìn)行推理任務(wù)。用戶可以選擇開發(fā)自有應(yīng)用，或使用DeepSeek官方推薦的客戶端進(jìn)行集成。費(fèi)用方面，DeepSeek API采用按Token計(jì)費(fèi)的方式，價格根據(jù)模型類型和緩存命中情況而定。 該方案的優(yōu)點(diǎn)包括低部署成本、維護(hù)壓力小、高效迭代、價格相對低廉，以及可選緩存優(yōu)化。然而，它也存在一些缺點(diǎn)，如受API限制、延遲不可控、數(shù)據(jù)安全性問題，以及依賴服務(wù)穩(wěn)定性。

除了直接調(diào)用DeepSeek的API外，用戶還可以通過第三方平臺使用DeepSeek的能力。這些平臺通常提供了更方便的集成方式和使用體驗(yàn)。但需要注意的是，某些平臺可能存在無法關(guān)閉聯(lián)網(wǎng)搜索的問題，或者需要充值才能繼續(xù)使用。

根據(jù)企業(yè)自身需求，結(jié)合企業(yè)已有設(shè)備資源，在企業(yè)本地內(nèi)網(wǎng)部署DeepSeek模型，無需聯(lián)網(wǎng)。這對于對數(shù)據(jù)隱私要求極高的地方來說非常合適。然而，由于DeepSeek模型非常大，尤其是滿血版，因此本地部署需要高性能的硬件支持。為了解決這個問題，DeepSeek開源了簡化版模型，供普通用戶使用。本地部署的過程包括下載Ollama客戶端、安裝Ollama、選擇模型版本、本地運(yùn)行DeepSeek模型等步驟。

對于企業(yè)用戶來說，可以在自己的設(shè)備上部署完整的DeepSeek模型。這需要非常強(qiáng)大的硬件支持，包括高性能的服務(wù)器和GPU。服務(wù)器部署方案適合對性能要求高、預(yù)算充足的企業(yè)用戶，部署流程與在個人電腦上部署類似，但需要使用更強(qiáng)大的硬件。