集成DeepSeek与LibreChat指南 | AI生成和翻译
在 LibreChat 中快速启用 DeepSeek 的方法如下。我将介绍两种方案——使用 官方 DeepSeek API（推荐），或通过 OpenRouter 接入。
方案 A — 使用 DeepSeek 官方 API（推荐）
-
获取 DeepSeek API 密钥 在您的 DeepSeek 账户中创建密钥，并记录基础 URL：
https://api.deepseek.com（或兼容 OpenAI 的https://api.deepseek.com/v1）。（DeepSeek API 文档、deepseek.apidog.io） -
在
librechat.yaml中添加 DeepSeek 端点 将以下配置置于endpoints:→custom:下：
- name: deepseek
apiKey: ${DEEPSEEK_API_KEY}
baseURL: https://api.deepseek.com/v1
models:
default: deepseek-chat
fetch: true
list:
- deepseek-chat # V3（通用）
- deepseek-coder # 代码专用
- deepseek-reasoner # R1 推理
titleConvo: true
dropParams: null
LibreChat 提供了 DeepSeek 配置指南，确认了模型名称（deepseek-chat、deepseek-coder、deepseek-reasoner）并注明 R1 会流式传输其“思考过程”。（LibreChat）
- 通过
.env文件配置 API 密钥 在 LibreChat 的.env文件中添加：
DEEPSEEK_API_KEY=sk-...
LibreChat 支持通过 librechat.yaml + .env 配置自定义的 OpenAI 兼容提供商。（LibreChat）
- 重启服务栈 在 LibreChat 目录下执行：
docker compose down
docker compose up -d --build
（此举是为了让 API 容器重新加载 librechat.yaml 和 .env。）如果自定义端点未显示，请检查 api 容器日志以排查配置错误。（GitHub）
方案 B — 通过 OpenRouter 使用 DeepSeek
若您已使用 OpenRouter，只需在 OpenRouter 端点配置块中注册 DeepSeek 模型即可。
librechat.yaml：
- name: openrouter
apiKey: ${OPENROUTER_KEY}
baseURL: https://openrouter.ai/api/v1
models:
default: deepseek/deepseek-chat
list:
- deepseek/deepseek-chat
- deepseek/deepseek-coder
- deepseek/deepseek-reasoner
LibreChat 文档中有两点重要提示：
• 请勿设置名为 OPENROUTER_API_KEY 的环境变量（应使用其他名称如 OPENROUTER_KEY），否则会意外覆盖 OpenAI 端点。
• OpenRouter 在 LibreChat 的自定义端点列表中为一等公民。（LibreChat）
OpenRouter 通过兼容 OpenAI 的接口暴露 DeepSeek 模型。（OpenRouter）
提示与注意事项
- R1 /
deepseek-reasoner：该模型可流式传输其思维链（“思考过程”）。部分 OpenAI 参数可能不适用。若输出异常，请先使用deepseek-chat测试。（LibreChat） - 模型获取：设置
fetch: true可在支持时让 LibreChat 拉取最新模型列表；否则将使用您指定的list:列表。（LibreChat） - 配置位置：
librechat.yaml为自定义端点配置文件；.env用于存储密钥和代理设置。（LibreChat）
如需帮助，可粘贴您当前的 librechat.yaml 内容，我将为您整洁地集成 DeepSeek 配置（绝不使用表格）。