近期 DeepSeek 发布了新版本的大模型 v3.1，这是一次久违的版本更新。作为一款具备出色编程能力且价格极具竞争力的 AI 模型，DeepSeek v3.1 为开发者提供了新的编程助手选择。本文将详细介绍如何将 DeepSeek v3.1 集成到 Claude Code 中，实现高效的 AI 辅助编程。

DeepSeek v3.1 模型简介

核心参数

DeepSeek v3.1 具备以下关键特性：

  • 模型参数

    ：671B 参数规模

  • 上下文窗口

    ：128K tokens

  • 两种模式

    ：

  • Chat 模式

    ：非思考模式，适合日常对话和编程任务

  • Reasoner 模式

    ：思考模式，具备深度推理能力

模型优势

与绝大多数主流模型相比，DeepSeek v3.1 在以下方面表现突出：

  1. 编程能力强

    ：在代码生成、调试、优化等方面表现优秀

  2. 工具调用支持

    ：完美支持 function call 和工具调用

  3. 价格优势明显

    ：相比其他同等能力模型，成本更低

  4. 多智能体支持

    ：能够有效驱动复杂的 Agent 任务执行

Claude Code 集成配置

Claude Code 是近期在 AI 编程领域备受好评的命令行工具，能够基于大模型帮助开发者快速完成编码工作。将 DeepSeek v3.1 集成到 Claude Code 中非常简单，只需要配置几个环境变量。

前置准备

  1. 安装 Claude Code
   npm install -g @anthropic-ai/claude-code
  1. 获取 DeepSeek API Key
  • 访问 DeepSeek 官网
  • 注册账号并创建 API Key
  • 妥善保存 API Key

环境变量配置

配置 DeepSeek v3.1 的关键在于设置正确的环境变量。你可以直接复制以下命令到命令行执行：

# 设置 DeepSeek API Key（请替换为你的实际 API Key） export DEEPSEEK_API_KEY="your-deepseek-api-key-here" # 配置 Claude Code 环境变量 export ANTHROPIC_API_KEY=$DEEPSEEK_API_KEY export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.deepseek.com/v1"

验证配置

配置完成后，可以通过以下方式验证设置是否正确：

# 启动 Claude Code claude # 检查配置信息 # 系统会显示 API Key 和 Base URL 信息 # Base URL 应该指向 DeepSeek 的 API 端点

如果配置正确，你会看到：

  • API Key 已设置
  • Base URL 指向 https://api.deepseek.com/v1

持久化配置

如果你计划长期使用这个配置，建议将环境变量添加到你的 shell 配置文件中：

对于 Bash 用户：

echo 'export DEEPSEEK_API_KEY="your-deepseek-api-key-here"' >> ~/.bashrc echo 'export ANTHROPIC_API_KEY=$DEEPSEEK_API_KEY' >> ~/.bashrc echo 'export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.deepseek.com/v1"' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc

对于 Zsh 用户：

echo 'export DEEPSEEK_API_KEY="your-deepseek-api-key-here"' >> ~/.zshrc echo 'export ANTHROPIC_API_KEY=$DEEPSEEK_API_KEY' >> ~/.zshrc echo 'export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.deepseek.com/v1"' >> ~/.zshrc source ~/.zshrc

实际应用示例

示例场景：Bug 修复

以下是一个实际的使用案例，演示 DeepSeek v3.1 如何通过 Claude Code 帮助解决编程问题。

问题描述： 在一个 React 应用中，设置页面的默认模型配置没有正确同步到 Agent 页面的模型选择器。具体表现为：

  • 在设置中将默认模型设置为 “DeepSeek Chat”
  • 但在 Agent 页面，模型选择器仍显示 “OpenAI”
  • 聊天页面的默认模型配置工作正常

解决过程：

  1. 问题诊断
   claude

输入问题描述：

   在这个 Agent 聊天页面上，默认模型没有识别，模型选择器也没有帮助我自动将其选中。但是在聊天页面，这个默认模型的配置是工作的，模型选择器也能够正确地识别并列出来。我希望你帮助我修复这个问题。

  1. AI 分析和解决

    DeepSeek v3.1 通过 Claude Code 会：

  • 制定详细的问题分析计划
  • 逐步检查相关代码文件
  • 识别问题根源
  • 提供修复方案
  • 实施代码修改

  1. 验证修复效果

    修复完成后，刷新页面验证：

  • Agent 页面的模型选择器正确显示 “DeepSeek Chat”
  • 默认模型配置正常工作

性能表现

在这个实际案例中，DeepSeek v3.1 表现出色：

  • 理解能力

    ：准确理解问题描述和代码结构

  • 分析能力

    ：系统性地分析问题并制定解决方案

  • 代码修改

    ：精准定位问题代码并提供有效修复

  • 工作流程

    ：与标准 Claude Code 使用体验相似

虽然这是一个相对简单的任务，但从理解代码仓库结构、进行常规开发工作的角度来看，DeepSeek v3.1 完全胜任日常编程工作的需求。

使用建议和注意事项

适用场景

DeepSeek v3.1 特别适合以下编程场景：

  1. 日常 Bug 修复

    ：快速定位和解决代码问题

  2. 功能开发

    ：基于需求生成代码框架

  3. 代码重构

    ：优化现有代码结构

  4. API 集成

    ：帮助集成第三方服务

  5. 文档生成

    ：自动生成代码注释和文档

性能优化建议

  1. 选择合适的模式

    ：

  • 简单任务使用 Chat 模式
  • 复杂推理使用 Reasoner 模式

  1. 优化提示词

    ：

  • 提供清晰的问题描述
  • 包含必要的上下文信息
  • 指定期望的输出格式

  1. 分步骤处理

    ：

  • 将复杂任务分解为小步骤
  • 逐步验证每个步骤的结果

限制和注意事项

  1. 上下文窗口限制

    ：128K tokens 在处理大型项目时可能受限

  2. 复杂项目支持

    ：对于超大型代码库，可能需要分模块处理

  3. 实时性要求

    ：对于需要实时响应的场景，需要考虑 API 调用延迟

成本优势分析

DeepSeek v3.1 的一个重要优势是其出色的性价比。具体价格请参考以下图表：

相比其他主流模型，在保证代码质量的前提下，能够显著降低 AI 编程的使用成本。

总结

DeepSeek v3.1 作为一款新兴的 AI 编程助手，通过简单的环境变量配置就能无缝集成到 Claude Code 中。其出色的编程能力、良好的工具调用支持，以及极具竞争力的价格，使其成为开发者进行 AI 辅助编程的优秀选择。

无论是日常的 Bug 修复、功能开发，还是代码重构，DeepSeek v3.1 都能提供有效的帮助。特别是对于预算有限但对代码质量有要求的开发者和团队，DeepSeek v3.1 + Claude Code 的组合提供了一个高性价比的解决方案。

随着 AI 编程工具的不断发展，选择合适的模型和工具组合变得越来越重要。DeepSeek v3.1 的出现为这个领域增加了一个有力的竞争者，值得开发者们尝试和体验。

大模型算是目前当之无愧最火的一个方向了，算是新时代的风口！有小伙伴觉得，作为新领域、新方向人才需求必然相当大，与之相应的人才缺乏、人才竞争自然也会更少，那转行去做大模型是不是一个更好的选择呢？是不是更好就业呢？是不是就暂时能抵抗35岁中年危机呢？

答案当然是这样，大模型必然是新风口！

那如何学习大模型 ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人，只能说是：

最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

但现在很多想入行大模型的人苦于现在网上的大模型老课程老教材，学也不是不学也不是，基于此我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近100余次后，终于把整个AI大模型的学习路线完善出来！

在这里插入图片描述

在这个版本当中：

您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型路线+学习教程已经给大家整理并打包分享出来, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

👉CSDN大礼包🎁：全网最全《LLM大模型学习资源包》免费分享（安全咨料，放心领取）👈

​

一、大模型经典书籍（免费分享）

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

在这里插入图片描述

二、640套大模型报告（免费分享）

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)
在这里插入图片描述

三、大模型系列视频教程（免费分享）

在这里插入图片描述

四、2025最新大模型学习路线（免费分享）

我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

img

L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代

L1阶段：了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析，学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。

img

L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

img

L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。

img

L4阶段：精进篇丨模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

img

L5阶段：专题集丨特训篇 【录播课】

img

全套的AI大模型学习资源已经整理打包，有需要的小伙伴可以微信扫描下方二维码，免费领取

👉CSDN大礼包🎁：全网最全《LLM大模型学习资源包》免费分享（安全资料，放心领取）👈

​

# 人工智能 # 开源
Logo
AI Agent技术社区

Agent 垂直技术社区，欢迎活跃、内容共建。

更多推荐

cover

AI Agent 从入门到封神：24 讲打造你的超级智能体~系列文章22：Agent安全攻防：Prompt注入、工具滥用、数据泄露，三大风险与防御策略

avatar AI Agent技术社区
cover

AI Agent 从入门到封神：24 讲打造你的超级智能体~系列文章21：Agent可观测性：如何监控、调试、追踪你的智能体？

avatar AI Agent技术社区

AI Agent 的演进之路：从对话到自主代理操作系统

摘要 AI Agent 技术正在经历从"被动响应"到"主动工作"的范式转移。本文系统梳理了其演进路径：1) 初始的二元对话阶段，AI仅能进行孤立响应；2) 引入上下文记忆后的连续对话；3) 工具调用阶段形成人-AI-机器的三方协作格局。关键技术突破包括思维链(CoT)和推理-行动循环(ReAct)，使AI具备复杂任务处理能力。当前正向领域特定语言(DSL)演进，通过统一元模型支持更复杂的Agent

avatar AI Agent技术社区