DeepSeek 的思考模式会在最终回答前产生 reasoning_content；非思考模式直接返回最终回答。对于官方 API，开关是 thinking.type，而不是把模型名改成旧版 R1。两种模式都应以 message.content 作为给最终用户核对的答案，不能把思考内容误当成最终结论。
官方 API 如何开关
DeepSeek 官方思考模式指南给出的 OpenAI 兼容格式是 thinking: {type: enabled 或 disabled}；使用 OpenAI Python SDK 时需放进 extra_body。当前默认开启思考，默认 effort 为 high；想明确关闭时应显式传 disabled。接口参考也列出 reasoning_effort 的 none、low、high、max 可选值。
以下是演示代码：同一个提示分别请求两种模式，打印最终回答和是否收到 reasoning_content。先在本机设置 DEEPSEEK_API_KEY；两次请求都会计算 API 用量。
import os
from openai import OpenAI
key = os.environ.get("DEEPSEEK_API_KEY")
if not key:
raise RuntimeError("请先设置 DEEPSEEK_API_KEY")
client = OpenAI(api_key=key, base_url="https://api.deepseek.com")
question = [{"role": "user", "content": "9.11 和 9.8 哪个数更大？只写结论和一句理由。"}]
for mode in ("disabled", "enabled"):
kwargs = {"reasoning_effort": "high"} if mode == "enabled" else {}
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-flash",
messages=question,
extra_body={"thinking": {"type": mode}},
**kwargs,
)
answer = response.choices[0].message
print(mode, "最终回答：", answer.content)
print("有思考字段：", bool(getattr(answer, "reasoning_content", None)))如何读结果与选择模式
先核对两次都有非空的最终回答，再比较思考字段是否出现。思考模式返回的 reasoning_content 与 content 是不同字段；没有读到思考字段时，不要推断模型一定未思考，先核对请求参数与实际返回对象。这个简单问题无法证明某模式整体更准确，重要任务应使用你自己的题集比较正确性、耗时和费用。
需要直接回答简单问题时，可先用非思考模式建立基线；遇到需要逐步推理的任务，再用思考模式与同一验收标准比较。选择依据是实际任务结果，不是“开启思考必定更好”的口号。
参数与多轮请求的边界
官方指南明确：思考模式下 temperature、presence_penalty、frequency_penalty 即使传入也不生效；top_p 在思考模式仅 0.95–1.0 生效，低于 0.95 会按 0.95 处理，非思考模式则固定为 1.0。若不传 tools，前一轮 reasoning_content 不必回传；携带 tools 时则必须按官方工具调用流程回传，否则可能收到 400。
本文解释官方 API 的模式参数，没有验证网页版按钮位置，也未在你的账户发起实际请求。模型版本和参数规则会调整，运行前以引用的官方文档为准。
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