DeepClaude

在大语言模型（LLM）的应用中，如何高效地结合不同模型的优势，一直是开发者和用户关注的焦点。今天，我们来介绍一个高性能的 LLM 推理 API——DeepClaude，它通过整合 DeepSeek R1 和 Anthropic Claude 的能力，为用户提供了强大的推理和创作支持。

什么是 DeepClaude？

DeepClaude 是一款开源的高性能 LLM 推理 API，它将 DeepSeek R1 的思维链（CoT）推理能力与 Anthropic Claude 的创造力和代码生成能力相结合，提供了一个统一的接口。用户可以在单个 API 调用中，同时享受两种模型的优势，同时还能完全控制自己的 API 密钥和数据。

DeepClaude 的核心在于将 DeepSeek R1 的深度推理能力与 Claude 3.5 Sonnet 的创造力和对话能力相结合。这种组合在代码生成、严肃文本输出和策划等任务中表现优异，被认为是目前阶段最佳的模型组合方式。

DeepClaude 的功能亮点

1. 零延迟响应：借助高性能 Rust API，DeepClaude 能够在单个流中快速传输 R1 的 CoT 推理结果和 Claude 的响应，实现即时反馈。
2. 私密且安全：通过本地 API 密钥管理，DeepClaude 实现了端到端的安全性，确保用户数据的隐私。
3. 高度可配置：用户可以根据自身需求，自定义 API 和界面的各个方面。
4. 开源免费：DeepClaude 是一个完全开源的项目，用户可以自由贡献代码、修改和部署。
5. 双重 AI 动力：结合了 DeepSeek R1 的推理能力和 Claude 的创造力与代码生成能力。
6. 托管 BYOK API：用户可以使用自己的 API 密钥，通过托管基础设施实现完全控制。

为什么选择 R1 + Claude？

DeepSeek R1 的 CoT 推理能力非常强大，它能够进行深度推理，甚至达到“元认知”的水平——自我纠正、思考边缘情况，并以自然语言执行准蒙特卡罗树搜索。然而，R1 在代码生成、创造力和对话技巧方面稍显不足。而 Claude 3.5 Sonnet 正好在这些方面表现出色，两者结合堪称完美。
通过 DeepClaude，用户可以同时享受：

• R1 出色的推理和问题解决能力；
• Claude 卓越的代码生成和创造力；
• 在单个 API 调用中快速流式传输响应；
• 使用自己的 API 密钥，实现完全控制。

项目背景

最初，DeepClaude 由 Asterisk 团队发布，他们开源了项目代码，并上线了一个前端网站供用户体。然而，该项目并未完全遵循 OpenAI API 的兼容模式，这限制了其在开源大语言模型聊天客户端中的应用。

• GitHub：https://github.com/getAsterisk/deepclaude
• 网址：https://deepclaude.com

为了解决这一问题，开发者 Erlich 对该项目进行了 fork 和改造，完全用 Python 重写了一套支持 OpenAI 兼容模式的代码，同样命名为 DeepClaude，并将其开源：

• GitHub：https://github.com/ErlichLiu/DeepClaude

经过改造后，用户可以轻松将 DeepClaude 集成到各种开源大语言模型聊天客户端中，例如 LobeChat、NextChat、Cherry Studio 和 Chatbox 等。此外，还可以搭配向量嵌入模型，进一步提升知识库检索（RAG）功能。

如何使用

方案一：自己部署

你可以访问 Erlich 的 DeepClaude 开源项目，按照文档说明进行本地或云端部署。部署完成后，你可以在任何支持 OpenAI API 的聊天客户端中使用 DeepClaude。需要注意的是，自行部署需要承担 DeepSeek R1 和 Claude 3.5 Sonnet 的 API 成本。

方案二：使用开发者提供的 API

如果你不想自己部署，可以直接购买 Erlich 提供的 DeepClaude API。购买后，你将获得详细的使用教程，支持 DeepClaude API、gpt-4o、gpt-4o-mini、Claude 3.5 Sonnet 以及 text-embedding-3-small 模型。

• 地址：https://erlich.fun/deepclaude-pricing