首先声明没有恰饭广告，源代码已经匿名处理，制作细节非常完善，方便大家复刻才会提供快捷的相关链接跳转！！！

DeepSeek 是一个先进的人工智能平台，旨在提供强大的对话和探索功能。它已经发布了性能更强的版本，并且已经开源，用户可以在网页端、APP 和 API 上注册使用。DeepSeek V3 是其最新的超级模型，用户可以免费与之对话，体验其强大的功能。

下面是不标准测评，参考而已

这一次还是采用Platformio编程就会轻松许多开发。这样就可以把大模型装进口袋啦藍藍藍

Deepseek API 兼容了 OpenAI 的接口规范，这意味着您可以直接使用 OpenAI 官方提供的 SDK 来调用混元大模型。您仅需要将 base_url 和 api_key 替换成混元的相关配置，不需要对应用做额外修改，即可无缝将您的应用切换到混元大模型。详见鉴权认证方式。

1. apikey
   进入 [API Key 管理]https://console.cloud.tencent.com/hunyuan/start)页面，在您有权限的项目下点击新建 API Key，即可生成长效 API Key。进入兼容OpenAI API KEY的创建页面，点击新建即可生成API KEY。
   点击创建api key
   
   
   
   
   
   
   
   
   

API Key 签名鉴权方式要求在 HTTP 请求 header 中按如下方式添加 header:

GPT plus 代充 只需 145

注意

在继续此项目之前，请确保检查以下先决条件。

我们将使用 Arduino IDE 对 ESP32/ESP8266 开发板进行编程，因此在继续本教程之前，请确保已在 Arduino IDE 中安装这些开发板。

1. Arduino IDE：下载并安装 Arduino IDE；
2. ESP32 开发板库：在 Arduino IDE 中添加 ESP32 支持；
   参考博客：【esp32c3配置arduino IDE教程】
   为安装过程留出一些时间，具体时间可能因您的互联网连接而异。
   
   
   
   
   

要学习本教程，您需要1个 ESP32 开发板或者ESP32C3，建议使用后者，笔者发现同样的代码后者可以轻松调用，ESP32不行（可能板子坏了）。

目前这是我使用的ESP32S3官方硬件（小小的身材有大大的力量）只需要35元加摄像头麦克风79元，后期我会整理相关专栏进行Arduino系统学习。有需要可以购买xiao开发板

1. SeeedXIAO ESP32S3 Sense硬件购买地址：https://s.click.taobao.com/lekazrt
   
   
   
   
2. ESP32-S3-CAM 核心开发板 N16R8 wifi蓝牙模块 OV2640摄像头硬件购买地址：https://s.click.taobao.com/1PTagos

esp32S3 Arduino代码如下

这段代码是一个基于Arduino平台（可能是ESP32或ESP8266）的示例，它通过WiFi连接到指定的无线网络，并利用HTTPClient库向智谱清言API发送POST请求以获取AI生成的回答。

以下是详细的解释：

1. 导入必要的库：

GPT plus 代充 只需 145

2. 第一处修改定义Wi-Fi网络凭证：

3. 第二处修改定义要调用的APIkey：

GPT plus 代充 只需 145

这段代码是一个用于ESP32微控制器的程序，旨在通过WiFi连接到DeepSeek API，并与之进行交互。以下是代码的主要功能概述：

1. WiFi连接：代码首先连接到指定的WiFi网络（和）。如果连接丢失，它会尝试重新连接。
2. 用户输入处理：通过串口监视器，用户可以输入问题或消息。这些输入被发送到DeepSeek API进行处理。
3. API请求：代码构建一个HTTP POST请求，包含用户输入的内容，并将其发送到DeepSeek API。请求使用JSON格式，并包含API密钥进行身份验证。
4. 分块响应处理：由于API响应可能是分块的，代码实现了分块解析状态机来处理这些响应。它读取每个块的大小和数据，直到所有数据接收完毕。
5. 响应解析：接收到的响应被解析为JSON格式，并提取出DeepSeek的回复内容。代码还提取并显示了使用的Token数量（输入、输出和总计）。
6. 错误处理：代码包含了对连接失败、JSON解析错误和API错误的处理，确保在出现问题时能够提供有用的调试信息。

总体而言，这段代码展示了如何在ESP32上实现与远程API的交互，处理分块响应，并解析JSON数据。这对于需要与云服务进行通信的物联网（IoT）应用非常有用。

为了实现上下文拼接功能，并让模型在每一轮对话中输出思维链内容，我们需要对代码进行以下改进：

1. 维护对话历史：
   • 使用一个数组或列表来存储用户和模型的对话内容。
   • 每次对话时，将用户的问题和模型的回复添加到对话历史中。
2. 拼接上下文：
   • 在每次请求时，将对话历史作为上下文传递给 DeepSeek API。
3. 提取思维链内容：
   • 根据 DeepSeek API 的响应，提取模型输出的思维链内容（通常是一个字段，如 或 ）。

以下是修改后的代码：

修改后的代码

代码说明

1. 对话历史管理：
   • 使用 数组存储对话内容。
   • 通过 函数将用户问题和模型回复添加到历史中。
   • 如果历史记录已满，移除最早的记录以保持最大轮次。
2. 上下文拼接：
   • 在每次请求时，将对话历史作为 数组传递给 DeepSeek API。
3. 思维链提取：
   • 假设 DeepSeek API 返回的思维链内容字段为 ，在流式接收时提取并打印。
4. 对话历史打印：
   • 使用 函数打印当前对话历史，方便调试和观察上下文。

示例输出

GPT plus 代充 只需 145

注意事项

1. API 字段名称：
   • 确保 字段与 DeepSeek API 返回的思维链字段名称一致。如果不一致，请根据 API 文档修改。
2. 历史记录长度：
   • 根据 ESP32 的内存限制，调整 的大小，避免内存不足。
3. 流式数据解析：
   • 确保解析逻辑能够正确处理流式数据的分块传输。

希望这段代码能满足您的需求！如果有其他问题，请随时告诉我。

打开串口监视器，注意右下角选择回车符，选择波特率，输入你想问的问题，他就可以回答你

个人感觉混元比其他国内大模型响应有点快啦，大约10s返回，太爽啦！

如果返回error ，大家对照列表查询错误代码，结合提示排查解决

🥳🥳🥳现在，我们在本教程中，您学习了如何使用ESP32接入语言大模型之Deepseek。🛹🛹🛹从而实现对外部世界进行感知，充分认识这个有机与无机的环境，后期会持续分享esp32跑freertos实用案列🥳🥳🥳科学地合理地进行创作和发挥效益，然后为人类社会发展贡献一点微薄之力。🤣🤣🤣

如果你有任何问题，可以通过q group()加入鹏鹏小分队，期待与你思维的碰撞😘😘😘