站长注：深度实战解析DeepSeek R1-0528新增的Function Calling与JsonOutput功能，提供完整的应用案例和最佳实践指南
DeepSeek R1-0528带来了两个重要的新功能：Function Calling 和 JsonOutput。这两个功能的加入，让DeepSeek R1从单纯的推理模型升级为可以与外部系统深度集成的智能助手，开启了AI应用开发的新篇章。
接下来我们将通过实际案例来演示如何使用这些新功能。如果你想快速上手实践，可以先在 API易 注册一个免费账号（注册送 1.1 美金起），平台已经第一时间支持了DeepSeek R1-0528的新功能，让你能直接跟着教程操作。
Function Calling功能 背景介绍
Function Calling是现代AI模型的核心能力之一，它让AI不再局限于文本生成，而是可以主动调用外部工具和服务。DeepSeek R1-0528的Function Calling支持，意味着它可以：
- 调用外部API：获取实时数据、发送请求
- 执行计算任务：调用专业计算工具
- 操作系统功能：文件操作、系统调用等
- 集成第三方服务：数据库查询、邮件发送等
根据官方文档，新版R1 API在保持原有思考过程展示的基础上，新增了Function Calling和JsonOutput支持，接口调用方式保持不变。
Function Calling实战 核心应用
以下是 Function Calling 的核心应用场景：
| 应用类型 | 功能描述 | 典型场景 | 技术优势 |
|---|---|---|---|
| 实时数据查询 | 调用外部API获取最新信息 | 天气查询、股价查询、新闻获取 | 数据实时性 |
| 计算工具调用 | 执行复杂计算任务 | 数学计算、统计分析、图表生成 | 精确性保证 |
| 系统操作 | 文件操作、系统调用 | 文档管理、批量处理、自动化任务 | 效率提升 |
| 第三方集成 | 连接外部服务 | 邮件发送、数据库操作、支付处理 | 生态扩展 |
🔥 Function Calling 实战案例
案例1：智能天气助手
import json
from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="你的Key", base_url="https://vip.apiyi.com/v1")
# 定义天气查询工具
def get_weather_info(location, date=None):
"""获取指定地点的天气信息"""
# 这里模拟调用天气API
weather_data = {
"location": location,
"temperature": "22°C",
"condition": "晴天",
"humidity": "65%",
"wind": "微风"
}
return json.dumps(weather_data, ensure_ascii=False)
# Function Calling配置
tools = [
{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_weather_info",
"description": "获取指定地点的实时天气信息",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"location": {
"type": "string",
"description": "城市名称，如：北京、上海"
},
"date": {
"type": "string",
"description": "查询日期，格式：YYYY-MM-DD"
}
},
"required": ["location"]
}
}
}
]
# 调用DeepSeek R1-0528
def weather_assistant(user_question):
completion = client.chat.completions.create(
model="deepseek-r1",
messages=[
{"role": "system", "content": "你是一个智能天气助手，可以查询天气信息并提供建议。"},
{"role": "user", "content": user_question}
],
tools=tools,
tool_choice="auto",
max_tokens=32000
)
# 处理工具调用
if completion.choices[0].message.tool_calls:
for tool_call in completion.choices[0].message.tool_calls:
if tool_call.function.name == "get_weather_info":
# 解析参数并调用函数
args = json.loads(tool_call.function.arguments)
weather_result = get_weather_info(**args)
# 将结果返回给模型进行总结
follow_up = client.chat.completions.create(
model="deepseek-r1",
messages=[
{"role": "system", "content": "基于天气数据提供友好的回复和建议。"},
{"role": "user", "content": f"天气数据：{weather_result}，请总结并给出穿衣建议。"}
],
max_tokens=32000
)
return follow_up.choices[0].message.content
return completion.choices[0].message.content
# 测试使用
result = weather_assistant("今天北京的天气怎么样？我该穿什么衣服？")
print(result)
JsonOutput功能 应用场景
JsonOutput 功能让DeepSeek R1-0528可以输出结构化的JSON数据，便于程序处理：
| 应用场景 | 数据类型 | 使用价值 | 集成便利性 |
|---|---|---|---|
| 🎯 数据分析结果 | 统计数据、图表数据 | 标准化输出，易于可视化 | 直接对接前端图表 |
| 🚀 信息提取 | 实体识别、关键词提取 | 结构化存储和检索 | 数据库友好格式 |
| 💡 API响应格式 | 标准API返回数据 | 统一接口规范 | 系统集成无缝对接 |
JsonOutput实战 开发指南
在开始动手之前，建议通过API接口进行测试。API易 已经完整支持了DeepSeek R1-0528的新功能，你可以直接使用下面的代码进行测试。
💻 JsonOutput 实战案例
案例2：智能信息提取器
# 🚀 测试JsonOutput功能
curl https://vip.apiyi.com/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $替换你的API易后台的Key$" \
-d '{
"model": "deepseek-r1",
"stream": false,
"max_tokens": 32000,
"response_format": {"type": "json_object"},
"messages": [
{"role": "system", "content": "你是一个信息提取专家，需要从文本中提取关键信息并以JSON格式返回。返回的JSON应包含：公司名称、人员、金额、日期、地点等关键信息。"},
{"role": "user", "content": "张三在2024年5月28日与北京科技有限公司签署了价值100万元的合作协议，项目将在上海进行实施，预计持续6个月。"}
]
}'
Python完整示例：
from openai import OpenAI
import json
client = OpenAI(api_key="你的Key", base_url="https://vip.apiyi.com/v1")
def extract_business_info(text):
"""从商业文本中提取结构化信息"""
completion = client.chat.completions.create(
model="deepseek-r1",
messages=[
{
"role": "system",
"content": """你是一个专业的信息提取专家。请从输入文本中提取以下信息并以JSON格式返回：
{
"entities": {
"persons": ["人员姓名列表"],
"companies": ["公司名称列表"],
"locations": ["地点列表"],
"dates": ["日期列表"],
"amounts": ["金额列表"]
},
"summary": "一句话总结",
"key_events": ["关键事件列表"],
"confidence": "置信度评分(0-1)"
}"""
},
{"role": "user", "content": text}
],
response_format={"type": "json_object"},
max_tokens=32000
)
try:
result = json.loads(completion.choices[0].message.content)
return result
except json.JSONDecodeError:
return {"error": "JSON解析失败", "raw_content": completion.choices[0].message.content}
# 测试用例
test_text = """
苹果公司CEO蒂姆·库克于2024年6月15日在加州库比蒂诺总部宣布，
公司将投资50亿美元在德州奥斯汀建设新的研发中心。
该项目由首席技术官约翰·特努斯负责，预计2025年第二季度开工，
将为当地创造2000个就业岗位。
"""
result = extract_business_info(test_text)
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
期望输出示例：
{
"entities": {
"persons": ["蒂姆·库克", "约翰·特努斯"],
"companies": ["苹果公司"],
"locations": ["加州库比蒂诺", "德州奥斯汀"],
"dates": ["2024年6月15日", "2025年第二季度"],
"amounts": ["50亿美元", "2000个就业岗位"]
},
"summary": "苹果公司宣布在德州奥斯汀投资50亿美元建设研发中心",
"key_events": [
"CEO宣布投资计划",
"新研发中心建设",
"创造就业岗位"
],
"confidence": 0.95
}
### 🎯 新功能选择策略
这里简单介绍下我们使用的API平台。API易 是一个AI模型聚合平台，特点是 一个令牌，无限模型，可以用统一的接口调用 DeepSeek-R1、Claude 4、Gemini 2.5 Pro、GPT-4o 等各种模型。对于测试新功能特别有用，你可以轻松对比不同模型的Function Calling和JsonOutput能力。
平台优势：官方源头转发、不限速调用、按量计费、7×24技术支持。特别适合需要工具调用和结构化输出的应用开发场景。
🔥 针对 Function Calling应用 的推荐模型
| 模型名称 | 工具调用优势 | 适用场景 | 推荐指数 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek-R1 | 深度推理+工具调用，思考过程透明 | 复杂业务逻辑自动化 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| GPT-4o | 工具调用成熟稳定，生态丰富 | 标准API集成开发 | ⭐⭐⭐⭐ |
| Claude-Sonnet-4 | 代码生成能力强，调试友好 | 开发工具链构建 | ⭐⭐⭐⭐ |
🎯 应用建议：基于 Function Calling新功能 的特点，我们推荐优先使用 DeepSeek-R1 进行复杂逻辑的工具调用，它的深度推理能力可以更好地判断何时以及如何使用工具。
🎯 Function Calling应用 场景推荐表
| 使用场景 | 首选模型 | 备选模型 | 经济型选择 | 特点说明 |
|---|---|---|---|---|
| 🔥 智能业务助手 | DeepSeek-R1 | GPT-4o | Claude-Sonnet-4 | 深度推理选择最优工具 |
| 🖼️ 数据处理自动化 | DeepSeek-R1 | Claude-Sonnet-4 | GPT-4o-Mini | 复杂数据逻辑处理 |
| 🧠 系统集成开发 | GPT-4o | DeepSeek-R1 | Claude-Sonnet-4 | 标准接口对接 |
💰 价格参考：具体价格请参考 API易价格页面
✅ 新功能应用 最佳实践
| 实践要点 | 具体建议 | 注意事项 |
|---|---|---|
| 🎯 工具定义规范 | 详细描述工具功能和参数，提供示例 | 参数类型和必需性要明确标注 |
| ⚡ JSON Schema设计 | 合理设计输出结构，便于程序解析 | 避免过于复杂的嵌套结构 |
| 💡 错误处理机制 | 完善的异常处理和重试机制 | 工具调用失败时的降级方案 |
在开发Function Calling应用时，我发现选择支持完整功能的API平台很重要。API易 在这方面做得不错，不仅支持所有新功能，还提供了详细的调用日志，便于调试和优化。
❓ 新功能应用 常见问题
Q1: Function Calling与普通API调用有什么区别？
核心区别在于AI的主动决策能力：
传统API调用：
- 开发者预先编写调用逻辑
- 固定的调用条件和参数
- 缺乏灵活性和适应性
AI Function Calling：
- AI根据上下文自主决定是否调用工具
- 智能解析用户需求，自动填充参数
- 可以链式调用多个工具完成复杂任务
实际价值：就像从"按图纸施工"升级为"有经验的工程师根据现场情况灵活决策"。
Q2: JsonOutput相比普通文本输出有什么优势？
结构化数据带来的显著优势：
开发效率提升：
- 无需复杂的文本解析逻辑
- 直接映射到程序数据结构
- 减少解析错误和异常处理
数据质量保证：
- 强类型约束，避免格式错误
- 易于验证数据完整性
- 标准化输出便于测试
系统集成便利：
- 数据库友好格式
- API接口标准化
- 前后端对接无缝
成本优化：虽然可能消耗更多tokens进行格式化，但节省的开发和维护成本远超这个消耗。
Q3: 如何优化Function Calling的性能和成本？
性能优化策略：
工具设计优化：
- 工具功能单一且明确，避免过于复杂的多功能工具
- 参数设计简洁，减少AI理解成本
- 提供充分的描述和示例
调用策略优化：
- 合理设置max_tokens，避免过早截断
- 使用tool_choice参数控制调用行为
- 批量处理相似任务，减少重复调用
成本控制：
- 监控token使用情况，优化prompt设计
- 缓存常用工具调用结果
- 选择合适的模型和平台
调试和监控：
- 记录详细的调用日志
- 分析失败原因并持续优化
- 建立性能监控指标
🏆 为什么选择「API易」开发新功能应用
| 核心优势 | 具体说明 | 开发价值 |
|---|---|---|
| 🛡️ 完整功能支持 | • 第一时间支持Function Calling • 完整的JsonOutput功能 • 保持思维链展示能力 |
功能完整性保障 |
| 🎨 开发友好环境 | • 详细的调用日志和错误信息 • 完善的文档和示例 • 统一的接口标准 |
开发效率最大化 |
| ⚡ 稳定性保证 | • 7×24小时稳定服务 • 不限速调用适合开发测试 • 专业技术支持团队 |
生产环境可靠性 |
| 🔧 集成便利性 | • OpenAI兼容接口 • 多语言SDK支持 • 灵活的参数配置 |
快速集成部署 |
| 💰 成本透明 | • 按实际使用计费 • 详细的用量统计 • 开发阶段免费额度 |
成本可控可预期 |
💡 开发示例
以构建智能客服系统为例，你可以：
- 使用Function Calling调用订单查询、库存检查等API
- 利用JsonOutput返回标准化的客服响应数据
- 结合思维链功能，让用户了解AI的推理过程
- 通过API易的统一接口快速集成到现有系统
🎯 总结
DeepSeek R1-0528的Function Calling和JsonOutput功能，将AI从单纯的对话工具升级为可以与现实世界深度交互的 智能代理。这两个功能的加入，为AI应用开发开启了全新的可能性。
功能价值回顾：
- Function Calling：让AI具备了主动获取信息和执行操作的能力
- JsonOutput：提供了标准化的数据交换格式，便于系统集成
- 保持思维链：在新功能基础上仍可查看AI推理过程
- API兼容性：接口调用方式不变，降低迁移成本
希望这篇实战指南能帮助你更好地理解和应用这些新功能。如果想要快速实践，记得可以在 API易 注册即可获赠免费额度来测试，平台已经完整支持所有新功能。
有任何技术问题，欢迎添加站长微信 8765058 交流讨论，会分享《大模型使用指南》等资料包。
📝 本文作者：API易团队
🔔 关注更新：欢迎关注我们的更新，持续分享 AI 开发经验和最新动态。
