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 CallingJsonOutput。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。


deepseek-r1-0528-function-calling-json-output-practical-guide 图示


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)


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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


deepseek-r1-0528-function-calling-json-output-practical-guide 图示


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:

  1. 使用Function Calling调用订单查询、库存检查等API
  2. 利用JsonOutput返回标准化的客服响应数据
  3. 结合思维链功能,让用户了解AI的推理过程
  4. 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
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