引言

上个月，我在开发一个智能文档分析工具时，遇到了两个棘手的问题：

• 客户发来的合同动辄几十万字，DeepSeek 网页版虽然好用，但无法集成到我的自动化流程里；
• 项目涉及敏感商业数据，我担心通过 API 传输后，对话记录会不会被永久保存，甚至被第三方看到。

这两个问题促使我重新梳理了 DeepSeek 网页版与 API 调用的差异，也深入研究了大语言模型处理超长文本的可行方案，以及 AI 服务背后的数据留存规则。

如果你也在类似的技术选型或隐私合规路口徘徊，这篇文章应该能帮你省下不少踩坑的时间。

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一、网页版 vs. API：没有好坏，只有适不适合

很多人会问：“既然网页版免费，为什么还要用 API？”我的答案是：场景决定工具。

| 对比维度 | DeepSeek 网页版 | DeepSeek API | |--------|-----------------|--------------| | 使用方式 | 浏览器直接对话 | 通过代码发送 HTTP 请求 | | 适用场景 | 日常问答、临时测试、快速验证想法 | 应用集成、批量处理、自动化任务 | | 会话记忆 | 自动保持上下文 | 需手动维护 messages 数组 | | 文件上传 | 支持拖拽上传（txt/pdf/ppt等） | 需通过 multipart 表单上传 | | 费用 | 免费 | 按 tokens 计费（价格见官方） | | 典型限制 | 128K tokens（约30万汉字） | 同左，但需自行控制输入长度 |

我的经验：
如果你只是想快速翻译一段文字，或者让 AI 帮你 brainstorm 几个活动方案，网页版足够。但如果你需要：

• 每天处理上千份用户反馈；
• 把 AI 能力嵌入到自己的 SaaS 产品里；
• 或是对响应格式有定制要求（如 JSON 输出）

——那就必须拥抱 API。

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二、长文本处理：当 30 万字也装不下的时候

DeepSeek-V3 支持 128K tokens 的上下文，换算成汉字大约是 30万字（1 token ≈ 1.5 个中文字符）。这个容量足以装下《三体》三部曲中的任意一本，但遇到法律卷宗、科研论文合集、年度财报等超长文档时，依然会捉襟见肘。

方案 1：分块处理 —— 最通用的解法

把长文本切成若干块，分别调用 API，最后合并结果。这是成本最低、实现最快的方法。

def process_long_text(text, chunk_size=30000):
    chunks = [text[i:i+chunk_size] for i in range(0, len(text), chunk_size)]
    results = []
    for chunk in chunks:
        resp = deepseek_api.chat(messages=[{"role": "user", "content": chunk}])
        results.append(resp["choices"][0]["message"]["content"])
    return " ".join(results)