DeepSeek 聊天与推理快速上手，四个示例

DeepSeek 聊天与推理快速上手，四个示例

一块画布，四种从 n8n 接入 DeepSeek 的方式。Ollama 上的本地模型回答聊天。旁边是两个直接调用 DeepSeek 自己 API 的请求（开思考和关思考），以及一个带记忆的对话智能体。只有本地模型接在聊天上。另外三个供你拷用，或自己接上线。

包里有什么

• workflow.json：n8n 导出的工作流，十五个节点。其中七个是便签。里面没有任何凭据。
• README.md：这份设置说明，压缩包里的是英文版。

我们相对原来的副本改了什么

• 指向作者 n8n 里四个凭据的关联已删掉，请选你自己的。
• 两个 API 调用和智能体的模型原来请求的是 deepseek-chat 和 deepseek-reasoner，DeepSeek 已宣布在 2026 年 7 月 24 日停用它们。现在这三处都请求 deepseek-flash。开思考的调用发送 "thinking": {"type": "enabled"}，关思考的调用发送 "thinking": {"type": "disabled"}，这正是 DeepSeek 更新日志里那两个旧名字当时的行为。
• 在 DeepSeek JSON Body 里，系统消息原来放的是你的聊天文字，用户消息写的是 “Hello!”。现在放回了正确的位置：系统消息是 “You are a helpful assistant.”，用户消息是你的聊天文字。
• 两个 HTTP 请求体原来把你的聊天文字直接放在引号之间，所以文字里有引号或换行就会弄坏 JSON。现在对它用了 JSON.stringify。
• 便签重新写过，说明哪个示例接在聊天上，那张讲 API 的长便签现在列出的是当前的模型名。
• 连线和原来的副本一样：只有 Ollama 那条链接在聊天触发器上。

开始之前

• 一个 n8n 实例，n8n Cloud 或自己的服务器都行。
• 本地示例：一台 n8n 能访问的 Ollama 服务器，并已拉取模型：ollama pull deepseek-r1:14b。下载 9.0 GB，Ollama DeepSeek 要求的上下文是 16,384 个 token。
• 另外三个：一个来自 https://platform.deepseek.com/api_keys 的 DeepSeek API 密钥。

设置

1. 在 n8n 里新建一个工作流，打开它的菜单，选 Import from File，选中 workflow.json。
2. 本地示例：添加一个 Ollama 凭据（Base URL 是 http://localhost:11434，除非你改过 OLLAMA_HOST），在 Ollama DeepSeek 里选中它。保存，打开画布里的聊天，写一条消息。
3. 两个 HTTP 示例：添加一个 Header Auth 凭据。名称是 Authorization，值是 Bearer 加上你的密钥。在 DeepSeek Raw Body 和 DeepSeek JSON Body 里选中它。
4. 智能体：添加一个 OpenAI 凭据，Base URL 填 https://api.deepseek.com，密钥填你的 DeepSeek 密钥。在 DeepSeek 里选中它。
5. 想试这三个中的一个，就从 When chat message received 拉一条线到它的第一个节点。先删掉通向 Ollama 链的那条线，这样只有一个示例回答。

一次请求的过程

1. When chat message received 把你的消息作为 chatInput 交给 Basic LLM Chain2。
2. 链把它发给 Ollama DeepSeek，后者用 0.6 的温度运行 deepseek-r1:14b。系统消息是 “You are a helpful assistant.”
3. 回复回到聊天里。

另外三个没接线的示例，接上之后也是这样运行。DeepSeek Raw Body 和 DeepSeek JSON Body 向 https://api.deepseek.com/chat/completions 发 POST。智能体在 Window Buffer Memory 里保留最近五轮对话。

想换个结果，改这里

• 本地模型：Ollama DeepSeek，可以换成你拉取过的任何模型。它的选项里有上下文大小和温度。
• API 模型：每个 HTTP 请求体里的 model 一行，或 DeepSeek 里的模型。deepseek-v4-pro 是 DeepSeek 的另一个当前模型。
• 思考：HTTP 请求体里的 "type": "enabled" 或 "disabled"。DeepSeek 默认开启思考，处于思考模式的模型会忽略 temperature。
• 助手的指令：Basic LLM Chain2、AI Agent 或 DeepSeek JSON Body 里的系统消息。

值得知道的事

• 模型名：DeepSeek 的更新日志（2026 年 11 月 12 日读取）把 deepseek-flash 和 deepseek-v4-pro 列为当前模型，并把 deepseek-chat 和 deepseek-reasoner 列为 2026 年 7 月 24 日停用，所以仍请求它们的副本可能已经失效。
• 智能体用的是 n8n 旧版 Agent 节点（1.7 版）里的对话智能体类型。它没有工具。
• deepseek-r1 是推理模型，所以回复可能以它的思维链开头。
• 开启思考时，推理过程在名为 reasoning_content 的字段里，和 content 并列返回。答案要从 choices[0].message.content 里读。
• 费用：DeepSeek 按每次 API 调用计费，本地模型花的是你自己的硬件。
• API 示例里你的消息会发给 DeepSeek，本地示例里只留在你的 Ollama 服务器上。
• 聊天触发器的公开页面默认关闭，直到你在触发器里打开。除非你想让陌生人用你的密钥，否则保持关闭。