Comment créer des chatbots avec l’API DeepSeek AI

DeepSeek AI est une plateforme ouverte permettant aux développeurs de créer des chatbots IA performants en s’appuyant sur des modèles de langage open-source rivalisant avec ChatGPT.

Lancée par une startup chinoise, DeepSeek a fait sensation en proposant des modèles de très grande taille équivalents aux meilleurs de l’industrie, mais à moindre coût.

Son modèle phare DeepSeek-V3 offre un niveau de performance comparable à GPT‑4 d’OpenAI grâce à une architecture innovante Mixture-of-Experts (MoE) qui n’active que les « experts » internes pertinents pour chaque requête.

Cette conception le rend à la fois puissant et efficace, au point d’avoir nécessité un budget d’entraînement bien inférieur à celui de GPT‑4 (environ 5,6 M $ contre 50–100 M $ estimés pour GPT‑4).

DeepSeek propose également DeepSeek-R1, un modèle axé sur le raisonnement avancé, et DeepSeek Coder, dédié à la génération de code.

Dans cet article, nous allons voir comment obtenir une clé API DeepSeek, utiliser ses endpoints pour construire un chatbot minimal, et appliquer les bonnes pratiques (contexte, prompts, coûts, sécurité) pour en tirer le meilleur parti.

Présentation des modèles DeepSeek : V3, R1 et Coder

DeepSeek-V3 (modèle « Chat » généraliste)

DeepSeek-V3 est le modèle par défaut, polyvalent et entraîné pour fournir des réponses utiles dans la plupart des domaines.

Fort de son architecture MoE (~671 milliards de paramètres totaux, dont ~37 milliards activés par token), il peut générer des réponses cohérentes et variées, et excelle en conversation naturelle, rédaction, chatbots généralistes, etc.

Il a été affiné via de l’instruction tuning et du RLHF pour le rendre aidant et aligné avec les attentes humaines. DeepSeek-V3 se compare favorablement aux meilleurs modèles propriétaires (il « rivalise » même avec GPT‑4 sur certaines tâches) tout en étant disponible en open-source.

Il gère en outre un contexte de conversation très large (jusqu’à 64 k tokens, voire 128 k tokens dans les dernières versions expérimentales), dépassant largement la fenêtre contextuelle de GPT‑3.5 ou GPT‑4. Cela signifie que DeepSeek peut tenir compte de très longues conversations ou documents en entrée.

Son mode de fonctionnement reste celui d’un modèle prédicteur de texte (next-word prediction), ce qui implique qu’il est moins apte à raisonner étape par étape sur des questions inédites purement logiques ; pour cela, le modèle R1 est recommandé.

DeepSeek-R1 (modèle « Reasoner » pour le raisonnement)

DeepSeek-R1 est un modèle dérivé de V3, spécialement conçu pour les tâches nécessitant une raisonnement complexe et une résolution de problèmes approfondie.

Il brille sur les défis logiques, les problèmes de mathématiques ou les questions de programmation exigeant plus qu’une simple récitation de contenu vu durant l’entraînement.

Pour atteindre ce niveau, R1 s’appuie sur un entraînement par reinforcement learning sophistiqué : il génère et évalue ses propres chaînes de raisonnement (chain-of-thought) lors de la résolution d’un problème, apprenant ainsi à améliorer ses réflexions pas à pas.

Concrètement, lorsque vous interrogez R1, le modèle commence par “penser” en interne (générer un raisonnement qu’il ne vous montre pas immédiatement) puis fournit sa réponse finale une fois sa réflexion terminée.

Cette approche produit souvent des réponses très détaillées et structurées, au prix d’une latence plus élevée : R1 est plus lent que V3 (il peut mettre plusieurs secondes ou minutes sur des cas complexes) et son utilisation consomme généralement plus de tokens.

En pratique, utilisez R1 pour les questions difficiles (analyse poussée, code inédit, logique complexe) et préférez V3 pour les échanges courants, la génération de texte ou les réponses rapides.

Notez que dans l’API, DeepSeek-V3 correspond au modèle deepseek-chat et DeepSeek-R1 correspond à deepseek-reasoner.

DeepSeek Coder (modèles de code)

DeepSeek Coder est la famille de modèles IA de DeepSeek spécialisée dans la génération et la compréhension de code source.

Ces modèles ont été entraînés from scratch sur un immense corpus de 2 000 milliards de tokens de code (environ 87 % de code multilingue et 13 % de langage naturel en anglais et chinois).

Plusieurs tailles sont disponibles (1,3 Md, 6,7 Md jusqu’à 33 Md de paramètres), toutes en open-source et utilisables librement y compris commercialement.

DeepSeek Coder utilise un context window étendu de 16 k tokens, ce qui lui permet de gérer du code sur plusieurs fichiers et du complétion de code à l’échelle d’un projet (il intègre notamment des mécanismes de remplissage de code manquant – Fill-in-the-Middle).

En termes de performances, le modèle de 33 Md de DeepSeek Coder dépasse les meilleurs modèles de code open-source existants : il surpasse CodeLlama-34B de 7–10 % sur des benchmarks comme HumanEval et MBPP, et la version instruct fine-tunée de 33 Md obtient même de meilleurs résultats que GPT‑3.5-turbo sur HumanEval, tout en s’en approchant sur MBPP.

Ces modèles font donc de DeepSeek une alternative crédible face aux solutions propriétaires pour les applications de complétion de code et d’assistance aux développeurs. Note: L’API DeepSeek actuelle expose principalement les modèles de conversation (Chat et Reasoner).

Les modèles Coder sont disponibles en téléchargement (poids HuggingFace) et via une interface web dédiée, et pourraient s’intégrer à l’API à l’avenir. Pour des besoins de code via l’API, DeepSeek-V3 (qui excelle aussi en génération de code) peut déjà fournir de bons résultats.

Inscription et obtention d’une clé API DeepSeek

Avant de pouvoir appeler l’API, il vous faut créer un compte développeur sur la plateforme DeepSeek et obtenir votre clé API personnelle. Voici les étapes à suivre :

Créer un compte DeepSeek : Rendez-vous sur le site officiel de DeepSeek (par ex. chat.deepseek.com) et cliquez sur Sign up. Vous pouvez vous inscrire avec votre adresse email ou via un compte Google/Apple. Choisissez un mot de passe et acceptez les conditions d’utilisation pour finaliser l’inscription.
Vérifier votre email : Un email de confirmation vous est envoyé. Cliquez sur le lien ou saisissez le code de vérification pour activer votre compte. Si l’email tarde à arriver, vérifiez vos spams et autorisez le domaine deepseek.com. Une fois l’adresse vérifiée, connectez-vous et complétez votre profil (nom, organisation, etc.) pour finaliser l’activation de l’accès API.
Accéder au dashboard API : Après connexion, cliquez sur l’option API Platform (généralement accessible depuis le menu ou en haut à droite du site) pour ouvrir le tableau de bord développeur. Dans la barre latérale du dashboard, trouvez la section API Keys et cliquez dessus. C’est ici que vous gérerez vos clés.
Générer une clé API : Sur la page API Keys, cliquez sur Create new API key. Donnez un nom explicite à votre clé (par ex. “ChatbotTest” – cela aide si vous en avez plusieurs), puis validez. Une nouvelle clé secrète est alors générée et affichée une seule fois à l’écran. Copiez cette clé immédiatement et stockez-la en lieu sûr (gestionnaire de mots de passe, fichier sécurisé…).

Remarques importantes : La clé API n’est plus visible après la fenêtre de création, pour des raisons de sécurité. Ne la partagez jamais publiquement ni ne l’intégrez dans du code côté client (visible).

En cas d’exposition accidentelle, révoquez la clé depuis le dashboard (vos anciennes requêtes utilisant cette clé ne fonctionneront plus) ; DeepSeek peut également désactiver automatiquement toute clé suspectée d’avoir fuité.

Chaque nouveau compte dispose d’un crédit gratuit initial (granted balance) pour tester l’API sans frais. Tant que vous restez dans ces limites, l’utilisation est gratuite.

Ensuite, il est possible de recharger votre solde (topped-up balance) pour continuer à utiliser l’API – toutefois, en raison de la forte popularité de la plateforme, DeepSeek a temporairement suspendu les nouvelles recharges payantes afin de préserver la qualité du service pour les utilisateurs existants.

En pratique, cela signifie qu’actuellement de nombreux utilisateurs profitent d’un accès gratuit à DeepSeek (jusqu’à épuisement du solde offert). Vérifiez les mises à jour sur la page de statut ou de tarification de DeepSeek pour connaître l’état des recharges et les éventuels changements de politique.

Endpoints de l’API DeepSeek et paramètres de base

L’API DeepSeek est largement compatible avec l’API OpenAI (mêmes schémas d’URL et format JSON). Le point d’entrée principal est l’API de conversation (chat completions), qui permet d’obtenir des réponses du chatbot en fonction d’un historique de messages. Les caractéristiques de base de l’API sont :

URL de base : https://api.deepseek.com – vous pouvez également préfixer en https://api.deepseek.com/v1 pour coller au format OpenAI, même si le /v1 n’est pas lié à la version du modèle.
Authentification : via clé API secrète. Chaque requête HTTP doit comporter l’en-tête Authorization: Bearer VOTRE_CLÉ_API (ainsi que Content-Type: application/json pour le corps JSON).
Endpoint de conversation : POST /chat/completions – C’est l’équivalent de l’endpoint ChatGPT completions. On y envoie un objet JSON décrivant la conversation et les paramètres, et l’API renvoie la réponse du modèle. Par exemple, une requête cURL minimale pourrait être : curl https://api.deepseek.com/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $DEEPSEEK_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "deepseek-chat", "messages": [ {"role": "system", "content": "Vous êtes un assistant utile."}, {"role": "user", "content": "Bonjour, comment vas-tu ?"} ] }' Dans cet exemple, on demande au modèle deepseek-chat (DeepSeek V3 en mode chat) de répondre à un utilisateur qui a dit « Bonjour, comment vas-tu ? ». Le rôle system sert à définir le contexte ou les instructions globales (ici nous configurons l’assistant pour qu’il soit « utile »). Le format des messages est identique à celui de l’API OpenAI : une liste ordonnée d’objets avec un role (system, user, assistant…) et un content. Chaque nouvel échange doit être ajouté à cette liste pour conserver le contexte.
Paramètres principaux : Le paramètre model est obligatoire et indique quel modèle utiliser – en pratique, utilisez "deepseek-chat" pour le mode standard ou "deepseek-reasoner" pour activer le mode R1 de raisonnement poussé. Vous pouvez ajuster max_tokens pour limiter la longueur de la réponse (par défaut, DeepSeek renverra jusqu’à 4 k tokens de réponse en mode chat, et 32 k en mode reasoner, sauf si vous spécifiez une limite inférieure). Le paramètre temperature contrôle la créativité/aléatoire des réponses (0 = déterministe et factuel, 1 = plus créatif et varié), comme sur l’API OpenAI. D’autres paramètres usuels sont disponibles : top_p, frequency_penalty, presence_penalty pour influer sur la génération de texte, ou encore stop (permettant de fournir des séquences de fin pour arrêter la réponse). Si vous souhaitez recevoir la réponse en flux (streaming token par token, utile pour afficher progressivement le texte comme ChatGPT), il suffit de passer "stream": true dans la requête JSON – l’API enverra alors des chunks d’événement SSE avec les tokens au fur et à mesure.
Format de réponse : Le format de la réponse JSON suit là encore la convention OpenAI. Vous y trouverez une clé choices qui est une liste (souvent de longueur 1 sauf si vous aviez demandé plusieurs complétions en parallèle) contenant le message de l’assistant généré (choice.message.content). Une clé usage est aussi fournie, détaillant le nombre de tokens consommés : par exemple "usage": {"prompt_tokens": X, "completion_tokens": Y, "total_tokens": X+Y}. Cela permet de suivre votre consommation de tokens pour gérer les coûts. DeepSeek ajoute également un champ prompt_cache_hit_tokens dans usage : en effet, la plateforme utilise un système de cache de contexte qui peut réduire le coût de requêtes répétitives (voir plus loin). En cas d’erreur, un champ error avec un code et message explicatif sera renvoyé (ex : code 401 si la clé est invalide ou expirée, 429 si trop de requêtes, etc. – la documentation fournit la liste des codes d’erreur et significations).

Exemples de requêtes API en code

Pour mieux illustrer l’utilisation de l’API DeepSeek, voici quelques exemples de requêtes dans différents environnements (cURL en CLI, axios en JavaScript, et via la bibliothèque requests en Python). Ces exemples réalisent tous une requête de complétion chat simple avec le modèle chat par défaut.

Exemple avec cURL (ligne de commande)

(Reprenant en partie l’exemple ci-dessus, en ajoutant l’option de flux par exemple) :

curl https://api.deepseek.com/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $DEEPSEEK_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
        "model": "deepseek-chat",
        "messages": [
          {"role": "system", "content": "Vous êtes un assistant qui répond en français."},
          {"role": "user", "content": "Peux-tu m'expliquer le fonctionnement de l'API DeepSeek ?"}
        ],
        "stream": false,
        "temperature": 0.7
      }'

Dans cet appel, on demande au modèle chat de répondre en français à une question sur le fonctionnement de l’API DeepSeek.

Le paramètre "stream": false indique qu’on veut la réponse complète en une fois (mettre "stream": true pour recevoir un flux SSE). La sortie sera un JSON contenant le message de l’assistant avec éventuellement une explication de l’API DeepSeek.

Exemple en JavaScript (avec Axios)

Voici comment effectuer la même requête côté Node.js/JavaScript en utilisant la librairie HTTP axios :

const axios = require('axios');

const API_KEY = process.env.DEEPSEEK_API_KEY;  // Assurez-vous d'avoir défini la clé dans vos variables d'environnement
const endpoint = 'https://api.deepseek.com/chat/completions';

async function demanderDeepSeek(question) {
  try {
    const response = await axios.post(endpoint, {
      model: 'deepseek-chat',
      messages: [
        { role: 'system', content: 'Vous êtes un assistant IA.' },
        { role: 'user', content: question }
      ]
    }, {
      headers: {
        'Authorization': `Bearer ${API_KEY}`,
        'Content-Type': 'application/json'
      }
    });
    const reponseAI = response.data.choices[0].message.content;
    console.log('Réponse DeepSeek :', reponseAI);
  } catch (error) {
    console.error('Erreur API DeepSeek :', error.response?.data || error.message);
  }
}

// Exemple d'utilisation :
demanderDeepSeek("Quel est l'avantage du modèle DeepSeek-R1 pour les tâches de raisonnement ?");

Ici, on envoie une question utilisateur (“Quel est l’avantage du modèle R1…”) et on imprime la réponse de l’IA DeepSeek dans la console.

On configure l’en-tête d’autorisation avec la clé API, et on passe la requête JSON dans axios.post. En cas de succès, response.data contient le JSON renvoyé par l’API (on extrait la réponse textuelle via choices[0].message.content).

En cas d’erreur (par exemple clé invalide ou problème réseau), on affiche le message d’erreur. Cet exemple peut aisément être adapté pour une application front-end (en veillant à ne pas exposer la clé API) ou pour un usage dans un serveur Node.

Exemple en Python (avec `requests`)

En Python, on peut utiliser la bibliothèque standard requests pour interroger l’API DeepSeek :

import requests
import os

API_KEY = os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY")
url = "https://api.deepseek.com/chat/completions"
headers = {
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json"
}
data = {
    "model": "deepseek-chat",
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "Vous êtes un assistant qui parle français."},
        {"role": "user", "content": "Donne-moi une recette de smoothie aux fruits."}
    ],
    "max_tokens": 500,
    "temperature": 0.5
}

response = requests.post(url, json=data, headers=headers)
if response.status_code == 200:
    reponse = response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
    print("Réponse du chatbot :", reponse)
else:
    print("Erreur :", response.status_code, response.text)

Dans ce code Python, on définit le payload JSON de la même manière, puis on envoie la requête POST à l’endpoint. Si tout va bien (status_code == 200), on extrait le contenu de la réponse de l’assistant et on l’affiche.

Nous avons ici fixé max_tokens à 500 pour limiter la longueur de la recette générée, et temperature à 0.5 pour avoir un certain degré de diversité dans la réponse sans trop d’aléatoire. Ce script peut être exécuté dans un terminal, et peut servir de base à un programme plus complexe.

Créer un chatbot minimal avec l’API DeepSeek

Grâce à sa compatibilité avec l’API OpenAI, intégrer DeepSeek dans une application chatbot est très simple pour un développeur. En effet, vous pouvez réutiliser les mêmes techniques qu’avec ChatGPT. Par exemple, pour un chatbot en ligne de commande (CLI) ou un bot web basique :

Maintenir l’historique des messages : créez une liste messages qui stocke tour à tour les messages utilisateur (role: user) et les réponses de l’IA (role: assistant). Commencez éventuellement par un message système pour définir le rôle ou la personnalité du bot (ex: {"role": "system", "content": "Tu es un assistant bienveillant et expert en cuisine."} si vous voulez un assistant de recettes chaleureux).
Boucle d’interaction : à chaque tour, prenez l’entrée de l’utilisateur (texte de la question) et ajoutez-la à la liste des messages avec role: user. Envoyez ensuite la requête à l’API DeepSeek avec le payload contenant cette liste complète de messages (n’oubliez pas d’inclure les messages précédents pour conserver le contexte!). Vous recevez en réponse un message assistant ; extrayez son contenu textuel et affichez-le à l’utilisateur (ou retournez-le dans votre interface). Enfin, ajoutez ce message assistant à la liste messages pour que le prochain appel API connaisse aussi la dernière réponse fournie.
Répéter : la boucle se poursuit ainsi pour chaque nouvelle entrée utilisateur, construisant une conversation. Prévoyez une condition d’arrêt (par ex., si l’utilisateur tape « quit » ou « exit », on break la boucle).

En pseudo-code Python, cela donnerait quelque chose comme :

messages = [
    {"role": "system", "content": "Tu es DeepSeek, un assistant IA open-source."}
]
while True:
    user_input = input("Utilisateur : ")
    if user_input.lower() in {"quit", "exit", "bye"}:
        print("Chatbot terminé.")
        break
    messages.append({"role": "user", "content": user_input})
    response = requests.post(url, headers=headers, json={"model": "deepseek-chat", "messages": messages})
    answer = response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
    print("DeepSeek :", answer)
    messages.append({"role": "assistant", "content": answer})

Bien entendu, ceci est un exemple minimaliste. Dans une application réelle, on ajouterait du traitement d’erreurs (vérifier le status code, gérer les éventuelles déconnexions internet), possiblement une interface utilisateur graphique ou web, etc.

Néanmoins, l’idée clé est que la gestion du contexte est à la charge du développeur : à chaque appel API, vous devez soumettre l’historique complet (ou un résumé pertinent) des échanges afin que le chatbot réponde en ayant la mémoire de la conversation.

Grâce aux 64k+ tokens de contexte offerts par DeepSeek, vous pouvez conserver de longues discussions ou fournir de larges documents en entrée sans problème.

Cependant, gardez en tête que plus le contexte est long, plus le coût en tokens sera élevé (même si DeepSeek reste beaucoup moins cher que ses concurrents, chaque token compte).

Conseils pour le contexte et les prompts efficaces

Utilisez le rôle system pour orienter le comportement du bot. Par exemple, spécifier dans le message système le ton ou la personnalité (“Tu es un expert en support technique, toujours poli et précis…”) aidera le modèle à fournir des réponses cohérentes à ce rôle. DeepSeek-V3 étant instruction-tuné, il réagit bien aux consignes dans le prompt.
Soyez clair et spécifique dans les demandes utilisateur (prompts). Un prompt bien formulé obtiendra des réponses de meilleure qualité. N’hésitez pas à montrer un format attendu dans la question (par exemple “donne moi la réponse sous forme de liste à puces”) ou à fournir des éléments de contexte supplémentaires si nécessaire.
Gérez la longueur du contexte : même si vous pouvez envoyer des dizaines de milliers de tokens, il est souvent inutile d’envoyer l’intégralité de l’historique à chaque fois. Pour un chatbot très verbeux ou de longue durée, pensez à résumer ou tronquer les anciennes parties de la conversation tout en gardant les éléments cruciaux (sujet de la conversation, préférences exprimées, etc.). Cela réduira le coût et accélérera la génération.
Attention aux coûts en tokens : la facturation DeepSeek se fait en fonction du nombre de tokens en entrée et en sortie de chaque requête. Actuellement les tarifs sont extrêmement compétitifs par rapport aux acteurs comme OpenAI : on parle d’environ $0,28 par million de tokens en entrée (hors cache) et $0,42 par million de tokens générés en sortie – soit 0,00042 $ pour 1000 tokens de réponse, là où GPT-4 coûte ~0,06 $ pour 1000 tokens. En pratique, une requête moyenne de 1000 tokens (entrée + sortie) revient à ~$0.0003, ce qui est presque négligeable. Néanmoins, il convient de surveiller sa consommation si on enchaîne des milliers de appels. DeepSeek renvoie l’usage des tokens dans chaque réponse, et votre tableau de bord vous permettra de voir le solde consommé. Exploitez ces informations pour optimiser vos prompts (par ex., inutile de répéter la même instruction à chaque message si elle est déjà dans le system prompt initial).
Profitez du cache de contexte : DeepSeek a introduit un système de cache qui détecte si votre prompt a déjà été traité récemment, ce qui peut réduire drastiquement le coût de la requête (le tarif “cache hit” est 10× plus bas). Cela s’active automatiquement côté serveur ; pour en bénéficier, évitez de mettre des tokens aléatoires (UUID, horodatage) dans vos requêtes identiques. Il existe aussi un paramètre de context caching avancé permettant de réutiliser un identifiant de conversation plutôt que de renvoyer tout l’historique ; consultez la documentation DeepSeek pour en savoir plus sur cette fonctionnalité si vous devez optimiser des usages intensifs.
Pas de limite de requêtes par seconde fixe : à la différence de beaucoup d’API, DeepSeek n’impose pas officiellement de quota de RPS strict. Le système gère la charge de manière dynamique : en période de forte affluence, vos requêtes pourraient simplement prendre un peu plus de temps (elles restent ouvertes et le serveur envoie des signaux de vie en attendant de pouvoir les traiter). Cela permet de ne pas avoir d’erreurs 429 rate limit soudaines, mais plutôt un ralentissement gracieux. En d’autres termes, le dimensionnement est à la charge de DeepSeek et vous n’avez pas à vous soucier de répartir vos appels – toutefois, par courtoisie (et fiabilité), il est toujours bon de ne pas saturer l’API inutilement et de gérer en asynchrone si vous avez un volume important.

Performance, sécurité et conformité (RGPD)

Performances : pour obtenir les meilleures performances de génération, utilisez le modèle adapté à votre tâche (V3 pour la majorité des cas, R1 seulement pour les cas complexes nécessitant une réflexion approfondie, car il est plus lent). Vous pouvez paralléliser des appels si besoin, DeepSeek ayant une infrastructure scalable en backend. Si vous générez de très longs textes, envisagez d’activer le stream pour commencer à afficher la réponse sans attendre la fin, améliorant l’expérience utilisateur.
Hébergement local vs API cloud : Les modèles DeepSeek étant open-source, il est tout à fait possible de les héberger sur vos propres serveurs ou en cloud privé pour des raisons de latence, de coût (éventuellement) ou de confidentialité. DeepSeek fournit les poids de ses modèles (par ex. sur HuggingFace) et des guides pour les déployer (notamment via des solutions comme vLLM ou BentoML). L’option API cloud de DeepSeek reste cependant pratique pour démarrer rapidement sans infrastructure – et souvent plus performante sur du matériel optimisé. Vous pouvez aussi opter pour un compromis via des plateformes tierces comme OpenRouter, qui donne accès à DeepSeek via une API unifiée et un hébergement en Europe (utile pour la latence depuis la France ou le respect de certaines réglementations).
Données sensibles et RGPD : En utilisant l’API DeepSeek, vos données (prompts et réponses) transitent vers les serveurs de DeepSeek. Officiellement, DeepSeek s’engage à la non-conservation du contenu des requêtes en dehors du besoin immédiat de génération (à vérifier dans leur politique de confidentialité). Cependant, par prudence, évitez d’envoyer des informations personnelles directement dans les prompts si cela peut être évité. Si votre cas d’usage implique des données utilisateurs réelles (particulièrement des données personnelles de citoyens UE), assurez-vous d’avoir un accord de traitement conforme RGPD avec le prestataire ou envisagez d’héberger le modèle en interne pour un contrôle total. DeepSeek étant une entité internationale, renseignez-vous sur l’emplacement des serveurs et les conditions d’utilisation pour être en règle. En résumé, traitez l’API DeepSeek comme n’importe quel service cloud externe : chiffrez les données sensibles si nécessaire et informez vos utilisateurs que leurs requêtes peuvent être traitées par un service tiers.
Sécurité : Comme mentionné, ne laissez jamais traîner votre clé API dans un dépôt public ou du code client. Limitez les droits de la clé (si DeepSeek permet de restreindre par domaine ou usage). Sur le plan de la sécurité des réponses, DeepSeek a implémenté des mécanismes de filtrage et de modération similaires à d’autres IA (pour éviter les contenus toxiques, illicites, etc.). Toutefois, aucune IA n’étant infaillible, en tant que développeur vous devez prévoir des garde-fous applicatifs : par exemple, valider les réponses si elles doivent être exécutées (cas d’un assistant codant ou agent qui pourrait renvoyer des commandes système), ou informer l’utilisateur que les réponses pourraient être imparfaites. Pour des usages publics, surveillez les outputs pour éviter tout dérapage (DeepSeek vise à être « helpful, harmless, honest », mais mieux vaut être vigilant sur la partie harmless).

Comparaison avec les API concurrentes (OpenAI, Mistral…)

Pour situer DeepSeek dans l’écosystème, comparons-le brièvement à deux autres options que les développeurs considèrent souvent pour créer des bots IA : l’API d’OpenAI (derrière ChatGPT) et les modèles open-source de Mistral AI.

OpenAI (ChatGPT API) : C’est la solution la plus connue, avec des modèles comme GPT‑3.5-turbo et GPT‑4. OpenAI fournit une API robuste, riche en fonctionnalités (fonctions, modération, fine-tuning, etc.) mais propriétaire et payante.

Niveau performance, GPT‑4 reste une référence en qualité de réponses générales, mais DeepSeek-V3 s’en rapproche sur beaucoup de tâches.

Sur le plan du coût, DeepSeek est nettement gagnant : GPT‑4 facture environ 0,06 $ pour 1000 tokens générés (soit ~60 $ par million), là où DeepSeek facture ~0,00042 $ pour 1000 tokens – plus de 100× moins cher.

Même GPT‑3.5 (beaucoup moins coûteux que GPT‑4) revient à ~0,002 $ pour 1000 tokens, ce qui reste ~5× plus cher que DeepSeek.

OpenAI a récemment introduit des modèles optimisés (GPT‑4 “mini”, GPT‑4.1, GPT‑5 nano, etc.) à tarifs réduits, mais DeepSeek conserve l’avantage du crédit gratuit et d’une tarification ultra-compétitive.

En outre, DeepSeek offre nativement un contexte plus large (64k+ tokens vs 16k max pour GPT‑3.5, 32k pour GPT‑4). En revanche, OpenAI garde l’avantage d’un écosystème très établi : documentation abondante, support officiel, stabilité éprouvée et nombreuses intégrations tierces.

Autre point : les modèles OpenAI sont hébergés aux États-Unis (ou Azure UE selon l’offre) avec des garanties de conformité pour les entreprises, là où DeepSeek est plus récent (entreprise chinoise, à voir selon vos critères de confiance).

Mistral AI (modèles 7B open-source) : Mistral est une startup française ayant sorti en 2023 le modèle Mistral 7B v0.1, open-source (licence Apache 2.0) et entraîné sur un large corpus multitâches.

Mistral 7B se distingue par son efficacité : pour un modèle compact, il offre des performances honorables et une context length étendue (8k tokens par défaut, certaines versions augmentées allant jusqu’à 32k).

L’avantage de Mistral est qu’étant entièrement open-source et lightweight, vous pouvez le déployer vous-même facilement (y compris sur des GPU moins puissants, voire sur CPU pour de petites charges). Son coût d’utilisation peut être nul si vous l’hébergez sur vos propres machines.

Cependant, comparé à DeepSeek-V3 (37B effectifs) ou aux modèles GPT d’OpenAI (175B+), un 7B aura des limites en compréhension fine et en génération dans les cas complexes.

Mistral convient bien pour prototyper un chatbot en local ou pour des cas d’usage où la langue française est centrale (étant développé en France, l’accent a été mis sur la qualité en français). Néanmoins, Mistral n’offre pas d’API cloud officielle à ce jour.

Il faut soit passer par un hébergement custom (ex : déployer le modèle sur un serveur et exposer une API), soit utiliser des services communautaires (HuggingFace Inference API, etc.) qui peuvent intégrer Mistral.

En somme, Mistral est une excellente base open-source française pour qui veut une alternative 100 % auto-hébergée à ChatGPT, mais en termes de facilité immédiate et de puissance brute, l’API DeepSeek est plus proche d’une solution clé-en-main comparativement.

D’ailleurs, rien n’empêche de combiner les approches : par exemple, un développeur peut d’abord utiliser l’API DeepSeek (gratuite) pour tester son concept de chatbot, puis affiner/perfectionner un modèle comme Mistral sur son propre domaine et l’héberger lui-même pour la version finale, selon les besoins.

Pour récapituler ces points, voici un tableau comparatif des principales caractéristiques de DeepSeek API vs OpenAI API vs un modèle open-source local (Mistral 7B) :

Critère	DeepSeek API (V3/R1)	OpenAI API (GPT‑3.5/4)	Mistral AI (7B)
Nature du modèle	Open-source (671B MoE, 37B activés) ; versions Chat, Reasoner, Coder	Propriétaire (GPT‑3.5 : 175B, GPT‑4 : ~180B)	Open-source (7B paramètres)
Langues supportées	Multilingue (En, Zh… réponses possibles en français)	Multilingue (excellente qualité en français)	Multilingue (bon en français, optimisé EU)
Contexte maximal	64k tokens (jusqu’à 128k en expérimental)	4k (GPT‑3.5) à 32k (GPT‑4) tokens	~8k tokens (jusqu’à 32k avec variantes)
Tarification	Gratuit avec quota de base, puis ~$0.28/M tokens input, $0.42/M output(ultra faible)	Payant (ex: ~$0.15-$2.50/M input, $0.60-$10/M output selon modèle)	Gratuit (à héberger soi-même)
Fonctionnalités API	Chat completions, JSON structuré, appels de fonctions (outil) en beta, streaming, etc.	Chat completions, fine-tuning, fonctions, modération…	Pas d’API officielle (do it yourself)
Avantages	Open-source (peut être auto-hébergé), coût imbattable, pas de rate-limit strict, très grande context, modèles spécialisés (R1, Coder)	Qualité de pointe (GPT‑4), écosystème mature, support, fiabilité, outils nombreux	Contrôle total (self-host), aucune dépendance externe, licence permissive (Apache 2.0)
Inconvénients	Service encore jeune (scalabilité en cours d’amélioration), support communautaire principalement (Discord) ; origine Chine (peut inquiéter certains sur RGPD)	Coût élevé pour GPT‑4, modèles fermés (pas de custom interne), limitations sur les données envoyées (politique stricte)	Modèle plus limité en performance brute, nécessite des ressources machines et compétences ML pour opérer

(Tarifs OpenAI indicatifs fin 2025 : GPT-4 ~30 $/M input, 60 $/M output; GPT-4 “ouvert” ~2.5 $/M, 10 $/M; GPT-3.5 ~3 $/M, 6 $/M. DeepSeek tarifs en $ USD, hors éventuelles variations.)

En conclusion, DeepSeek AI s’impose comme une alternative de choix à l’API de ChatGPT, notamment pour les développeurs à la recherche d’une solution open-source, économique et flexible.

Ses modèles V3 et R1 offrent une puissance de génération qui n’a pas à rougir face aux géants propriétaires, tout en permettant une adoption sans frais initiaux et une intégration simplifiée (compatibilité API OpenAI).

De plus, l’écosystème IA évolue rapidement : avec l’arrivée de nouveaux acteurs comme Mistral AI en Europe et d’autres modèles open-source toujours plus performants, on peut s’attendre à ce que DeepSeek continue d’innover (la version V3.2-Exp en est un exemple récent) et d’étendre ses services.

Que vous souhaitiez créer un bot IA open-source pour un site web, un assistant virtuel personnalisé ou simplement expérimenter avec un modèle de langage de pointe, l’API DeepSeek vous fournit les bases pour démarrer rapidement.

En suivant les étapes et conseils présentés dans cet article – de l’inscription à la mise en place du chatbot en passant par l’optimisation des prompts et la gestion des coûts – vous serez en mesure de développer votre propre chatbot propulsé par l’IA DeepSeek, le tout en français si vous le désirez, et en profitant d’une alternative performante et abordable face aux solutions américaines traditionnelles.