目前官网暂时无法充值，如果想体验下目前的 Deepseek 的 api 的功能的兄弟们
可以考虑下目前的这款插件：
https://store.cocos.com/app/detail/7184
目前 Deepseek 的服务器访问比较大，容易没返回数据，所以多提一次即可，注意上下文长度，过长时，可以考虑清除记录
接下文：
支持一下!
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感谢二喵兄的支持 ~ 
DeepSeek 模型 & 价格
下表所列模型价格以“百万 tokens”为单位。Token 是模型用来表示自然语言文本的的最小单位，可以是一个词、一个数字或一个标点符号等。我们将根据模型输入和输出的总 token 数进行计量计费。
模型 & 价格
-
deepseek-chat模型已经升级为 DeepSeek-V3 ；deepseek-reasoner模型为新模型 DeepSeek-R1 。 -
思维链 为
deepseek-reasoner模型在给出正式回答之前的思考过程，其原理详见推理模型。 - 如未指定
max_tokens，默认最大输出长度为 4K。请调整max_tokens以支持更长的输出。 - 关于上下文缓存的细节，请参考DeepSeek 硬盘缓存。
-
deepseek-reasoner的输出 token 数包含了思维链和最终答案的所有 token，其计价相同。
扣费规则
扣减费用 = token 消耗量 × 模型单价，对应的费用将直接从充值余额或赠送余额中进行扣减。 当充值余额与赠送余额同时存在时，优先扣减赠送余额。
产品价格可能发生变动，DeepSeek 保留修改价格的权利。请您依据实际用量按需充值，定期查看此页面以获知最新价格信息。
多轮对话
本指南将介绍如何使用 DeepSeek /chat/completions API 进行多轮对话。
DeepSeek /chat/completions API 是一个“无状态” API，即服务端不记录用户请求的上下文，用户在每次请求时， 需将之前所有对话历史拼接好后 ，传递给对话 API。
下面的代码以 Python 语言，展示了如何进行上下文拼接，以实现多轮对话。
from openai import OpenAIclient = OpenAI(api_key="<DeepSeek API Key>", base_url="https://api.deepseek.com")# Round 1messages = [{"role": "user", "content": "What's the highest mountain in the world?"}]response = client.chat.completions.create( model="deepseek-chat", messages=messages)messages.append(response.choices[0].message)print(f"Messages Round 1: {messages}")# Round 2messages.append({"role": "user", "content": "What is the second?"})response = client.chat.completions.create( model="deepseek-chat", messages=messages)messages.append(response.choices[0].message)print(f"Messages Round 2: {messages}")
在 第一轮 请求时，传递给 API 的 messages 为：
[ {"role": "user", "content": "What's the highest mountain in the world?"}]
在 第二轮 请求时：
- 要将第一轮中模型的输出添加到
messages末尾 - 将新的提问添加到
messages末尾
最终传递给 API 的 messages 为：
[ {"role": "user", "content": "What's the highest mountain in the world?"}, {"role": "assistant", "content": "The highest mountain in the world is Mount Everest."}, {"role": "user", "content": "What is the second?"}]
介于这个特殊的规则，各位大佬可以考虑放一些内容上去，这边其实并不会记录任何信息，只是本地存储下，隐私方面有一定的保护
现在有没有 让DS 用COCOS完全自己做一个游戏的案例？
尝试中，某些方面还是可以，但是全面使用目前还不够，但是智能程度比之前 2024 年用的 chatgpt4.0 要好很多了
晚点续上本地化部署的测评结果和内容
cline/bolt + DS ？
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我现在也在用cline+ds与trae
可以操作场景不，还是只能写代码？
目前来说在线的还是写不了太多的场景，感觉对不上，但是可以考虑自己进行 RAG 训练一个，
随着不断填充数据，这个自动化基本上都是迟早的事情了。
但是，这总得给咱自己留点事情做吧，不然全被 AI 做了，我们不就没活干了 
我用chatbox，感觉deepseek 的回复好慢，有什么加速他的方法吗？
得看具体需求，如果追求推理的极限，那还是只能等待官网 API 响应，如果只是辅助编程，我感觉可以考虑调试部署一个本地版本
头部介绍更新1：
https://store.cocos.com/app/detail/7184
》让 DeepSeek (深度求索) 官网的 R1 模型优化了下:
<专业级AI助手> Cocos Deepseek Pro 插件 v3.0
新一代智能开发解决方案
技术架构
- 核心引擎：Node.js 16+ 高性能运行环境
- 开发语言：JavaScript + HTML5 双引擎驱动
需要企业级独享 API 密钥？或者商务合作？或者本地部署 Deepseek Rag ？立即联系技术顾问
QQ: 386437237 & 386437237@qq.com
当前共享池剩余Token：4500万+（不定时补充）
全平台兼容矩阵
| Cocos Creator 3.x 系列 | Cocos Creator 2.x 系列 |
|---|---|
3.8.2  黄金支持 |
2.4.12 白金支持 |
| 3.7.1 完全兼容 |
2.4.10 完美运行 |
3.4.0  基础支持 |
2.4.0 稳定运行 |
Token 的含义和作用
Token的计算方式不明确，可以粗略理解为一个汉字、一个完整的单词约为2个token，一个字母、数字、符号、格式字符（空格、回车、制表符等）约为1个token。具体计算方式可以到官网自己看
功能介绍
深度集成：原生支持 Deepseek 全系列 AI 模型（V1-V3），最新版本支持调用（硅基流动）满血 Deepseek V3 模型
- 写了套基于 Cocos 去调用 Deepseek 付费 API 的逻辑，目前已充值5000万token
- 初版的代码未混淆未压缩, 可以做二次开发, 结构简单, 构建逻辑比较清晰（新增第三版开始对页面js有做混淆处理）
- 兼容 Cocos 2.x 和 Cocos 3.x 版本, 可以独立启动 html 版本运行在浏览器里面
- 插件内置封装了3个的可执行文件版本
在插件目录
项目文件夹/packages/cc-deepseek-ai/panel/DeepSeek_Page
或者
项目文件夹/packages/deepseek/panel/DeepSeek_Page
里面的：
DeepseekUtilPostTest-macos
DeepseekUtilPostTest-linux
DeepseekUtilPostTest-win.exe
- 支持鼠标快速拖拽文件到插件面板上进行代码改写和操作
- 支持清除聊天记录，清除和查看问题记录
- 支持自动记录上下文信息（默认的Deepseek的传输是不记录上下文的，需要自行传递）
- 优化用户体验，修改 UI 交互界面，增加实时互动思维链功能
- 增加侧边栏功能，简化插件界面，让界面更加简洁
- 增加内置中英文切换功能，方便用户切换语言
- 增强对话功能，用户可以与机器人聊天时，可以看到机器人的思考过程的思维链
- 增加删除记录功能，用户可以删除自己保存的对话记录
- 增加对话历史记录功能，用户可以查看自己之前的对话记录
- 增加对话模型功能，用户可以自由切换选择自己喜欢的对话模型，并进行对话
- 增加自定义请求功能，用户可以自由自定义 API 密钥、模型、请求地址
- 增强可执行文件的功能，增加配置文件，用户可以自定义连接地址和是否连接本地
- 可执行文件可以本地链接到本地的 Ollama 和 LM Studio 服务器进行对话
- 自动进行动态获取 <硅基流动><深度求索> 的模型列表
- 智能实时本地记录输入或选择的模型、API 服务、密钥
- 增加更多跳转功能，可以点击查看对应模型的介绍，对应 token 的介绍
- 提升用户体验 ，增强各种交互，减少学习成本，提高效率和性能，增强复制功能，增加全屏功能
- 增加 8 种主题类型自由切换，增加右上角查看当前模型，AI 回复的气泡内底部附带使用的模型名称和时间
- 导入导出数据拖拽导入配置和聊天记录复杂版本
- 可以限制输入字符大小自动定位设置字符的面板位置
- 增强全屏输入的功能全屏按钮和复制按钮的功能
新版本的功能更新
https://store.cocos.com/app/detail/7184
1.1.3.1 查看更新的新版本
1.1.3.2查看新版本的设置页的侧边栏
1.1.3.3 查看内置的中英文切换功能
1.1.3.4 切换api模型进行思维链对话
1.1.3.5 删除记录时增加确认框内容仅自定义可以编辑模型和密钥
1.1.3.6.1 可执行文件增加配置文件可自定义连接地址和是否连接本地
1.1.3.6.2 可执行文件增加配置文件可自定义连接地址和是否连接本地
1.1.3.7 拖入文件全屏观看多开窗口查看token
1.1.3.8 ESC退出全屏编辑查看模型介绍
1.1.3.9 输入内容增加字符限制
1.1.3.10 对话的消息记录全屏查看和复制
1.1.3.11 导入导出数据拖拽导入配置和聊天记录复杂版本
1.1.3.12 可以限制输入字符大小自动定位设置字符的面板位置
1.1.3.13 增强全屏输入的功能全屏按钮和复制按钮的功能
总结:
https://store.cocos.com/app/detail/7184
目前已接入硅基流动和Deepseek官方的API, 流式响应回答, 看起来像是有思考思维链的感觉, 的确比之前好很多了, 可执行文件也已经支持自定义本地和远程的链接和模型(配置的 JSON 文件),本地模型支持的是 Ollama 和 LM Studio 的本地服务, 基础版基本上定稿了吧
兄弟们，大家最关心的问题，你们感觉这个 AI 有胡诌吗？
如何年入百万
[1
23] 作为一个 Cocos Creator 开发游戏的程序员，2025 年，你认为职业发展应该怎么规划比较好？如果要年入百万的话，认真且严谨地回复我的问题，带上你详细的数据比对
使用官网最新版的 DeepSeek-R1 API 进行对话测试
> 插件版的 DeepSeek-R1 回复
作为Cocos Creator开发者实现年入百万的规划，需要结合行业趋势、技术演进和商业逻辑进行多维度布局。以下是基于2023-2025年行业数据的严谨分析和发展路线：
一、行业基准数据（2023-2025预测）
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薪资天花板对比：
- 国内大厂主程：60-80万/年（含股票）
- 海外大厂（育碧/EA）：$120k-$180k（折合82-123万）
- 独立游戏成功案例：首年流水1000万+（开发者分成约200-300万）
- 区块链游戏开发者：顶级项目技术合伙人年收入500万+
-
技术岗位增长率：
- Cocos岗位需求年增15%（得益于微信小游戏生态）
- 元宇宙相关岗位增速40%+（IDC预测）
- Web3游戏开发者缺口300%（LinkedIn数据）
二、四维发展矩阵
[维度1] 技术纵深发展（适合持续编码者）
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2024目标：Cocos+Web3技术融合
- 掌握ChainSafe Gaming SDK
- 完成3个NFT小游戏案例
- 薪资可达：传统岗位80万 vs Web3岗位150万+
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2025突破点：
- 构建跨引擎框架（Cocos+Unity互操作）
- AI自动化工作流（使用Codex自动生成80%业务代码）
- 收入构成：薪资（70%）+技术咨询（30%）
[维度2] 技术管理路径（适合沟通能力强者）
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关键里程碑：
- 2023：主导500万DAU级项目
- 2024：搭建跨地域开发团队
- 2025：实现自动化CI/CD流水线（节省40%开发成本）
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收入结构：
- 基础薪资：60-80万
- 项目分红：按流水1-3%分成（50-200万）
- 股权激励：上市预期收益（200万+）
[维度3] 独立游戏创业（需商业嗅觉）
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成本收益模型：
- 小团队（3人）开发成本：30万/6个月
- 成功产品特征：
- 微信小游戏：首月流水300万+
- Steam平台：50万份销量（单价30元）
- ROI案例：《羊了个羊》团队年分成超2亿
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成功要素：
- 混合变现设计（IAP+广告+会员）
- 数据驱动迭代（7日留存提升至25%）
- 快速复制能力（1个月新原型开发）
[维度4] 技术生态建设（长期价值）
- 创收方式：
- Cocos插件市场（Top10开发者年收入80万+）
- 培训课程体系（万人学员规模年收入200万）
- 技术解决方案（为中小团队提供SAAS服务）
三、关键能力雷达图（需达到4.5/5分）
AI协同开发 〇〇〇〇〇
跨平台架构 ○○○○○
技术商业化能力 〇〇〇〇〇
全球化视野 ○○○○○
社区运营能力 〇〇〇〇〇
四、收入组合策略（2025目标模型）
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最优配置：
- 核心工作：技术管理岗（70万）
- 资产收益：游戏SAAS服务分成（30万）
- 知识变现：引擎技术课程（15万）
- 投资收益：跟投游戏项目（20万）
-
风险对冲：
- 保持30%收入来自美元结算
- 50%收入与游戏流水直接挂钩
- 建立3个以上独立收入渠道
五、执行路线图
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2023Q4：
- 完成Cocos 3.8 + Babylon.js集成
- 参与Web3游戏黑客松
- 建立开发者自媒体（目标1万粉）
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2024Q2：
- 发布首个商业化插件
- 获得Unity认证（扩展跨引擎能力）
- 启动小游戏外包团队（3人规模）
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2025Q1：
- 主导元宇宙项目立项
- 建立自动化测试框架（节省30%工时）
- 技术持股首个游戏项目
六、风险控制
- 技术过载风险：保持70%精力在核心领域
- 政策波动应对：同时布局国内+海外市场
- 健康管理：开发效率工具降低加班时长
需要特别注意：单纯依赖岗位薪资达到百万的概率低于12%（据BOSS直聘2023白皮书），必须建立"技术产品化+行业影响力+资产性收益"的三位一体模式。建议每季度投入20%时间在技术社交（GDC、GitHub协作等），这是突破收入瓶颈的关键路径。