deepreasoning

让 Claude 思考过程可见,结合 DeepSeek R1 推理链,提升 AI 决策透明度。

开源 🏷️定价信息待确认 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 437 🐛 待处理 55 👀 关注 44
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 5354
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

deepreasoning 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队winfunc
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Rust
技术栈/模型ai,anthropic,anthropic-claude,api,chain-of-thought,claude,deepseek,deepseek-r1,llm,rust
GitHub 星标★ 5354
上线时间2025-01-26 00:00:00
代码更新2025-10-07
仓库体积723 KB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

DeepReasoning 是一个高性能的 LLM 推理 API 和聊天界面,它将 DeepSeek R1 的思维链(CoT)推理过程与 Anthropic Claude 模型相结合。该项目旨在解决当前 AI 推理过程中“黑盒”问题,通过集成 DeepSeek R1 的推理轨迹,让用户能够清晰地看到模型的思考过程,从而增强对模型输出的理解和信任。它基于 Rust 构建,提供了高效的推理服务,并附带一个用户友好的聊天界面,方便开发者快速集成和体验。核心能力包括:将 DeepSeek R1 的 CoT 推理步骤无缝集成到 Claude 模型的响应中,支持流式输出,以及提供可自托管的 API 服务。对于需要可解释、可审计 AI 决策的开发者、研究者和企业用户,DeepReasoning 提供了一个实用的解决方案,帮助他们在享受 Claude 强大生成能力的同时,获得深度推理的透明度。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 5354

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度:进阶 约 15 分钟 部署方式:本地安装 5 步

环境要求

  • 已安装 Rust/Cargo 工具链(用于 cargo build,README 的 Prerequisites 章节要求)
  • 已安装 Git,可克隆 GitHub 仓库
  • 本地可访问项目根目录并可写入 config.toml
  • 需要自备 DeepSeek 与 Anthropic Claude 的 API 凭证(用于调用上游模型)

安装与启动步骤

  1. 1克隆仓库

    把源码拉到本地并进入项目根目录,后续所有命令都在该目录执行。注意 README 中的仓库地址为 getasterisk/deepreasoning。

    git clone https://github.com/getasterisk/deepreasoning.git
    cd deepreasoning
  2. 2编译 release 版本

    在项目根目录执行 Cargo 构建,生成 release 产物。首次编译依赖较多,耗时较长,需保证网络可拉取 crate。

    cargo build --release
  3. 3创建配置文件

    在项目根目录新建 config.toml,写入 README 给出的服务监听配置与 pricing 段(用于用量计费追踪)。

    cat > config.toml << 'EOF'
    [server]
    host = "127.0.0.1"
    port = 3000
    
    [pricing]
    # Configure pricing settings for usage tracking
    EOF
  4. 4按文档启动服务

    README 节选未给出启动命令(参见 Self-Hosting 章节)。构建完成后用 release 产物启动,并确保监听地址与 config.toml 一致。

  5. 5调用 API 验证

    服务起来后按 API Usage 发送请求;请求体支持 stream、verbose、system、messages 以及两套模型 config 字段。

关键配置

配置项必填说明示例
server.host是服务监听的地址,默认仅本机可访问127.0.0.1
server.port是服务监听端口,客户端请求需指向该端口3000
pricing否config.toml 中的计费/用量追踪配置段[pricing]
stream否请求体开关,开启后以流式方式返回推理结果false
verbose否请求体开关,控制是否输出更详细的响应信息false
deepseek_config否请求体中透传给 DeepSeek 的 headers 与 body{"headers": {}, "body": {}}

如何确认成功

服务按 config.toml 在 127.0.0.1:3000 启动并监听,向该地址按 API Usage 发一条请求能拿到响应即成功。

常见问题

Q:cargo build 报错找不到工具链怎么办?

A:需先在机器上安装 Rust 与其包管理器 Cargo,README 的 Prerequisites 章节列了前置依赖,装好后再回到项目根目录重新构建。

Q:在哪里填 DeepSeek 和 Claude 的 API Key?

A:README 节选未直接给出密钥配置说明,请求体中有 deepseek_config 与 anthropic_config 可透传 headers,具体见官方 API 文档 https://deepreasoning.chat。

Q:如何开启流式输出?

A:在请求体把 stream 设为 true 即可,README 的 API Usage 中给出了 Streaming Example 与对应请求体字段。

Q:用量计费在哪里配置?

A:在项目根目录的 config.toml 中配置 [pricing] 段,用于 usage tracking 的计价设置。

注意事项

  • README 的 clone 地址为 github.com/getasterisk/deepreasoning,与项目页标注的 winfunc/deepreasoning 不一致,克隆前请核对。
  • 默认配置只监听 127.0.0.1:3000,若要对外提供服务需自行调整 host 并注意密钥与数据的访问安全。
  • 本项目为独立开发者项目,与 Anthropic 无隶属或赞助关系,Claude 为 Anthropic 商标。
  • README 节选缺少 Prerequisites 正文与正式启动命令,实际部署请以仓库 Self-Hosting 章节为准。

核心亮点

  • 融合 DeepSeek R1 的思维链,让 Claude 的推理过程透明可见,增强可解释性。
  • 基于 Rust 实现,提供高性能的推理 API,适合生产环境部署。
  • 自带聊天 UI,开箱即用,降低集成门槛。

不足之处

  • 依赖外部 API(DeepSeek 和 Claude),可能产生额外费用和网络延迟。
  • 文档/社区待观察,项目仍处于成长阶段,生态和文档可能不够完善。

适用场景

  • 需要向用户展示 AI 推理过程的客服或问答系统。
  • 对模型决策有审计要求的企业内部 AI 工具。
  • AI 教育或研究场景,用于演示和剖析推理逻辑。

替代项目

LangChain、LlamaIndex、OpenAI Evals

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