Unity 游戏中接入 DeepSeek 实现 AI 对话的完整步骤

![效果展示]

Unity 游戏中接入 DeepSeek 实现 AI 对话的完整步骤

一、DeepSeek

1.1 介绍

DeepSeek（深度求索） 是由幻方量化孵化的一家中国 AI 实验室，专注于大语言模型的研发。自 2023 年成立以来，DeepSeek 凭借低成本、高性能、全开源的技术路线，迅速成为全球 AI 领域的重要力量。

核心亮点

极致性价比：训练成本仅 557 万美元，性能对标 GPT-4
超长上下文：支持 100 万 tokens，可一次性处理《三体》三部曲
开源生态：模型权重完全开放，开发者可自由部署

1.2 效果展示

![效果展示]

二、获取 DeepSeek 模型 API

2.1 API 调用文档

DeepSeek 的 API 文档：https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/

![API 文档截图]

2.2 获取 API 密钥

点击创建 API key，输入名称后复制 APIKEY（在 Unity 中接入对话时会用到）。

重要提示：密钥仅在申请成功时完整显示一次，后续只能查看基本信息。请务必妥善保存，建议存储在本地安全位置。

![API 密钥截图]

2.3 模型价格

DeepSeek 的百万 Tokens 价格约为两到三元左右，相比之下已经很划算，用作对话 API 使用完全足够。

![价格信息截图]

2.4 用量信息

可以在 DeepSeek 开放平台查看用量信息，消费金额、API 请求次数和 Tokens 的消耗都可以看到。

![用量信息截图]

三、接入 Unity 使用

3.1 新建 Unity 项目

使用 UnityHub 新建一个 Unity 项目，然后新建场景和脚本。

![新建项目截图]

将脚本挂载到场景中运行查看效果。

![运行效果截图]

这样就可以在 Unity 工程中跟 DeepSeek 进行对话了。

3.2 AI 对话脚本

调用脚本 DeepSeekTest.cs

using UnityEngine;

public class DeepSeekTest : MonoBehaviour
{
    private void Start()
    {
        DeepSeekDialogueManager.GetInstance().SendMessageToDeepSeek("你好");
    }
}

相关免费在线工具

RSA密钥对生成器

生成新的随机RSA私钥和公钥pem证书。在线工具，RSA密钥对生成器在线工具，online

Mermaid 预览与可视化编辑

基于 Mermaid.js 实时预览流程图、时序图等图表，支持源码编辑与即时渲染。在线工具，Mermaid 预览与可视化编辑在线工具，online

Base64 字符串编码/解码

将字符串编码和解码为其 Base64 格式表示形式即可。在线工具，Base64 字符串编码/解码在线工具，online

Base64 文件转换器

将字符串、文件或图像转换为其 Base64 表示形式。在线工具，Base64 文件转换器在线工具，online

Markdown 转 HTML

将 Markdown（GFM）转为 HTML 片段，浏览器内 marked 解析；与 HTML 转 Markdown 互为补充。在线工具，Markdown 转 HTML在线工具，online

HTML 转 Markdown

将 HTML 片段转为 GitHub Flavored Markdown，支持标题、列表、链接、代码块与表格等；浏览器内处理，可链接预填。在线工具，HTML 转 Markdown在线工具，online

using System.Collections; using UnityEngine; using Newtonsoft.Json; using UnityEngine.Networking; using UnityEngine.UI; public class DeepSeekDialogueManager : MonoBehaviour { private string apiKey = "此处填入申请的 API 密钥"; // API 密钥 private string apiUrl = "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions"; // API 请求地址 private string modelName = "deepseek-chat"; // 使用的模型名称 private int maxTokens = 1024; // 生成的最大令牌数（控制回复长度） private static DeepSeekDialogueManager instance; public static DeepSeekDialogueManager GetInstance() { if (instance == null) { instance = new DeepSeekDialogueManager(); } return instance; } void Awake() { instance = this; } public void SendMessageToDeepSeek(string data) { StartCoroutine(PostRequest(data)); } IEnumerator PostRequest(string message) { // 创建请求体 var requestBody = new { model = modelName, max_tokens = maxTokens, messages = new[] { // new { role = "system", content = "给模型添加信息。比如：你是一个 UnityAI 助手，负责 Unity 中的对话功能" }, new { role = "user", content = message } }, }; // 序列化请求体 string jsonBody = JsonConvert.SerializeObject(requestBody); Debug.Log("序列化内容。jsonBody：" + jsonBody); // 创建网络请求 UnityWebRequest request = new UnityWebRequest(apiUrl, "POST"); byte[] bodyRaw = System.Text.Encoding.UTF8.GetBytes(jsonBody); // 上传处理器 request.uploadHandler = new UploadHandlerRaw(bodyRaw); // 下载处理器 request.downloadHandler = new DownloadHandlerBuffer(); // 请求头信息 request.SetRequestHeader("Content-Type", "application/json"); request.SetRequestHeader("Authorization", "Bearer " + apiKey); // 发送请求 yield return request.SendWebRequest(); if (request.result == UnityWebRequest.Result.ConnectionError || request.result == UnityWebRequest.Result.ProtocolError) { // 打印详细错误信息 Debug.LogError($"request: {request.result}。Error: {request.error}。Response: {request.downloadHandler.text}"); } else { // 处理响应 string responseJson = request.downloadHandler.text; Debug.Log("Response: " + responseJson); // 解析响应 var response = JsonConvert.DeserializeObject<DeepSeekResponse>(responseJson); if (response != null && response.choices.Length > 0) { string reply = response.choices[0].message.content; Debug.Log("DeepSeek says: " + reply); } else { Debug.LogError("Failed to parse response."); } } request.Dispose(); } // 定义响应数据结构 private class DeepSeekResponse { public Choice[] choices; } private class Choice { public Message message; } private class Message { public string content; } }

Unity 游戏中接入 DeepSeek 实现 AI 对话的完整步骤