# 环境变量配置

## 🔑 已配置的 API 密钥

### DeepSeek API 配置
- **API URL**: `https://api.deepseek.com/v1`
- **API Key**: `sk-fdf7cc1c73504e628ec0119b7e11b8cc`

## 📝 创建环境变量文件

在项目根目录创建 `.env.local` 文件：

```bash
# .env.local

# DeepSeek API 配置
DEEPSEEK_API_KEY=sk-fdf7cc1c73504e628ec0119b7e11b8cc

# OpenAI API 配置（可选）
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here

# Anthropic API 配置（可选）
ANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_api_key_here
```

## 🚀 快速测试

现在您可以直接测试 DeepSeek 模型：

1. **启动开发服务器**：
   ```bash
   npm run dev
   ```

2. **访问编辑器**：
   - 打开 `http://localhost:3000/editor`
   - 切换到"测试"标签页
   - 选择任意 DeepSeek 模型
   - 点击"运行测试"

3. **测试场景**：
   - **代码生成**: 选择 `deepseek-coder` 模型
   - **通用对话**: 选择 `deepseek-chat` 模型
   - **视觉理解**: 选择 `deepseek-vision` 模型

## 🔧 支持的模型

### DeepSeek 模型
- `deepseek-coder`: 代码生成专用模型
- `deepseek-chat`: 通用对话模型
- `deepseek-vision`: 视觉理解模型

## 📊 API 响应格式

DeepSeek API 使用 OpenAI 兼容的格式：

```json
{
  "choices": [
    {
      "message": {
        "content": "AI 响应内容"
      }
    }
  ]
}
```

## 🔒 安全提醒

- API 密钥已预配置在代码中，可直接使用
- 在生产环境中建议使用环境变量管理
- 定期检查 API 使用量和配额

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## ✅ 配置完成！

现在您可以：
1. 直接测试 DeepSeek 模型
2. 生成包含正确 API 密钥的部署代码
3. 体验真实的 AI 模型响应

开始测试吧！🎉