此方案通過調用DeepSeek提供的API，利用其服務器進行推理任務。用戶可以選擇開發自有應用，或使用DeepSeek官方推薦的客戶端進行集成。費用方面，DeepSeek API采用按Token計費的方式，價格根據模型類型和緩存命中情況而定。 該方案的優點包括低部署成本、維護壓力小、高效迭代、價格相對低廉，以及可選緩存優化。然而，它也存在一些缺點，如受API限制、延遲不可控、數據安全性問題，以及依賴服務穩定性。

除了直接調用DeepSeek的API外，用戶還可以通過第三方平臺使用DeepSeek的能力。這些平臺通常提供了更方便的集成方式和使用體驗。但需要注意的是，某些平臺可能存在無法關閉聯網搜索的問題，或者需要充值才能繼續使用。

根據企業自身需求，結合企業已有設備資源，在企業本地內網部署DeepSeek模型，無需聯網。這對于對數據隱私要求極高的地方來說非常合適。然而，由于DeepSeek模型非常大，尤其是滿血版，因此本地部署需要高性能的硬件支持。為了解決這個問題，DeepSeek開源了簡化版模型，供普通用戶使用。本地部署的過程包括下載Ollama客戶端、安裝Ollama、選擇模型版本、本地運行DeepSeek模型等步驟。

對于企業用戶來說，可以在自己的設備上部署完整的DeepSeek模型。這需要非常強大的硬件支持，包括高性能的服務器和GPU。服務器部署方案適合對性能要求高、預算充足的企業用戶，部署流程與在個人電腦上部署類似，但需要使用更強大的硬件。