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前面给大家分享过一篇文章：

上位机与MES数据交互的常用方案

上位机与MES交互最适合的方案是WebApi。

今天跟大家分享一下上位机如何学习WebApi，开发一个DeepSeek软件。

一、WebApi

首先我们要对WebApi有一些基本的认识：

1、WebApi是一种基于Http协议的应用程序编程接口，主要功能是让不同的应用通过网络进行数据交互。

2、WebApi基于Restful架构的API设计风格，通过Get、Post、Put、Delete实现资源操作，采用Json格式进行数据传输，相比较Xml来说更省流量。

3、WebApi支持异步编程模型（async方法），可以独立部署，也可以内置在Web或CS应用程序中。

4、WebApi是跨平台的，可以在任何平台上使用，不受限于特定的操作系统或编程语言。

5、WebApi支持自定义路由配置，支持跨域调用，支持OAuth、JWT实现认证授权。

二、免费API

上位机开发中，我们会通过WebApi来对接Mes等系统，但是学习时，没有Mes系统，我们该如何学习呢？

DeepSeek提供了API接口，我们可以通过C#代码编写一个软件，通过调用API接口来实现AI对话。

打开DeepSeek官网，右上方有个API开放平台，点击进入之后，可以看到DeepSeek API文档。

官方API是按tokens来收费的，但收费价格相对于ChatGPT来说已经很便宜了。如果不想收费，我们也可以通过一些第三方平台，比如腾讯云、阿里云、硅基流动、火山引擎等。一般注册后会提供一些免费的tokens供我们使用，对于学习来说，够用了。

三、火山方舟

推荐一个比较方便的大模型服务平台——火山方舟，火山方舟是火山引擎推出的大模型服务平台。官网地址：https://www.volcengine.com/experience/ark

点击进入之后，就可以AI对话了，里面有很多大模型，每个模型都赠送了50万tokens。

在AI对话框中，我们可以看到API接入的入口，点击之后即可快速API接入。

1、点击API接入之后，会打开一个窗口——快捷API接入，第一步先创建一个API Key，这个就是密钥，后面代码中会使用到。

2、第二步，我们就可以看到Rest API调用的一个示例了。

3、然后我们就可以使用API测试软件（Postman/Apifox）来进行测试，这里使用Apifox软件，我们创建一个新的接口，类型选择POST，将第二步中的url复制进去。

4、选择Auth，类型选择Bearer Token，将第一步中的API Key填进去。

5、选择Body，类型选择json或raw，将第二步中的content内容填进去，然后点击发送即可，等待一会之后，我们就看到返回信息了。

6、这样，我们就完成了WebApi接口的测试。在实际开发中，我们也是要先把接口测通之后，再去编写代码。

四、WebApi编写

接下来我们来编写代码，WebApi一般可以通过HttpClient或RustSharp库来实现。

1、我们先创建一个简单的窗体：

2、这里使用HttpClient编写一个调用DeepSeekApi的异步方法：

private string url = "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/chat/completions";
//这里要填写自己的api key，下面的token是错误的
private string token = "89274ad1-3334-41fe-bd3b-7a64071d4c41";
private async Task<string> CallDeepSeekApiAsync(string question)
{HttpClient httpClient = new HttpClient();JObject body = new JObject();body.Add("model", "deepseek-v3-250324");JObject user1 = new JObject();user1["role"] = "system";user1["content"] = "你是一个人工智能助手";JObject user2 = new JObject();user2["role"] = "user";user2["content"] = question;body.Add("messages", new JArray() { user1, user2 });//添加消息头httpClient.DefaultRequestHeaders.Add("Authorization", "Bearer " + token);var response = await httpClient.PostAsync(url, new StringContent(body.ToString()));if (response.IsSuccessStatusCode){return await response.Content.ReadAsStringAsync();}else{return "ERROR：" + response.StatusCode;}
}

3、然后在Send按钮事件方法中调用该方法即可，这里需要对返回的结果进行筛选，选择我们需要的content内容：

private async void btn_Send_Click(object sender, EventArgs e)
{string question = this.txt_Question.Text.Trim();var result = await CallDeepSeekApiAsync(question);try{JObject obj = JObject.Parse(result);this.rtb_Result.Text = obj["choices"][0]["message"]["content"].ToString();this.lbl_token.Text = obj["usage"]["total_tokens"].ToString() + " tokens";}catch (Exception){this.rtb_Result.Text = result;}      
}

4、运行程序，输入一个问题，点击Send即可，这里由于没有采用Stream流的方式，因此会比较耗时，需要等待一会，才会有结果：

5、我们还可以通过RestSharp库来实现，添加引用后，代码如下所示：

private async Task<string> CallDeepSeekApiRestAsync(string question){var client = new RestClient(url);client.Timeout = -1;var request = new RestRequest(Method.POST);request.AddHeader("Authorization", "Bearer "+token);JObject body = new JObject();body.Add("model", "deepseek-v3-250324");JObject user1 = new JObject();user1["role"] = "system";user1["content"] = "你是一个人工智能助手";JObject user2 = new JObject();user2["role"] = "user";user2["content"] = question;body.Add("messages", new JArray() { user1, user2 });request.AddParameter("text/plain", body, ParameterType.RequestBody);var response =await client.ExecuteAsync(request);if (response.IsSuccessful){return  response.Content;}else{return "ERROR：" + response.StatusCode;}}

6、这样，我们就实现了上位机对DeepSeek API的调用过程。在实际开发中，不同的项目Mes提供的文档都会有所不同，但是思路都是一样的。