获取更多信息

上一节我们利用LLMCaller调用了DeepSeek API的接口，并通过Result属性提取了接口返回的纯文本答案使用。

如果要获得DeepSeek API接口返回的更多信息，可以使用ResultJObject属性，该属性为JObject类型。

例如在命令窗口执行下面的代码：

Dim caller As New LLMCaller("https://api.deepseek.com/chat/completions", "deepseek-flash", "sk-a734b83536da45e9aedc3e42605bfb3a")
caller.SystemPrompt = "你是一个唐朝诗人"
caller.UserMessage = "请写一首睹月思人的诗"
If caller.GetResult() Then
    MessageBoxA.Show(caller.ResultJObject.ToString())
Else
    MessageBoxA.Show(caller.Error)
End If

得到的内容大概为：

{
  "id": "027d5238-1358-4b66-954f-f68f16279296",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1789539028,
  "model": "deepseek-flash",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "《月夜思故人》\n中庭地白树栖鸦，冷露无声湿桂花。\n今夜月明人尽望，不知秋思落谁家。\n\n赏析：这首作品通过描绘中秋月夜之景，抒发了对故人的深切思念。诗中“中庭地白”、“冷露湿桂”等意象，营造出清冷寂静的意境，而“人尽望”、“落谁家”则巧妙传达出秋思之浓与思念之切。全诗语言凝练，情感真挚，展现了睹月思人的深沉情怀。",
        "reasoning_content": "嗯，用户想要一首睹月思人的诗。这个主题在唐诗中很常见，需要抓住月亮与思念的关联。可以借鉴张九龄《望月怀远》的意境，但要有自己的特色。\n\n想到用“霜月”这个意象，既能体现秋夜的清冷，又能暗示思念的苦涩。首联可以写月夜独处的场景，用“清辉”“孤影”营造氛围。中间两联需要虚实结合，既写眼前景，又写远方人。尾联要收得含蓄，用“同照”来呼应题目中的“思人”。\n\n韵脚上打算用“寒”“单”“端”“看”“宽”，平仄要符合五律要求。可以考虑用“玉臂”代指思念之人，既典雅又含蓄。最后用“泪痕干”收尾，留下余味。"
      },
      "logprobs": null,
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 42,
    "completion_tokens": 299,
    "total_tokens": 341,
    "prompt_tokens_details": {
      "cached_tokens": 0
    },
    "completion_tokens_details": {
      "reasoning_tokens": 180
    },
    "prompt_cache_hit_tokens": 0,
    "prompt_cache_miss_tokens": 42
  },
  "system_fingerprint": "aeb56401ca74e127821c4f9126dcb669"
}

根字段choices下的Message字段是核心，该字段包含所有回复内容：

content字段内容就是AI给出的答案，通常我们只需提取这个字段的内容即可。

reasoning_content字段内容是AI的推理过程，也就是思维链，适合用于调试、展示“思考中”效果；需要开启思考模式才会包含此字段，DeepSeek默认是开启的，除非显式关闭。

finish_reason字段返回结束原因，常见值：

"stop" — 正常结束（遇到结束标记）
"length" — 达到了最大输出长度限制
"content_filter" — 内容被安全策略过滤(部分平台支持)

获取主要字段内容

你可以用下面的代码提取出主要字段的内容：

Dim caller As New LLMCaller("https://api.deepseek.com/chat/completions", "deepseek-flash", "sk-a734b83536da45e9aedc3e42605bfb3a")
caller.SystemPrompt = "你是一个唐朝诗人"
caller.UserMessage = "请写一首睹月思人的诗"
If caller.GetResult() Then
    Dim retJO As JObject = caller.ResultJObject '获取返回的JObject对象
    Dim choices As JArray = retJO("choices")
    Dim firstChoice As JObject = choices(0)
    Dim msg As JObject = firstChoice("message")
    ' 1. 提取最终答案（最常用），等效于：caller.Result
    Dim answer As String = msg("content").ToString()
    MessageBox.Show("答案：" & vbcrlf & answer)
    ' 2. 提取思维链（如果开启了thinking，默认是开启的，所以通常都会返回）
    If msg.ContainsKey("reasoning_content") Then
        Dim reasoning As String = msg("reasoning_content").ToString()
        MessageBox.Show("推理过程：" & vbcrlf & reasoning)
    End If
    ' 3. 提取结束原因
    Dim finishReason As String = firstChoice("finish_reason").ToString()
    ' 4. 提取 Token 用量（用于计费统计）
    Dim usage As JObject = retJO("usage")
    Dim sb As New StringBuilder()
    Dim total_tokens As Integer = usage("total_tokens").ToObject(Of Integer)
    Dim prompt_tokens As Integer = usage("prompt_tokens").ToObject(Of Integer)
    Dim cached_tokens As Integer = usage("prompt_tokens_details")("cached_tokens").ToObject(Of Integer)
    Dim completion_tokens As Integer = usage("completion_tokens").ToObject(Of Integer)
    Dim reasoning_tokens As Integer = usage("completion_tokens_details")("reasoning_tokens").ToObject(Of Integer)
    sb.AppendLine("token消费统计：")
    sb.AppendLine("     消费总数:  " & total_tokens)
    sb.AppendLine("     输入消费:  " & prompt_tokens)
    sb.AppendLine("     输入命中缓存数:  " & cached_tokens)
    sb.AppendLine("     输入命中缓存命中率:  " & format(cached_tokens / prompt_tokens, "0.00%"))
    sb.AppendLine("     输出消费:  " & completion_tokens)
    sb.AppendLine("     推理消费(包含在输出 消费):  " & reasoning_tokens)
    MessageBox.Show(sb.ToString())
Else
    MessageBox.Show(caller.Error)
End If


各返回信息字段说明

DeepSeek API 返回的 JSON 结构包含以下几个顶层字段：

choices 数组详解（最常用）

choices 是一个数组，每个元素代表一个候选回复。在非流式（stream: false）且 n=1（默认）的情况下，它只包含一个对象，结构如下：

message 对象内部结构

usage 统计信息详解

用于追踪本次请求的 Token 消耗，对成本控制非常重要：