Пет-проект на DeepSeek V3 за 2 часа: JSON Mode и экономия | AiManual
AiManual Logo Ai / Manual.
18 Фев 2026 • Гайд

Как создать шуточный сервис на DeepSeek V3 за 2 часа: промпты, JSON Mode и экономия на API

Пошаговый гайд по созданию шуточного ИИ-сервиса на DeepSeek V3 с JSON Mode. Экономим на API, получаем стабильный вывод.

Почему ваша идея для пет-проекта умирает в корзине

Знакомо? Придумал крутую фичу - "бот, который генерирует отмазки для опозданий" или "сервис по созданию абсурдных бизнес-идей". Открываец документацию OpenAI - и видишь ценник. GPT-4o стоит как хороший ужин в ресторане за каждые 1000 токенов. Claude еще дороже. Идея тихо умирает где-то между "интересно" и "нафиг надо".

А что если я скажу, что можно сделать работающий прототип за 2 часа и потратить на тестирование меньше, чем на чашку кофе? Не верите? Я тоже не верил, пока не попробовал DeepSeek V3.2.

На 18 февраля 2026 года DeepSeek V3 остается одним из самых дешевых коммерческих API среди крупных моделей. В 5-10 раз дешевле конкурентов при сравнимом качестве.

Почему именно DeepSeek V3.2, а не что-то другое

Открою секрет - я ненавижу, когда мне продают китайские технологии как панацею. Но факты упрямы. После тестирования DeepSeek V3.2 против конкурентов пришлось признать: это чертовски хороший инструмент для пет-проектов.

Три причины выбрать его для шуточного сервиса:

  • Цена: $0.14 за 1M входных токенов против $2.50-$5.00 у других
  • JSON Mode: нативный, работает из коробки, без танцев с бубном
  • Контекст 128K: можно запихнуть кучу примеров прямо в промпт

Самый важный пункт - второй. JSON Mode меняет все. Раньше приходилось парсить ответы, ловить ошибки, писать валидаторы. Сейчас - просто говоришь модели "верни JSON" и получаешь чистую структуру.

Что будем делать: сервис "Генератор корпоративного бреда"

Представьте: HR просит написать мотивационное письмо о внедрении agile в отдел уборщиков. Или нужен план digital-трансформации для столовой. Или отчет о синергии между бухгалтерией и отделом охраны труда.

Наш сервис будет генерировать этот прекрасный корпоративный бред одним запросом. С сохранением структуры, списками действий, KPI и даже бюджетом (выдуманным, конечно).

💡
Шуточные сервисы - отличный способ прокачать навыки работы с API. Никаких серьезных последствий при ошибках, зато опыт реальный.

1Регистрация и получение API ключа

Заходим на platform.deepseek.com. Регистрируемся - процесс стандартный. В дашборде находим раздел API Keys, создаем новый ключ. Копируем. Все, можно начинать.

Первая ловушка: у DeepSeek есть два типа ключей - для chat API и для других сервисов. Нам нужен именно chat. Не перепутайте.

2Быстрый бэкенд на Python

Не будем усложнять. FastAPI, один эндпоинт, минимум зависимостей.

from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel
import httpx
import os

app = FastAPI(title="Corporate BS Generator")

class GenerationRequest(BaseModel):
    department: str
    problem: str
    style: str = "formal"  # formal, startup, consultant, hr

DEEPSEEK_API_KEY = os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY")
API_URL = "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions"

async def generate_corporate_bs(request: GenerationRequest):
    prompt = f"""
Ты - генератор корпоративного бреда. Пользователь хочет решить проблему:

Отдел: {request.department}
Проблема: {request.problem}
Стиль: {request.style}

Сгенерируй структурированный ответ в формате JSON со следующими полями:
- title: заголовок инициативы
- executive_summary: краткое резюме (2-3 предложения)
- problem_statement: формулировка проблемы
- proposed_solution: описание решения
- key_actions: список из 3-5 конкретных действий
- expected_kpis: ключевые показатели результативности
- estimated_budget: примерный бюджет (в вымышленных единицах)
- buzzwords: список из 5-7 корпоративных buzzwords для использования

ВАЖНО: Верни ТОЛЬКО валидный JSON, без дополнительного текста.
"""
    
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {DEEPSEEK_API_KEY}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    
    payload = {
        "model": "deepseek-chat",
        "messages": [
            {"role": "system", "content": "Ты эксперт по корпоративным инициативам. Всегда отвечай строго в формате JSON."},
            {"role": "user", "content": prompt}
        ],
        "response_format": {"type": "json_object"},
        "temperature": 0.7,
        "max_tokens": 1000
    }
    
    async with httpx.AsyncClient(timeout=30.0) as client:
        response = await client.post(API_URL, json=payload, headers=headers)
        
        if response.status_code != 200:
            raise HTTPException(status_code=500, detail="DeepSeek API error")
            
        result = response.json()
        return result["choices"][0]["message"]["content"]

@app.post("/generate")
async def generate(request: GenerationRequest):
    try:
        result = await generate_corporate_bs(request)
        return {"success": True, "data": result}
    except Exception as e:
        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))

Обратите внимание на ключевую строку: "response_format": {"type": "json_object"}. Это и есть волшебный JSON Mode. Без него модель может начать болтать перед JSON или после него.

3Фронтенд за 30 минут

Не будем делать SPA на React. Возьмем хороший старый HTML с немного JavaScript.





    Corporate BS Generator
    


    

        
Генератор корпоративного бреда

Вот и весь фронтенд. Никакого npm install, никакого webpack. Просто HTML файл, который работает.

Почему JSON Mode - это святое

Без JSON Mode вы получаете текст. Может быть с JSON внутри, может быть без. Может модель решит объяснить, почему она сгенерировала именно такой ответ. Или добавит комментарии. Или просто забудет про форматирование.

С JSON Mode вы гарантированно получаете JSON. Всегда. Если модель сломается и попытается отправить что-то другое - API вернет ошибку. Это критично для автоматизации.

На 18 февраля 2026 года JSON Mode поддерживается в DeepSeek V3 из коробки. Не нужно дополнительных параметров или хитрых промптов - просто указываете response_format и все.

Сравните два подхода:

Без JSON ModeС JSON Mode
Нужно парсить ответJSON.parse() и готово
Могут быть ошибки форматаФормат гарантирован API
Лишние токены на поясненияТолько чистые данные
Сложная валидацияПроверяем структуру - все

Сколько это стоит на самом деле

Давайте посчитаем. Один запрос с нашим промптом - примерно 1500 токенов входных + 500 выходных = 2000 токенов.

Цена DeepSeek V3: $0.14 за 1M токенов. Значит, один запрос стоит:

2000 / 1,000,000 * 0.14 = $0.00028

За рубль (по курсу на февраль 2026) можно сделать примерно 250 запросов. За стоимость чашки кофе - несколько тысяч.

Для сравнения: тот же запрос в GPT-4o Mini обойдется в $0.0035, а в Claude 3.5 Haiku - около $0.0045. В 12-16 раз дороже.

Типичные ошибки и как их избежать

Ошибка 1: Слишком свободный промпт

# ПЛОХО
prompt = "Напиши корпоративный план для отдела уборщиков"

# ХОРОШО
prompt = """
Ты - генератор корпоративных планов. Верни JSON с полями:
- title: строка
- summary: строка
- actions: массив строк

Пример структуры: {"title": "...", "summary": "...", "actions": ["..."]}
Верни ТОЛЬКО JSON.
"""

Ошибка 2: Не используете system message

System message задает роль модели. Без нее модель может "забыть", что должна возвращать только JSON.

Ошибка 3: Температура на максимуме

Для структурированных ответов temperature 0.7 - оптимальна. Выше - модель начинает креативить и ломать формат. Ниже - ответы становятся шаблонными.

Что делать, когда сервис готов

Задеплоить на Railway или Fly.io. Добавить мониторинг запросов. Настроить лимиты на количество генераций в день (я ставлю 50 на пользователя).

И самое главное - показать друзьям. Шуточные сервисы отлично работают в соцсетях. Люди любят делиться абсурдными корпоративными планами.

💡
Если сервис взлетит, можно добавить больше фич: сохранение планов, шаблоны для разных отраслей, экспорт в PDF. Или даже сделать платную подписку за $2 в месяц - люди платят за развлечение.

А что насчет масштабирования?

Если ваш шуточный сервис внезапно станет популярным (бывает!), DeepSeek API выдержит нагрузку. У них хорошая инфраструктура. Но помните про кэширование - если у вас есть популярные запросы ("agile для уборщиков" будет у многих), кэшируйте ответы.

Можно пойти дальше и использовать гибридный подход с локальной LLM для самых частых запросов. Или даже развернуть DeepSeek V3 локально и экономить еще больше.

Почему это работает, когда другие варианты проваливаются

Потому что мы убрали все сложности:

  • Нет сложной инфраструктуры - один файл Python, один HTML
  • Нет дорогого API - DeepSeek стоит копейки
  • Нет проблем с парсингом - JSON Mode решает все
  • Нет долгой разработки - 2 часа от идеи до работающего прототипа

Самый большой враг пет-проектов - перфекционизм. Не пытайтесь сделать идеально с первого раза. Сделайте работающий прототип. Покажите людям. Если понравится - доделаете.

Что дальше?

Когда набьете руку на корпоративном бреде, попробуйте другие идеи:

  • Генератор отмазок для опозданий (с учетом дня недели и погоды)
  • Создатель абсурдных job description для вакансий
  • Генератор речей для корпоративов (с тостами и анекдотами)
  • Планировщик бессмысленных митингов с KPI

Каждая из этих идей использует тот же шаблон: промпт + JSON Mode + простой фронтенд. Меняется только контент.

И последний совет: не храните API ключи в коде. Используйте переменные окружения. Не делайте как я в первый раз, когда закоммитил ключ в публичный репозиторий и за 15 минут потратил $10 на запросы от ботов.

Теперь у вас есть работающий прототип, который стоит копейки и делает то, что нужно. Осталось только придумать, куда его пристроить. Или просто оставить как proof of concept для следующего собеседования.

Кстати, если хотите чего-то серьезнее - посмотрите на автономных research-агентов. Там уже нужно думать об архитектуре, но принцип тот же: дешевый API + четкие промпты.

←
На главную