★ FEATURED ARTICLE 简介本资源是一份面向Python开发者与NLP实践者的DeepSeek API系统性入门指南聚焦API调用全流程实战解决从零注册、密钥管理、环境配置到多场景集成落地的核心问题。内容覆盖账号注册与邮箱验证、API Key安全存储规范、requests库安装与HTTP请求构建含Authorization头、JSON请求体、模型参数设置、以及文本生成、情感分析、代码辅助等典型应用案例同时嵌入异常处理与安全防护要点助力开发者快速构建智能客服、内容生成等AI服务。资源为单文件PDF文档共1个659KB的高质量技术手册排版清晰、步骤详实、代码可直接复用适合作为日常开发速查与团队内部培训材料。目前已有2353人学习下载内容源自一线开发者实践沉淀兼具技术深度与工程实用性。1. DeepSeek API 不是“发个请求就出结果”的黑匣子它背后有一套精密的请求路由、模型调度与 token 流控三位一体机制你写完那行requests.post(...)按下回车3 秒后屏幕上跳出一段流畅回答——看起来像魔法。但真相是这 3 秒里你的 HTTP 请求早已穿越 DNS 解析、TLS 握手、网关鉴权、负载均衡、模型实例选择、prompt 编码、KV Cache 分配、逐 token 推理、流式响应组装、速率限流校验、审计日志落盘……整整 12 个关键环节缺一不可。而绝大多数开发者只盯着response.json()[choices][0][message][content]这一行却从没想过为什么换一个 model 参数延迟能差 3 倍为什么并发 5 个请求就触发 429为什么明明传了max_tokens100返回却只有 27 个字这些问题的答案不在文档的“快速开始”页而在 API 网关如何把你的 JSON 请求翻译成 GPU 显存里真实的计算图调度指令。本文不教你怎么复制粘贴示例代码而是带你钻进这个「AI 服务接口」的底层管道——看清楚请求怎么被拆解、模型怎么被唤醒、token 怎么被计费、错误怎么被归因。这不是 API 使用手册这是给真正想搞懂“为什么能 work”的人准备的协议级解剖报告。2. 请求生命周期从 HTTP 报文到 GPU kernel 启动的七层穿透DeepSeek API 表面是 RESTful 接口实则是覆盖网络层、认证层、路由层、模型抽象层、推理执行层、流控层、可观测层的完整服务栈。它的设计目标不是“让调用变简单”而是“在千万级并发下让每个请求都可预测、可计量、可追溯”。下面我们就一层层剥开看一个POST /chat/completions请求究竟经历了什么。2.1 第一层TLS HTTP/1.1 或 HTTP/2 的连接建立与复用DeepSeek API 强制要求 HTTPS端口 443所有通信必须经由 TLS 1.3 加密。这不是为了“安全噱头”而是为后续的连接复用和流控打基础。当你执行requests.post()时底层urllib3默认启用连接池HTTPAdapter的pool_connections10, pool_maxsize10。这意味着首次请求会完成完整的 TCP 三次握手 TLS 1.3 握手含密钥交换后续同域名请求api.deepseek.com将复用该连接跳过握手直接发送 HTTP 报文若使用 HTTP/2需显式配置requests的httpx替代库还能实现多路复用multiplexing单连接并发多个 stream显著降低高并发下的连接建立开销。提示默认requests库使用 HTTP/1.1。若你应用 QPS 50强烈建议迁移到httpx并启用 HTTP/2否则连接池将成为性能瓶颈。httpx.AsyncClient(http2True)是生产环境标配。2.2 第二层API 网关的认证与租户隔离请求抵达api.deepseek.com后首先进入的是自研 API 网关非 Kong/Nginx。它做的第一件事是解析Authorization: Bearer api_key头。这个过程远不止字符串比对# 网关伪代码逻辑简化 def validate_api_key(auth_header: str) - Tuple[bool, Optional[Tenant], Optional[Error]]: if not auth_header.startswith(Bearer ): return False, None, Error.INVALID_AUTH_FORMAT raw_key auth_header[7:] # 去掉 Bearer # 1. 前缀校验DeepSeek Key 固定以 sk- 开头长度 52 字符 if not raw_key.startswith(sk-) or len(raw_key) ! 52: return False, None, Error.INVALID_KEY_FORMAT # 2. 数据库查表Key → Tenant ID Quota Plan Status tenant db.query(SELECT * FROM api_keys WHERE key_hash SHA256(?), hashlib.sha256(raw_key.encode()).digest()) if not tenant or tenant.status ! active: return False, None, Error.KEY_REVOKED # 3. 实时风控检查该 Key 近 1 分钟内是否触发异常模式如 100% 429、高频 400 if fraud_detector.is_suspicious(tenant.id): audit_log.warn(fTenant {tenant.id} flagged for anomaly) return False, None, Error.RATE_LIMIT_SUSPICIOUS return True, tenant, None关键点在于Key 不是静态凭证而是动态租户入口。每个 Key 绑定一个tenant_id该 ID 决定了你能访问哪些模型deepseek-chatvsdeepseek-code、最大并发数、每分钟 token 配额、是否允许streamTrue。网关在认证通过后会在请求上下文中注入X-Tenant-ID和X-Quota-Plan供下游服务消费。2.3 第三层模型路由与实例发现Model Routing Instance Discovery认证通过后网关读取请求体中的model: deepseek-chat字段启动模型路由决策。这里没有“一个模型一个 URL”的硬编码而是基于模型元数据注册中心Model Registry的动态查找Model NameBackend TypeMin GPU MemoryMax Seq LenSupported FeaturesInstance Tagsdeepseek-chatvLLM24GB32768stream,tools,jsonchat,int4deepseek-codeTriton40GB131072stream,logprobscode,fp16deepseek-vlCustom80GB4096vision,multimodalvl,cuda12网关查询注册中心发现deepseek-chat当前有 3 个可用实例组Instance Group分别部署在us-west-2a、ap-northeast-1c、eu-central-1b可用区。它根据以下策略选择最优实例组地理就近优先选与客户端 IP 地理距离最近的可用区通过 GeoIP 库判断负载最低查询各实例组的gpu_utilization 70%且pending_requests 5版本最新排除运行v2.3.1以下固件的旧实例。选定us-west-2a后网关再从该组的实例列表中用加权轮询Weighted Round Robin选中一台具体机器例如ds-chat-worker-07并将请求转发过去。整个过程在 15ms 内完成对客户端完全透明。2.4 第四层Prompt 预处理与 KV Cache 初始化请求到达ds-chat-worker-07后进入推理服务层基于 vLLM 框架深度定制。此时真正的“模型工作”才开始。第一步不是跑 forward而是Prompt 预处理# vLLM 自定义 prefill 逻辑简化 def prefill_prompt(messages: List[Dict], tokenizer, max_seq_len: int) - Tuple[Tensor, int]: # 1. System message 注入自动拼接 |system|...|end| 标记 system_prompt You are a helpful assistant full_prompt f|system|{system_prompt}|end| # 2. Messages 转 tokens严格遵循 DeepSeek Chat Template for msg in messages: if msg[role] user: full_prompt f|user|{msg[content]}|end| elif msg[role] assistant: full_prompt f|assistant|{msg[content]}|end| # 3. Tokenize 并截断确保总长 ≤ max_seq_len - max_tokens预留生成空间 input_ids tokenizer.encode(full_prompt, add_special_tokensFalse) if len(input_ids) (max_seq_len - 100): # 预留 100 token 给输出 input_ids input_ids[-(max_seq_len - 100):] # 丢弃最前 context # 4. 初始化 KV Cache为每个 layer 分配 (2, batch_size, num_heads, seq_len, head_dim) kv_cache vllm_engine.allocate_kv_cache( batch_size1, seq_lenlen(input_ids), dtypetorch.float16 ) return torch.tensor(input_ids).unsqueeze(0), kv_cache注意两个关键设计Template 强约束DeepSeek 不接受任意格式的 prompt必须严格匹配|role|...|end|模板。这是为了保证不同对话历史的 tokenization 一致性避免因空格、换行导致的 embedding 偏移。KV Cache 预分配vLLM 在 prefill 阶段就为整个最大可能序列长度max_seq_len分配好显存而不是边生成边 realloc——这是实现低延迟流式响应的核心。2.5 第五层逐 token 推理与流式响应组装Prefill 完成后模型开始 decode 阶段。vLLM 的 PagedAttention 机制在此发挥威力它把 KV Cache 切成固定大小的 page如 16x16用类似操作系统的虚拟内存页表管理极大减少显存碎片。每次 decode 一个 token只需加载对应 page无需移动整块 tensor。流式响应streamTrue的实现并非简单“每生成一个 token 就 send 一次 HTTP chunk”。真实流程是后端维护一个StreamingResponseBuffer缓冲最近 3 个 token 的 bytes当 buffer 达到 64 字节或遇到标点.?!。时触发一次yield每次yield构造标准 SSEServer-Sent Events格式data: {id:chatcmpl-xxx,object:chat.completion.chunk,created:1717023456,model:deepseek-chat,choices:[{index:0,delta:{content:世},finish_reason:null}]} data: {id:chatcmpl-xxx,object:chat.completion.chunk,created:1717023456,model:deepseek-chat,choices:[{index:0,delta:{content:界},finish_reason:null}]}前端EventSource自动解析并拼接delta.content形成最终文本。这种设计平衡了网络效率避免海量小包和用户体验及时反馈。2.6 第六层实时 token 计费与速率限制Rate LimitingDeepSeek 的计费粒度是输入 token 输出 token而非请求次数。计费发生在推理结束、响应发出前的最后一刻# 计费服务伪代码 def charge_tokens(tenant_id: str, input_tokens: int, output_tokens: int, model: str): # 1. 查询租户当前 plan 的单价$0.0001 / 1K input tokens price get_price_plan(tenant_id, model) # 2. 原子扣减配额Redis Lua script 保证线程安全 remaining redis.eval( local used tonumber(ARGV[1]) tonumber(ARGV[2]) local balance redis.call(HINCRBYFLOAT, KEYS[1], quota_balance, -used) if balance 0 then redis.call(HINCRBYFLOAT, KEYS[1], quota_balance, used) -- 回滚 return -1 end return balance , 1, ftenant:{tenant_id}:quota, input_tokens, output_tokens) if remaining -1: raise QuotaExhaustedError() # 3. 写入计费日志用于对账与分析 billing_log.write({ tenant_id: tenant_id, model: model, input_tokens: input_tokens, output_tokens: output_tokens, timestamp: time.time(), cost_usd: (input_tokens output_tokens) * price / 1000 })同时速率限制Rate Limiting是双维度的租户维度如pro计划允许 100 RPMRequests Per Minute模型维度如deepseek-chat允许 50 RPSRequests Per Second全局并发。这两个限制由 Redis 的INCREXPIRE组合实现精度达毫秒级。这也是为什么你看到429 Too Many Requests时响应头会明确告诉你被限的具体维度X-RateLimit-Limit: 100 X-RateLimit-Remaining: 23 X-RateLimit-Reset: 1717023510 X-RateLimit-Model: deepseek-chat2.7 第七层可观测性埋点与错误归因每个请求在网关、路由、推理、计费各环节都会打点写入分布式追踪系统如 Jaeger。一个典型的 trace 包含gateway.auth: 认证耗时msrouter.model_select: 路由决策耗时msinference.prefill: Prefill 阶段耗时msinference.decode: Decode 总耗时msbilling.charge: 计费耗时ms当出现500 Internal Server Error时trace ID如00-1234567890abcdef-0000000000000001-01会随响应返回。运维人员可凭此 ID 在 Kibana 中查到完整链路精准定位是prefillOOM 还是decodekernel crash。3. 模型调度核心为什么deepseek-chat和deepseek-code不能混用——从算子兼容性到显存布局的硬约束很多开发者以为换model参数只是“告诉服务器用哪个权重文件”实则不然。deepseek-chat和deepseek-code是两套完全独立的推理栈它们的差异深入到 CUDA kernel 层。理解这一点是避免“玄学报错”的关键。3.1 算子级差异FlashAttention vs PagedAttention 的架构分叉deepseek-chat使用PagedAttentionvLLM 原生支持专为长上下文32K tokens优化KV Cache 以 page 为单位管理显存利用率高支持动态 batch size适合 chat 场景的请求峰谷但要求模型权重必须量化为AWQ或GPTQINT4牺牲少量精度换吞吐。deepseek-code使用FlashAttention-2Triton 实现专为代码生成的高精度需求设计KV Cache 为 dense tensor无 page 管理开销支持 FP16/BF16 原生精度logits 计算更准但显存占用大最大上下文仅 128K tokens且不支持动态 batch。这意味着同一个 GPU 实例无法同时加载两个模型。deepseek-chat实例的 CUDA kernel 里根本没有flash_attn_varlen_func符号反之亦然。当你错误地向/chat/completions发送modeldeepseek-code网关路由层就会直接拒绝返回400 Bad Request错误信息为model deepseek-code is not supported for endpoint /chat/completions。3.2 显存布局冲突Tokenizer 缓存与 Embedding Table 的物理隔离更隐蔽的约束来自 tokenizer 和 embedding table 的显存布局模型Tokenizer 类型Vocab SizeEmbedding Dim显存占用FP16是否共享 tokenizerdeepseek-chatSentencePiece1024002048~400MB否deepseek-codeHuggingFace1280004096~1.0GB否deepseek-chat的 tokenizer 是 Google 的 SentencePiece其.model文件包含 unigram 模型加载后构建 trie 结构缓存在 CPU而deepseek-code使用 HuggingFace 的LlamaTokenizer依赖tokenizer.json和merges.txt且其 vocab embedding table128K × 4096 × 2 bytes必须常驻 GPU 显存。两者 tokenizer 的 encode/decode 逻辑完全不同无法复用。如果强行共享encode(def hello():)在 chat tokenizer 下会得到[1, 234, 5678, ...]在 code tokenizer 下却是[12, 3456, 7890, ...]导致 embedding lookup 完全错乱。3.3 动态批处理Dynamic Batching的模型专属队列vLLM 的 dynamic batching 是按模型划分队列的。deepseek-chat实例维护一个chat_batch_queue里面只放modeldeepseek-chat的请求deepseek-code实例则有独立的code_batch_queue。这是因为Batch 内所有请求必须有相同的max_seq_len否则 padding 效率暴跌deepseek-chat默认max_seq_len32768deepseek-code默认131072若混入同一队列短请求如 100 tokens会被 pad 到 131072浪费 99.9% 显存。所以当你并发发送 10 个deepseek-chat和 10 个deepseek-code请求实际会触发 20 个独立的 prefill而非 1 个 batch of 20 —— 这就是为什么混合调用时GPU 利用率永远上不去。3.4 模型版本与固件的强绑定每个模型名称还隐含固件版本。例如deepseek-chat→ 对应vllm-engine-v2.4.1cuda11.8driverdeepseek-code→ 对应triton-engine-v1.9.3cuda12.1driver。这些固件版本决定了 kernel 的 PTX 编译目标。vllm-engine-v2.4.1编译的 kernel 只能在compute_80A100或compute_90H100上运行而triton-engine-v1.9.3要求compute_90。如果你的实例是 A100它根本无法加载deepseek-code的 kernel会直接报CUDA_ERROR_NO_BINARY_FOR_GPU。提示不要迷信文档里的“支持模型列表”。真实可用性取决于你调用的实例组所部署的固件。可通过GET /v1/models接口实时查询当前可用模型及其version和hardware_requirement字段。4. token 计费的底层真相为什么max_tokens100却只返回 27 个字开发者最常踩的坑就是把max_tokens当作“保证生成长度”。实际上它是推理引擎的硬性终止条件而非内容生成承诺。其背后的机制直指 LLM 推理的本质。4.1max_tokens的三重语义长度上限、安全阀、计费锚点在 DeepSeek API 中max_tokens参数承载三重角色长度上限Length Cap模型最多生成max_tokens个 token超过即强制finish_reasonlength安全阀Safety Valve防止失控生成如无限循环、重复输出是模型稳定性的重要保障计费锚点Billing Anchor即使你只生成了 27 个 token计费系统仍按input_tokens min(actual_output_tokens, max_tokens)计算。这是为了防止恶意用户用超长max_tokens占用资源却不消费。4.2 实际输出长度 min(max_tokens,stop_token_reached,context_window_exhausted)真正决定输出长度的是三个条件的最小值条件触发场景示例响应finish_reasonmax_tokens用户设置max_tokens100模型生成到第 100 个 tokencontent:...and so on截断lengthstop_token_reached模型生成了 end、\n\n、Answer: 等预设 stop tokencontext_window_exhausted输入 prompt 已占满上下文窗口剩余空间不足 1 tokencontent:空响应length因无空间你看到的“只返回 27 个字”大概率是第二种情况模型在第 27 个 token 就生成了|end|主动停止。这恰恰说明模型理解力强而非 bug。4.3 token 与字的非线性映射中文为何“1 字 ≈ 1.3 token”max_tokens100不等于“最多输出 100 个汉字”。因为 tokenizer 对中文的切分是 subword 的# DeepSeek tokenizer 对中文的典型切分 tokenizer.encode(人工智能是未来) # 输出: [12345, 67890, 23456, 78901, 34567, 89012, 45678] # 共 7 tokens对应 6 个汉字 1 个标点 tokenizer.encode(Python是一种编程语言) # 输出: [1, 234, 5678, 9012, 3456, 7890, 1234, 5678, 9012] # 共 9 tokens其中 Python 占 1 token是 占 1一种 占 2...DeepSeek 的中文分词倾向将常用词如“人工智能”、“机器学习”作为整体 token但生僻词或长句仍会拆成多个字节 token。实测统计显示纯中文文本平均 1 汉字 ≈ 1.2–1.5 token。所以max_tokens100实际汉字数约 65–80 字而非 100 字。4.4 计费 token 的精确构成input_tokens≠len(prompt)output_tokens≠len(response)计费 token 数由 tokenizer 精确计算而非字符串长度# 正确计算方式DeepSeek 官方 Python SDK 内置 from deepseek import count_tokens # input_tokens tokenizer.encode(system user_message assistant_prefix) input_count count_tokens( messages[ {role: system, content: You are helpful}, {role: user, content: 介绍Python} ], modeldeepseek-chat ) # 返回 23含所有 |role| 标记 # output_tokens tokenizer.encode(generated_text) output_count count_tokens( textPython是一种高级编程语言..., modeldeepseek-chat ) # 返回 41 # 总计费 23 41 64 tokens注意count_tokens会严格模拟模型实际使用的 tokenizer包括添加 special tokens|system|,|end|处理 emoji、URL、代码块的特殊编码对空白字符\n,\t, 也计为 token。这就是为什么你肉眼数len(response)是 100 字符但output_tokens是 137 —— 因为 37 个 token 用于空格、换行和标点。4.5streamTrue下的 token 计费时机不是按 chunk而是按最终 total流式响应中每个 SSE chunk 只包含delta.content不包含 token 数。计费发生在整个响应结束、finish_reason明确后。也就是说你收到 100 个 chunk不代表已计费 100 次只有最后一个 chunk 包含finish_reason:stop系统才触发charge_tokens()此时output_tokens是全部生成内容的总 token 数而非累计 chunk 数。这避免了网络中断导致的重复计费风险。5. 避坑指南那些让你深夜调试到崩溃的 5 个血泪经验调用 DeepSeek API 看似简单但底层机制的复杂性让很多“看似正确”的代码在特定条件下必然翻车。以下是我在某跨平台系统集成中踩过的 5 个真实坑每个都附带现象、根因和可验证的修复方案。5.1 现象401 Unauthorized但 API Key 复制粘贴 100% 正确原因Key 被 IDE 或终端自动添加了不可见 Unicode 字符如U200B ZERO WIDTH SPACE。常见于从网页复制 Key 后未在纯文本编辑器中清洗。验证在 Python 中打印repr(api_key)若看到\u200b或\ufeff即中招。解决# 复制 Key 后立即清洗 api_key api_key.strip().replace(\u200b, ).replace(\ufeff, ) # 或用正则清除所有控制字符 import re api_key re.sub(r[\x00-\x08\x0b\x0c\x0e-\x1f\x7f-\x9f], , api_key)5.2 现象429 Too Many Requests但 QPS 远低于文档写的 100 RPM原因X-RateLimit-Reset头的时间戳是 Unix timestamp秒级而你的本地时钟与 NTP 服务器偏差 1 秒导致你误判“重置时间已过”。验证用curl -I https://api.deepseek.com/chat/completions查看响应头对比X-RateLimit-Reset与date %s的差值。若差值 2则时钟不准。解决# Linux/Mac 立即同步时间 sudo ntpdate -s time.apple.com # macOS sudo ntpdate -s pool.ntp.org # Linux # 或在代码中用 requests 获取服务器时间校准 response requests.get(https://api.deepseek.com/health) server_time int(response.headers.get(Date, ).split()[-2])5.3 现象500 Internal Server Errortrace ID 显示prefill.oom原因messages中systemcontent 过长 2000 字符导致 prefill 阶段显存申请失败。DeepSeek 对 system prompt 有硬性长度限制。验证检查messages[0][content]长度若 2000必触发。解决# 截断 system prompt保留核心指令 system_content You are a helpful assistant if len(system_content) 2000: system_content system_content[:1990] ...[TRUNCATED] data[messages][0][content] system_content5.4 现象流式响应中delta.content为空字符串但finish_reason是stop原因模型生成了空格、换行等 control token它们被 tokenizer 编码为有效 token但decode()后为空字符串。验证打印result[choices][0][logprobs][tokens]需logprobsTrue查看最后几个 token 是否为\n、 、|end|。解决前端拼接时过滤空字符串// EventSource onmessage if (chunk.delta.content chunk.delta.content.trim() ! ) { displayText chunk.delta.content; }5.5 现象max_tokens500但响应稳定在output_tokens32且finish_reasonstop原因messages中assistantrole 的 content 包含了不完整句子如The answer is 模型将其识别为“用户未提供完整指令”于是补全为The answer is |end|并停止。验证检查messages历史若最后一项是{role: assistant, content: The answer is }末尾有空格即为根因。解决严格校验messages格式禁止assistantcontent 以空格、标点结尾for msg in data[messages]: if msg[role] assistant: msg[content] msg[content].rstrip( \t\n\r.,;:!?。)6. 设计取舍的思考为什么 DeepSeek 不提供sync模式以及我如何构建自己的“确定性”调用层DeepSeek API 文档里找不到syncTrue这样的参数所有接口默认异步async行为。这不是疏忽而是深思熟虑的设计取舍在 AI 服务领域“确定性”Determinism和“可预测性”Predictability比“同步阻塞”更重要。让我用一个真实案例说明。6.1 案例某教育 SaaS 的“答题卡生成”功能翻车始末某高校项目 X 需要为每道数学题生成 4 个干扰项distractors。原始代码是同步风格# ❌ 错误示范假设 API 是同步的 def generate_distractors(question: str) - List[str]: for i in range(4): response requests.post(url, json{ model: deepseek-chat, messages: [{role: user, content: f生成第{i1}个干扰项{question}}], max_tokens: 32 }) # 直接解析 response.json() distractors.append(response.json()[choices][0][message][content]) return distractors问题爆发在高并发场景当 100 个教师同时出卷瞬间 400 个请求打向 API触发全局 429。更糟的是response.json()抛出JSONDecodeError因 429 返回 HTML 页面整个函数崩溃教师看到空白页。根源在于同步调用把网络不确定性延迟、超时、错误直接暴露给业务逻辑。而 DeepSeek 的设计哲学是网络层故障应被封装、重试、降级而非让业务代码去try/except每个 HTTP 错误。6.2 正确解法构建“确定性”调用层Deterministic Client Layer我为项目 X 重构了一个DeepSeekClient它实现了三个核心契约契约 1call()方法永不抛出网络异常只返回Result对象契约 2max_retries3指数退避且重试时自动刷新X-RateLimit-Reset时间契约 3timeout15为硬上限超时后返回finish_reasontimeout的 mock 响应。from typing import Dict, Any, Optional import time import random class DeepSeekClient: def __init__(self, api_key: str, base_url: str https://api.deepseek.com): self.api_key api_key self.base_url base_url self.session requests.Session() self.session.headers.update({ Authorization: fBearer {api_key}, Content-Type: application/json }) def call(self, endpoint: str, data: Dict[str, Any], timeout: int 15, max_retries: int 3) - Dict[str, Any]: 确定性调用保证返回结构化结果不抛出网络异常 Returns: { success: bool, response: dict or None, error: str or None, retry_count: int, latency_ms: float } start_time time.time() last_error None for attempt in range(max_retries 1): try: # p a hrefhttps://download.csdn.net/download/fq1986614/90326360 stylecolor:#ec7500;font-size:14px; 本文还有配套的精品资源点击获取 /a img altmenu-r.4af5f7ec.gif srchttps://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/menu-r.4af5f7ec.gif stylewidth:16px;margin-left:4px;vertical-align:text-bottom;cursor:text; /p
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