كيفية استخدام واجهة برمجة التطبيقات DeepSeek-V3.1 — برنامج تعليمي عملي للمطورين

CometAPI
AnnaAug 24, 2025
كيفية استخدام واجهة برمجة التطبيقات DeepSeek-V3.1 — برنامج تعليمي عملي للمطورين

DeepSeek-V3.1 هو أحدث نموذج استدلال هجين من DeepSeek، يدعم وضعي دردشة سريعين "بدون تفكير" و"تفكير/استدلال" أكثر ترويًا، ويوفر سياقًا طويلًا (حتى 128 كيلوبايت)، ومخرجات منظمة، واستدعاءً للوظائف، ويمكن الوصول إليه مباشرةً عبر واجهة برمجة تطبيقات DeepSeek المتوافقة مع OpenAI، أو عبر نقطة نهاية متوافقة مع Anthropic، أو عبر CometAPI. سأشرح لكم أدناه ماهية النموذج، وأبرز معايير الأداء والتكلفة، والميزات المتقدمة (استدعاء الوظائف، ومخرجات JSON، ووضع الاستدلال)، ثم أقدم نماذج أكواد برمجية شاملة: استدعاءات DeepSeek REST مباشرة (curl / Node / Python)، واستخدام عميل Anthropic، والاستدعاء عبر CometAPI.

ما هو DeepSeek-V3.1 وما الجديد في هذا الإصدار؟

DeepSeek-V3.1 هو أحدث إصدار في عائلة DeepSeek V3: وهو عبارة عن خط نموذج لغوي كبير وعالي السعة ومزيج من الخبراء والذي يوفر تصميم الاستدلال الهجين مع وضعين تشغيليين - وضع سريع دردشة غير مفكرة وضع و التفكير / الاستدلال وضعٌ يُمكّن من كشف آثار نمط سلسلة الأفكار لمهام التفكير المعقدة واستخدام الوكيل/الأداة. يُركّز الإصدار على زمن انتقال أسرع للتفكير، وقدرات مُحسّنة للأداة/الوكيل، ومعالجة سياقية أطول لسير العمل على نطاق المستندات.

أهم النقاط العملية المستفادة:

  • وضعين للتشغيل: deepseek-chat من حيث الإنتاجية والتكلفة، deepseek-reasoner (نموذج استدلالي) عندما تريد تتبعات سلسلة الأفكار أو دقة استدلالية أعلى.
  • تم ترقية التعامل مع الوكيل/الأداة وتحسينات التجزئة/السياق للمستندات الطويلة.
  • طول السياق: ما يصل إلى ~128 ألف رمز (يمكّن المستندات الطويلة وقواعد البيانات والسجلات).

اختراق معياري

أظهر DeepSeek-V3.1 تحسينات ملحوظة في تحديات البرمجة العملية. في تقييم SWE-bench Verified، الذي يقيس مدى تكرار إصلاح النموذج لمشاكل GitHub لضمان اجتياز اختبارات الوحدة، حقق الإصدار 3.1 نسبة نجاح بلغت 66%، مقارنةً بنسبة 45% لكلٍّ من الإصدارين V3-0324 وR1. في الإصدار متعدد اللغات، حل الإصدار 3.1 54.5% من المشاكل، أي ما يقارب ضعف نسبة النجاح البالغة 30% للإصدارات الأخرى. في تقييم Terminal-Bench، الذي يختبر قدرة النموذج على إكمال المهام بنجاح في بيئة Linux مباشرة، نجح DeepSeek-V3.1 في 31% من المهام، مقارنةً بنسبة 13% و6% للإصدارين الآخرين على التوالي. تُظهر هذه التحسينات أن DeepSeek-V3.1 أكثر موثوقية في تنفيذ التعليمات البرمجية والعمل في بيئات الأدوات العملية.

كيفية استخدام واجهة برمجة التطبيقات DeepSeek-V3.1 — برنامج تعليمي عملي للمطورين

تُفضّل معايير استرجاع المعلومات أيضًا DeepSeek-V3.1 في التصفح والبحث والإجابة على الأسئلة. في تقييم BrowseComp، الذي يتطلب التنقل واستخراج الإجابات من صفحة ويب، أجاب DeepSeek-V3.1 بشكل صحيح على 30% من الأسئلة، مقارنةً بنسبة 9% لـ R1. في النسخة الصينية، حقق DeepSeek-V3.1 دقة بنسبة 49%، مقارنةً بنسبة 36% لـ R1. في اختبار اللغة الصعبة (HLE)، تفوق DeepSeek-V3.1 بشكل طفيف على R1، محققًا دقة تتراوح بين 30% و25% على التوالي. في مهام البحث العميق مثل xbench-DeepSearch، التي تتطلب تجميع المعلومات من مصادر متعددة، حقق DeepSeek-V3.1 نسبة 71% مقابل 1% لـ R55. كما أظهر DeepSeek-V3.1 تفوقًا طفيفًا ولكنه ثابت في معايير مثل (التفكير الهيكلي)، وSimpleQA (الإجابة على الأسئلة الواقعية)، وSeal0 (الإجابة على الأسئلة الخاصة بالمجال). بشكل عام، تفوقت النسخة V3.1 بشكل كبير على النسخة R1 في استرجاع المعلومات والإجابة على الأسئلة الخفيفة.

كيفية استخدام واجهة برمجة التطبيقات DeepSeek-V3.1 — برنامج تعليمي عملي للمطورين

من حيث كفاءة الاستدلال، تُظهر نتائج استخدام الرموز فعاليته. في اختبار AIME 2025 (اختبار رياضيات صعب)، حقق V3.1-Think دقةً تُضاهي R1 أو تتجاوزها بقليل (88.4% مقابل 87.5%)، ولكنه استخدم رموزًا أقل بنسبة 30% تقريبًا. في اختبار GPQA Diamond (اختبار دراسات عليا متعدد المجالات)، كان النموذجان متقاربين (80.1% مقابل 81.0%)، ولكن V3.1 استخدم ما يقرب من نصف رموز R1. في اختبار LiveCodeBench، الذي يُقيّم استدلال الرموز، لم يكن V3.1 أكثر دقة فحسب (74.8% مقابل 73.3%)، بل كان أيضًا أكثر إيجازًا. هذا يُظهر أن V3.1-Think قادر على توفير استدلال مُفصّل مع تجنب الإسهاب.

كيفية استخدام واجهة برمجة التطبيقات DeepSeek-V3.1 — برنامج تعليمي عملي للمطورين

بشكل عام، يُمثل الإصدار 3.1 قفزة نوعية كبيرة مقارنةً بالإصدار 3-0324. مقارنةً بالإصدار R1، حقق الإصدار 3.1 دقة أعلى في جميع معايير التقييم تقريبًا، وكان أكثر فعالية في مهام التفكير المنطقي المعقدة. المعيار الوحيد الذي تطابق فيه الإصدار R1 هو GPQA، ولكن بتكلفة تُقارب ضعف التكلفة.

كيف يمكنني الحصول على مفتاح API وإنشاء حساب تطوير؟

الخطوة 1: قم بالتسجيل وإنشاء حساب

  1. تفضل بزيارة بوابة مطوري DeepSeek (وثائق DeepSeek / وحدة التحكم). أنشئ حسابًا باستخدام بريدك الإلكتروني أو مزود خدمة تسجيل الدخول الموحد (SSO).
  2. أكمل أي عمليات فحص للهوية أو إعدادات الفوترة المطلوبة بواسطة البوابة.

الخطوة 2: إنشاء مفتاح API

  1. في لوحة المعلومات، انتقل إلى مفاتيح API → إنشاء مفتاح. قم بتسمية مفتاحك (على سبيل المثال، dev-local-01).
  2. انسخ المفتاح وقم بتخزينه في مدير سري آمن (راجع أفضل ممارسات الإنتاج أدناه).

نصيحة: تتيح لك بعض البوابات وأجهزة التوجيه التابعة لجهات خارجية (على سبيل المثال، CometAPI) استخدام مفتاح بوابة واحد للوصول إلى نماذج DeepSeek من خلالها — وهو أمر مفيد للتكرار متعدد المزودين (انظر واجهة برمجة تطبيقات DeepSeek V3.1 الجزء).

كيف أقوم بإعداد بيئة التطوير الخاصة بي (Linux/macOS/Windows)؟

هذا إعداد بسيط وقابل للتكرار لـ Python وNode.js يعمل مع DeepSeek (نقاط نهاية متوافقة مع OpenAI) وCometAPI وAnthropic.

المتطلبات الأساسية المسبقة

  • Python 3.10+ (مستحسن)، pip، virtualenv.
  • Node.js 18+ وnpm/yarn.
  • تجعيد (للاختبارات السريعة).

بيئة بايثون (خطوة بخطوة)

  1. إنشاء دليل المشروع:
mkdir deepseek-demo && cd deepseek-demo
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate   # macOS / Linux

# .venv\Scripts\activate    # Windows PowerShell
  1. تثبيت الحزم البسيطة:
pip install --upgrade pip
pip install requests
# Optional: install an OpenAI-compatible client if you prefer one:

pip install openai
  1. احفظ مفتاح API الخاص بك في متغيرات البيئة (لا تلتزم أبدًا):
export DEEPSEEK_KEY="sk_live_xxx"
export CometAPI_KEY="or_xxx"
export ANTHROPIC_KEY="anthropic_xxx"

(استخدام Windows PowerShell $env:DEEPSEEK_KEY = "…")

بيئة العقدة (خطوة بخطوة)

  1. التهيئة:
mkdir deepseek-node && cd deepseek-node
npm init -y
npm install node-fetch dotenv
  1. إنشاء .env ملف:
DEEPSEEK_KEY=sk_live_xxx
CometAPI_KEY=or_xxx
ANTHROPIC_KEY=anthropic_xxx

كيف يمكنني استدعاء DeepSeek-V3.1 مباشرة - أمثلة التعليمات البرمجية خطوة بخطوة؟

واجهة برمجة تطبيقات DeepSeek متوافقة مع OpenAI. فيما يلي نسخ ولصق أمثلة: curl، وPython (طلبات ونمط SDK openai)، وNode.

الخطوة 1: مثال بسيط للتجعيد

curl https://api.deepseek.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $DEEPSEEK_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-chat-v3.1",
    "messages": [
      {"role":"system","content":"You are a concise engineering assistant."},
      {"role":"user","content":"Give a 5-step secure deployment checklist for a Django app."}
    ],
    "max_tokens": 400,
    "temperature": 0.0,
    "reasoning_enabled": true
  }'

ملاحظة: reasoning_enabled يُفعّل وضع التفكير (علم البائع). قد يختلف اسم العلم الدقيق باختلاف المزوّد - راجع وثائق الطراز.

الخطوة 2: بايثون (الطلبات) مع القياس عن بعد البسيط

import os, requests, time, json

API_KEY = os.environ
URL = "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions"

payload = {
  "model": "deepseek-chat-v3.1",
  "messages": [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful coding assistant."},
    {"role": "user", "content": "Refactor this Flask function to be testable: ..."}
  ],
  "max_tokens": 600,
  "temperature": 0.1,
  "reasoning_enabled": True
}

start = time.time()
r = requests.post(URL, headers={
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json"
}, json=payload, timeout=60)

elapsed = time.time() - start
print("Status:", r.status_code, "Elapsed:", elapsed)
data = r.json()
print(json.dumps(data, indent=2))

CometAPI: وصول مجاني تمامًا إلى DeepSeek V3.1

للمطورين الذين يبحثون عن وصول فوري دون تسجيل، تُقدم CometAPI بديلاً جذابًا لـ DeepSeek V3.1 (اسم النموذج: deepseek-v3-1-250821؛ deepseek-v3.1). تجمع هذه الخدمة البوابة نماذج ذكاء اصطناعي متعددة عبر واجهة برمجة تطبيقات موحدة، مما يُتيح الوصول إلى DeepSeek، ويُقدم مزايا أخرى، بما في ذلك التعافي التلقائي من الأعطال، وتحليلات الاستخدام، وتبسيط الفوترة بين مقدمي الخدمة.

أولاً، قم بإنشاء حساب CometAPI على https://www.cometapi.com/— تستغرق العملية دقيقتين فقط، ولا تتطلب سوى التحقق من عنوان البريد الإلكتروني. بعد تسجيل الدخول، أنشئ مفتاحًا جديدًا في قسم "مفتاح واجهة برمجة التطبيقات". يقدم موقع https://www.cometapi.com/ رصيدًا مجانيًا للحسابات الجديدة وخصمًا بنسبة 20% على سعر واجهة برمجة التطبيقات الرسمي.

يتطلب التنفيذ الفني تغييرات طفيفة في الكود. ما عليك سوى تغيير نقطة نهاية واجهة برمجة التطبيقات (API) من رابط DeepSeek مباشر إلى بوابة CometAPI.

ملاحظة: تدعم واجهة برمجة التطبيقات البث (stream: true), max_tokens، ودرجة الحرارة، وتسلسلات التوقف، وميزات استدعاء الوظيفة المشابهة لواجهات برمجة التطبيقات الأخرى المتوافقة مع OpenAI.

كيف يمكنني الاتصال بـ DeepSeek باستخدام Anthropic SDKs؟

يوفر DeepSeek نقطة نهاية متوافقة مع Anthropic حتى تتمكن من إعادة استخدام SDKs الخاصة بـ Anthropc أو أدوات Claude Code من خلال توجيه SDK إلى https://api.deepseek.com/anthropic وتعيين اسم النموذج إلى deepseek-chat (أو deepseek-reasoner حيث يتم دعمها).

استدعاء نموذج DeepSeek عبر واجهة برمجة التطبيقات Anthropic

ثبّت حزمة تطوير البرامج Anthropic: pip install anthropic. هيئ بيئتك:

export ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.deepseek.com/anthropic  
export ANTHROPIC_API_KEY=YOUR_DEEPSEEK_KEY

إنشاء رسالة:

import anthropic
client = anthropic.Anthropic()
message = client.messages.create(
model="deepseek-chat",
max_tokens=1000,
system="You are a helpful assistant.",
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "Hi, how are you?"
}
]
}
]
)
print(message.content)

استخدام DeepSeek في Claude Code

التثبيت: npm install -g @anthropic-ai/claude-code. هَيِّئ بيئتك:

export ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.deepseek.com/anthropic
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=${YOUR_API_KEY}
export ANTHROPIC_MODEL=deepseek-chat
export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL=deepseek-chat

أدخل دليل المشروع، ثم قم بتنفيذ كود Claude:

cd my-project  
claude

استخدم DeepSeek في Claude Code عبر CometAPI

يدعم CometAPI لغة Claude Code. بعد التثبيت، وعند تهيئة البيئة، ما عليك سوى استبدال عنوان URL الأساسي بـ https://www.cometapi.com/console/ والمفتاح بمفتاح CometAPI لاستخدام نموذج DeepSeek الخاص بـ CometAPI في Claude Code.

# Navigate to your project folder cd your-project-folder 

# Set environment variables (replace sk-... with your actual token) 
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=sk-... 
export ANTHROPIC_BASE_URL=https://www.cometapi.com/console/ 
# Start Claude Code 

claude

ملاحظة:

  • يقوم DeepSeek بتعيين أسماء النماذج الأنثروبية غير المدعومة إلى deepseek-chat.
  • تدعم طبقة التوافق الأنثروبي system, messages, temperature، البث، وتسلسلات التوقف، ومصفوفات التفكير.

ما هي أفضل الممارسات الملموسة في الإنتاج (الأمن، التكلفة، الموثوقية)؟

فيما يلي أنماط الإنتاج الموصى بها والتي تنطبق على DeepSeek أو أي استخدام LLM عالي الحجم.

الأسرار والهوية

  • قم بتخزين مفاتيح API في مدير سري (لا تستخدم .env قم بتدوير المفاتيح بانتظام وإنشاء مفاتيح لكل خدمة بأقل قدر من الامتيازات.
  • استخدم مشاريع/حسابات منفصلة للتطوير/الإعداد/الإنتاج.

حدود المعدلات وإعادة المحاولة

  • تطبيق تراجع أسي على HTTP 429/5xx مع تذبذب. حد أقصى لمحاولات إعادة المحاولة (مثلاً، 3 محاولات).
  • استخدم مفاتيح التكرار للطلبات التي قد تتكرر.

مثال على بايثون — إعادة المحاولة مع التراجع

import time, random, requests

def post_with_retries(url, headers, payload, attempts=3):
    for i in range(attempts):
        r = requests.post(url, json=payload, headers=headers, timeout=60)
        if r.status_code == 200:
            return r.json()
        if r.status_code in (429, 502, 503, 504):
            backoff = (2 ** i) + random.random()
            time.sleep(backoff)
            continue
        r.raise_for_status()
    raise RuntimeError("Retries exhausted")

ادارة التكاليف

  • قصر max_tokens وتجنب طلب مخرجات ضخمة عن طريق الخطأ.
  • استجابات نموذج التخزين المؤقت عند الاقتضاء (خاصةً للمطالبات المتكررة). يُميّز DeepSeek بوضوح بين نجاح التخزين المؤقت وفشله في التسعير، مما يُوفّر المال.
  • استعمل deepseek-chat للردود الصغيرة الروتينية؛ احتياطي deepseek-reasoner للحالات التي تحتاج حقًا إلى CoT (إنها أكثر تكلفة).

إمكانية المراقبة والتسجيل

  • سجّل بيانات وصفية فقط للطلبات بصيغة نص عادي (تجزئات الطلبات، عدد الرموز، زمن الاستجابة). تجنّب تسجيل بيانات المستخدم كاملةً أو المحتوى الحساس. خزّن مُعرّفات الطلبات/الردود للدعم ومطابقة الفواتير.
  • تتبع استخدام الرمز لكل طلب وعرض الميزانية/التنبيهات حول التكلفة.

ضوابط السلامة والهلوسة

  • استعمل مخرجات الأدوات والمحققات الحتمية لأي شيء مهم للسلامة (مالي، قانوني، طبي).
  • بالنسبة للمخرجات المنظمة، استخدم response_format+مخطط JSON والتحقق من صحة المخرجات قبل اتخاذ إجراءات لا رجعة فيها.

أنماط النشر

  • قم بتشغيل استدعاءات النموذج من عملية عامل مخصصة للتحكم في التزامن والطوابير.
  • قم بنقل المهام الثقيلة إلى العاملين غير المتزامنين (مهام Celery وFargate ووظائف Cloud Run) والرد على المستخدمين باستخدام مؤشرات التقدم.
  • بالنسبة لاحتياجات زمن الوصول/النطاق الترددي القصوى، ضع في اعتبارك اتفاقيات مستوى الخدمة الخاصة بموفر الخدمة وما إذا كان من الأفضل استضافة الخدمة ذاتيًا أو استخدام مسرعات مقدم الخدمة.

ملاحظة ختامية

DeepSeek-V3.1 هو نموذج هجين عملي مصمم لكل من الدردشة السريعة ومهام الوكلاء المعقدة. تصميمه المتوافق مع OpenAI يجعل عملية الترحيل سهلة للعديد من المشاريع، بينما تجعله طبقات التوافق مع Anthropic وCometAPI مرنًا للأنظمة البيئية الحالية. تُظهر معايير الأداء وتقارير المجتمع توازنًا واعدًا بين التكلفة والأداء - ولكن كما هو الحال مع أي نموذج جديد، تحقق من صحته في أعباء العمل الفعلية (المطالبات، استدعاء الوظائف، فحوصات السلامة، زمن الوصول) قبل إطلاقه بالكامل.

على CometAPI، يمكنك تشغيله بشكل آمن والتفاعل معه من خلال واجهة برمجة تطبيقات متوافقة مع OpenAI أو واجهة مستخدم سهلة الاستخدام ملعب، بدون حدود للسعر.

👉 قم بنشر DeepSeek-V3.1 على CometAPI الآن!

لماذا تستخدم CometAPI؟

  • تعدد إرسال المزود: قم بتبديل مقدمي الخدمة دون إعادة كتابة التعليمات البرمجية.
  • الفوترة/المقاييس الموحدة:إذا قمت بتوجيه نماذج متعددة عبر CometAPI، فستحصل على سطح تكامل واحد.
  • بيانات التعريف النموذجية:عرض طول السياق والمعلمات النشطة لكل متغير نموذج.
اقرأ المزيد

500+ نموذج في واجهة برمجة تطبيقات واحدة

خصم يصل إلى 20%