DeepSeek V3.1 API

DeepSeek V3.1 is the upgrade in DeepSeek’s V-series: a hybrid "tænkning / ikke-tænkning" stor sprogmodel rettet mod generel intelligens med høj kapacitet, lave omkostninger og brug af agentværktøjer. Den holder OpenAI-lignende API-kompatibilitet, tilføjer smartere værktøjsopkald, og – ifølge virksomheden – fører til hurtigere generering og forbedret agentpålidelighed.

Grundlæggende funktioner (hvad den tilbyder)

• Dobbelte inferenstilstande: deepseek-chat (ikke-tænkende / hurtigere) og deepseek-reasoner (tænkning / stærkere tankekæde/agentfærdigheder). Brugergrænsefladen viser en "DeepThink"-knap for slutbrugere.
• Lang kontekstofficielle materialer og rapporter fra lokalsamfundet understreger en 128k token kontekstvindue for V3-familiens afstamning. Dette muliggør end-to-end-behandling af meget lange dokumenter.
• Forbedret håndtering af værktøj/agentOptimering efter træning målrettet pålidelige værktøjskald, agent-arbejdsgange i flere trin og plugin/værktøjsintegrationer.

Tekniske detaljer (arkitektur, træning og implementering)

Træningskorpus og langkontekstudvikling. Deepseek V3.1-opdateringen understreger en tofaset lang kontekstforlængelse Udover tidligere V3-kontrolpunkter: offentlige noter angiver større yderligere tokens dedikeret til udvidelsesfaserne på 32k og 128k (DeepSeek rapporterer hundredvis af milliarder af tokens brugt i udvidelsestrinnene). Udgivelsen opdaterede også tokenizer-konfiguration at understøtte de større kontekstregimer.

Modelstørrelse og mikroskalering til inferens. Offentlige rapporter og rapporter fra fællesskabet giver noget forskellige parameteroptællinger (et resultat, der er almindeligt for nye udgivelser): tredjepartsindekserere og -spejle lister ~671 milliarder parametre (37 milliarder aktive) i nogle runtime-beskrivelser, mens andre community-resuméer rapporterer ~685 mia. som den hybride ræsonnementarkitekturs nominelle størrelse.

Inferenstilstande og tekniske afvejninger. Deepseek V3.1 eksponerer to pragmatiske inferensmetoder: deepseek-chat (optimeret til standard turbaseret chat, lavere latenstid) og deepseek-reasoner (en "tænknings"-tilstand, der prioriterer tankekæde og struktureret ræsonnement).

Begrænsninger og risici

• Benchmark-modenhed og reproducerbarhed: Mange præstationspåstande er tidlige, fællesskabsdrevne eller selektive. Uafhængige, standardiserede evalueringer er stadig ved at indhente det forsømte. (Risiko: overdrivelse).
• Sikkerhed og hallucinationer: Ligesom alle store LLM'er er Deepseek V3.1 udsat for hallucinationer og risici for skadeligt indhold; stærkere ræsonnementsmetoder kan nogle gange producere selvsikker men forkert flertrinsoutput. Brugere bør anvende sikkerhedslag og menneskelig gennemgang på kritiske output. (Ingen leverandør eller uafhængig kilde hævder eliminering af hallucinationer.)
• Inferensomkostninger og latenstid: Ræsonnementsmetoden bytter latenstid for kapacitet; for storskala forbrugerinferens øger dette omkostningerne. Nogle kommentatorer bemærker, at markedets reaktion på åbne, billige modeller med høj hastighed kan være ustabil.

Almindelige og overbevisende brugsscenarier

• Analyse og opsummering af lange dokumenter: jura, forskning og udvikling, litteraturgennemgange — udnyt 128k-tokenvinduet til end-to-end-resuméer.
• Agentarbejdsgange og værktøjsorkestrering: automatiseringer, der kræver flertrinsværktøjskald (API'er, søgning, beregnere). Deepseek V3.1's agentjustering efter træning har til formål at forbedre pålideligheden her.
• Kodegenerering og softwareassistance: Tidlige benchmarkrapporter understreger stærk programmeringsydeevne; egnet til parprogrammering, kodegennemgang og genereringsopgaver med menneskeligt tilsyn.
• Virksomhedsimplementering, hvor valg af omkostninger/latens har betydning: vælge chatte tilstand for billige/hurtigere samtaleassistenter og begrunder til offline eller premium dybdegående ræsonnementopgaver.

Sådan ringer du Deepseek V3.1 API fra CometAPI

deepseek v3.1 API-priser i CometAPI, 20 % rabat på den officielle pris:

Påkrævede trin

• Log ind på cometapi.com. Hvis du ikke er vores bruger endnu, bedes du registrere dig først
• Få adgangslegitimations-API-nøglen til grænsefladen. Klik på "Tilføj token" ved API-tokenet i det personlige center, få token-nøglen: sk-xxxxx og send.
• Hent url'en til dette websted: https://api.cometapi.com/

Brug metoden

1. Vælg "deepseek-v3.1" / "deepseek-v3-1-250821” endepunkt for at sende API-anmodningen og indstille anmodningsteksten. Forespørgselsmetoden og anmodningsteksten er hentet fra vores websteds API-dokument. Vores websted tilbyder også Apifox-test for din bekvemmelighed.
2. Erstatte med din faktiske CometAPI-nøgle fra din konto.
3. Indsæt dit spørgsmål eller din anmodning i indholdsfeltet – det er det, modellen vil reagere på.
4. . Behandle API-svaret for at få det genererede svar.

API-kald

CometAPI leverer en fuldt kompatibel REST API – til problemfri migrering. Vigtige detaljer til  API-dok:

• Kerneparametre: prompt, max_tokens_to_sample, temperature, stop_sequences
• Endpoint: https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
• Modelparameter: "deepseek-v3.1" / "deepseek-v3-1-250821"
• Godkendelse: Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY
• Indholdstype: application/json .

udskifte CometAPI_API_KEY med din nøgle; bemærk basis-URL.

Python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ,
    base_url="https://api.cometapi.com/v1/chat/completions"  # important

)

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v3.1",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Summarize this PDF in 5 bullets."}
    ],
    temperature=0.3,
    response_format={"type": "json_object"}  # for structured outputs

)
print(resp.choices.message.content)

Se også Grok 4