ModellerPriserVirksomhed
500+ AI Model API, Alt I Én API. Kun I CometAPI
Modeller API
Udvikler
Hurtig StartDokumentationAPI Dashboard
Virksomhed
Om osVirksomhed
Ressourcer
AI-modellerBlogÆndringslogSupport
ServicevilkårPrivatlivspolitik
© 2026 CometAPI · All rights reserved
Home/Models/DeepSeek/DeepSeek-V3.1
D

DeepSeek-V3.1

Indtast:$0.44/M
Output:$1.32/M
DeepSeek V3.1 er opgraderingen i DeepSeeks V-serie: en hybrid “tænkende / ikke-tænkende” stor sprogmodel, der er rettet mod generel intelligens med høj gennemstrømning og lave omkostninger samt agentbaseret værktøjsbrug. Den bevarer OpenAI-stil API-kompatibilitet, tilføjer smartere værktøjskald og — ifølge virksomheden — leverer hurtigere generering og forbedret agentpålidelighed.
Ny
Kommersiel brug
Oversigt
Funktioner
Priser
API
Versioner

Grundlæggende funktioner (hvad den tilbyder)

  • To inferenstilstande: deepseek-chat (uden ræsonnering / hurtigere) og deepseek-reasoner (med ræsonnering / stærkere kæde-af-tanker-/agent-evner). Brugerfladen (UI) viser en “DeepThink”-skifteknap for slutbrugere.
  • Lang kontekst: officielle materialer og community-rapporter fremhæver et 128k token kontekstvindue for V3-familien. Dette muliggør end-to-end-behandling af meget lange dokumenter.
  • Forbedret værktøjs-/agenthåndtering: eftertræningsoptimering målrettet pålidelige værktøjskald, flertrins agentarbejdsgange og plugin-/værktøjsintegrationer.

Tekniske detaljer (arkitektur, træning og implementering)

Træningskorpus og lang-kontekst-ingeniørarbejde. Deepseek V3.1-opdateringen lægger vægt på en tofaset lang-kontekst-udvidelse oven på tidligere V3-checkpoints: offentlige noter angiver betydelige ekstra tokens dedikeret til 32k- og 128k-udvidelsesfaser (DeepSeek rapporterer hundredvis af milliarder af tokens brugt i udvidelsestrinnene). Udgivelsen opdaterede også tokenizer-konfigurationen for at understøtte de større kontekstregimer.

Modelstørrelse og mikroskalering til inferens. Offentlige og community-rapporter angiver noget forskellige parametertal (et fænomen, der er almindeligt ved nye udgivelser): tredjepartsindekser og spejle angiver ~671B parametre (37B aktive) i nogle kørselsbeskrivelser, mens andre community-opsummeringer rapporterer ~685B som den hybride ræsonneringsarkitekturs nominelle størrelse.

Inferenstilstande og tekniske kompromiser. Deepseek V3.1 eksponerer to pragmatiske inferenstilstande: deepseek-chat (optimeret til standard, turbaseret chat, lavere latenstid) og deepseek-reasoner (en “tænkende” tilstand, der prioriterer kæde-af-tanker og struktureret ræsonnering).

Begrænsninger og risici

  • Benchmark-modenhed og reproducerbarhed: mange ydelsespåstande er tidlige, community-drevne eller selektive. Uafhængige, standardiserede evalueringer er stadig ved at indhente. (Risiko: overdrevne påstande).
  • Sikkerhed og hallucination: som alle store LLM’er er Deepseek V3.1 modtagelig for hallucinationer og risici ved skadeligt indhold; stærkere ræsonneringstilstande kan nogle gange producere selvsikre men forkerte flertrinsresultater. Brugere bør anvende sikkerhedslag og menneskelig gennemgang på kritiske outputs. (Ingen leverandør eller uafhængig kilde hævder eliminering af hallucination.)
  • Inferensomkostning og latenstid: ræsonneringstilstanden bytter latenstid for kapabilitet; for storskala forbrugerinferens øger dette omkostningerne. Nogle kommentatorer bemærker, at markedsreaktionen på åbne, billige, højhastighedsmodeller kan være volatil.

Almindelige og overbevisende anvendelsestilfælde

  • Analyse og opsummering af lange dokumenter: jura, R\&D, litteraturgennemgange — udnyt 128k token-vinduet til end-to-end-opsummeringer.
  • Agentarbejdsgange og værktøjsorkestrering: automatiseringer, der kræver flertrins værktøjskald (API’er, søgning, regnemaskiner). Deepseek V3.1’s eftertræningsagent-tuning er tænkt til at forbedre pålideligheden her.
  • Kodegenerering og softwareassistance: tidlige benchmark-rapporter fremhæver stærk programmeringsydelse; velegnet til parprogrammering, kodegennemgang og genereringsopgaver med menneskeligt tilsyn.
  • Virksomhedsimplementering, hvor valget mellem omkostning/latenstid er vigtigt: vælg chat-tilstand for billigere/hurtigere konversationsassistenter og reasoner til offline eller premium dybderæsonneringsopgaver.
  • Sådan får du adgang til deepseek-v3.1 API

Trin 1: Tilmeld dig for API-nøgle

Log ind på cometapi.com. Hvis du endnu ikke er bruger hos os, skal du registrere dig først. Log ind på din CometAPI-konsol. Hent API-adgangsnøglen til interfacet. Klik på “Add Token” ved API-tokenet i det personlige center, få token-nøglen: sk-xxxxx og indsend.

Trin 2: Send forespørgsler til deepseek-v3.1 API

Vælg “deepseek-v3.1”-endepunktet for at sende API-forespørgslen og angive request body. Anmodningsmetode og request body fås fra vores websites API-dokumentation. Vores website tilbyder også Apifox-test for din bekvemmelighed. Erstat <YOUR_API_KEY> med din faktiske CometAPI-nøgle fra din konto. Basis-URL er i Chat-format.

Indsæt dit spørgsmål eller din anmodning i content-feltet — det er dette, modellen vil besvare. Behandl API-svaret for at få det genererede svar.

Trin 3: Hent og verificer resultater

Behandl API-svaret for at få det genererede svar. Efter behandlingen svarer API’et med opgavens status og outputdata.

Funktioner til DeepSeek-V3.1

Udforsk de vigtigste funktioner i DeepSeek-V3.1, designet til at forbedre ydeevne og brugervenlighed. Opdag hvordan disse muligheder kan gavne dine projekter og forbedre brugeroplevelsen.

Priser for DeepSeek-V3.1

Udforsk konkurrencedygtige priser for DeepSeek-V3.1, designet til at passe til forskellige budgetter og brugsbehov. Vores fleksible planer sikrer, at du kun betaler for det, du bruger, hvilket gør det nemt at skalere, efterhånden som dine krav vokser. Opdag hvordan DeepSeek-V3.1 kan forbedre dine projekter, mens omkostningerne holdes håndterbare.
Comet-pris (USD / M Tokens)Officiel Pris (USD / M Tokens)Rabat
Indtast:$0.44/M
Output:$1.32/M
Indtast:$0.55/M
Output:$1.65/M
-20%

Eksempelkode og API til DeepSeek-V3.1

Få adgang til omfattende eksempelkode og API-ressourcer for DeepSeek-V3.1 for at strømline din integrationsproces. Vores detaljerede dokumentation giver trin-for-trin vejledning, der hjælper dig med at udnytte det fulde potentiale af DeepSeek-V3.1 i dine projekter.
Python
JavaScript
Curl
from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)

completion = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v3.1",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello!"},
    ],
)

print(completion.choices[0].message.content)

Python Code Example

from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)

completion = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v3.1",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello!"},
    ],
)

print(completion.choices[0].message.content)

JavaScript Code Example

import OpenAI from "openai";

// Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
const api_key = process.env.COMETAPI_KEY;
const base_url = "https://api.cometapi.com/v1";

const openai = new OpenAI({
  apiKey: api_key,
  baseURL: base_url,
});

const completion = await openai.chat.completions.create({
  model: "deepseek-v3.1",
  messages: [
    { role: "system", content: "You are a helpful assistant." },
    { role: "user", content: "Hello!" },
  ],
});

console.log(completion.choices[0].message.content);

Curl Code Example

curl https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
     --header "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
     --header "content-type: application/json" \
     --data \
'{
    "model": "deepseek-v3.1",
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
}'

Versioner af DeepSeek-V3.1

Årsagen til, at DeepSeek-V3.1 har flere øjebliksbilleder kan omfatte potentielle faktorer såsom variationer i output efter opdateringer, der kræver ældre øjebliksbilleder for konsistens, at give udviklere en overgangsperiode til tilpasning og migration, og at forskellige øjebliksbilleder svarer til globale eller regionale slutpunkter for at optimere brugeroplevelsen. For detaljerede forskelle mellem versioner, henvises der til den officielle dokumentation.
version
deepseek-v3.1

Flere modeller

O

O3 Pro

O

O3 Pro

Indtast:$16/M
Output:$64/M
OpenAI o3‑pro er en “pro”-variant af o3‑ræsonneringsmodellen, konstrueret til at tænke længere og levere de mest pålidelige svar ved at anvende privat chain‑of‑thought‑forstærkningslæring og sætte nye state‑of‑the‑art benchmarks på tværs af områder som videnskab, programmering og forretning—samtidig med at den autonomt integrerer værktøjer som websøgning, filanalyse, Python‑eksekvering og visuel ræsonnering i API'et.
L

Llama-4-Scout

L

Llama-4-Scout

Indtast:$0.216/M
Output:$1.152/M
Llama-4-Scout er en alsidig sprogmodel til assistent-lignende interaktion og automatisering. Den kan følge instruktioner, udføre ræsonnement, sammenfatte og løse transformationsopgaver samt understøtte let kode-relateret assistance. Typiske anvendelser omfatter chat-orkestrering, vidensforstærket QA og generering af struktureret indhold. Tekniske højdepunkter omfatter kompatibilitet med værktøjs-/funktionskaldsmønstre, hentningsforstærket prompting og skema-begrænsede output til integration i produktarbejdsgange.
L

Llama-4-Maverick

L

Llama-4-Maverick

Indtast:$0.48/M
Output:$1.44/M
Llama-4-Maverick er en generel sprogmodel til tekstforståelse og -generering. Den understøtter konversationsbaseret Q&A, opsummering, struktureret udkastudarbejdelse og grundlæggende kodningshjælp, med muligheder for strukturerede output. Almindelige anvendelser omfatter produktassistenter, frontends til vidensindhentning og workflow-automatisering, der kræver ensartet formatering. Tekniske detaljer som antal parametre, kontekstvindue, modalitet og værktøjs- eller funktionskald varierer efter distribution; integrer i henhold til implementeringens dokumenterede muligheder.
M

Kimi-K2

M

Kimi-K2

Indtast:$0.48/M
Output:$1.92/M
- **kimi-k2-250905**: Moonshot AI's Kimi K2-serie 0905-version, som understøtter ultralang kontekst (op til 256k tokens, frontend og Tool-kald). - 🧠 Forbedret Tool-kald: 100 % nøjagtighed, sømløs integration, egnet til komplekse opgaver og integrationsoptimering. - ⚡️ Mere effektiv ydeevne: TPS op til 60-100 (standard-API), op til 600-100 i Turbo-tilstand, hvilket giver hurtigere respons og forbedret inferenskapacitet, vidensafskæring frem til midten af 2025.
O

GPT-4o mini

O

GPT-4o mini

Indtast:$0.12/M
Output:$0.48/M
GPT-4o mini er en kunstig intelligensmodel leveret af OpenAI.
O

GPT-4.1 nano

O

GPT-4.1 nano

Indtast:$0.08/M
Output:$0.32/M
GPT-4.1 nano er en kunstig intelligensmodel leveret af OpenAI. gpt-4.1-nano: Har et større kontekstvindue—understøtter op til 1 million konteksttokens og kan bedre udnytte den kontekst gennem forbedret forståelse af lange kontekster. Har en opdateret vidensgrænse pr. juni 2024. Denne model understøtter en maksimal kontekstlængde på 1,047,576 tokens.

Relaterede blogs

Sådan får du DeepSeek til at fungere med Cursors Agent Mode
Jan 26, 2026
deepseek

Sådan får du DeepSeek til at fungere med Cursors Agent Mode

DeepSeek stiller en OpenAI-kompatibel API til rådighed, som du kan pege Cursor mod (eller dirigere via en gateway som CometAPI). Med omhyggelig modelnavngivning, kontrol af embeddings og en sikkerhedsgennemgang kan du køre Cursors Agent Mode mod DeepSeek-modeller til kodegenerering, refaktoreringer og testdrevne arbejdsgange.