DeepSeek V3.1 API

DeepSeek V3.1 is the upgrade in DeepSeek’s V-series: a Hybrid „Denken / Nicht-Denken“ großes Sprachmodell, das auf hohen Durchsatz, kostengünstige allgemeine Intelligenz und die Nutzung von Agententools abzielt. Es hält API-Kompatibilität im OpenAI-Stil, fügt hinzu intelligentere Werkzeugaufrufe, und – laut dem Unternehmen – sorgt es für eine schnellere Generierung und verbesserte Agentenzuverlässigkeit.

Grundfunktionen (was es bietet)

• Duale Inferenzmodi: Deepseek-Chat (nicht denkend / schneller) und Deepseek-Reasoner (Denken / stärkere Gedankenkette/Agentenfähigkeiten). Die Benutzeroberfläche bietet Endbenutzern einen „DeepThink“-Schalter.
• Langer Kontext: Offizielle Materialien und Gemeinschaftsberichte betonen eine 128 Token Kontextfenster für die V3-Familie. Dies ermöglicht die End-to-End-Verarbeitung sehr langer Dokumente.
• Verbesserte Handhabung von Tools/Agenten: Optimierung nach dem Training mit dem Ziel, zuverlässige Tool-Aufrufe, mehrstufige Agent-Workflows und Plugin-/Tool-Integrationen durchzuführen.

Technische Details (Architektur, Schulung und Implementierung)

Trainingskorpus und Long-Context-Engineering. Das Deepseek V3.1 Update betont eine Zweiphasige Long-Context-Erweiterung Zusätzlich zu früheren V3-Checkpoints: Öffentliche Hinweise weisen auf wichtige zusätzliche Token für die 32k- und 128k-Erweiterungsphasen hin (DeepSeek meldet Hunderte von Milliarden Token, die in den Erweiterungsschritten verwendet wurden). Die Version aktualisierte auch die Tokenizer-Konfiguration um die größeren Kontextregime zu unterstützen.

Modellgröße und Mikroskalierung für Inferenz. Öffentliche und Community-Berichte liefern etwas unterschiedliche Parameterwerte (ein Ergebnis, das bei neuen Versionen üblich ist): Indexer und Spiegel von Drittanbietern listen ~671 B Parameter (37 B aktiv) in einigen Laufzeitbeschreibungen, während andere Community-Zusammenfassungen berichten ~685 Milliarden als Nominalgröße der hybriden Argumentationsarchitektur.

Inferenzmodi und technische Kompromisse. Deepseek V3.1 bietet zwei pragmatische Inferenzmodi: deepseek-chat (optimiert für rundenbasierten Standard-Chat, geringere Latenz) und deepseek-reasoner (ein „Denkmodus“, der Gedankenketten und strukturiertes Denken priorisiert).

Einschränkungen und Risiken

• Benchmark-Reife und Reproduzierbarkeit: Viele Leistungsansprüche werden frühzeitig, von der Community erhoben oder sind selektiv. Unabhängige, standardisierte Bewertungen sind noch nicht weit fortgeschritten. (Risiko: Überforderung).
• Sicherheit & Halluzination: Wie alle großen LLMs unterliegt Deepseek V3.1 dem Risiko von Halluzinationen und schädlichen Inhalten. Stärkere Denkmodi können manchmal zuversichtlich, aber falsch Mehrstufige Ausgaben. Benutzer sollten Sicherheitsebenen und eine menschliche Überprüfung kritischer Ausgaben anwenden. (Kein Anbieter oder unabhängige Quelle behauptet, Halluzinationen zu vermeiden.)
• Inferenzkosten und Latenz: Der Reasoning-Modus tauscht Latenz gegen Leistungsfähigkeit ein; bei groß angelegter Verbraucherinferenz erhöht dies die Kosten. Einige Kommentatoren weisen darauf hin, dass die Marktreaktion auf offene, kostengünstige Hochgeschwindigkeitsmodelle volatil sein kann.

Gängige und überzeugende Anwendungsfälle

• Analyse und Zusammenfassung langer Dokumente: Recht, F&E, Literaturrecherchen – nutzen Sie das 128-Token-Fenster für End-to-End-Zusammenfassungen.
• Agenten-Workflows und Tool-Orchestrierung: Automatisierungen, die mehrstufige Tool-Aufrufe erfordern (APIs, Suche, Rechner). Das Post-Training-Agent-Tuning von Deepseek V3.1 soll hier die Zuverlässigkeit verbessern.
• Codegenerierung und Softwareunterstützung: Frühe Benchmarkberichte betonen die starke Programmierleistung; geeignet für Paarprogrammierung, Codeüberprüfung und Generierungsaufgaben mit menschlicher Aufsicht.
• Unternehmensbereitstellung, bei der die Wahl zwischen Kosten und Latenz wichtig ist: die Auswahl zwischen Chat Modus für günstige/schnellere Konversationsassistenten und Denker für Offline- oder Premium-Deep-Reasoning-Aufgaben.

Wie man anruft Deepseek V3.1 API von CometAPI

deepseek v3.1 API-Preise in CometAPI, 20 % Rabatt auf den offiziellen Preis:

Erforderliche Schritte

• Einloggen in cometapi.comWenn Sie noch nicht unser Benutzer sind, registrieren Sie sich bitte zuerst
• Holen Sie sich den API-Schlüssel für die Zugangsdaten der Schnittstelle. Klicken Sie im persönlichen Bereich beim API-Token auf „Token hinzufügen“, holen Sie sich den Token-Schlüssel: sk-xxxxx und senden Sie ihn ab.
• Holen Sie sich die URL dieser Site: https://api.cometapi.com/

Methode verwenden

1. Wählen Sie das "deepseek-v3.1“ / “deepseek-v3-1-250821”-Endpunkt, um die API-Anfrage zu senden und den Anfragetext festzulegen. Die Anfragemethode und der Anfragetext stammen aus der API-Dokumentation unserer Website. Unsere Website bietet außerdem einen Apifox-Test für Ihre Bequemlichkeit.
2. Ersetzen mit Ihrem aktuellen CometAPI-Schlüssel aus Ihrem Konto.
3. Geben Sie Ihre Frage oder Anfrage in das Inhaltsfeld ein – das Modell antwortet darauf.
4. . Verarbeiten Sie die API-Antwort, um die generierte Antwort zu erhalten.

API-Aufruf

CometAPI bietet eine vollständig kompatible REST-API für eine nahtlose Migration. Wichtige Details zu  API-Dokument:

• Kernparameter: prompt, max_tokens_to_sample, temperature, stop_sequences
• Endpunkt: https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
• Modellparameter: "deepseek-v3.1“ / “deepseek-v3-1-250821"
• Authentifizierung: Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY
• Content-Type: application/json .

Ersetzen CometAPI_API_KEY mit Ihrem Schlüssel; beachten Sie die 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)

Siehe auch Grok 4