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DeepSeek-V3.1

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Ausgabe:$1.32/M
DeepSeek V3.1 ist das Upgrade in DeepSeeks V-Serie: ein hybrides, „denkendes/nicht denkendes“ Großsprachmodell, ausgerichtet auf hohen Durchsatz, kostengünstige allgemeine Intelligenz und agentenbasierte Werkzeugnutzung. Es bewahrt die API-Kompatibilität im OpenAI-Stil, ermöglicht intelligentere Tool-Aufrufe und – laut dem Unternehmen – liefert schnellere Generierung sowie eine verbesserte Agenten-Zuverlässigkeit.
Neu
Kommerzielle Nutzung
Überblick
Funktionen
Preisgestaltung
API
Versionen

Grundfunktionen (was angeboten wird)

  • Zwei Inferenzmodi: deepseek-chat (ohne Denkmodus / schneller) und deepseek-reasoner (denkender Modus / stärkere Chain-of-Thought-/Agenten-Fähigkeiten). Die UI bietet einen „DeepThink“-Schalter für Endbenutzer.
  • Langer Kontext: Offizielle Materialien und Community-Berichte betonen ein 128k-Token-Kontextfenster für die V3-Familienlinie. Dies ermöglicht die End-to-End-Verarbeitung sehr langer Dokumente.
  • Verbesserte Tool-/Agenten-Handhabung: Nachtrainingsoptimierung mit Fokus auf zuverlässige Tool-Aufrufe, mehrstufige Agenten-Workflows und Plugin/Tool-Integrationen.

Technische Details (Architektur, Training und Implementierung)

Trainingskorpus & Long-Context-Engineering. Das Deepseek-V3.1-Update betont eine zweiphasige Long-Context-Erweiterung aufbauend auf früheren V3-Checkpoints: Öffentliche Hinweise deuten auf erheblich zusätzliche Tokens hin, die den 32k- und 128k-Erweiterungsphasen gewidmet wurden (DeepSeek berichtet von Hunderten von Milliarden Tokens, die in den Erweiterungsschritten verwendet wurden). Die Veröffentlichung aktualisierte außerdem die Tokenizer-Konfiguration, um die größeren Kontextbereiche zu unterstützen.

Modellgröße und Mikro-Skalierung für Inferenz. Öffentliche und Community-Berichte nennen teilweise unterschiedliche Parameterzahlen (ein bei neuen Releases übliches Ergebnis): Drittanbieter-Indexer und -Spiegel führen in einigen Laufzeitbeschreibungen ~671B Parameter (37B aktiv) auf, während andere Community-Zusammenfassungen ~685B als nominale Größe der hybriden Reasoning-Architektur berichten.

Inferenzmodi & technische Abwägungen. Deepseek V3.1 stellt zwei pragmatische Inferenzmodi bereit: deepseek-chat (optimiert für standardmäßigen rundenbasierten Chat, geringere Latenz) und deepseek-reasoner (ein „denkender“ Modus, der Chain-of-Thought und strukturiertes Reasoning priorisiert).

Einschränkungen & Risiken

  • Reifegrad der Benchmarks & Reproduzierbarkeit: Viele Leistungsbehauptungen sind früh, Community-getrieben oder selektiv. Unabhängige, standardisierte Evaluierungen holen noch auf. (Risiko: überzogene Behauptungen).
  • Sicherheit & Halluzinationen: Wie alle großen LLMs ist Deepseek V3.1 anfällig für Halluzinationen und Risiken schädlicher Inhalte; stärkere Reasoning-Modi können mitunter selbstsichere, aber falsche mehrstufige Ausgaben produzieren. Nutzer sollten Sicherheitslayer und eine menschliche Prüfung bei kritischen Ausgaben anwenden. (Kein Anbieter oder unabhängige Quelle behauptet die Eliminierung von Halluzinationen.)
  • Inferenzkosten & Latenz: Der Reasoning-Modus tauscht Latenz gegen Fähigkeit; für großskalige Consumer-Inferenz erhöht dies die Kosten. Einige Kommentatoren merken an, dass die Marktreaktion auf offene, günstige, hochschnelle Modelle volatil sein kann.

Häufige und überzeugende Anwendungsfälle

  • Analyse und Zusammenfassung langer Dokumente: Recht, F&E, Literaturüberblicke — nutzen Sie das 128k-Token-Fenster für End-to-End-Zusammenfassungen.
  • Agenten-Workflows und Tool-Orchestrierung: Automatisierungen, die mehrstufige Tool-Aufrufe erfordern (APIs, Suche, Rechner). Die Post-Training-Agentenabstimmung von Deepseek V3.1 soll hier die Zuverlässigkeit verbessern.
  • Codegenerierung & Softwareunterstützung: Frühe Benchmark-Berichte betonen starke Programmierleistung; geeignet für Pair Programming, Code-Review und Generationsaufgaben mit menschlicher Aufsicht.
  • Unternehmensbereitstellung, bei der die Wahl zwischen Kosten und Latenz wichtig ist: Wählen Sie den Chat-Modus für günstige/schnellere Konversationsassistenten und den Reasoner für Offline- oder Premium-Deep-Reasoning-Aufgaben.
  • So greifen Sie auf die deepseek-v3.1-API zu

Schritt 1: Für einen API-Schlüssel registrieren

Melden Sie sich bei cometapi.com an. Falls Sie noch kein Nutzer sind, registrieren Sie sich zuerst. Melden Sie sich in Ihrer CometAPI-Konsole an. Rufen Sie den Zugriffsschlüssel (API Key) der Schnittstelle ab. Klicken Sie im persönlichen Bereich beim API-Token auf „Add Token“, erhalten Sie den Token-Schlüssel: sk-xxxxx und senden Sie ihn ab.

Schritt 2: An die deepseek-v3.1-API Anfragen senden

Wählen Sie den Endpunkt „deepseek-v3.1“, um die API-Anfrage zu senden, und setzen Sie den Request-Body. Die Anfrage-Methode und der Request-Body werden unserer Website-API-Dokumentation entnommen. Unsere Website stellt außerdem einen Apifox-Test zu Ihrer Bequemlichkeit bereit. Ersetzen Sie <YOUR_API_KEY> durch Ihren tatsächlichen CometAPI-Schlüssel aus Ihrem Konto. Die Basis-URL entspricht dem Chat-Format.

Fügen Sie Ihre Frage oder Anforderung in das content-Feld ein — darauf wird das Modell antworten. Verarbeiten Sie die API-Antwort, um die generierte Antwort zu erhalten.

Schritt 3: Ergebnisse abrufen und verifizieren

Verarbeiten Sie die API-Antwort, um die generierte Antwort zu erhalten. Nach der Verarbeitung antwortet die API mit dem Aufgabenstatus und den Ausgabedaten.

Funktionen für DeepSeek-V3.1

Entdecken Sie die wichtigsten Funktionen von DeepSeek-V3.1, die darauf ausgelegt sind, Leistung und Benutzerfreundlichkeit zu verbessern. Erfahren Sie, wie diese Fähigkeiten Ihren Projekten zugutekommen und die Benutzererfahrung verbessern können.

Preise für DeepSeek-V3.1

Entdecken Sie wettbewerbsfähige Preise für DeepSeek-V3.1, die für verschiedene Budgets und Nutzungsanforderungen konzipiert sind. Unsere flexiblen Tarife stellen sicher, dass Sie nur für das bezahlen, was Sie nutzen, und erleichtern die Skalierung entsprechend Ihren wachsenden Anforderungen. Erfahren Sie, wie DeepSeek-V3.1 Ihre Projekte verbessern kann, während die Kosten überschaubar bleiben.
Comet-Preis (USD / M Tokens)Offizieller Preis (USD / M Tokens)Rabatt
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Ausgabe:$1.32/M
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Ausgabe:$1.65/M
-20%

Beispielcode und API für DeepSeek-V3.1

Greifen Sie auf umfassende Beispielcodes und API-Ressourcen für DeepSeek-V3.1 zu, um Ihren Integrationsprozess zu optimieren. Unsere detaillierte Dokumentation bietet schrittweise Anleitungen und hilft Ihnen dabei, das volle Potenzial von DeepSeek-V3.1 in Ihren Projekten zu nutzen.
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!"}
    ]
}'

Versionen von DeepSeek-V3.1

Der Grund, warum DeepSeek-V3.1 mehrere Snapshots hat, kann potenzielle Faktoren wie Änderungen der Ausgabe nach Updates umfassen, die ältere Snapshots für Konsistenz erfordern, Entwicklern eine Übergangszeit für Anpassung und Migration bieten und verschiedene Snapshots, die globalen oder regionalen Endpunkten entsprechen, um das Benutzererlebnis zu optimieren. Für detaillierte Unterschiede zwischen den Versionen lesen Sie bitte die offizielle Dokumentation.
version
deepseek-v3.1

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Eingabe:$16/M
Ausgabe:$64/M
OpenAI o3‑pro ist eine “pro”-Variante des o3‑Reasoning‑Modells, die darauf ausgelegt ist, länger nachzudenken und die zuverlässigsten Antworten zu liefern, indem sie privates Chain‑of‑Thought‑Reinforcement‑Learning einsetzt und neue State‑of‑the‑Art‑Benchmarks in Bereichen wie Wissenschaft, Programmierung und Wirtschaft setzt—während sie autonom Tools wie Websuche, Dateianalyse, Python‑Ausführung und visuelles Schlussfolgern über die API integriert.
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Llama-4-Scout

Eingabe:$0.216/M
Ausgabe:$1.152/M
Llama-4-Scout ist ein universelles Sprachmodell für assistentenähnliche Interaktionen und Automatisierung. Es beherrscht das Befolgen von Anweisungen, Schlussfolgern, Zusammenfassungen und Transformationsaufgaben und kann leichte codebezogene Unterstützung bieten. Typische Anwendungsfälle umfassen Chat-Orchestrierung, wissensangereichertes QA und die Generierung strukturierter Inhalte. Zu den technischen Highlights zählen die Kompatibilität mit Tool-/Funktionsaufrufmustern, retrieval-augmentiertes Prompting und schema-konforme Ausgaben zur Integration in Produkt-Workflows.
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Llama-4-Maverick

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Llama-4-Maverick

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Ausgabe:$1.44/M
Llama-4-Maverick ist ein Allgemeinzweck-Sprachmodell für Textverständnis und -generierung. Es unterstützt konversationelles QA, Zusammenfassung, strukturiertes Verfassen und grundlegende Unterstützung beim Programmieren, mit Optionen für strukturierte Ausgaben. Häufige Anwendungsfälle umfassen Produktassistenten, Frontends für Wissensabruf und Workflow-Automatisierung, die eine konsistente Formatierung erfordern. Technische Details wie Parameteranzahl, Kontextfenster, Modalität sowie Tool- oder Funktionsaufrufe variieren je nach Distribution; integrieren Sie gemäß den dokumentierten Fähigkeiten der jeweiligen Bereitstellung.
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Kimi-K2

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Kimi-K2

Eingabe:$0.48/M
Ausgabe:$1.92/M
- **kimi-k2-250905**: Kimi K2-Serie von Moonshot AI, Version 0905, unterstützt ultralangen Kontext (bis zu 256k Tokens, Frontend- und Tool-Aufrufe). - 🧠 Erweitertes Tool Calling: 100 % Genauigkeit, nahtlose Integration, geeignet für komplexe Aufgaben und Integrationsoptimierung. - ⚡️ Effizientere Leistung: TPS bis zu 60-100 (Standard-API), bis zu 600-100 im Turbo-Modus, mit schnelleren Reaktionszeiten und verbesserten Inferenzfähigkeiten, Wissensstand bis Mitte 2025.
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GPT-4o mini

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GPT-4o mini

Eingabe:$0.12/M
Ausgabe:$0.48/M
GPT-4o mini ist ein von OpenAI bereitgestelltes KI-Modell.
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GPT-4.1 nano

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GPT-4.1 nano

Eingabe:$0.08/M
Ausgabe:$0.32/M
GPT-4.1 nano ist ein von OpenAI bereitgestelltes KI-Modell. gpt-4.1-nano: Verfügt über ein größeres Kontextfenster—unterstützt bis zu 1 Million Kontext-Token und kann diesen Kontext dank eines verbesserten Verständnisses langer Kontexte besser nutzen. Verfügt über einen aktualisierten Wissensstand bis Juni 2024. Dieses Modell unterstützt eine maximale Kontextlänge von 1,047,576 Token.

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DeepSeek stellt eine OpenAI-kompatible API bereit, auf die Sie Cursor verweisen können (oder die Sie über ein Gateway wie CometAPI weiterleiten können). Mit sorgfältiger Modellbenennung, Überprüfungen der Embeddings und einer Sicherheitsprüfung können Sie den Agent Mode von Cursor mit DeepSeek-Modellen für Codegenerierung, Refactorings und testgetriebene Workflows ausführen.