API de DeepSeek V3.1

DeepSeek V3.1 es la actualización más reciente de la serie V de DeepSeek: un modelo de lenguaje grande híbrido “pensante / no pensante” orientado a alto rendimiento, bajo costo, inteligencia general y uso de herramientas por agentes. Mantiene la compatibilidad con API al estilo OpenAI, añade llamadas a herramientas más inteligentes y—según la compañía—logra una generación más rápida y una mayor fiabilidad de los agentes.

Funciones básicas (lo que ofrece)

• Doble modo de inferencia: deepseek-chat (no pensante / más rápido) y deepseek-reasoner (pensante / mejores habilidades de cadena de pensamiento/agente). La IU expone un interruptor “DeepThink” para los usuarios finales.
• Contexto largo: materiales oficiales e informes de la comunidad enfatizan una ventana de contexto de 128k tokens para la línea V3. Esto permite el procesamiento de extremo a extremo de documentos muy largos.
• Manejo mejorado de herramientas/agentes: optimización posterior al entrenamiento dirigida a llamadas fiables a herramientas, flujos de trabajo de agentes de varios pasos e integraciones de plugins/herramientas.

Detalles técnicos (arquitectura, entrenamiento e implementación)

Corpus de entrenamiento y diseño para contexto largo. La actualización DeepSeek V3.1 enfatiza una ampliación de contexto largo en dos fases sobre puntos de control V3 anteriores: notas públicas indican una gran cantidad adicional de tokens dedicados a las fases de ampliación de 32k y 128k (DeepSeek informa de cientos de miles de millones de tokens usados en estos pasos de ampliación). La versión también actualizó la configuración del tokenizador para admitir los regímenes de contexto más grandes.

Tamaño del modelo y microescalado para la inferencia. Informes públicos y de la comunidad ofrecen recuentos de parámetros algo diferentes (algo común en lanzamientos nuevos): indexadores y espejos de terceros enumeran ~671B parámetros (37B activos) en algunas descripciones de tiempo de ejecución, mientras que otros resúmenes comunitarios reportan ~685B como el tamaño nominal de la arquitectura de razonamiento híbrido.

Modos de inferencia y compensaciones de ingeniería. Deepseek V3.1 expone dos modos de inferencia pragmáticos: deepseek-chat (optimizado para chat estándar por turnos, menor latencia) y deepseek-reasoner (un modo “pensante” que prioriza la cadena de pensamiento y el razonamiento estructurado).

Limitaciones y riesgos

• Madurez de benchmarks y reproducibilidad: muchas afirmaciones de rendimiento son tempranas, impulsadas por la comunidad o selectivas. Las evaluaciones independientes y estandarizadas aún están alcanzando. (Riesgo: afirmaciones exageradas).
• Seguridad y alucinaciones: como todos los grandes LLM, Deepseek V3.1 es susceptible a alucinaciones y riesgos de contenido dañino; los modos de razonamiento más fuertes a veces pueden producir salidas en varios pasos muy seguras pero incorrectas. Los usuarios deben aplicar capas de seguridad y revisión humana en salidas críticas. (Ningún proveedor ni fuente independiente afirma la eliminación de las alucinaciones.)
• Costo y latencia de inferencia: el modo de razonamiento intercambia latencia por capacidad; para inferencia a gran escala de consumo, esto añade costos. Algunos comentaristas señalan que la reacción del mercado ante modelos abiertos, baratos y de alta velocidad puede ser volátil.

Casos de uso comunes y convincentes

• Análisis y resumen de documentos largos: derecho, I+D, revisiones bibliográficas — aprovecha la ventana de 128k tokens para resúmenes de extremo a extremo.
• Flujos de trabajo de agentes y orquestación de herramientas: automatizaciones que requieren llamadas a herramientas en varios pasos (APIs, búsqueda, calculadoras). La afinación posterior al entrenamiento de Deepseek V3.1 para agentes busca mejorar la fiabilidad aquí.
• Generación de código y asistencia de software: informes tempranos de benchmarks enfatizan un sólido desempeño en programación; adecuado para programación en pareja, revisión y generación de código con supervisión humana.
• Implementación empresarial donde importa elegir costo/latencia: elige el modo chat para asistentes conversacionales más baratos/rápidos y razonador para tareas de razonamiento profundo fuera de línea o premium.

Cómo llamar a la API de Deepseek V3.1 desde CometAPI

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Pasos necesarios

• Inicia sesión en cometapi.com. Si aún no eres nuestro usuario, regístrate primero.
• Obtén la clave de API de credenciales de acceso de la interfaz. Haz clic en “Add Token” en el token de API del centro personal, obtén la clave del token: sk-xxxxx y envíala.
• Obtén la URL de este sitio: https://api.cometapi.com/

Método de uso

1. Selecciona el endpoint “deepseek-v3.1“ / “deepseek-v3-1-250821” para enviar la solicitud a la API y establece el cuerpo de la solicitud. El método y el cuerpo de la solicitud se obtienen en la documentación de la API de nuestro sitio web. Nuestro sitio también ofrece pruebas en Apifox para tu comodidad.
2. Reemplaza <YOUR_API_KEY> con tu clave real de CometAPI desde tu cuenta.
3. Inserta tu pregunta o solicitud en el campo content — esto es a lo que responderá el modelo.
4. . Procesa la respuesta de la API para obtener la respuesta generada.

Llamada a la API

CometAPI proporciona una API REST totalmente compatible — para una migración sin fricciones. Detalles clave en la API doc:

• Parámetros principales: prompt, max_tokens_to_sample, temperature, stop_sequences
• Endpoint: https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
• Parámetro de modelo: “deepseek-v3.1“ / “deepseek-v3-1-250821“
• Autenticación: Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY
• Content-Type: application/json .

Reemplaza CometAPI_API_KEY con tu clave; ten en cuenta la base 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)

Consulta también Grok 4