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D

DeepSeek-V3.1

Entrada:$0.44/M
Salida:$1.32/M
DeepSeek V3.1 es la actualización de la serie V de DeepSeek: un modelo de lenguaje grande híbrido “con razonamiento/sin razonamiento”, orientado a ofrecer inteligencia general de alto rendimiento y bajo costo, así como uso de herramientas mediante agentes. Mantiene la compatibilidad con la API al estilo OpenAI, añade llamadas a herramientas más inteligentes y —según la empresa— ofrece una generación más rápida y una mayor fiabilidad de los agentes.
Nuevo
Uso comercial
Resumen
Características
Precios
API
Versiones

Funciones básicas (lo que ofrece)

  • Modos duales de inferencia: deepseek-chat (sin razonamiento / más rápido) y deepseek-reasoner (con razonamiento / capacidades más sólidas de cadena de pensamiento/agente). La UI expone un conmutador “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 de la familia V3. Esto permite el procesamiento de extremo a extremo de documentos muy largos.
  • Gestión mejorada de herramientas/agentes: optimización de posentrenamiento orientada a llamadas de herramientas confiables, flujos de trabajo de agentes de múltiples 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 extensión de contexto largo en dos fases sobre checkpoints V3 anteriores: notas públicas indican una gran cantidad adicional de tokens dedicados a las fases de extensión a 32k y 128k (DeepSeek informa cientos de miles de millones de tokens utilizados en los pasos de extensión). La versión también actualizó la configuración del tokenizador para soportar los regímenes de contexto más amplios.

Tamaño del modelo y microescalado para inferencia. Informes públicos y de la comunidad ofrecen recuentos de parámetros algo diferentes (un resultado común en lanzamientos recientes): indexadores y espejos de terceros listan ~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 se están poniendo al día. (Riesgo: afirmaciones exageradas).
  • Seguridad y alucinación: como todos los grandes LLM, Deepseek V3.1 está sujeto a alucinaciones y riesgos de contenido dañino; los modos de razonamiento más fuertes a veces pueden producir resultados de múltiples pasos confiados pero incorrectos. 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 la inferencia a gran escala de consumo, esto añade costo. Algunos comentaristas señalan que la reacción del mercado a 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 de literatura — aprovechar la ventana de 128k tokens para resúmenes de extremo a extremo.
  • Flujos de trabajo de agentes y orquestación de herramientas: automatizaciones que requieren llamadas de herramientas de múltiples pasos (APIs, búsqueda, calculadoras). La afinación de agentes de posentrenamiento de Deepseek V3.1 está destinada a mejorar la fiabilidad aquí.
  • Generación de código y asistencia de software: informes tempranos de benchmarks enfatizan un fuerte rendimiento en programación; adecuado para programación en pares, revisión de código y tareas de generación con supervisión humana.
  • Despliegue empresarial donde la elección costo/latencia importa: elige el modo chat para asistentes conversacionales más baratos/rápidos y reasoner para tareas de razonamiento profundo sin conexión o premium.
  • Cómo acceder a la API de deepseek-v3.1

Paso 1: Regístrate para obtener la clave de API

Inicia sesión en cometapi.com. Si aún no eres usuario, regístrate primero. Accede a tu consola de CometAPI. Obtén la clave de API de credenciales de acceso de la interfaz. Haz clic en “Add Token” en el token de API en el centro personal, obtiene la clave del token: sk-xxxxx y envíalo.

Paso 2: Envía solicitudes a la API de deepseek-v3.1

Selecciona el endpoint “deepseek-v3.1” para enviar la solicitud de API y configura el cuerpo de la solicitud. El método y el cuerpo de la solicitud se obtienen de la documentación de la API en nuestro sitio web. Nuestro sitio también proporciona pruebas en Apifox para tu comodidad. Reemplaza <YOUR_API_KEY> con tu clave real de CometAPI de tu cuenta. La URL base está en el formato Chat.

Inserta tu pregunta o solicitud en el campo content — esto es a lo que el modelo responderá. Procesa la respuesta de la API para obtener la respuesta generada.

Paso 3: Recupera y verifica los resultados

Procesa la respuesta de la API para obtener la respuesta generada. Después del procesamiento, la API responde con el estado de la tarea y los datos de salida.

Características para DeepSeek-V3.1

Explora las características clave de DeepSeek-V3.1, diseñado para mejorar el rendimiento y la usabilidad. Descubre cómo estas capacidades pueden beneficiar tus proyectos y mejorar la experiencia del usuario.

Precios para DeepSeek-V3.1

Explora precios competitivos para DeepSeek-V3.1, diseñado para adaptarse a diversos presupuestos y necesidades de uso. Nuestros planes flexibles garantizan que solo pagues por lo que uses, facilitando el escalado a medida que crecen tus requisitos. Descubre cómo DeepSeek-V3.1 puede mejorar tus proyectos mientras mantienes los costos manejables.
Precio de Comet (USD / M Tokens)Precio Oficial (USD / M Tokens)Descuento
Entrada:$0.44/M
Salida:$1.32/M
Entrada:$0.55/M
Salida:$1.65/M
-20%

Código de ejemplo y API para DeepSeek-V3.1

Accede a código de muestra completo y recursos de API para DeepSeek-V3.1 para agilizar tu proceso de integración. Nuestra documentación detallada proporciona orientación paso a paso, ayudándote a aprovechar todo el potencial de DeepSeek-V3.1 en tus proyectos.
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!"}
    ]
}'

Versiones de DeepSeek-V3.1

La razón por la cual DeepSeek-V3.1 tiene múltiples instantáneas puede incluir factores potenciales como variaciones en la salida tras actualizaciones que requieren instantáneas anteriores para mantener la coherencia, ofrecer a los desarrolladores un período de transición para adaptación y migración, y diferentes instantáneas que corresponden a endpoints globales o regionales para optimizar la experiencia del usuario. Para conocer las diferencias detalladas entre versiones, consulte la documentación oficial.
version
deepseek-v3.1

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Llama-4-Maverick es un modelo de lenguaje de propósito general para la comprensión y generación de texto. Admite QA conversacional, resumen, elaboración de borradores estructurados y asistencia básica de programación, con opciones para salidas estructuradas. Entre las aplicaciones habituales se incluyen asistentes de producto, interfaces de recuperación de conocimiento y automatización de flujos de trabajo que requieren un formato coherente. Los detalles técnicos, como el número de parámetros, la ventana de contexto, la modalidad y las llamadas a herramientas o funciones, varían según la distribución; integre según las capacidades documentadas del despliegue.
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Kimi-K2

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Kimi-K2

Entrada:$0.48/M
Salida:$1.92/M
- **kimi-k2-250905**: Versión 0905 de la serie Kimi K2 de Moonshot AI, que admite contexto ultralargo (hasta 256k tokens, frontend y llamadas a Tool). - 🧠 Tool Calling mejorado: 100% de precisión, integración fluida, apto para tareas complejas y optimización de integraciones. - ⚡️ Rendimiento más eficiente: TPS de hasta 60-100 (API estándar), hasta 600-100 en modo Turbo, ofreciendo respuestas más rápidas y capacidades de inferencia mejoradas, límite de conocimiento hasta mediados de 2025.
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Entrada:$0.12/M
Salida:$0.48/M
GPT-4o mini es un modelo de inteligencia artificial proporcionado por OpenAI.
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GPT-4.1 nano

Entrada:$0.08/M
Salida:$0.32/M
GPT-4.1 nano es un modelo de inteligencia artificial proporcionado por OpenAI. gpt-4.1-nano: Ofrece una ventana de contexto más amplia—admite hasta 1 millón de tokens de contexto y es capaz de aprovechar mejor ese contexto gracias a una comprensión de largo contexto mejorada. Tiene una fecha de corte de conocimiento actualizada a junio de 2024. Este modelo admite una longitud máxima de contexto de 1,047,576 tokens.

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