API DeepSeek V3.1

Recherche profonde V3.1 is the upgrade in DeepSeek’s V-series: a hybride « pensée/non-pensée » Modèle de langage de grande taille visant à l'intelligence générale à haut débit et à faible coût, ainsi qu'à l'utilisation d'outils agents. Il conserve Compatibilité API de style OpenAI, ajoute appel d'outils plus intelligent, et, selon l'entreprise, une génération plus rapide et une fiabilité améliorée des agents.

Fonctionnalités de base (ce qu'il offre)

Modes d'inférence double: chat en profondeur (sans réflexion / plus rapide) et recherche profonde-raisonnement (réflexion / renforcement de la chaîne de pensée / compétences de l'agent). L'interface utilisateur propose une option « DeepThink » pour les utilisateurs finaux.
Contexte long: les documents officiels et les rapports communautaires soulignent une Jeton de 128 XNUMX Fenêtre contextuelle pour la lignée familiale V3. Cela permet le traitement de bout en bout de documents très longs.
Amélioration de la gestion des outils/agents: optimisation post-formation ciblant l'appel d'outils fiables, les flux de travail d'agents en plusieurs étapes et les intégrations de plugins/outils.

Détails techniques (architecture, formation et mise en œuvre)

Corpus de formation et ingénierie de contexte long. La mise à jour Deepseek V3.1 met l'accent sur un extension à contexte long en deux phases En plus des points de contrôle V3 précédents : des notes publiques indiquent que des jetons supplémentaires majeurs ont été consacrés aux phases d'extension 32 128 et XNUMX XNUMX (DeepSeek rapporte des centaines de milliards de jetons utilisés lors des étapes d'extension). La version a également mis à jour le configuration du tokeniseur pour soutenir les régimes de contexte plus larges.

Taille du modèle et micro-échelle pour l'inférence. Les rapports publics et communautaires donnent des décomptes de paramètres quelque peu différents (un résultat commun aux nouvelles versions) : liste des indexeurs et miroirs tiers ~671B paramètres (37B actifs) dans certaines descriptions d'exécution, tandis que d'autres résumés de la communauté signalent ~685B comme la taille nominale de l'architecture de raisonnement hybride.

Modes d'inférence et compromis d'ingénierie. Deepseek V3.1 expose deux modes d'inférence pragmatiques : deepseek-chat (optimisé pour le chat au tour par tour standard, latence plus faible) et deepseek-reasoner (un mode de « pensée » qui privilégie la chaîne de pensée et le raisonnement structuré).

Limites et risques

Maturité et reproductibilité du benchmark : De nombreuses déclarations de performance sont précoces, communautaires ou sélectives. Les évaluations indépendantes et standardisées sont encore en phase de rattrapage. (Risque : sur-réclamation).
Sécurité et hallucinations : comme tous les grands LLM, Deepseek V3.1 est sujet à des risques d'hallucination et de contenu préjudiciable ; des modes de raisonnement plus forts peuvent parfois produire confiant mais incorrect Sorties multi-étapes. Les utilisateurs doivent appliquer des mesures de sécurité et une vérification humaine aux sorties critiques. (Aucun fournisseur ni source indépendante ne prétend avoir éliminé les hallucinations.)
Coût d'inférence et latence : Le mode de raisonnement troque la latence contre la capacité ; pour l'inférence grand public à grande échelle, cela augmente les coûts. Certains commentateurs notent que la réaction du marché aux modèles ouverts, bon marché et à haut débit peut être volatile.

Cas d'utilisation courants et convaincants

Analyse et résumé de documents longs : droit, R&D, revues de littérature — exploitez la fenêtre de 128 XNUMX jetons pour des résumés de bout en bout.
Workflows des agents et orchestration des outils : Automatisations nécessitant des appels d'outils en plusieurs étapes (API, recherche, calculatrices). Le réglage post-formation de l'agent Deepseek V3.1 vise à améliorer la fiabilité.
Génération de code et assistance logicielle : les premiers rapports de référence soulignent les solides performances de programmation ; ils conviennent à la programmation en binôme, à la révision de code et aux tâches de génération avec supervision humaine.
Déploiement en entreprise où le choix coût/latence est important : choisissez le chat mode pour les assistants conversationnels bon marché/plus rapides et raisonneur pour des tâches de raisonnement approfondi hors ligne ou premium.

Comment appeler `Deepseek V3.1` API de CometAPI

`deepseek v3.1` Tarification de l'API dans CometAPI, 20 % de réduction sur le prix officiel :


Jetons d'entrée	$0.44
Jetons de sortie	$1.32

Étapes requises

Se connecter à cometapi.comSi vous n'êtes pas encore notre utilisateur, veuillez d'abord vous inscrire
Obtenez la clé API d'accès à l'interface. Cliquez sur « Ajouter un jeton » au niveau du jeton API dans l'espace personnel, récupérez la clé : sk-xxxxx et validez.
Obtenez l'URL de ce site : https://api.cometapi.com/

Utiliser la méthode

Sélectionnez l'option "deepseek-v3.1" / "deepseek-v3-1-250821Point de terminaison pour envoyer la requête API et définir le corps de la requête. La méthode et le corps de la requête sont disponibles dans la documentation API de notre site web. Notre site web propose également le test Apifox pour plus de commodité.
Remplacer avec votre clé CometAPI réelle de votre compte.
Insérez votre question ou demande dans le champ de contenu : c'est à cela que le modèle répondra.
Traitez la réponse de l'API pour obtenir la réponse générée.

Appel d'API

CometAPI fournit une API REST entièrement compatible, pour une migration fluide. Informations clés API doc:

Paramètres de base: prompt, max_tokens_to_sample, temperature, stop_sequences
Endpoint: https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
Paramètre de modèle: "deepseek-v3.1" / "deepseek-v3-1-250821"
Authentification: Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY
Content-Type: application/json .

remplacer CometAPI_API_KEY avec votre clé ; notez le URL de base.

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)

Voir aussi Grok 4

Fonctionnalités de base (ce qu'il offre)

Détails techniques (architecture, formation et mise en œuvre)

Limites et risques

Cas d'utilisation courants et convaincants

Comment appeler `Deepseek V3.1` API de CometAPI