ModèlesTarificationEntreprise
500+ API de modèles IA, toutes en une seule API. Simplement avec CometAPI
API des modèles
Développeur
Démarrage rapideDocumentationTableau de bord API
Entreprise
À proposEntreprise
Ressources
Modèles d'IABlogJournal des modificationsSupport
Conditions d'utilisationPolitique de confidentialité
© 2026 CometAPI · All rights reserved
Home/Models/DeepSeek/DeepSeek-V3.1
D

DeepSeek-V3.1

Entrée:$0.44/M
Sortie:$1.32/M
DeepSeek V3.1 est la mise à niveau de la série V de DeepSeek : un grand modèle de langage hybride « raisonnement / non-raisonnement » visant une intelligence générale à haut débit et à faible coût, ainsi que l’utilisation d’outils par des agents. Il conserve la compatibilité avec l’API de style OpenAI, ajoute des appels d’outils plus intelligents et — selon l’entreprise — offre une génération plus rapide et une fiabilité accrue des agents.
Nouveau
Usage commercial
Aperçu
Fonctionnalités
Tarification
API
Versions

Fonctionnalités de base (ce qui est proposé)

  • Modes d’inférence doubles : deepseek-chat (sans réflexion / plus rapide) et deepseek-reasoner (mode « réflexion » / capacités renforcées de chaîne de raisonnement et d’agent). L’interface utilisateur propose un commutateur « DeepThink » pour les utilisateurs finaux.
  • Long contexte : les documents officiels et les rapports de la communauté mettent en avant une fenêtre de contexte de 128k jetons pour la lignée V3. Cela permet le traitement de bout en bout de documents très longs.
  • Gestion améliorée des outils/agents : optimisation post-entraînement visant des appels d’outils fiables, des flux d’agent multi‑étapes et des intégrations de plugins/outils.

Détails techniques (architecture, entraînement et mise en œuvre)

Corpus d’entraînement et ingénierie du long contexte. La mise à jour Deepseek V3.1 met l’accent sur une extension du long contexte en deux phases par‑dessus les checkpoints V3 antérieurs : des notes publiques indiquent un volume important de jetons supplémentaires consacrés aux phases d’extension 32k et 128k (DeepSeek fait état de centaines de milliards de jetons utilisés lors de ces étapes d’extension). La version a également mis à jour la configuration du tokenizer pour prendre en charge ces régimes de contexte élargi.

Taille du modèle et mise à l’échelle fine pour l’inférence. Les rapports publics et communautaires fournissent des décomptes de paramètres quelque peu différents (phénomène courant pour les nouvelles sorties) : des indexeurs et miroirs tiers listent ~671B de paramètres (37B actifs) dans certaines descriptions d’exécution, tandis que d’autres synthèses communautaires rapportent ~685B comme 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 standard en tour par tour, avec une latence plus faible) et deepseek-reasoner (un mode « réflexion » qui privilégie la chaîne de raisonnement et la structuration).

Limitations et risques

  • Maturité des benchmarks et reproductibilité : de nombreuses revendications de performance sont précoces, animées par la communauté ou sélectives. Des évaluations indépendantes et standardisées sont encore en cours de rattrapage. (Risque : exagération).
  • Sécurité et hallucinations : comme tous les grands LLM, Deepseek V3.1 est sujet aux hallucinations et aux risques de contenus nuisibles ; les modes de raisonnement plus puissants peuvent parfois produire des sorties multi‑étapes confiantes mais incorrectes. Les utilisateurs doivent appliquer des couches de sécurité et une relecture humaine pour les livrables critiques. (Aucun fournisseur ni source indépendante ne prétend à l’élimination des hallucinations.)
  • Coût et latence d’inférence : le mode « reasoner » échange de la latence contre des capacités ; à grande échelle grand public, cela augmente le coût. Certains commentateurs notent que la réaction du marché aux modèles ouverts, bon marché et très rapides peut être volatile.

Cas d’usage courants et convaincants

  • Analyse et synthèse de longs documents : droit, R&D, revues de littérature — exploitez la fenêtre de 128k jetons pour des synthèses de bout en bout.
  • Flux d’agents et orchestration d’outils : automatisations nécessitant des appels d’outils multi‑étapes (API, recherche, calculateurs). Le réglage post‑entraînement orienté agents de Deepseek V3.1 vise à améliorer la fiabilité sur ces points.
  • Génération de code et assistance logicielle : des rapports de benchmarks précoces mettent en avant de bonnes performances en programmation ; adapté au pair programming, à la revue et à la génération de code avec supervision humaine.
  • Déploiements en entreprise où le choix coût/latence compte : choisissez le mode chat pour des assistants conversationnels économiques/rapides et le mode reasoner pour des tâches hors ligne ou premium de raisonnement profond.
  • Comment accéder à l’API deepseek-v3.1

Étape 1 : S’inscrire pour obtenir une clé API

Connectez-vous à cometapi.com. Si vous n’êtes pas encore utilisateur, veuillez d’abord vous inscrire. Connectez-vous à votre console CometAPI. Récupérez la clé API d’accès à l’interface. Cliquez sur « Add Token » dans la section des jetons API du centre personnel, obtenez la clé de jeton : sk-xxxxx, puis validez.

Étape 2 : Envoyer des requêtes à l’API deepseek-v3.1

Sélectionnez l’endpoint « deepseek-v3.1 » pour envoyer la requête API et définissez le corps de requête. La méthode et le corps de requête sont obtenus à partir de la documentation API de notre site. Notre site propose également des tests Apifox pour votre commodité. Remplacez <YOUR_API_KEY> par votre clé CometAPI réelle depuis votre compte. L’URL de base est au format Chat.

Insérez votre question ou requête dans le champ content — c’est à cela que le modèle répondra. Traitez la réponse de l’API pour obtenir la réponse générée.

Étape 3 : Récupérer et vérifier les résultats

Traitez la réponse de l’API pour obtenir la réponse générée. Après traitement, l’API renvoie l’état de la tâche et les données de sortie.

Fonctionnalités pour DeepSeek-V3.1

Découvrez les fonctionnalités clés de DeepSeek-V3.1, conçues pour améliorer les performances et la facilité d'utilisation. Explorez comment ces capacités peuvent bénéficier à vos projets et améliorer l'expérience utilisateur.

Tarification pour DeepSeek-V3.1

Découvrez des tarifs compétitifs pour DeepSeek-V3.1, conçus pour s'adapter à différents budgets et besoins d'utilisation. Nos formules flexibles garantissent que vous ne payez que ce que vous utilisez, ce qui facilite l'adaptation à mesure que vos besoins évoluent. Découvrez comment DeepSeek-V3.1 peut améliorer vos projets tout en maîtrisant les coûts.
Prix de Comet (USD / M Tokens)Prix officiel (USD / M Tokens)Remise
Entrée:$0.44/M
Sortie:$1.32/M
Entrée:$0.55/M
Sortie:$1.65/M
-20%

Exemple de code et API pour DeepSeek-V3.1

Accédez à des exemples de code complets et aux ressources API pour DeepSeek-V3.1 afin de simplifier votre processus d'intégration. Notre documentation détaillée fournit des instructions étape par étape pour vous aider à exploiter tout le potentiel de DeepSeek-V3.1 dans vos projets.
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!"}
    ]
}'

Versions de DeepSeek-V3.1

La raison pour laquelle DeepSeek-V3.1 dispose de plusieurs instantanés peut inclure des facteurs potentiels tels que des variations de sortie après des mises à jour nécessitant des instantanés plus anciens pour la cohérence, offrant aux développeurs une période de transition pour l'adaptation et la migration, et différents instantanés correspondant à des points de terminaison globaux ou régionaux pour optimiser l'expérience utilisateur. Pour les différences détaillées entre les versions, veuillez consulter la documentation officielle.
version
deepseek-v3.1

Plus de modèles

O

O3 Pro

O

O3 Pro

Entrée:$16/M
Sortie:$64/M
OpenAI o3‑pro est une variante « pro » du modèle de raisonnement o3, conçue pour réfléchir plus longtemps et fournir les réponses les plus fiables en employant un apprentissage par renforcement sur des chaînes de raisonnement privées et en établissant de nouvelles références de pointe dans des domaines tels que la science, la programmation et l’entreprise—tout en intégrant de manière autonome des outils tels que la recherche web, l’analyse de fichiers, l’exécution Python et le raisonnement visuel au sein de l’API.
L

Llama-4-Scout

L

Llama-4-Scout

Entrée:$0.216/M
Sortie:$1.152/M
Llama-4-Scout est un modèle de langage polyvalent destiné à l’interaction de type assistant et à l’automatisation. Il prend en charge le suivi des instructions, le raisonnement, la synthèse et les tâches de transformation, et peut fournir une assistance légère liée au code. Parmi les usages typiques figurent l’orchestration de conversations, les questions-réponses augmentées par la connaissance et la génération de contenus structurés. Parmi les points forts techniques figurent la compatibilité avec des schémas d’appel d’outils/fonctions, le prompting augmenté par la recherche et des sorties conformes à un schéma pour l’intégration dans les flux de travail des produits.
L

Llama-4-Maverick

L

Llama-4-Maverick

Entrée:$0.48/M
Sortie:$1.44/M
Llama-4-Maverick est un modèle de langage généraliste pour la compréhension et la génération de texte. Il prend en charge les questions-réponses conversationnelles, la synthèse, la rédaction structurée et l’assistance de base à la programmation, avec des options de sorties structurées. Parmi les applications courantes figurent les assistants produits, les interfaces d’accès aux connaissances et l’automatisation de workflows qui requièrent un formatage cohérent. Les détails techniques tels que le nombre de paramètres, la fenêtre de contexte, la modalité et l’appel d’outils ou de fonctions varient selon la distribution ; intégrez-le conformément aux capacités documentées du déploiement.
M

Kimi-K2

M

Kimi-K2

Entrée:$0.48/M
Sortie:$1.92/M
- **kimi-k2-250905**: Version 0905 de la série Kimi K2 de Moonshot AI, prenant en charge un contexte ultra-long (jusqu’à 256k jetons, front-end et appels d’outils). - 🧠 Appels d’outils améliorés : précision de 100 %, intégration transparente, adapté aux tâches complexes et à l’optimisation de l’intégration. - ⚡️ Performances plus efficaces : TPS jusqu’à 60-100 (API standard), jusqu’à 600-100 en mode Turbo, offrant une réponse plus rapide et des capacités d’inférence améliorées, limite de connaissances jusqu’à la mi-2025.
O

GPT-4o mini

O

GPT-4o mini

Entrée:$0.12/M
Sortie:$0.48/M
GPT-4o mini est un modèle d'intelligence artificielle fourni par OpenAI.
O

GPT-4.1 nano

O

GPT-4.1 nano

Entrée:$0.08/M
Sortie:$0.32/M
GPT-4.1 nano est un modèle d’intelligence artificielle fourni par OpenAI. gpt-4.1-nano: Propose une fenêtre de contexte plus large — prenant en charge jusqu’à 1 million de jetons de contexte et capable d’exploiter plus efficacement ce contexte grâce à une meilleure compréhension des longs contextes. Dispose d’une date de coupure des connaissances actualisée à juin 2024. Ce modèle prend en charge une longueur de contexte maximale de 1,047,576 jetons.

Blogs connexes

Comment faire fonctionner DeepSeek avec le mode Agent de Cursor ?
Jan 26, 2026
deepseek

Comment faire fonctionner DeepSeek avec le mode Agent de Cursor ?

DeepSeek expose une API compatible avec OpenAI vers laquelle vous pouvez diriger Cursor (ou acheminer via une passerelle comme CometAPI). Avec un nommage de modèles soigné, des contrôles des embeddings et un audit de sécurité, vous pouvez utiliser Agent Mode de Cursor avec les modèles DeepSeek pour la génération de code, des refactorisations et des flux de travail pilotés par les tests.