ModelDukunganPerusahaanBlog
500+ API Model AI, Semua Dalam Satu API. Hanya Di CometAPI
API Model
Pengembang
Mulai CepatDokumentasiDasbor API
Sumber Daya
Model AIBlogPerusahaanCatatan PerubahanTentang
2025 CometAPI. Semua hak dilindungi undang-undang.Kebijakan PrivasiSyarat dan Ketentuan Layanan
Home/Models/DeepSeek/DeepSeek-Chat
D

DeepSeek-Chat

Masukan:$0.216/M
Keluaran:$0.88/M
Konteks:64K
Keluaran Maksimum:64K
Model DeepSeek-V3 yang paling populer dan hemat biaya. Versi 671B penuh. Model ini mendukung panjang konteks maksimum 64,000 token.
Penggunaan komersial
Playground
Ikhtisar
Fitur
Harga
API
Versi

Apa itu DeepSeek-Chat?

DeepSeek-Chat merujuk pada penyebaran berorientasi chat dari DeepSeek yang dibangun di atas seri DeepSeek V3 (terbaru DeepSeek-V3.2 dan varian berkinerja lebih tinggi DeepSeek-V3.2-Speciale). Model-model ini adalah model bahasa besar (LLM) “reasoning-first” yang dioptimalkan untuk penalaran konteks panjang, penggunaan alat (alur kerja agen), serta tugas kode dan matematika.

Fitur utama dan sorotan arsitektur

  • Desain reasoning-first & inferensi hibrida: DeepSeek menekankan mode ganda “think / non-think” sehingga bobot yang sama dapat bertindak sebagai generator cepat atau sebagai agen deliberatif yang secara internal menyusun rencana multi-langkah sebelum memanggil alat (dalam materi pemasaran mereka disebut “thinking in tool-use”). Hal ini tertanam dalam data pelatihan dan UX produk.
  • Konteks panjang dan perhatian jarang (sparse attention): DeepSeek menerapkan varian attention yang jarang/efisien (dipasarkan sebagai DeepSeek Sparse Attention / NSA) yang ditujukan untuk membuat jendela 100k+ token menjadi praktis dan lebih murah dijalankan dibanding attention padat pada panjang yang sama. Ini adalah inti dari klaim mereka tentang dukungan untuk dokumen besar/riwayat agen yang sangat panjang.

Performa benchmark (metrik terpilih dan dapat direproduksi)

Di bawah ini adalah angka representatif yang diambil dari tabel benchmark publik DeepSeek V3 (Hugging Face / hasil vendor). Saat mengutip benchmark, perhatikan bahwa halaman vendor biasanya mengendalikan pengaturan evaluasi (temperature, pengaturan prompt, batas panjang output) dan mengevaluasi banyak metrik; angka di bawah ini adalah sorotan representatif, bukan tabel lengkap.

  • Matematika:
    • MATH-500 (EM): ~90.2% (dilaporkan oleh DeepSeek-V3).
    • GSM8K: ~89.3% (akurasi matematika 8-shot yang dilaporkan di tabel vendor).
  • Kode: Code HumanEval (Pass@1): tabel vendor menunjukkan 65.2% (0-shot) dalam satu tabel evaluasi dan tingkat kelulusan yang lebih tinggi dalam pengaturan chat/pembuatan kode terintegrasi (varian evaluasi berbeda menghasilkan nilai Pass@1 hingga kisaran awal 80-an saat menggunakan konfigurasi chat/kode khusus). (Lihat halaman benchmark vendor untuk varian evaluasi yang tepat.)
  • Penalaran umum & benchmark: MMLU / BBH / AGIEval: DeepSeek V3 menempati peringkat tinggi dibanding model open-weight lainnya dan dilaporkan kompetitif atau mendekati model tertutup terdepan pada benchmark penalaran dan pemecahan masalah tertentu dalam tabel vendor. Materi vendor menyoroti keunggulan kuat pada kategori matematika dan kode.

Cara mengakses API deepseek-chat

Langkah 1: Daftar untuk Kunci API

Masuk ke cometapi.com. Jika Anda belum menjadi pengguna kami, silakan daftar terlebih dahulu. Masuk ke CometAPI console. Dapatkan kredensial akses kunci API dari antarmuka. Klik “Add Token” pada API token di pusat personal, dapatkan kunci token: sk-xxxxx dan kirim.

gambar

Langkah 2: Kirim permintaan ke API deepseek-chat

Pilih endpoint “deepseek-chat\ \” untuk mengirim permintaan API dan atur body permintaan. Metode permintaan dan body permintaan diperoleh dari dokumen API situs kami. Situs kami juga menyediakan pengujian Apifox untuk kenyamanan Anda. Ganti <YOUR_API_KEY> dengan kunci CometAPI yang sebenarnya dari akun Anda. base url adalah Veo3 Async Generation(https://api.cometapi.com/v1/videos).

Masukkan pertanyaan atau permintaan Anda ke dalam field content—itulah yang akan direspons oleh model. Proses respons API untuk mendapatkan jawaban yang dihasilkan.

Langkah 3: Ambil dan verifikasi hasil

Proses respons API untuk mendapatkan jawaban yang dihasilkan. Setelah diproses, API akan merespons dengan status tugas dan data keluaran.

Fitur untuk DeepSeek-Chat

Jelajahi fitur-fitur utama dari DeepSeek-Chat, yang dirancang untuk meningkatkan performa dan kegunaan. Temukan bagaimana kemampuan-kemampuan ini dapat menguntungkan proyek Anda dan meningkatkan pengalaman pengguna.

Harga untuk DeepSeek-Chat

Jelajahi harga kompetitif untuk DeepSeek-Chat, dirancang untuk berbagai anggaran dan kebutuhan penggunaan. Paket fleksibel kami memastikan Anda hanya membayar untuk apa yang Anda gunakan, memudahkan untuk meningkatkan skala seiring berkembangnya kebutuhan Anda. Temukan bagaimana DeepSeek-Chat dapat meningkatkan proyek Anda sambil menjaga biaya tetap terkendali.
Harga Comet (USD / M Tokens)Harga Resmi (USD / M Tokens)Diskon
Masukan:$0.216/M
Keluaran:$0.88/M
Masukan:$0.27/M
Keluaran:$1.1/M
-20%

Kode contoh dan API untuk DeepSeek-Chat

Akses kode sampel komprehensif dan sumber daya API untuk DeepSeek-Chat guna mempermudah proses integrasi Anda. Dokumentasi terperinci kami menyediakan panduan langkah demi langkah, membantu Anda memanfaatkan potensi penuh DeepSeek-Chat dalam proyek Anda.
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-chat",
    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-chat",
    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-chat",
  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-chat",
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
}'

Versi DeepSeek-Chat

Alasan DeepSeek-Chat memiliki beberapa _snapshot_ mungkin mencakup faktor-faktor potensial seperti variasi keluaran setelah pembaruan yang memerlukan _snapshot_ lama untuk konsistensi, memberikan masa transisi bagi pengembang untuk beradaptasi dan bermigrasi, serta _snapshot_ berbeda yang sesuai dengan _endpoint_ global atau regional untuk mengoptimalkan pengalaman pengguna. Untuk perbedaan detail antar versi, silakan merujuk ke dokumentasi resmi.
version
deepseek-chat

Model Lainnya