ModelHargaPerusahaan
500+ API Model AI, Semua Dalam Satu API. Hanya Di CometAPI
API Model
Pengembang
Mulai CepatDokumentasiDasbor API
Perusahaan
Tentang kamiPerusahaan
Sumber Daya
Model AIBlogCatatan PerubahanDukungan
Syarat dan Ketentuan LayananKebijakan Privasi
© 2026 CometAPI · All rights reserved
Home/Models/DeepSeek/DeepSeek-V3.1
D

DeepSeek-V3.1

Masukan:$0.44/M
Keluaran:$1.32/M
DeepSeek V3.1 adalah peningkatan pada seri V DeepSeek: model bahasa besar hibrida “thinking / non-thinking” yang ditujukan untuk kecerdasan umum dengan throughput tinggi dan biaya rendah serta penggunaan alat yang bersifat agen. Ini mempertahankan kompatibilitas API bergaya OpenAI, menambahkan pemanggilan alat yang lebih cerdas, dan—menurut perusahaan—menghadirkan generasi yang lebih cepat serta keandalan agen yang lebih baik.
Baru
Penggunaan komersial
Ikhtisar
Fitur
Harga
API
Versi

Fitur dasar (apa yang ditawarkan)

  • Mode inferensi ganda: deepseek-chat (tanpa penalaran / lebih cepat) dan deepseek-reasoner (berpenalaran / kemampuan rantai pemikiran/agen lebih kuat). UI menyediakan sakelar “DeepThink” untuk pengguna akhir.
  • Konteks panjang: materi resmi dan laporan komunitas menekankan jendela konteks 128k token untuk lini keluarga V3. Ini memungkinkan pemrosesan ujung ke ujung terhadap dokumen yang sangat panjang.
  • Penanganan alat/agen yang ditingkatkan: optimisasi pascapelatihan yang ditujukan untuk pemanggilan alat yang andal, alur kerja agen multi-langkah, dan integrasi plugin/alat.

Rincian teknis (arsitektur, pelatihan, dan implementasi)

Korpus pelatihan & rekayasa konteks panjang. Pembaruan Deepseek V3.1 menekankan perluasan konteks panjang dua fase di atas checkpoint V3 sebelumnya: catatan publik menunjukkan penambahan token besar yang dialokasikan ke fase perluasan 32k dan 128k (DeepSeek melaporkan ratusan miliar token digunakan dalam langkah perluasan). Rilis ini juga memperbarui konfigurasi tokenizer untuk mendukung rezim konteks yang lebih besar.

Ukuran model dan penskalaan mikro untuk inferensi. Laporan publik dan komunitas memberikan perhitungan parameter yang agak berbeda (hasil yang umum pada rilis baru): pengindeks dan mirror pihak ketiga mencantumkan ~671B parameter (37B aktif) dalam beberapa deskripsi runtime, sementara ringkasan komunitas lain melaporkan ~685B sebagai ukuran nominal arsitektur penalaran hibrida tersebut.

Mode inferensi & kompromi rekayasa. Deepseek V3.1 menyediakan dua mode inferensi pragmatis: deepseek-chat (dioptimalkan untuk obrolan berbasis giliran standar, latensi lebih rendah) dan deepseek-reasoner (mode “berpikir” yang memprioritaskan rantai pemikiran dan penalaran terstruktur).

Keterbatasan & risiko

  • Kematangan tolok ukur & reprodusibilitas: banyak klaim kinerja masih dini, didorong komunitas, atau selektif. Evaluasi independen yang terstandarisasi masih menyusul. (Risiko: klaim berlebihan).
  • Keamanan & halusinasi: seperti semua LLM besar, Deepseek V3.1 rentan terhadap halusinasi dan risiko konten berbahaya; mode penalaran yang lebih kuat kadang menghasilkan keluaran multi-langkah yang percaya diri namun keliru. Pengguna sebaiknya menerapkan lapisan keamanan dan peninjauan manusia pada keluaran kritis. (Tidak ada vendor atau sumber independen yang mengklaim eliminasi halusinasi.)
  • Biaya & latensi inferensi: mode penalaran menukar latensi demi kapabilitas; untuk inferensi konsumen skala besar ini menambah biaya. Beberapa komentator mencatat bahwa reaksi pasar terhadap model yang terbuka, murah, dan berkecepatan tinggi bisa volatil.

Kasus penggunaan umum & menarik

  • Analisis & ringkasan dokumen panjang: hukum, R\&D, tinjauan literatur — manfaatkan jendela konteks 128k token untuk ringkasan ujung ke ujung.
  • Alur kerja agen dan orkestrasi alat: otomasi yang memerlukan pemanggilan alat multi-langkah (API, pencarian, kalkulator). Penyetelan agen pascapelatihan Deepseek V3.1 ditujukan untuk meningkatkan keandalan di sini.
  • Pembuatan kode & bantuan perangkat lunak: laporan tolok ukur awal menekankan kinerja pemrograman yang kuat; cocok untuk pemrograman berpasangan, peninjauan kode, dan tugas pembuatan dengan pengawasan manusia.
  • Penerapan di perusahaan di mana pilihan biaya/latensi penting: pilih mode chat untuk asisten percakapan yang murah/lebih cepat dan reasoner untuk tugas penalaran mendalam offline atau premium.
  • Cara mengakses API deepseek-v3.1

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 antarmuka. Klik “Add Token” pada token API di pusat pribadi, dapatkan kunci token: sk-xxxxx dan kirim.

Langkah 2: Kirim Permintaan ke API deepseek-v3.1

Pilih endpoint “deepseek-v3.1” untuk mengirim permintaan API dan atur body permintaan. Metode dan body permintaan diperoleh dari dokumen API di situs web kami. Situs kami juga menyediakan uji Apifox untuk kenyamanan Anda. Ganti <YOUR_API_KEY> dengan kunci CometAPI Anda yang sebenarnya dari akun Anda. URL dasar adalah format Chat.

Masukkan pertanyaan atau permintaan Anda ke dalam field content—ini 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 merespons dengan status tugas dan data keluaran.

Fitur untuk DeepSeek-V3.1

Jelajahi fitur-fitur utama dari DeepSeek-V3.1, yang dirancang untuk meningkatkan performa dan kegunaan. Temukan bagaimana kemampuan-kemampuan ini dapat menguntungkan proyek Anda dan meningkatkan pengalaman pengguna.

Harga untuk DeepSeek-V3.1

Jelajahi harga kompetitif untuk DeepSeek-V3.1, 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-V3.1 dapat meningkatkan proyek Anda sambil menjaga biaya tetap terkendali.
Harga Comet (USD / M Tokens)Harga Resmi (USD / M Tokens)Diskon
Masukan:$0.44/M
Keluaran:$1.32/M
Masukan:$0.55/M
Keluaran:$1.65/M
-20%

Kode contoh dan API untuk DeepSeek-V3.1

Akses kode sampel komprehensif dan sumber daya API untuk DeepSeek-V3.1 guna mempermudah proses integrasi Anda. Dokumentasi terperinci kami menyediakan panduan langkah demi langkah, membantu Anda memanfaatkan potensi penuh DeepSeek-V3.1 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-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!"}
    ]
}'

Versi DeepSeek-V3.1

Alasan DeepSeek-V3.1 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-v3.1

Model Lainnya

O

O3 Pro

O

O3 Pro

Masukan:$16/M
Keluaran:$64/M
OpenAI o3‑pro adalah varian “pro” dari model penalaran o3 yang direkayasa untuk berpikir lebih lama dan memberikan respons yang paling andal dengan menerapkan pembelajaran penguatan chain‑of‑thought privat serta menetapkan tolok ukur mutakhir baru di berbagai domain seperti sains, pemrograman, dan bisnis—sembari secara otonom mengintegrasikan alat seperti penelusuran web, analisis berkas, eksekusi Python, dan penalaran visual di dalam API.
L

Llama-4-Scout

L

Llama-4-Scout

Masukan:$0.216/M
Keluaran:$1.152/M
Llama-4-Scout adalah model bahasa serbaguna untuk interaksi bergaya asisten dan otomatisasi. Model ini dapat menangani tugas mengikuti instruksi, penalaran, perangkuman, dan transformasi, serta mendukung bantuan ringan terkait kode. Penggunaan umum mencakup orkestrasi percakapan, QA yang diperkaya pengetahuan, dan pembuatan konten terstruktur. Sorotan teknis mencakup kompatibilitas dengan pola pemanggilan alat/fungsi, prompting yang ditingkatkan dengan pengambilan, serta keluaran dengan batasan skema untuk integrasi ke dalam alur kerja produk.
L

Llama-4-Maverick

L

Llama-4-Maverick

Masukan:$0.48/M
Keluaran:$1.44/M
Llama-4-Maverick adalah model bahasa serbaguna untuk pemahaman dan pembuatan teks. Model ini mendukung tanya jawab percakapan, peringkasan, penyusunan terstruktur, dan bantuan penulisan kode dasar, dengan opsi keluaran terstruktur. Aplikasi umum mencakup asisten produk, front-end pengambilan pengetahuan, dan otomatisasi alur kerja yang memerlukan pemformatan konsisten. Rincian teknis seperti jumlah parameter, jendela konteks, modalitas, serta pemanggilan alat atau fungsi bervariasi menurut distribusi; lakukan integrasi sesuai kapabilitas terdokumentasi dari penyebaran yang digunakan.
M

Kimi-K2

M

Kimi-K2

Masukan:$0.48/M
Keluaran:$1.92/M
- **kimi-k2-250905**: Versi 0905 dari seri Kimi K2 milik Moonshot AI, mendukung konteks ultra-panjang (hingga 256k token, pemanggilan frontend dan Tool). - 🧠 Tool Calling yang ditingkatkan: akurasi 100%, integrasi mulus, cocok untuk tugas kompleks dan optimasi integrasi. - ⚡️ Performa lebih efisien: TPS hingga 60-100 (API standar), hingga 600-100 dalam mode Turbo, memberikan respons lebih cepat dan kemampuan Inferensi yang ditingkatkan, batas pengetahuan hingga pertengahan 2025.
O

GPT-4o mini

O

GPT-4o mini

Masukan:$0.12/M
Keluaran:$0.48/M
GPT-4o mini adalah model kecerdasan buatan yang disediakan oleh OpenAI.
O

GPT-4.1 nano

O

GPT-4.1 nano

Masukan:$0.08/M
Keluaran:$0.32/M
GPT-4.1 nano adalah model kecerdasan buatan yang disediakan oleh OpenAI. gpt-4.1-nano: Menawarkan jendela konteks yang lebih besar—mendukung hingga 1 juta token konteks dan mampu memanfaatkan konteks tersebut dengan lebih baik melalui pemahaman konteks panjang yang ditingkatkan. Memiliki batas pengetahuan yang diperbarui pada Juni 2024. Model ini mendukung panjang konteks maksimum sebesar 1,047,576 token.

Blog Terkait

Cara agar DeepSeek dapat bekerja dengan Agent Mode milik Cursor
Jan 26, 2026
deepseek

Cara agar DeepSeek dapat bekerja dengan Agent Mode milik Cursor

DeepSeek menyediakan API yang kompatibel dengan OpenAI yang dapat Anda arahkan ke Cursor (atau dirutekan melalui gateway seperti CometAPI). Dengan penamaan model yang cermat, pemeriksaan embeddings, dan tinjauan keamanan, Anda dapat menjalankan Agent Mode Cursor terhadap model DeepSeek untuk pembuatan kode, refactor, dan alur kerja berbasis pengujian.