API DeepSeek V3.1

DeepSeek V3.1 is the upgrade in DeepSeek’s V-series: a ibrido “pensante/non pensante” modello linguistico di grandi dimensioni mirato all'intelligence generale ad alto rendimento e basso costo e all'uso di strumenti agenti. Mantiene Compatibilità API in stile OpenAI, aggiunge chiamata degli strumenti più intelligentee, secondo l'azienda, garantisce una generazione più rapida e una maggiore affidabilità degli agenti.

Caratteristiche di base (cosa offre)

• Modalità di inferenza doppie: chat di ricerca profonda (non pensante / più veloce) e ragionatore di ricerca profonda (pensiero/capacità di ragionamento più forti/capacità di agente). L'interfaccia utente espone un pulsante "DeepThink" per gli utenti finali.
• Contesto lungo: i materiali ufficiali e i resoconti della comunità sottolineano un Gettone da 128k finestra di contesto per la linea genealogica V3. Ciò consente l'elaborazione end-to-end di documenti molto lunghi.
• Gestione migliorata di strumenti/agenti: ottimizzazione post-addestramento mirata a chiamate di strumenti affidabili, flussi di lavoro di agenti multi-step e integrazioni di plugin/strumenti.

Dettagli tecnici (architettura, formazione e implementazione)

Corpus di formazione e ingegneria del contesto lungo. L'aggiornamento Deepseek V3.1 enfatizza un estensione a lungo contesto in due fasi in aggiunta ai precedenti checkpoint V3: le note pubbliche indicano importanti token aggiuntivi dedicati alle fasi di estensione da 32k e 128k (DeepSeek segnala centinaia di miliardi di token utilizzati nelle fasi di estensione). La versione ha anche aggiornato configurazione del tokenizzatore per supportare i regimi di contesto più ampi.

Dimensioni del modello e micro-scalatura per l'inferenza. I report pubblici e della comunità forniscono conteggi dei parametri leggermente diversi (un risultato comune alle nuove versioni): elenco degli indicizzatori e dei mirror di terze parti ~671B parametri (37B attivi) in alcune descrizioni di runtime, mentre altri riepiloghi della comunità riportano ~685 miliardi come dimensione nominale dell'architettura di ragionamento ibrido.

Modalità di inferenza e compromessi ingegneristici. Deepseek V3.1 espone due modalità di inferenza pragmatica: deepseek-chat (ottimizzato per la chat standard a turni, latenza inferiore) e deepseek-reasoner (una modalità di “pensiero” che privilegia la catena di pensiero e il ragionamento strutturato).

Limitazioni e rischi

• Maturità e riproducibilità di riferimento: Molte dichiarazioni sulle prestazioni sono precoci, basate sulla comunità o selettive. Le valutazioni indipendenti e standardizzate stanno ancora recuperando terreno. (Rischio: richiesta eccessiva).
• Sicurezza e allucinazione: come tutti i grandi LLM, Deepseek V3.1 è soggetto a rischi di allucinazioni e contenuti dannosi; modalità di ragionamento più forti possono talvolta produrre sicuro ma sbagliato Output multi-step. Gli utenti dovrebbero applicare livelli di sicurezza e revisione umana sugli output critici. (Nessun fornitore o fonte indipendente afferma l'eliminazione delle allucinazioni.)
• Costo e latenza dell'inferenza: La modalità di ragionamento sacrifica la latenza in favore della capacità; per l'inferenza dei consumatori su larga scala, questo comporta costi aggiuntivi. Alcuni commentatori osservano che la reazione del mercato a modelli aperti, economici e ad alta velocità può essere volatile.

Casi d'uso comuni e interessanti

• Analisi e riepilogo di documenti lunghi: diritto, ricerca e sviluppo, revisioni della letteratura: sfrutta la finestra di token da 128k per riepiloghi end-to-end.
• Flussi di lavoro degli agenti e orchestrazione degli strumenti: Automazioni che richiedono chiamate a strumenti multi-step (API, ricerca, calcolatrici). L'ottimizzazione degli agenti post-addestramento di Deepseek V3.1 mira a migliorare l'affidabilità in questo caso.
• Generazione di codice e assistenza software: I primi report di benchmark sottolineano le elevate prestazioni di programmazione; adatti per la programmazione in coppia, la revisione del codice e le attività di generazione con supervisione umana.
• Implementazione aziendale in cui la scelta tra costi e latenza è importante: scegliere chiacchierare modalità per assistenti conversazionali più economici/veloci e ragionatore per attività di ragionamento approfondito offline o premium.

Come chiamare Deepseek V3.1 API di CometAPI

deepseek v3.1 Prezzi API in CometAPI: sconto del 20% sul prezzo ufficiale:

Passi richiesti

• Accedere cometapi.comSe non sei ancora un nostro utente, registrati prima
• Ottieni la chiave API delle credenziali di accesso dell'interfaccia. Fai clic su "Aggiungi token" nel token API nell'area personale, ottieni la chiave token: sk-xxxxx e invia.
• Ottieni l'URL di questo sito: https://api.cometapi.com/

Usa il metodo

1. Selezionare l'opzione "deepseek-v3.1“/”deepseek-v3-1-250821"endpoint" per inviare la richiesta API e impostarne il corpo. Il metodo e il corpo della richiesta sono reperibili nella documentazione API del nostro sito web. Il nostro sito web fornisce anche il test Apifox per vostra comodità.
2. Sostituire con la tua chiave CometAPI effettiva dal tuo account.
3. Inserisci la tua domanda o richiesta nel campo contenuto: il modello risponderà a questa domanda.
4. Elaborare la risposta API per ottenere la risposta generata.

Chiamata API

CometAPI fornisce un'API REST completamente compatibile, per una migrazione senza interruzioni. Dettagli chiave per  Documento API:

• Parametri fondamentali: prompt, max_tokens_to_sample, temperature, stop_sequences
• endpoint: https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
• Parametro del modello: "deepseek-v3.1“/”deepseek-v3-1-250821"
• Autenticazione: Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY
• Tipo di contenuto: application/json .

sostituire CometAPI_API_KEY con la tua chiave; nota il URL di 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)

Vedere anche Grok4