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DeepSeek-V3.1

Ingresso:$0.44/M
Uscita:$1.32/M
DeepSeek V3.1 è l'aggiornamento della V-series di DeepSeek: un modello linguistico di grandi dimensioni ibrido "pensante / non pensante" orientato a un'intelligenza generale ad alto throughput e a basso costo, e all'utilizzo agentico degli strumenti. Mantiene la compatibilità con API in stile OpenAI, aggiunge un'invocazione degli strumenti più intelligente e — secondo l'azienda — offre una generazione più rapida e una maggiore affidabilità degli agenti.
Nuovo
Uso commerciale
Panoramica
Caratteristiche
Prezzi
API
Versioni

Funzionalità di base (cosa offre)

  • Modalità di inferenza duali: deepseek-chat (non-thinking / più veloce) e deepseek-reasoner (thinking / catena di ragionamento/agente più robusta). L'interfaccia utente espone un toggle “DeepThink” per gli utenti finali.
  • Contesto lungo: materiali ufficiali e report della community sottolineano una finestra di contesto da 128k token per la linea V3. Questo abilita 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 a più passaggi per agenti e integrazioni con plugin/strumenti.

Dettagli tecnici (architettura, training e implementazione)

Corpora di addestramento e ingegneria del contesto lungo. L’aggiornamento Deepseek V3.1 enfatizza una estensione del long-context in due fasi sopra i checkpoint V3 precedenti: note pubbliche indicano un numero importante di token aggiuntivi dedicati alle fasi di estensione a 32k e 128k (DeepSeek riporta centinaia di miliardi di token usati in queste fasi di estensione). Il rilascio ha anche aggiornato la configurazione del tokenizer per supportare regimi di contesto più ampi.

Dimensione del modello e micro-scaling per l’inferenza. Report pubblici e della community forniscono conteggi dei parametri in parte differenti (una discrepanza comune nei nuovi rilasci): indicizzatori e mirror di terze parti elencano ~671B di parametri (37B attivi) in alcune descrizioni runtime, mentre altri riepiloghi della community riportano ~685B come dimensione nominale dell’architettura di ragionamento ibrida.

Modalità di inferenza e compromessi ingegneristici. Deepseek V3.1 espone due modalità di inferenza pragmatiche: deepseek-chat (ottimizzata per chat turn-based standard, bassa latenza) e deepseek-reasoner (una modalità “thinking” che privilegia catena di ragionamento e strutturazione del pensiero).

Limitazioni e rischi

  • Maturità dei benchmark e riproducibilità: molte affermazioni prestazionali sono iniziali, guidate dalla community o selettive. Valutazioni indipendenti e standardizzate sono ancora in corso. (Rischio: affermazioni eccessive).
  • Sicurezza e allucinazioni: come tutti i grandi LLM, Deepseek V3.1 è soggetto a allucinazioni e rischi di contenuti dannosi; le modalità di ragionamento più forti talvolta possono produrre output multi-step sicuri ma errati. Gli utenti dovrebbero applicare livelli di sicurezza e revisione umana per output critici. (Nessuna fonte vendor o indipendente sostiene l’eliminazione delle allucinazioni.)
  • Costo e latenza dell’inferenza: la modalità di ragionamento scambia latenza con capacità; per l’inferenza consumer su larga scala questo aggiunge costo. Alcuni commentatori notano che la reazione del mercato a modelli aperti, economici e ad alta velocità può essere volatile.

Casi d’uso comuni e convincenti

  • Analisi e sintesi di documenti lunghi: ambito legale, R\&D, rassegne della letteratura — sfrutta la finestra da 128k token per sintesi end-to-end.
  • Flussi di lavoro con agenti e orchestrazione di strumenti: automazioni che richiedono chiamate a strumenti multi-step (API, ricerca, calcolatori). La messa a punto post-training degli agenti in Deepseek V3.1 è pensata per migliorarne l’affidabilità.
  • Generazione di codice e assistenza software: report iniziali sui benchmark enfatizzano una forte performance nella programmazione; adatto a pair-programming, code review e generazione di codice con supervisione umana.
  • Deployment enterprise dove la scelta costo/latenza conta: scegliere la modalità chat per assistenti conversazionali economici/veloci e reasoner per attività offline o premium di ragionamento profondo.
  • Come accedere all’API deepseek-v3.1

Passo 1: Registrati per la chiave API

Accedi a cometapi.com. Se non sei ancora nostro utente, registrati prima. Accedi alla tua CometAPI console. Ottieni la chiave API delle credenziali di accesso all’interfaccia. Clicca “Add Token” nella sezione API token del centro personale, ottieni la chiave del token: sk-xxxxx e invia.

Passo 2: Invia richieste all’API deepseek-v3.1

Seleziona l’endpoint “deepseek-v3.1” per inviare la richiesta API e imposta il corpo della richiesta. Il metodo e il corpo della richiesta sono riportati nella documentazione API sul nostro sito. Il nostro sito fornisce anche test su Apifox per tua comodità. Sostituisci <YOUR_API_KEY> con la tua chiave CometAPI effettiva dal tuo account. L’URL di base è in formato Chat.

Inserisci la tua domanda o richiesta nel campo content: è ciò a cui il modello risponderà. Elabora la risposta dell’API per ottenere l’output generato.

Passo 3: Recupera e verifica i risultati

Elabora la risposta dell’API per ottenere l’output generato. Dopo l’elaborazione, l’API risponde con lo stato dell’attività e i dati in output.

Funzionalità per DeepSeek-V3.1

Esplora le caratteristiche principali di DeepSeek-V3.1, progettato per migliorare le prestazioni e l'usabilità. Scopri come queste funzionalità possono beneficiare i tuoi progetti e migliorare l'esperienza utente.

Prezzi per DeepSeek-V3.1

Esplora i prezzi competitivi per DeepSeek-V3.1, progettato per adattarsi a vari budget e necessità di utilizzo. I nostri piani flessibili garantiscono che paghi solo per quello che usi, rendendo facile scalare man mano che i tuoi requisiti crescono. Scopri come DeepSeek-V3.1 può migliorare i tuoi progetti mantenendo i costi gestibili.
Prezzo Comet (USD / M Tokens)Prezzo Ufficiale (USD / M Tokens)Sconto
Ingresso:$0.44/M
Uscita:$1.32/M
Ingresso:$0.55/M
Uscita:$1.65/M
-20%

Codice di esempio e API per DeepSeek-V3.1

Accedi a codice di esempio completo e risorse API per DeepSeek-V3.1 per semplificare il tuo processo di integrazione. La nostra documentazione dettagliata fornisce una guida passo dopo passo, aiutandoti a sfruttare appieno il potenziale di DeepSeek-V3.1 nei tuoi progetti.
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!"}
    ]
}'

Versioni di DeepSeek-V3.1

Il motivo per cui DeepSeek-V3.1 dispone di più snapshot può includere fattori potenziali come variazioni nell'output dopo aggiornamenti che richiedono snapshot precedenti per coerenza, offrire agli sviluppatori un periodo di transizione per l'adattamento e la migrazione, e diversi snapshot corrispondenti a endpoint globali o regionali per ottimizzare l'esperienza utente. Per le differenze dettagliate tra le versioni, si prega di fare riferimento alla documentazione ufficiale.
version
deepseek-v3.1

Altri modelli

O

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O

O3 Pro

Ingresso:$16/M
Uscita:$64/M
OpenAI o3‑pro è una variante “pro” del modello di ragionamento o3, progettata per pensare più a lungo e fornire le risposte più affidabili impiegando un apprendimento per rinforzo della catena di ragionamento privata e stabilendo nuovi benchmark allo stato dell’arte in ambiti come la scienza, la programmazione e il business — integrando al contempo in modo autonomo strumenti quali la ricerca sul web, l’analisi dei file, l’esecuzione di Python e il ragionamento visivo all’interno dell’API.
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Llama-4-Scout

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Llama-4-Scout

Ingresso:$0.216/M
Uscita:$1.152/M
Llama-4-Scout è un modello linguistico di uso generale per interazioni in stile assistente e per l'automazione. Gestisce l'esecuzione di istruzioni, il ragionamento, la sintesi e le attività di trasformazione, e può fornire un supporto leggero per il codice. Gli utilizzi tipici includono l'orchestrazione di chat, la QA potenziata dalla conoscenza e la generazione di contenuti strutturati. Tra i principali aspetti tecnici figurano la compatibilità con i pattern di chiamata di strumenti/funzioni, il prompting potenziato dal recupero e output vincolati da uno schema per l'integrazione nei flussi di lavoro di prodotto.
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Llama-4-Maverick

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Llama-4-Maverick

Ingresso:$0.48/M
Uscita:$1.44/M
Llama-4-Maverick è un modello linguistico di uso generale per la comprensione e la generazione di testo. Supporta QA conversazionale, sintesi, stesura strutturata e assistenza di base alla programmazione, con opzioni per output strutturati. Le applicazioni comuni includono assistenti di prodotto, front-end per il recupero delle conoscenze e automazione dei flussi di lavoro che richiedono una formattazione coerente. I dettagli tecnici, come numero di parametri, finestra di contesto, modalità e invocazione di strumenti o funzioni, variano a seconda della distribuzione; integrare in base alle capacità documentate del deployment.
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Kimi-K2

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Kimi-K2

Ingresso:$0.48/M
Uscita:$1.92/M
- **kimi-k2-250905**: versione 0905 della serie Kimi K2 di Moonshot AI, con supporto per contesti ultralunghi (fino a 256k token, frontend e chiamate Tool). - 🧠 Tool Calling migliorato: accuratezza al 100%, integrazione fluida, adatto ad attività complesse e all'ottimizzazione dell'integrazione. - ⚡️ Prestazioni più efficienti: TPS fino a 60-100 (API standard), fino a 600-100 in modalità Turbo, offrendo risposte più rapide e capacità di Inference migliorate, limite di conoscenza fino a metà 2025.
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GPT-4o mini

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GPT-4o mini

Ingresso:$0.12/M
Uscita:$0.48/M
GPT-4o mini è un modello di intelligenza artificiale fornito da OpenAI.
O

GPT-4.1 nano

O

GPT-4.1 nano

Ingresso:$0.08/M
Uscita:$0.32/M
GPT-4.1 nano è un modello di intelligenza artificiale fornito da OpenAI. gpt-4.1-nano: Presenta una finestra di contesto più ampia—supporta fino a 1 million token di contesto ed è in grado di sfruttare meglio tale contesto grazie a una comprensione migliorata dei contesti lunghi. Dispone di un limite di conoscenza aggiornato a giugno 2024. Questo modello supporta una lunghezza massima del contesto di 1,047,576 token.

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