DeepSeek V3.1 は DeepSeek の V シリーズにおける最新アップグレードで、「思考／非思考」を併用するハイブリッド大規模言語モデルです。高スループット・低コストの汎用知能とエージェント的なツール利用を目的としています。OpenAI スタイルの API 互換性を維持し、より賢いツール呼び出しを追加、そして—同社によれば—生成の高速化とエージェントの信頼性向上を実現しています。

基本機能（提供内容）

• 二つの推論モード: deepseek-chat（非思考／高速）と deepseek-reasoner（思考／より強力な思考連鎖・エージェント能力）。UI にはエンドユーザー向けの「DeepThink」トグルが用意されています。
• 長コンテキスト: 公式資料およびコミュニティ報告では、V3 系の系譜において 128k トークンのコンテキストウィンドウが強調されています。これにより、非常に長い文書のエンドツーエンド処理が可能になります。
• ツール／エージェント処理の改善: 学習後の最適化により、信頼性の高いツール呼び出し、複数ステップのエージェントワークフロー、プラグイン／ツール統合を強化。

技術詳細（アーキテクチャ、学習、実装）

学習コーパスと長コンテキスト設計。 Deepseek V3.1 のアップデートでは、既存の V3 チェックポイントの上に二段階の長コンテキスト拡張を施した点が強調されています。公開情報によれば、32k と 128k の拡張フェーズに大幅な追加トークンが投入され（DeepSeek は拡張工程で数千億規模のトークン使用を報告）、さらに大きなコンテキストに対応するためトークナイザー設定も更新されています。

モデル規模と推論のマイクロスケーリング。 公開情報やコミュニティ報告ではパラメータ数の記載にやや差があり（新規リリースでは一般的な傾向）、一部のサードパーティインデクサやミラーはランタイム記述で ~671B parameters（37B active） としており、他のコミュニティ要約ではハイブリッド推論アーキテクチャの公称サイズを ~685B と報告しています。

推論モードとエンジニアリング上のトレードオフ。 Deepseek V3.1 は実用的な二つの推論モードを提供します。deepseek-chat（標準的なターンベースのチャットに最適化、低レイテンシ）と deepseek-reasoner（思考連鎖と構造化推論を重視する「思考」モード）。

制限事項とリスク

• ベンチマークの成熟度と再現性: 多くの性能主張は初期段階で、コミュニティ主導または選択的なものです。独立かつ標準化された評価はまだ追いついている途中です。（リスク：過大主張）。
• 安全性とハルシネーション: 他の大規模 LLM と同様に、Deepseek V3.1 もハルシネーションや有害コンテンツのリスクに晒されます。より強力な推論モードは、時に自信に満ちたが誤った多段出力を生成することがあります。重要な出力には安全レイヤーの適用と人によるレビューを行ってください。（ハルシネーションの完全排除を主張するベンダーや独立ソースはありません。）
• 推論コストとレイテンシ: 推論モードは能力のためにレイテンシを犠牲にします。大規模なコンシューマ推論ではコスト増要因となり得ます。オープンで安価かつ高速なモデルに対する市場の反応は変動的になり得るとの指摘もあります。

一般的で有効なユースケース

• 長文書の分析と要約: 法律、R&D、文献レビューなどで、128k トークンのウィンドウを活用してエンドツーエンドの要約を行います。
• エージェントワークフローとツールのオーケストレーション: 複数ステップのツール呼び出し（API、検索、計算機など）を要する自動化に適しています。Deepseek V3.1 の学習後チューニングは、ここでの信頼性向上を意図しています。
• コード生成とソフトウェア支援: 初期ベンチマーク報告では強力なプログラミング性能が強調されています。ペアプログラミング、コードレビュー、生成タスクに人による確認と併用で適しています。
• コスト／レイテンシ選択が重要なエンタープライズ導入: 低コスト・高速な会話アシスタントには chat モードを、オフラインやプレミアムな深い推論には reasoner を選択。

CometAPI から Deepseek V3.1 API を呼び出す方法

CometAPI における deepseek v3.1 API 料金、公式価格から20%割引:

必要な手順

• cometapi.com にログインしてください。まだユーザーでない場合は、まず登録してください
• インターフェースのアクセス認証 API キーを取得します。パーソナルセンターの API トークンで「Add Token」をクリックし、トークンキー: sk-xxxxx を取得して提出します。
• 本サイトの URL を取得します: https://api.cometapi.com/

使用方法

1. API リクエストを送信するために「deepseek-v3.1」／「deepseek-v3-1-250821」エンドポイントを選択し、リクエストボディを設定します。リクエストメソッドとリクエストボディは当サイトの API ドキュメントから取得できます。当サイトは利便性のため Apifox テストも提供しています。
2. <YOUR_API_KEY> をアカウントの実際の CometAPI キーに置き換えます。
3. 質問やリクエストを content フィールドに挿入します—モデルはこの内容に応答します。
4. . 生成された回答を得るために API レスポンスを処理します。

API コール

CometAPI は完全互換の REST API を提供しており、シームレスな移行が可能です。詳細は API doc を参照してください:

• 主要パラメータ: prompt, max_tokens_to_sample, temperature, stop_sequences
• エンドポイント: https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
• モデルパラメータ: 「deepseek-v3.1」／「deepseek-v3-1-250821」
• 認証: Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY
• Content-Type: application/json。

CometAPI_API_KEY を自分のキーに置き換えてください。ベース URL に注意してください。

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)

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