DeepSeek-Reasoner란?

DeepSeek-Reasoner는 DeepSeek의 추론 우선 모델(현재 DeepSeek-V3.2 제품군과 정렬됨)을 위한 추론(또는 “생각”) 모드/API 명칭입니다. 최종 답변을 내놓기 전에 명시적인 Chain-of-Thought(CoT)를 생성하도록 설계되어 있으며—즉, 모델이 내부 단계별 추론을 의도적으로 생성하고 이를 API를 통해 노출(또는 노출 가능)하여 호출자가 점검하거나 증류할 수 있도록 합니다. DeepSeek은 Reasoner 변형을 비사고형 채팅 모델의 “생각”용 대응 모델로 포지셔닝하며, 다단계 추론, 수학, 코딩 및 에이전트 워크플로에 적합한 모델로 마케팅합니다.

주요 기능(사용자 관점)

명시적 Chain-of-Thought(CoT) 출력. API는 최종 content와 함께 모델의 내부 단계별 추론을 담은 별도의 reasoning_content 필드를 반환합니다. 이는 가시성 확보 및 다운스트림 에이전트 로직에 유용하도록 설계되었습니다.
“Thinking” vs “Chat” 모드. deepseek-reasoner(생각 모드)는 deepseek-chat(비생각 모드)와 구분되며, 둘 다 V3.2 세대로 업그레이드되었습니다.
대규모 컨텍스트 윈도우. DeepSeek은 매우 큰 컨텍스트 길이를 제공합니다. Reasoner 변형은 장문 추론 및 에이전트 메모리에 초점을 맞추어 마케팅됩니다.
JSON 출력 / 구조화된 응답. 프로그램적 사용에 유용한 구조화된 JSON 출력을 지원합니다.
에이전트/에이전트 빌더 초점. V3.2와 Speciale 변형은 “에이전트를 위해 구축된 추론 우선 모델”로 명시됩니다.

기술적 역량

입력: 일반 텍스트 프롬프트, 도구/에이전트 호출을 위한 구조화된 JSON, 파일 또는 장문 문서(긴 컨텍스트를 통해); 토큰은 표준 NLP 토큰입니다.
출력: API는 reasoning_content(CoT 텍스트)와 content(최종 답변)를 모두 반환합니다. API 클라이언트는 max_tokens 또는 응답 매개변수를 조정하여 CoT만 혹은 최종 답변만 요청할 수 있습니다. (실무 참고: CoT 추출도 모델 출력으로 과금될 수 있습니다.)
DeepSeek은 추론 특화 로드맵을 통해 반복 개선해 왔습니다: 기반 대규모 모델(R1 계열) 이후 추론 심화를 위한 집중형 사후 학습/강화학습(RLHF 스타일) 및 정책 스타일 미세조정을 수행. 또한 팀은 더 작고 배포 가능한 모델로 추론 능력을 압축하기 위해 distillation을 활용합니다.
V3.2 시리즈는 도구 사용을 위한 agentic 사후 학습, 하이브리드 추론(Think / Non-Think), 더 빠른 “생각” 반복을 위한 최적화를 추가했습니다.
추론 효율성은 희소 어텐션 방식(보고서에서는 DeepSeek Sparse Attention — DSA로 지칭)을 통해 향상됩니다. 이는 매우 긴 시퀀스 전반의 완전 밀집 어텐션 대신 관련 구간에 연산을 집중하여, 매우 긴 컨텍스트에서의 비용을 절감합니다.

deepseek-reasoner API에 접근하는 방법

Step 1: API 키 가입

cometapi.com에 로그인하세요. 아직 사용자라면 먼저 등록하십시오. CometAPI 콘솔에 로그인합니다. 인터페이스의 액세스 자격증명 API 키를 발급받으세요. 개인 센터의 API 토큰에서 “Add Token”을 클릭하고, 토큰 키: sk-xxxxx를 발급받아 제출합니다.

Step 2: deepseek-reasoner API로 요청 보내기

API 요청을 보낼 엔드포인트로 “deepseek-reasoner”를 선택하고 요청 본문을 설정하세요. 요청 메서드와 요청 본문은 당사 웹사이트의 API 문서에서 확인할 수 있습니다. 또한 편의를 위해 Apifox 테스트를 제공합니다. 계정의 실제 CometAPI 키로 <YOUR_API_KEY>를 대체하세요. 베이스 URL은 Chat 형식입니다.

질문이나 요청을 content 필드에 삽입하세요—모델은 여기에 응답합니다. API 응답을 처리하여 생성된 답변을 가져오세요.

Step 3: 결과 검색 및 검증

API 응답을 처리하여 생성된 답변을 가져오세요. 처리 후, API는 작업 상태와 출력 데이터를 반환합니다.

DeepSeek-Reasoner 가격

[모델명]의 경쟁력 있는 가격을 살펴보세요. 다양한 예산과 사용 요구에 맞게 설계되었습니다. 유연한 요금제로 사용한 만큼만 지불하므로 요구사항이 증가함에 따라 쉽게 확장할 수 있습니다. [모델명]이 비용을 관리 가능한 수준으로 유지하면서 프로젝트를 어떻게 향상시킬 수 있는지 알아보세요.

코멧 가격 (USD / M Tokens)	공식 가격 (USD / M Tokens)	할인
입력:$0.44/M 출력:$1.752/M	입력:$0.55/M 출력:$2.19/M	-20%

DeepSeek-Reasoner의 샘플 코드 및 API

[모델 이름]의 포괄적인 샘플 코드와 API 리소스에 액세스하여 통합 프로세스를 간소화하세요. 자세한 문서는 단계별 가이드를 제공하여 프로젝트에서 [모델 이름]의 모든 잠재력을 활용할 수 있도록 돕습니다.

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-r1",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello!"},
    ],
)

print(completion.choices[0].message.content)

DeepSeek-Reasoner의 버전

DeepSeek-Reasoner에 여러 스냅샷이 존재하는 이유는 업데이트 후 출력 변동으로 인해 일관성을 유지하기 위해 이전 스냅샷을 보관하거나, 개발자에게 적응 및 마이그레이션을 위한 전환 기간을 제공하거나, 글로벌 또는 지역별 엔드포인트에 따라 다양한 스냅샷을 제공하여 사용자 경험을 최적화하기 위한 것 등이 포함될 수 있습니다. 버전 간 상세한 차이점은 공식 문서를 참고해 주시기 바랍니다.

version
deepseek-r1-0528
deepseek-r1
deepseek-reasoner

DeepSeek-Reasoner