DeepSeek Vision and Grok Imagine models are now live on CometAPI โ†’

Blog

Blog CometAPI

Satu API. Setiap Model AI Terkemuka.

Kemas kini model, panduan API, penanda aras dan pandangan praktikal untuk membina lebih pantas dengan CometAPI.

Cara Menggunakan DeepSeek V4 Pro 0813 API pada tahun 2026: Panduan Pembangun Lengkap
Guide

Cara Menggunakan DeepSeek V4 Pro 0813 API pada tahun 2026: Panduan Pembangun Lengkap

Maaf, saya tiada maklumat terkini tentang keluaran DeepSeek V4 Pro โ€œ0813โ€ selepas Okt 2024. Jika anda boleh berikan nota keluaran atau pautan rasmi (blog/announcement, halaman spesifikasi, harga, dokumentasi tentang โ€œthinking modesโ€ dan โ€œstreamingโ€), saya boleh menterjemah dan mengekstrak butiran perubahan, spesifikasi, harga, mod pemikiran dan sokongan penstriman ke dalam Bahasa Melayu dengan tepat.

A
Anna
Cara menggunakan API Deepseek V4
Guide

Cara menggunakan API Deepseek V4

Untuk pembangun, gabungan itu penting atas satu sebab yang mudah: ia mengurangkan rintangan migrasi sambil meningkatkan had atas bagi apa yang boleh anda bina. Anda tidak perlu mempelajari bentuk API yang serba baharu. Anda hanya mengemas kini nama model, mengekalkan URL asas, dan melancarkan dengan tetingkap konteks yang lebih besar serta tingkah laku penaakulan yang lebih terkini. Dokumentasi rasmi DeepSeek dengan jelas menyatakan untuk mengekalkan URL asas dan menukar parameter model kepada deepseek-v4-pro atau deepseek-v4-flash.

A
Anna
Setakat pengetahuan saya (Oktober 2024), tiada model rasmi yang dinamakan โ€œGPT-5.3-Codex-Sparkโ€ yang dikeluarkan oleh OpenAI. Ia berkemungkinan: - Nama dalaman/varianta tersuai yang dibina di atas model GPT sedia ada, - Penjenamaan pihak ketiga (misalnya gabungan model penjanaan teks dengan keupayaan pengkodan โ€œCodexโ€-like), - Atau rujukan tidak rasmi/eksperimen komuniti. Jika anda merujuk kepada produk tertentu, sila berikan pautan atau dokumentasi supaya arahan boleh dipadankan secara tepat. Jika tidak, berikut ialah panduan umum untuk โ€œmenggunakanโ€ model baharu berfokus kod di mana-mana platform API: - Sahkan sumber dan ID model - Rujuk dokumentasi penyedia untuk nama model tepat (model ID), had kadar, versi, dan keupayaan (contoh: penghasilan kod, penjelasan kod, pembetulan pepijat). - Semak halaman status atau changelog untuk memastikan model benar-benar wujud dan tersedia. - Dapatkan akses - Cipta akaun, dapatkan kunci API, dan aktifkan akses ke model berkenaan (sesetengah model memerlukan whitelisting/permintaan akses). - Pilih endpoint yang betul - Gunakan endpoint chat/completions atau assistants/tools mengikut arahan penyedia. - Tetapkan parameter asas: temperature/top_p (kreativiti), max tokens (panjang output), dan pengekangan keselamatan. - Sediakan prompt yang berfokuskan kod - Nyatakan bahasa, versi, persekitaran dan gaya (contoh: โ€œTulis fungsi Python 3.11, ikut PEP8, sertakan docstring dan ujian unit pytest.โ€). - Lampirkan konteks penting: struktur projek, fail berkaitan, keperluan prestasi, had masa/ruang. - Minta output berformat: blok kod tunggal, komen ringkas, atau langkah demi langkah pembetulan. - Guna dalam aliran kerja pembangunan - Integrasi dengan IDE/editor melalui pemalam jika disokong (VS Code/JetBrains). - Untuk tugas besar: pecahkan kepada subtugas (rangka, modul, ujian), semak dan jalankan ujian secara berulang. - Amalan baik dan keselamatan - Jangan kongsikan rahsia (token/kata laluan) dalam prompt. - Semak, uji dan audit kod yang dijana sebelum digunakan dalam produksi. - Gunakan kebijakan pelisihan (linting) dan SAST/DAST jika tersedia. - Sokongan lanjutan - Jika model menyokong โ€œtoolsโ€ (contoh: panggilan fungsi, carian, atau pelaksanaan kod terkawal), tentukan skema fungsi dengan jelas. - Untuk tugasan domain khusus, sediakan contoh gaya (few-shot) atau korpus konteks (RAG) agar hasil lebih konsisten. Berikan rujukan rasmi atau tangkapan dokumentasi bagi โ€œGPT-5.3-Codex-Sparkโ€ jika anda merujuk pada produk khusus; saya boleh sesuaikan langkah penggunaan secara lebih terperinci berdasarkan platform tersebut.
Technology

Setakat pengetahuan saya (Oktober 2024), tiada model rasmi yang dinamakan โ€œGPT-5.3-Codex-Sparkโ€ yang dikeluarkan oleh OpenAI. Ia berkemungkinan: - Nama dalaman/varianta tersuai yang dibina di atas model GPT sedia ada, - Penjenamaan pihak ketiga (misalnya gabungan model penjanaan teks dengan keupayaan pengkodan โ€œCodexโ€-like), - Atau rujukan tidak rasmi/eksperimen komuniti. Jika anda merujuk kepada produk tertentu, sila berikan pautan atau dokumentasi supaya arahan boleh dipadankan secara tepat. Jika tidak, berikut ialah panduan umum untuk โ€œmenggunakanโ€ model baharu berfokus kod di mana-mana platform API: - Sahkan sumber dan ID model - Rujuk dokumentasi penyedia untuk nama model tepat (model ID), had kadar, versi, dan keupayaan (contoh: penghasilan kod, penjelasan kod, pembetulan pepijat). - Semak halaman status atau changelog untuk memastikan model benar-benar wujud dan tersedia. - Dapatkan akses - Cipta akaun, dapatkan kunci API, dan aktifkan akses ke model berkenaan (sesetengah model memerlukan whitelisting/permintaan akses). - Pilih endpoint yang betul - Gunakan endpoint chat/completions atau assistants/tools mengikut arahan penyedia. - Tetapkan parameter asas: temperature/top_p (kreativiti), max tokens (panjang output), dan pengekangan keselamatan. - Sediakan prompt yang berfokuskan kod - Nyatakan bahasa, versi, persekitaran dan gaya (contoh: โ€œTulis fungsi Python 3.11, ikut PEP8, sertakan docstring dan ujian unit pytest.โ€). - Lampirkan konteks penting: struktur projek, fail berkaitan, keperluan prestasi, had masa/ruang. - Minta output berformat: blok kod tunggal, komen ringkas, atau langkah demi langkah pembetulan. - Guna dalam aliran kerja pembangunan - Integrasi dengan IDE/editor melalui pemalam jika disokong (VS Code/JetBrains). - Untuk tugas besar: pecahkan kepada subtugas (rangka, modul, ujian), semak dan jalankan ujian secara berulang. - Amalan baik dan keselamatan - Jangan kongsikan rahsia (token/kata laluan) dalam prompt. - Semak, uji dan audit kod yang dijana sebelum digunakan dalam produksi. - Gunakan kebijakan pelisihan (linting) dan SAST/DAST jika tersedia. - Sokongan lanjutan - Jika model menyokong โ€œtoolsโ€ (contoh: panggilan fungsi, carian, atau pelaksanaan kod terkawal), tentukan skema fungsi dengan jelas. - Untuk tugasan domain khusus, sediakan contoh gaya (few-shot) atau korpus konteks (RAG) agar hasil lebih konsisten. Berikan rujukan rasmi atau tangkapan dokumentasi bagi โ€œGPT-5.3-Codex-Sparkโ€ jika anda merujuk pada produk khusus; saya boleh sesuaikan langkah penggunaan secara lebih terperinci berdasarkan platform tersebut.

Pada Februari 2026, OpenAI memperkenalkan GPT-5.3-Codex-Spark, iaitu varian pratonton penyelidikan daripada keluarga Codex yang dioptimumkan secara khusus untuk pengkodan masa nyata. Codex-Spark mengorbankan saiz model demi kependaman yang amat rendah dan kadar aliran token yang sangat tinggi โ€” OpenAI melaporkan penjanaan >1,000 tokens/sec dan tetingkap konteks 128k token untuk model tersebut apabila dijalankan pada laluan perkakasan berpendaman rendah yang disediakan melalui kerjasama dengan Cerebras. Keluaran ini menyasarkan aliran kerja pembangun yang interaktif: pengkodan langsung, suntingan serta-merta, kitaran editโ€“kompilโ€“jalankan yang ketat dalam IDE, dan aliran kerja pengkodan berasaskan ejen di mana responsif amat penting.

A
Anna