DeepSeek V3.1 API

DeepSeek V3.1 er oppgraderingen i DeepSeeks V-serie: en hybrid «tenkning / ikke-tenkning» stor språkmodell rettet mot generell intelligens med høy gjennomstrømning og lave kostnader, samt bruk av agentverktøy. Den holder OpenAI-stil API-kompatibilitet, legger til smartere verktøyanrop, og – ifølge selskapet – fører til raskere generering og forbedret agentpålitelighet.

Grunnleggende funksjoner (hva den tilbyr)

• Doble inferensmoduser: deepseek-chat (ikke-tenkende / raskere) og deepseek-reasoner (tenkning / sterkere tankekjede/agentferdigheter). Brukergrensesnittet eksponerer en «DeepThink»-bryter for sluttbrukere.
• Lang kontekst: offisielt materiale og rapporter fra lokalsamfunnet understreker en 128 XNUMX token kontekstvindu for V3-familiens avstamning. Dette muliggjør ende-til-ende-behandling av svært lange dokumenter.
• Forbedret håndtering av verktøy/agenterOptimalisering etter opplæring rettet mot pålitelig verktøykall, agentarbeidsflyter i flere trinn og integrasjoner med plugin-moduler/verktøy.

Tekniske detaljer (arkitektur, opplæring og implementering)

Treningskorpus og langkontekstteknikk. Deepseek V3.1-oppdateringen legger vekt på a tofaset lang kontekstutvidelse i tillegg til tidligere V3-sjekkpunkter: offentlige notater indikerer store tilleggstokener viet til utvidelsesfasene på 32k og 128k (DeepSeek rapporterer hundrevis av milliarder tokener brukt i utvidelsestrinnene). Utgivelsen oppdaterte også tokenizer-konfigurasjon for å støtte de større kontekstregimene.

Modellstørrelse og mikroskalering for slutning. Offentlige og fellesskapsrapporter gir noe forskjellige parametertall (et resultat som er vanlig for nye utgivelser): tredjepartsindekserere og -speilelister ~671 milliarder parametere (37 milliarder aktive) i noen kjøretidsbeskrivelser, mens andre fellesskapssammendrag rapporterer ~685B som den hybride resonneringsarkitekturens nominelle størrelse.

Inferensmoduser og tekniske avveininger. Deepseek V3.1 eksponerer to pragmatiske inferensmoduser: deepseek-chat (optimalisert for standard turbasert chat, lavere latens) og deepseek-reasoner (en «tenkemodus» som prioriterer tankekjede og strukturert resonnement).

Begrensninger og risikoer

• Referansenivå for modenhet og reproduserbarhet: Mange ytelsespåstander er tidlige, samfunnsdrevne eller selektive. Uavhengige, standardiserte evalueringer er fortsatt i ferd med å ta igjen. (Risiko: overdrivelse).
• Sikkerhet og hallusinasjoner: Som alle store LLM-er er Deepseek V3.1 utsatt for hallusinasjoner og risikoer for skadelig innhold; sterkere resonneringsmåter kan noen ganger produsere selvsikker, men feil flertrinnsutganger. Brukere bør bruke sikkerhetslag og menneskelig gjennomgang på kritiske utganger. (Ingen leverandør eller uavhengig kilde hevder eliminering av hallusinasjoner.)
• Inferenskostnad og latens: Resonneringsmodusen bytter latens mot kapasitet; for storskala forbrukerslutninger øker dette kostnadene. Noen kommentatorer bemerker at markedsreaksjonen på åpne, billige modeller med høy hastighet kan være ustabil.

Vanlige og overbevisende brukstilfeller

• Analyse og oppsummering av lange dokumenter: jus, FoU, litteraturgjennomganger – utnytt 128 XNUMX token-vinduet for ende-til-ende-sammendrag.
• Agentarbeidsflyter og verktøyorkestrering: automatiseringer som krever flertrinnsverktøykall (API-er, søk, kalkulatorer). Deepseek V3.1s agentjustering etter opplæring er ment å forbedre påliteligheten her.
• Kodegenerering og programvareassistanse: Tidlige referanserapporter vektlegger sterk programmeringsytelse; egnet for parprogrammering, kodegjennomgang og genereringsoppgaver med menneskelig tilsyn.
• Implementering i bedrifter der valg av kostnad/forsinkelse er viktig: velge chatte modus for billige/raskere samtaleassistenter og resonnement for offline eller premium dyp resonneringsoppgaver.

Hvordan ringe Deepseek V3.1 API fra CometAPI

deepseek v3.1 API-priser i CometAPI, 20 % avslag på den offisielle prisen:

Nødvendige trinn

• Logg på cometapi.com. Hvis du ikke er vår bruker ennå, vennligst registrer deg først
• Få tilgangslegitimasjons-API-nøkkelen til grensesnittet. Klikk "Legg til token" ved API-tokenet i det personlige senteret, hent tokennøkkelen: sk-xxxxx og send inn.
• Få url til dette nettstedet: https://api.cometapi.com/

Bruk metoden

1. Velg "deepseek-v3.1" / "deepseek-v3-1-250821” endepunkt for å sende API-forespørselen og angi forespørselsteksten. Forespørselsmetoden og forespørselsteksten er hentet fra vårt API-dokument for nettstedet vårt. Vårt nettsted gir også Apifox-test for din bekvemmelighet.
2. Erstatt med din faktiske CometAPI-nøkkel fra kontoen din.
3. Sett inn spørsmålet eller forespørselen din i innholdsfeltet – det er dette modellen vil svare på.
4. . Behandle API-svaret for å få det genererte svaret.

API-kall

CometAPI tilbyr et fullt kompatibelt REST API – for sømløs migrering. Viktige detaljer for  API-dok:

• Kjerneparametere: prompt, max_tokens_to_sample, temperature, stop_sequences
• endepunkt: https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
• Modellparameter: "deepseek-v3.1" / "deepseek-v3-1-250821"
• Autentisering: Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY
• Innholdstype: application/json .

Erstatt CometAPI_API_KEY med nøkkelen din; merk deg basis-URL.

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)

Se også Grok 4