ModellerPriserBedrift
500+ AI-modell API, Alt I Én API. Bare I CometAPI
Modeller API
Utvikler
HurtigstartDokumentasjonAPI Dashbord
Selskap
Om ossBedrift
Ressurser
AI-modellerBloggEndringsloggStøtte
TjenestevilkårPersonvernerklæring
© 2026 CometAPI · All rights reserved
Home/Models/DeepSeek/DeepSeek-Chat
D

DeepSeek-Chat

Inndata:$0.216/M
Utdata:$0.88/M
Kontekst:64K
Maks utdata:64K
Den mest populære og kostnadseffektive DeepSeek-V3-modellen. 671B fullverdig versjon. Denne modellen støtter en maksimal kontekstlengde på 64,000 tokens.
Kommersiell bruk
Playground
Oversikt
Funksjoner
Priser
API
Versjoner

Hva er DeepSeek-Chat?

DeepSeek-Chat viser til DeepSeeks chat-orienterte distribusjoner bygget på DeepSeek V3-serien (senest DeepSeek-V3.2 og høyytelsesvarianten DeepSeek-V3.2-Speciale). Disse modellene er «reasoning-first» store språkmodeller (LLM-er) optimalisert for resonnering over lange kontekster, verktøybruk (agentbaserte arbeidsflyter), kode- og matematikktasks.

Hovedfunksjoner og arkitektoniske høydepunkter

  • Design med «reasoning-first» og hybrid inferens: DeepSeek vektlegger en dobbel modus «think / non-think» slik at de samme vektene kan opptre som en rask generator eller som en deliberativ agent som internt komponerer flertrinnsplaner før den kaller verktøy (markedsført som «thinking in tool-use»). Dette er innarbeidet i treningsdataene og produktets UX.
  • Lang kontekst og sparsom oppmerksomhet: DeepSeek implementerer en sparsom/effektiv oppmerksomhetsvariant (markedsført som DeepSeek Sparse Attention / NSA) som skal gjøre 100k+ token-vinduer praktiske og billigere å kjøre enn tett oppmerksomhet ved samme lengde. Dette er kjernen i deres påstand om støtte for svært store dokumenter/agenthistorikk.

Benchmark-ytelse (utvalgte, reproduserbare målinger)

Nedenfor er representative tall hentet fra DeepSeek V3s offentlige benchmark-tabeller (Hugging Face / leverandørresultater). Når man siterer benchmarks, merk at leverandørsider vanligvis kontrollerer evalueringsinnstillinger (temperatur, prompt-innstillinger, begrensninger for utgangslengde) og evaluerer mange målinger; tallene nedenfor er representative høydepunkter og ikke en uttømmende tabell.

  • Matematikk:
    • MATH-500 (EM): ~90,2 % (rapportert for DeepSeek-V3).
    • GSM8K: ~89,3 % (8-shot matematikk-nøyaktighet rapportert i leverandørtabeller).
  • Kode: Code HumanEval (Pass@1): leverandørtabeller viser 65,2 % (0-shot) i én evalueringstabell og høyere passrater i integrerte chat-/kodegenereringsoppsett (ulike evalueringsvarianter gir Pass@1-verdier opp til lave 80-tall ved bruk av spesialiserte chat-/kodeoppsett). (Se leverandørens benchmark-sider for nøyaktig evalueringsvariant.)
  • Generell resonnering og benchmarks: MMLU / BBH / AGIEval: DeepSeek V3 rangerer høyt sammenlignet med andre open-weight-modeller og rapporteres å være konkurransedyktig med eller nærme seg ledende lukkede modeller på utvalgte resonnerings- og problemløsningsbenchmarker i leverandørtabeller. Materialet fra leverandøren fremhever sterke resultater innen matematikk og kode.

Slik får du tilgang til deepseek-chat API

Trinn 1: Registrer deg for API-nøkkel

Logg inn på cometapi.com. Hvis du ikke er bruker ennå, registrer deg først. Logg inn på CometAPI-konsollen. Hent tilgangslegitimasjonen API-nøkkel for grensesnittet. Klikk “Add Token” ved API-token i personlig senter, hent tokennøkkelen: sk-xxxxx og send inn.

bilde

Trinn 2: Send forespørsler til deepseek-chat API

Velg endepunktet “deepseek-chat\ \” for å sende API-forespørselen og angi forespørselskroppen. Forespørselsmetode og -kropp hentes fra API-dokumentasjonen på nettstedet vårt. Nettstedet vårt tilbyr også Apifox-test for din bekvemmelighet. Bytt ut <YOUR_API_KEY> med din faktiske CometAPI-nøkkel fra kontoen din. basis-URL er Veo3 Async Generation(https://api.cometapi.com/v1/videos).

Sett inn spørsmålet eller forespørselen din i feltet content—det er dette modellen svarer på. Behandle API-responsen for å hente det genererte svaret.

Trinn 3: Hent og verifiser resultater

Behandle API-responsen for å hente det genererte svaret. Etter prosesseringen returnerer API-et oppgavestatus og utdata.

Priser for DeepSeek-Chat

Utforsk konkurransedyktige priser for DeepSeek-Chat, designet for å passe ulike budsjetter og bruksbehov. Våre fleksible planer sikrer at du bare betaler for det du bruker, noe som gjør det enkelt å skalere etter hvert som kravene dine vokser. Oppdag hvordan DeepSeek-Chat kan forbedre prosjektene dine samtidig som kostnadene holdes håndterbare.
Komet-pris (USD / M Tokens)Offisiell pris (USD / M Tokens)Rabatt
Inndata:$0.216/M
Utdata:$0.88/M
Inndata:$0.27/M
Utdata:$1.1/M
-20%

Eksempelkode og API for DeepSeek-Chat

Få tilgang til omfattende eksempelkode og API-ressurser for DeepSeek-Chat for å effektivisere integreringsprosessen din. Vår detaljerte dokumentasjon gir trinn-for-trinn-veiledning som hjelper deg med å utnytte det fulle potensialet til DeepSeek-Chat i prosjektene dine.
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-chat",
    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-chat",
    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-chat",
  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-chat",
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
}'

Versjoner av DeepSeek-Chat

Grunnen til at DeepSeek-Chat har flere øyeblikksbilder kan inkludere potensielle faktorer som variasjoner i utdata etter oppdateringer som krever eldre øyeblikksbilder for konsistens, å gi utviklere en overgangsperiode for tilpasning og migrering, og ulike øyeblikksbilder som tilsvarer globale eller regionale endepunkter for å optimalisere brukeropplevelsen. For detaljerte forskjeller mellom versjoner, vennligst se den offisielle dokumentasjonen.
version
deepseek-chat