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-V3.1
D

DeepSeek-V3.1

Inndata:$0.44/M
Utdata:$1.32/M
DeepSeek V3.1 er oppgraderingen i DeepSeeks V-serie: en hybrid «tenkende / ikke-tenkende» stor språkmodell rettet mot høy gjennomstrømning og lav kostnad for generell intelligens og agentbasert verktøybruk. Den beholder OpenAI-lignende API-kompatibilitet, legger til smartere verktøykalling og — ifølge selskapet — leverer raskere generering og bedre pålitelighet for agenter.
Ny
Kommersiell bruk
Oversikt
Funksjoner
Priser
API
Versjoner

Grunnleggende funksjoner (hva som tilbys)

  • To inferensmoduser: deepseek-chat (uten tenking / raskere) og deepseek-reasoner (tenkende / sterkere kjede-av-tanke-/agent-ferdigheter). Grensesnittet tilbyr en “DeepThink”-bryter for sluttbrukere.
  • Lang kontekst: offisielle materialer og community-rapporter fremhever et 128k token tokenvindu for V3-familielinjen. Dette muliggjør ende-til-ende-prosessering av svært lange dokumenter.
  • Forbedret verktøy-/agenthåndtering: ettertreningsoptimalisering rettet mot pålitelig verktøykalling, flertrinns agentarbeidsflyter og plugin-/verktøyintegrasjoner.

Tekniske detaljer (arkitektur, trening og implementering)

Treningskorpus og langkontekst-teknikk. Deepseek V3.1-oppdateringen vektlegger en tofases langkontekstudvidelse oppå tidligere V3-sjekkpunkter: offentlige notater indikerer betydelige tilleggstoken viet til 32k- og 128k-utvidelsesfaser (DeepSeek rapporterer hundrevis av milliarder token brukt i utvidelsestrinnene). Utgaven oppdaterte også tokeniseringskonfigurasjonen for å støtte de større kontekstsregimene.

Modellstørrelse og mikroskalering for inferens. Offentlige og community-rapporter gir noe ulike parametertellinger (vanlig for nye utgivelser): tredjepartsindekserere og speil lister ~671B parametere (37B aktive) i enkelte kjøretidsbeskrivelser, mens andre community-oppsummeringer rapporterer ~685B som den hybride resonneringsarkitekturens nominelle størrelse.

Inferensmoduser og ingeniørmessige avveininger. Deepseek V3.1 eksponerer to pragmatiske inferensmoduser: deepseek-chat (optimalisert for standard, turbasert chat, lavere latens) og deepseek-reasoner (en “tenkende” modus som prioriterer kjede-av-tanke og strukturert resonnering).

Begrensninger og risikoer

  • Modningsgrad for benchmarker og reproduserbarhet: mange ytelsespåstander er tidlige, community-drevne eller selektive. Uavhengige, standardiserte evalueringer er fortsatt i ferd med å ta igjen. (Risiko: overdrevne påstander).
  • Sikkerhet og hallusinasjon: som alle store LLM-er er Deepseek V3.1 utsatt for hallusinasjon og skadelig-innhold-risiko; sterkere resonneringsmoduser kan noen ganger produsere selvsikre, men feilaktige flertrinnsresultater. Brukere bør anvende sikkerhetslag og menneskelig gjennomgang for kritiske utdata. (Ingen leverandør eller uavhengig kilde hevder eliminering av hallusinasjon.)
  • Inferenskostnad og latens: resonneringsmodusen bytter latens mot kapasitet; for storskala forbrukerinferens øker dette kostnaden. Noen kommentatorer påpeker at markedets reaksjon på åpne, billige, høyhastighetsmodeller kan være volatil.

Vanlige og overbevisende bruksområder

  • Langdokumentanalyse og -oppsummering: jus, FoU, litteraturgjennomganger — utnytt 128k tokenvinduet for ende-til-ende-oppsummeringer.
  • Agentarbeidsflyter og verktøyorkestrering: automatiseringer som krever flertrinns verktøykall (API-er, søk, kalkulatorer). Deepseek V3.1s ettertreningsjustering av agenter er ment å forbedre påliteligheten her.
  • Kodegenerering og programvareassistanse: tidlige benchmarkrapporter fremhever sterk programmeringsytelse; egnet for parprogrammering, kodegjennomgang og genereringsoppgaver med menneskelig tilsyn.
  • Bedriftsdistribusjon der valg av kostnad/latens betyr noe: velg chat-modus for rimelige/raskere konversasjonelle assistenter og reasoner for frakoblede eller premium dype resonneringsoppgaver.
  • Hvordan få tilgang til deepseek-v3.1 API

Trinn 1: Registrer deg for API-nøkkel

Logg inn på cometapi.com. Hvis du ikke er bruker ennå, vennligst registrer deg først. Logg inn på CometAPI-konsollen. Hent tilgangslegitimasjonen (API-nøkkel) til grensesnittet. Klikk “Add Token” ved API-tokenet i personalsenteret, hent token-nøkkelen: sk-xxxxx og send inn.

Trinn 2: Send forespørsler til deepseek-v3.1 API

Velg endepunktet “deepseek-v3.1” for å sende API-forespørselen og angi request body. Forespørselsmetoden og request body hentes fra API-dokumentasjonen på nettstedet vårt. Nettstedet vårt tilbyr også Apifox-test for din bekvemmelighet. Erstatt <YOUR_API_KEY> med din faktiske CometAPI-nøkkel fra kontoen din. Base-URL er i Chat-format.

Sett inn spørsmålet eller forespørselen din i content-feltet—det er dette modellen vil svare 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 behandling svarer API-et med oppgavestatus og utdata.

Funksjoner for DeepSeek-V3.1

Utforsk nøkkelfunksjonene til DeepSeek-V3.1, designet for å forbedre ytelse og brukervennlighet. Oppdag hvordan disse mulighetene kan være til nytte for prosjektene dine og forbedre brukeropplevelsen.

Priser for DeepSeek-V3.1

Utforsk konkurransedyktige priser for DeepSeek-V3.1, 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-V3.1 kan forbedre prosjektene dine samtidig som kostnadene holdes håndterbare.
Komet-pris (USD / M Tokens)Offisiell pris (USD / M Tokens)Rabatt
Inndata:$0.44/M
Utdata:$1.32/M
Inndata:$0.55/M
Utdata:$1.65/M
-20%

Eksempelkode og API for DeepSeek-V3.1

Få tilgang til omfattende eksempelkode og API-ressurser for DeepSeek-V3.1 for å effektivisere integreringsprosessen din. Vår detaljerte dokumentasjon gir trinn-for-trinn-veiledning som hjelper deg med å utnytte det fulle potensialet til DeepSeek-V3.1 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-v3.1",
    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-v3.1",
    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-v3.1",
  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-v3.1",
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
}'

Versjoner av DeepSeek-V3.1

Grunnen til at DeepSeek-V3.1 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-v3.1

Flere modeller

O

O3 Pro

O

O3 Pro

Inndata:$16/M
Utdata:$64/M
OpenAI o3‑pro er en “pro”-variant av o3‑resonneringsmodellen, utviklet for å tenke lenger og levere de mest pålitelige svarene ved å bruke privat chain‑of‑thought‑forsterkningslæring og sette nye state‑of‑the‑art‑benchmarks på tvers av områder som vitenskap, programmering og forretningsliv—samtidig som den autonomt integrerer verktøy som nettsøk, filanalyse, Python‑kjøring og visuell resonnering i API‑et.
L

Llama-4-Scout

L

Llama-4-Scout

Inndata:$0.216/M
Utdata:$1.152/M
Llama-4-Scout er en språkmodell for generelle formål for interaksjon i assistentstil og automatisering. Den håndterer å følge instruksjoner, resonnering, oppsummering og transformasjonsoppgaver, og kan støtte enkel koderelatert assistanse. Typiske bruksområder omfatter samtaleorkestrering, kunnskapsforsterket QA og generering av strukturert innhold. Tekniske høydepunkter inkluderer kompatibilitet med mønstre for verktøy-/funksjonskall, gjenfinning-forsterket prompting og skjemabegrensede utdata for integrasjon i produktarbeidsflyter.
L

Llama-4-Maverick

L

Llama-4-Maverick

Inndata:$0.48/M
Utdata:$1.44/M
Llama-4-Maverick er en generell språkmodell for tekstforståelse og -generering. Den støtter samtalebasert QA, oppsummering, strukturert utarbeidelse og grunnleggende kodehjelp, med muligheter for strukturerte utdata. Vanlige bruksområder omfatter produktassistenter, front-end-grensesnitt for kunnskapsinnhenting og arbeidsflytautomatisering som krever konsekvent formatering. Tekniske detaljer som antall parametere, kontekstvindu, modalitet og verktøy- eller funksjonskall varierer mellom distribusjoner; integrer i samsvar med implementasjonens dokumenterte kapabiliteter.
M

Kimi-K2

M

Kimi-K2

Inndata:$0.48/M
Utdata:$1.92/M
- **kimi-k2-250905**: Moonshot AI's Kimi K2-serie 0905-versjon, støtter ultralang kontekst (opptil 256k tokens, frontend- og Tool-kall). - 🧠 Forbedret Tool Calling: 100% nøyaktighet, sømløs integrasjon, egnet for komplekse oppgaver og integrasjonsoptimalisering. - ⚡️ Mer effektiv ytelse: TPS opptil 60-100 (standard API), opptil 600-100 i Turbo-modus, som gir raskere respons og forbedret Inference-kapasitet, kunnskapsgrense inntil midten av 2025.
O

GPT-4o mini

O

GPT-4o mini

Inndata:$0.12/M
Utdata:$0.48/M
GPT-4o mini er en kunstig intelligensmodell levert av OpenAI.
O

GPT-4.1 nano

O

GPT-4.1 nano

Inndata:$0.08/M
Utdata:$0.32/M
GPT-4.1 nano er en modell for kunstig intelligens levert av OpenAI. gpt-4.1-nano: Har et større kontekstvindu—støtter opptil 1 million konteksttokens og kan utnytte den konteksten bedre gjennom forbedret langkontekstforståelse. Har en oppdatert kunnskapsavgrensning til juni 2024. Denne modellen støtter en maksimal kontekstlengde på 1,047,576 tokens.

Relaterte blogger

Hvordan få DeepSeek til å fungere med Cursor’s Agent Mode
Jan 26, 2026
deepseek

Hvordan få DeepSeek til å fungere med Cursor’s Agent Mode

DeepSeek eksponerer et OpenAI-kompatibelt API som du kan peke Cursor mot (eller rute via en gateway som CometAPI). Med nøye modellnavngivning, kontroller av embeddings og en sikkerhetsgjennomgang kan du kjøre Cursors Agent Mode mot DeepSeek-modeller for kodegenerering, refaktorering og testdrevne arbeidsflyter.