Interfejs API DeepSeek V3.1

DeepSeek V3.1 is the upgrade in DeepSeek’s V-series: a hybrydowe „myślenie / niemyślenie” duży model językowy ukierunkowany na wysokoprzepustową, tanią ogólną inteligencję i wykorzystanie narzędzi agentowych. Utrzymuje Zgodność z API w stylu OpenAI, dodaje inteligentniejsze wywoływanie narzędzii — według firmy — szybsze generowanie i większa niezawodność agentów.

Podstawowe funkcje (co oferuje)

• Podwójne tryby wnioskowania: głęboki czat (nie myślący / szybszy) i głęboki-poszukiwacz-rozumu (myślenie / silniejsze umiejętności logicznego myślenia / agenta). Interfejs użytkownika udostępnia użytkownikom końcowym przełącznik „DeepThink”.
• Długi kontekst:materiały oficjalne i raporty społeczności podkreślają, 128k token Okno kontekstowe dla rodziny V3. Umożliwia to kompleksowe przetwarzanie bardzo długich dokumentów.
• Ulepszona obsługa narzędzi/agentów:optymalizacja po szkoleniu ukierunkowana na niezawodne wywoływanie narzędzi, wieloetapowe przepływy pracy agentów oraz integrację wtyczek/narzędzi.

Szczegóły techniczne (architektura, szkolenia i wdrożenie)

Korpus szkoleniowy i inżynieria kontekstu długoterminowego. Aktualizacja Deepseek V3.1 kładzie nacisk na dwufazowe rozszerzenie długiego kontekstu Oprócz wcześniejszych punktów kontrolnych V3: publiczne notatki wskazują na znaczną liczbę dodatkowych tokenów przeznaczonych na fazy rozszerzeń 32k i 128k (DeepSeek raportuje setki miliardów tokenów wykorzystanych w etapach rozszerzeń). Wydanie zaktualizowało również konfiguracja tokenizera w celu wsparcia szerszych reżimów kontekstowych.

Wielkość modelu i mikroskala do wnioskowania. Raporty publiczne i społecznościowe podają nieco inne zestawienia parametrów (wynik typowy dla nowych wydań): lista indeksatorów zewnętrznych i serwerów lustrzanych ~671B parametrów (37B aktywnych) w niektórych opisach środowiska wykonawczego, podczas gdy inne podsumowania społeczności zgłaszają ~685B jako nominalny rozmiar architektury hybrydowego rozumowania.

Tryby wnioskowania i kompromisy inżynieryjne. Deepseek V3.1 udostępnia dwa pragmatyczne tryby wnioskowania: deepseek-chat (zoptymalizowany pod kątem standardowego czatu turowego, mniejsze opóźnienie) i deepseek-reasoner (tryb „myślenia”, który kładzie nacisk na ciągłość myśli i rozumowanie strukturalne).

Ograniczenia i ryzyko

• Punkt odniesienia dojrzałości i powtarzalności: Wiele deklaracji dotyczących wydajności jest wczesnych, generowanych przez społeczność lub selektywnych. Niezależne, standaryzowane oceny wciąż nadrabiają zaległości. (Ryzyko: nadmierne roszczenia).
• Bezpieczeństwo i halucynacje: podobnie jak wszystkie duże programy LLM, Deepseek V3.1 jest narażony na halucynacje i ryzyko związane z treściami szkodliwymi; silniejsze tryby rozumowania mogą czasami powodować pewny siebie, ale nieprawdziwy Wyniki wieloetapowe. Użytkownicy powinni stosować warstwy bezpieczeństwa i kontrolę manualną w przypadku krytycznych wyników. (Żaden dostawca ani niezależne źródło nie twierdzi, że wyeliminowano halucynacje).
• Koszt i opóźnienie wnioskowania: Tryb wnioskowania zamienia opóźnienie na wydajność; w przypadku wnioskowania konsumenckiego na dużą skalę zwiększa to koszty. Niektórzy komentatorzy zauważają, że reakcja rynku na otwarte, tanie i szybkie modele może być zmienna.

Typowe i przekonujące przypadki użycia

• Analiza i podsumowanie długich dokumentów: prawo, prace badawczo-rozwojowe, przeglądy literatury — wykorzystaj okno tokenów 128 tys. w celu uzyskania kompleksowych podsumowań.
• Przepływy pracy agentów i koordynacja narzędzi: Automatyzacje wymagające wieloetapowych wywołań narzędzi (API, wyszukiwanie, kalkulatory). Dostrajanie agentów po szkoleniu w Deepseek V3.1 ma na celu poprawę niezawodności w tym obszarze.
• Generowanie kodu i pomoc w zakresie oprogramowania: Wczesne raporty testowe podkreślają wysoką wydajność programowania; jest ona odpowiednia do programowania w parach, przeglądu kodu i zadań generacyjnych pod nadzorem człowieka.
• Wdrożenie w przedsiębiorstwie, w którym wybór kosztów i opóźnień ma znaczenie: wybierać pogawędzić tryb dla tanich/szybszych asystentów konwersacyjnych i rozumujący do zadań wymagających głębokiego rozumowania w trybie offline lub premium.

Jak zadzwonić Deepseek V3.1 API z CometAPI

deepseek v3.1 Ceny API w CometAPI, 20% zniżki od ceny oficjalnej:

Wymagane kroki

• Zaloguj się do pl.com. Jeśli jeszcze nie jesteś naszym użytkownikiem, zarejestruj się najpierw
• Pobierz klucz API uwierzytelniania dostępu do interfejsu. Kliknij „Dodaj token” przy tokenie API w centrum osobistym, pobierz klucz tokena: sk-xxxxx i prześlij.
• Uzyskaj adres URL tej witryny: https://api.cometapi.com/

Użyj metody

1. Wybierz "deepseek-v3.1„ / „deepseek-v3-1-250821” punkt końcowy do wysłania żądania API i ustawienia treści żądania. Metoda żądania i treść żądania są pobierane z naszej witryny internetowej API doc. Nasza witryna internetowa udostępnia również test Apifox dla Twojej wygody.
2. Zastępować za pomocą aktualnego klucza CometAPI ze swojego konta.
3. Wpisz swoje pytanie lub prośbę w polu treści — model odpowie właśnie na tę wiadomość.
4. . Przetwórz odpowiedź API, aby uzyskać wygenerowaną odpowiedź.

Wywołanie API

CometAPI zapewnia w pełni kompatybilne API REST, co umożliwia bezproblemową migrację. Kluczowe szczegóły  Dokumentacja API:

• Podstawowe parametry: prompt, max_tokens_to_sample, temperature, stop_sequences
• Punkt końcowy: https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
• Parametr modelu: "deepseek-v3.1„ / „deepseek-v3-1-250821"
• Poświadczenie: Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY
• Typ zawartości: application/json .

zastąpić CometAPI_API_KEY z kluczem; zwróć uwagę na adres URL bazowy.

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)

Zobacz także Grok 4