Czym jest DeepSeek-Reasoner?

DeepSeek-Reasoner to tryb rozumowania (lub „myślenia”) / nazwa API dla modeli DeepSeek stawiających rozumowanie na pierwszym miejscu (obecnie zgodnych z rodziną DeepSeek-V3.2). Został zaprojektowany tak, aby wytwarzać jawny łańcuch rozumowania (CoT) przed podaniem odpowiedzi końcowej — tzn. model celowo generuje wewnętrzne, krok po kroku rozumowanie, które jest ujawniane (lub może być ujawnione) przez API, aby wywołujący mogli je przeglądać lub destylować. DeepSeek pozycjonuje wariant reasoner jako „myślący” odpowiednik swojego wariantu czatowego bez trybu myślenia i kieruje go do zadań wymagających wieloetapowego rozumowania, matematyki, kodowania oraz przepływów pracy agentów.

Główne funkcje (widoczne dla użytkownika)

Jawny łańcuch rozumowania (CoT). API zwraca osobne pole reasoning_content zawierające wewnętrzne, krokowe rozumowanie modelu obok końcowego content. Zostało to zaprojektowane z myślą o możliwości inspekcji i dalszej logice agentów.
Tryby „Thinking” vs „Chat”. deepseek-reasoner (tryb myślenia) różni się od deepseek-chat (tryb bez myślenia); oba zostały zaktualizowane do generacji V3.2.
Duże okna kontekstu. DeepSeek udostępnia bardzo duże długości kontekstu. Warianty Reasoner są promowane do długiej formy rozumowania i pamięci agentów.
Wyjście JSON / odpowiedzi strukturalne. Obsługa ustrukturyzowanych wyjść JSON przydatnych do programowego wykorzystania.
Skupienie na agentach i twórcach agentów. V3.2 oraz wariant Speciale są wprost opisywane jako „modele stawiające rozumowanie na pierwszym miejscu, zbudowane z myślą o agentach”.

Możliwości techniczne

Wejścia: zwykłe tekstowe prompty, ustrukturyzowany JSON do wywołań narzędzi/agentów, pliki lub długie dokumenty (przez długi kontekst); tokeny są standardowymi tokenami NLP.
Wyjścia: API zwraca zarówno reasoning_content (tekst CoT), jak i content (odpowiedź finalna). Klienci API mogą żądać tylko CoT lub tylko odpowiedzi finalnej, dostosowując max_tokens lub parametry odpowiedzi. (Uwaga praktyczna: wyodrębnianie CoT może być nadal rozliczane jako wyjście modelu).
DeepSeek rozwijał się według specjalizowanej pod kątem rozumowania ścieżki: bazowe duże modele (rodzina R1), a następnie ukierunkowany post-training / uczenie ze wzmocnieniem (w stylu RLHF) oraz strojenie w stylu polityk, aby pogłębić rozumowanie. Zespół wykorzystuje też destylację do skompresowania zdolności rozumowania w mniejsze, wdrażalne modele.
Seria V3.2 dodaje agentic post-training dla użycia narzędzi, hybrydowe wnioskowanie (Think / Non-Think) oraz optymalizacje dla szybszych iteracji „myślenia”.
Wydajność wnioskowania wspiera metoda sparse attention (w raportach nazywana DeepSeek Sparse Attention — DSA), która koncentruje obliczenia na istotnych segmentach zamiast pełnej, gęstej uwagi na bardzo długich sekwencjach; dzięki temu koszty dla bardzo długich kontekstów są niższe.

Jak uzyskać dostęp do interfejsu API deepseek-reasoner

Krok 1: Uzyskaj klucz API

Zaloguj się na cometapi.com. Jeśli nie jesteś jeszcze naszym użytkownikiem, zarejestruj się. Zaloguj się do konsoli CometAPI. Uzyskaj klucz API uprawnień dostępu do interfejsu. Kliknij „Add Token” przy tokenie API w centrum osobistym, pobierz klucz tokenu: sk-xxxxx i zatwierdź.

Krok 2: Wyślij żądania do interfejsu API deepseek-reasoner

Wybierz endpoint „deepseek-reasoner”, aby wysłać żądanie API i ustaw ciało żądania. Metodę żądania i ciało żądania znajdziesz w dokumentacji API na naszej stronie. Nasza strona udostępnia także test Apifox dla Twojej wygody. Zamień <YOUR_API_KEY> na rzeczywisty klucz CometAPI ze swojego konta. Adres bazowy ma format Chat.

Wstaw swoje pytanie lub prośbę w polu content — na to odpowie model. Przetwórz odpowiedź API, aby uzyskać wygenerowaną odpowiedź.

Krok 3: Pobierz i zweryfikuj wyniki

Przetwórz odpowiedź API, aby uzyskać wygenerowaną odpowiedź. Po przetworzeniu API zwraca status zadania i dane wyjściowe.

Cennik dla DeepSeek-Reasoner

Poznaj konkurencyjne ceny dla DeepSeek-Reasoner, zaprojektowane tak, aby pasowały do różnych budżetów i potrzeb użytkowania. Nasze elastyczne plany zapewniają, że płacisz tylko za to, czego używasz, co ułatwia skalowanie w miarę wzrostu Twoich wymagań. Odkryj, jak DeepSeek-Reasoner może ulepszyć Twoje projekty przy jednoczesnym utrzymaniu kosztów na rozsądnym poziomie.

Cena Comet (USD / M Tokens)	Oficjalna cena (USD / M Tokens)	Zniżka
Wejście:$0.44/M Wyjście:$1.752/M	Wejście:$0.55/M Wyjście:$2.19/M	-20%

Przykładowy kod i API dla DeepSeek-Reasoner

Uzyskaj dostęp do kompleksowego przykładowego kodu i zasobów API dla DeepSeek-Reasoner, aby usprawnić proces integracji. Nasza szczegółowa dokumentacja zapewnia wskazówki krok po kroku, pomagając wykorzystać pełny potencjał DeepSeek-Reasoner w Twoich projektach.

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-r1",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello!"},
    ],
)

print(completion.choices[0].message.content)

Wersje modelu DeepSeek-Reasoner

Powody, dla których DeepSeek-Reasoner posiada wiele migawek, mogą obejmować takie czynniki jak: różnice w wynikach po aktualizacjach wymagające starszych migawek dla zachowania spójności, zapewnienie programistom okresu przejściowego na adaptację i migrację, oraz różne migawki odpowiadające globalnym lub regionalnym punktom końcowym w celu optymalizacji doświadczenia użytkownika. Aby poznać szczegółowe różnice między wersjami, zapoznaj się z oficjalną dokumentacją.

version
deepseek-r1
deepseek-r1-0528
deepseek-reasoner

DeepSeek-Reasoner