DeepSeek V3.1 é a atualização mais recente da série V da DeepSeek: um modelo de linguagem de grande porte híbrido “com raciocínio / sem raciocínio” voltado para alto rendimento e baixo custo em inteligência geral e uso de ferramentas por agentes. Mantém compatibilidade de API ao estilo OpenAI, adiciona chamadas de ferramentas mais inteligentes e — segundo a empresa — oferece geração mais rápida e maior confiabilidade de agentes.

Recursos básicos (o que oferece)

• Modos duplos de inferência: deepseek-chat (sem raciocínio / mais rápido) e deepseek-reasoner (com raciocínio / cadeia de raciocínio e habilidades de agente mais fortes). A interface do usuário exibe um alternador “DeepThink” para usuários finais.
• Contexto longo: materiais oficiais e relatos da comunidade destacam uma janela de contexto de 128k tokens para a linhagem da família V3. Isso possibilita o processamento de ponta a ponta de documentos muito longos.
• Melhor manuseio de ferramentas/agentes: otimização pós-treinamento voltada para chamadas de ferramentas confiáveis, fluxos de trabalho de agentes em múltiplas etapas e integrações com plugins/ferramentas.

Detalhes técnicos (arquitetura, treinamento e implementação)

Corpus de treinamento e engenharia para longo contexto. A atualização DeepSeek V3.1 enfatiza uma extensão de longo contexto em duas fases sobre checkpoints V3 anteriores: notas públicas indicam um grande volume adicional de tokens dedicados às fases de extensão de 32k e 128k (a DeepSeek relata centenas de bilhões de tokens usados nas etapas de extensão). A versão também atualizou a configuração do tokenizador para suportar regimes de contexto maiores.

Tamanho do modelo e microescalonamento para inferência. Relatos públicos e da comunidade apresentam contagens de parâmetros um pouco diferentes (algo comum em novos lançamentos): indexadores e espelhos de terceiros listam ~671B parâmetros (37B ativos) em algumas descrições de tempo de execução, enquanto outros resumos da comunidade reportam ~685B como o tamanho nominal da arquitetura híbrida de raciocínio.

Modos de inferência e trade-offs de engenharia. O Deepseek V3.1 expõe dois modos pragmáticos de inferência: deepseek-chat (otimizado para chat padrão por turnos, menor latência) e deepseek-reasoner (um modo “pensante” que prioriza cadeia de raciocínio e raciocínio estruturado).

Limitações e riscos

• Maturidade de benchmarks e reprodutibilidade: muitas alegações de desempenho são iniciais, impulsionadas pela comunidade ou seletivas. Avaliações independentes e padronizadas ainda estão se consolidando. (Risco: exagero).
• Segurança e alucinações: como todos os grandes LLMs, o Deepseek V3.1 está sujeito a alucinações e riscos de conteúdo nocivo; modos de raciocínio mais fortes às vezes podem produzir resultados em múltiplas etapas confiantes porém incorretos. Os usuários devem aplicar camadas de segurança e revisão humana em saídas críticas. (Nenhum fornecedor ou fonte independente afirma eliminação de alucinações.)
• Custo e latência de inferência: o modo de raciocínio troca latência por capacidade; para inferência em grande escala para consumidores, isso adiciona custo. Alguns comentadores observam que a reação do mercado a modelos abertos, baratos e de alta velocidade pode ser volátil.

Casos de uso comuns e atraentes

• Análise e sumarização de documentos longos: direito, P&D, revisões de literatura — aproveite a janela de 128k tokens para resumos de ponta a ponta.
• Fluxos de trabalho de agentes e orquestração de ferramentas: automações que exigem chamadas de ferramentas em múltiplas etapas (APIs, busca, calculadoras). O ajuste pós-treinamento de agentes do Deepseek V3.1 visa aprimorar a confiabilidade aqui.
• Geração de código e assistência em software: relatos iniciais de benchmarks destacam forte desempenho em programação; adequado para pair programming, revisão e geração de código com supervisão humana.
• Implantações empresariais em que a escolha entre custo/latência é relevante: escolha o modo chat para assistentes conversacionais mais baratos/rápidos e o reasoner para tarefas offline ou premium de raciocínio profundo.

Como chamar a API do Deepseek V3.1 a partir do CometAPI

Preços da API deepseek v3.1 no CometAPI, 20% abaixo do preço oficial:

Passos necessários

• Faça login em cometapi.com. Se ainda não for nosso usuário, registre-se primeiro
• Obtenha a chave de API de credencial de acesso da interface. Clique em “Add Token” em API token no centro pessoal, obtenha a chave do token: sk-xxxxx e envie.
• Obtenha a URL deste site: https://api.cometapi.com/

Método de uso

1. Selecione o endpoint “deepseek-v3.1“ / “deepseek-v3-1-250821” para enviar a solicitação à API e defina o corpo da solicitação. O método e o corpo da solicitação podem ser obtidos na documentação de API do nosso site. Nosso site também fornece teste no Apifox para sua conveniência.
2. Substitua <YOUR_API_KEY> pela sua chave real do CometAPI na sua conta.
3. Insira sua pergunta ou solicitação no campo content — é isso que o modelo responderá.
4. Processe a resposta da API para obter a resposta gerada.

Chamada de API

A CometAPI fornece uma API REST totalmente compatível — para migração sem atritos. Detalhes principais na documentação da API:

• Parâmetros principais: prompt, max_tokens_to_sample, temperature, stop_sequences
• Endpoint: https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
• Parâmetro de modelo: “deepseek-v3.1“ / “deepseek-v3-1-250821“
• Autenticação: Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY
• Content-Type: application/json .

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)

Veja também Grok 4