DeepSeek V3.1 API

DeepSeek V3.1 é a atualização mais recente da série V da DeepSeek: um grande modelo de linguagem híbrido “pensante / não pensante” voltado para inteligência geral de alto throughput, baixo custo e uso de ferramentas orientado a agentes. Mantém compatibilidade com API ao estilo OpenAI, adiciona chamadas de ferramenta mais inteligentes e — segundo a empresa — alcança geração mais rápida e maior confiabilidade de agentes.

Recursos básicos (o que oferece)

• Dois modos de inferência: deepseek-chat (não pensante / mais rápido) e deepseek-reasoner (pensante / cadeia de raciocínio e habilidades de agente mais fortes). A interface do usuário expõe uma alternância “DeepThink” para usuários finais.
• Contexto longo: materiais oficiais e relatos da comunidade enfatizam uma janela de contexto de 128k tokens para a linhagem da família V3. Isso permite o processamento de ponta a ponta de documentos muito extensos.
• Melhor manuseio de ferramentas/agentes: otimização pós-treinamento voltada para chamadas de ferramenta 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 contexto longo. A atualização Deepseek V3.1 enfatiza uma extensão de contexto longo em duas fases sobre checkpoints anteriores da V3: notas públicas indicam um grande número adicional de tokens dedicados às fases de extensão de 32k e 128k (a DeepSeek relata centenas de bilhões de tokens utilizados nessas etapas de extensão). O lançamento também atualizou a configuração do tokenizador para suportar os maiores regimes de contexto.

Tamanho do modelo e microescalonamento para inferência. Relatos públicos e da comunidade apresentam contagens de parâmetros algo diferentes (um resultado comum em novos lançamentos): indexadores e espelhos de terceiros listam ~671B de 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 compromissos 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 e reprodutibilidade de benchmarks: muitas afirmações de desempenho são iniciais, conduzidas pela comunidade ou seletivas. Avaliações independentes e padronizadas ainda estão alcançando. (Risco: alegações exageradas).
• 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 saídas em múltiplas etapas confiantes, porém incorretas. Os usuários devem aplicar camadas de segurança e revisão humana em resultados críticos. (Nenhum fornecedor ou fonte independente declara eliminar as alucinações.)
• Custo e latência de inferência: o modo de raciocínio troca latência por capacidade; para inferência em grande escala ao consumidor isso adiciona custo. Alguns comentaristas observam que a reação do mercado a modelos abertos, baratos e de alta velocidade pode ser volátil.

Casos de uso comuns e convincentes

• Análise e sumarização de documentos longos: jurídico, 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 ferramenta em múltiplas etapas (APIs, busca, calculadoras). O ajuste pós-treinamento de agentes do Deepseek V3.1 busca melhorar a confiabilidade aqui.
• Geração de código e assistência de software: relatórios iniciais de benchmarks enfatizam forte desempenho em programação; adequado para pair programming, revisão de código e geração com supervisão humana.
• Implantações corporativas onde a escolha custo/latência importa: 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 Deepseek V3.1 a partir do CometAPI

Preços da deepseek v3.1 API no CometAPI, 20% de desconto em relação ao preço oficial:

Etapas obrigatórias

• Faça login em cometapi.com. Se você ainda não é nosso usuário, registre-se primeiro
• Obtenha a chave de API de credenciais 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 de API e defina o corpo da solicitação. O método e o corpo da solicitação são obtidos na documentação da API do nosso site. Nosso site também fornece teste no Apifox para sua conveniência.
2. Substitua <YOUR_API_KEY> pela sua chave CometAPI real da 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 à API

O 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 .

Substitua CometAPI_API_KEY pela sua chave; observe a base URL.

Python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ,
    base_url="https://api.cometapi.com/v1/chat/completions"  # importante

)

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v3.1",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Você é um assistente prestativo."},
        {"role": "user", "content": "Resuma este PDF em 5 tópicos."}
    ],
    temperature=0.3,
    response_format={"type": "json_object"}  # para saídas estruturadas

)
print(resp.choices.message.content)

Veja também Grok 4