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D

DeepSeek-V3.1

Entrada:$0.44/M
Saída:$1.32/M
DeepSeek V3.1 é a atualização na V-series da DeepSeek: um modelo de linguagem de grande porte híbrido “com raciocínio / sem raciocínio”, voltado à inteligência geral de alto rendimento e baixo custo e ao uso agentivo de ferramentas. Mantém compatibilidade com API no estilo OpenAI, adiciona chamadas de ferramentas mais inteligentes e—segundo a empresa—traz geração mais rápida e maior confiabilidade dos agentes.
Novo
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Visão Geral
Recursos
Preços
API
Versões

Funcionalidades básicas (o que oferece)

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

Detalhes técnicos (arquitetura, treinamento e implementação)

Corpus de treinamento e engenharia de contexto longo. A atualização Deepseek V3.1 enfatiza uma extensão de contexto longo em duas fases sobre os checkpoints V3 anteriores: notas públicas indicam um grande número adicional de tokens dedicados às fases de extensão de 32k e 128k (DeepSeek reports hundreds of billions of tokens used in the extension steps). O lançamento também atualizou a configuração do tokenizer para suportar os regimes de contexto maiores.

Tamanho do modelo e microescalonamento para inferência. Relatos públicos e da comunidade fornecem contagens de parâmetros um tanto diferentes (algo comum em novos lançamentos): indexadores de terceiros e mirrors 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 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 de benchmarks e reprodutibilidade: muitas afirmações de desempenho são iniciais, impulsionadas pela comunidade ou seletivas. Avaliações independentes e padronizadas ainda estão se consolidando. (Risco: exagero nas alegações).
  • Segurança e alucinação: 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 de múltiplas etapas confiantes porém incorretas. 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 de consumo em larga escala, 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 atraentes

  • Análise e sumarização de documentos longos: direito, R\&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 de agentes pós-treinamento do Deepseek V3.1 visa 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 tarefas de geração com supervisão humana.
  • Implantação corporativa em que 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 acessar a API deepseek-v3.1

Etapa 1: Cadastre-se para obter a chave de API

Faça login em cometapi.com. Se você ainda não é nosso usuário, registre-se primeiro. Entre no seu CometAPI console. Obtenha a credencial de acesso API key da interface. Clique em “Add Token” no token de API no centro pessoal, obtenha a chave do token: sk-xxxxx e envie.

Etapa 2: Envie solicitações para a API deepseek-v3.1

Selecione o endpoint “deepseek-v3.1” para enviar a solicitação de API e defina o corpo da solicitação. O método e o corpo da solicitação são obtidos na documentação de API do nosso site. Nosso site também fornece teste no Apifox para sua conveniência. Substitua <YOUR_API_KEY> pela sua chave CometAPI real da sua conta. A URL base está no formato Chat.

Insira sua pergunta ou solicitação no campo content — é isso que o modelo responderá. Processe a resposta da API para obter a resposta gerada.

Etapa 3: Recuperar e verificar os resultados

Processe a resposta da API para obter a resposta gerada. Após o processamento, a API responde com o status da tarefa e os dados de saída.

Recursos para DeepSeek-V3.1

Explore os principais recursos do DeepSeek-V3.1, projetado para aprimorar o desempenho e a usabilidade. Descubra como essas capacidades podem beneficiar seus projetos e melhorar a experiência do usuário.

Preços para DeepSeek-V3.1

Explore preços competitivos para DeepSeek-V3.1, projetado para atender diversos orçamentos e necessidades de uso. Nossos planos flexíveis garantem que você pague apenas pelo que usar, facilitando o dimensionamento conforme suas necessidades crescem. Descubra como DeepSeek-V3.1 pode aprimorar seus projetos mantendo os custos gerenciáveis.
Preço do Comet (USD / M Tokens)Preço Oficial (USD / M Tokens)Desconto
Entrada:$0.44/M
Saída:$1.32/M
Entrada:$0.55/M
Saída:$1.65/M
-20%

Código de exemplo e API para DeepSeek-V3.1

Acesse código de exemplo abrangente e recursos de API para DeepSeek-V3.1 para otimizar seu processo de integração. Nossa documentação detalhada fornece orientação passo a passo, ajudando você a aproveitar todo o potencial do DeepSeek-V3.1 em seus projetos.
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!"}
    ]
}'

Versões do DeepSeek-V3.1

O motivo pelo qual DeepSeek-V3.1 possui múltiplas versões instantâneas pode incluir fatores como variações na saída após atualizações que exigem versões antigas para consistência, fornecendo aos desenvolvedores um período de transição para adaptação e migração, e diferentes versões correspondentes a endpoints globais ou regionais para otimizar a experiência do usuário. Para diferenças detalhadas entre versões, consulte a documentação oficial.
version
deepseek-v3.1

Mais modelos

O

O3 Pro

O

O3 Pro

Entrada:$16/M
Saída:$64/M
OpenAI o3‑pro é uma variante “pro” do modelo de raciocínio o3, projetada para raciocinar por mais tempo e fornecer as respostas mais confiáveis, empregando aprendizado por reforço com cadeia de raciocínio privada e estabelecendo novos benchmarks de ponta em domínios como ciência, programação e negócios — enquanto integra, de forma autônoma, ferramentas como pesquisa na web, análise de arquivos, execução de Python e raciocínio visual na API.
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Llama-4-Scout

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Llama-4-Scout

Entrada:$0.216/M
Saída:$1.152/M
Llama-4-Scout é um modelo de linguagem de propósito geral para interação no estilo assistente e automação. Ele é capaz de seguir instruções, realizar raciocínio, sumarização e tarefas de transformação, além de oferecer suporte leve a atividades relacionadas a código. Usos típicos incluem orquestração de conversas, perguntas e respostas com conhecimento aumentado e geração de conteúdo estruturado. Entre os destaques técnicos estão a compatibilidade com padrões de chamada de ferramentas/funções, prompting com recuperação aumentada e saídas restritas por esquema para integração em fluxos de trabalho de produto.
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Llama-4-Maverick

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Llama-4-Maverick

Entrada:$0.48/M
Saída:$1.44/M
Llama-4-Maverick é um modelo de linguagem de uso geral para compreensão e geração de texto. Ele suporta perguntas e respostas conversacionais, sumarização, redação estruturada e assistência básica à programação, com opções para saídas estruturadas. As aplicações comuns incluem assistentes de produto, front-ends de recuperação de conhecimento e automação de fluxos de trabalho que exigem formatação consistente. Os detalhes técnicos, como número de parâmetros, janela de contexto, modalidade e chamadas de ferramentas ou funções, variam conforme a distribuição; integre de acordo com as capacidades documentadas da implantação.
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Kimi-K2

M

Kimi-K2

Entrada:$0.48/M
Saída:$1.92/M
- **kimi-k2-250905**: Versão 0905 da série Kimi K2 da Moonshot AI, com suporte a contexto ultralongo (até 256k tokens, frontend e chamadas de Tool). - 🧠 Tool Calling aprimorado: precisão de 100%, integração perfeita, adequado para tarefas complexas e otimização de integrações. - ⚡️ Desempenho mais eficiente: TPS de até 60-100 (API padrão), até 600-100 no modo Turbo, oferecendo resposta mais rápida e capacidades de inferência aprimoradas, limite de conhecimento até meados de 2025.
O

GPT-4o mini

O

GPT-4o mini

Entrada:$0.12/M
Saída:$0.48/M
GPT-4o mini é um modelo de inteligência artificial fornecido pela OpenAI.
O

GPT-4.1 nano

O

GPT-4.1 nano

Entrada:$0.08/M
Saída:$0.32/M
GPT-4.1 nano é um modelo de inteligência artificial fornecido pela OpenAI. gpt-4.1-nano: Apresenta uma janela de contexto maior—oferecendo suporte a até 1 milhão de tokens de contexto e capaz de utilizar melhor esse contexto por meio de uma compreensão aprimorada de contextos longos. Possui uma data de corte de conhecimento atualizada para junho de 2024. Este modelo oferece suporte a um comprimento máximo de contexto de 1,047,576 tokens.

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A DeepSeek disponibiliza uma API compatível com a API da OpenAI para a qual você pode direcionar o Cursor (ou rotear por meio de um gateway como o CometAPI). Com uma nomeação criteriosa de modelos, verificações de embeddings e uma revisão de segurança, você pode executar o Agent Mode do Cursor com os modelos da DeepSeek para geração de código, refatorações e fluxos de trabalho orientados por testes.