DeepSeek V3.1 API

DeepSeek V3.1 — новейшее обновление в линейке DeepSeek V-series: гибридная «мышление / без мышления» большая языковая модель, ориентированная на высокую пропускную способность, низкую стоимость универсального интеллекта и агентное использование инструментов. Она сохраняет совместимость с API в стиле OpenAI, добавляет более умный вызов инструментов и — по заявлению компании — обеспечивает более быструю генерацию и повышенную надёжность агентов.

Базовые возможности (что предлагает)

• Два режима инференса: deepseek-chat (без мышления / быстрее) и deepseek-reasoner (с мышлением / более сильная цепочка рассуждений/агентные навыки). В UI доступен переключатель “DeepThink” для конечных пользователей.
• Длинный контекст: официальные материалы и сообщения сообщества подчёркивают окно контекста 128k токенов для семейства V3. Это позволяет выполнять сквозную обработку очень длинных документов.
• Улучшенная работа с инструментами/агентами: посттренинговая оптимизация, нацеленная на надёжный вызов инструментов, многошаговые агентные рабочие процессы и интеграции с плагинами/инструментами.

Технические детали (архитектура, обучение и реализация)

Обучающий корпус и инженерия длинного контекста. Обновление DeepSeek V3.1 акцентирует двухфазное расширение длинного контекста поверх ранних контрольных точек V3: публичные заметки указывают на значительное количество дополнительных токенов, посвящённых фазам расширения 32k и 128k (DeepSeek сообщает о сотнях миллиардов токенов, использованных на этапах расширения). Релиз также обновил конфигурацию токенизатора для поддержки режимов большого контекста.

Размер модели и микромасштабирование для инференса. Публичные и общественные отчёты дают несколько различающиеся оценки количества параметров (что характерно для новых релизов): сторонние индексаторы и зеркала указывают ~671B параметров (37B активных) в некоторых описаниях среды выполнения, тогда как другие сводки сообщества сообщают ~685B как номинальный размер гибридной архитектуры рассуждения.

Режимы инференса и инженерные компромиссы. Deepseek V3.1 предоставляет два прагматичных режима инференса: deepseek-chat (оптимизирован для стандартного пошагового чата, с меньшей задержкой) и deepseek-reasoner (режим «мышления», который приоритизирует цепочки рассуждений и структурированное мышление).

Ограничения и риски

• Зрелость бенчмарков и воспроизводимость: многие заявления о производительности на ранней стадии, основаны на сообществах или избирательны. Независимые, стандартизированные оценки ещё догоняют. (Риск: завышенные заявления).
• Безопасность и галлюцинации: как и все большие LLM, Deepseek V3.1 подвержен галлюцинациям и рискам вредного контента; более сильные режимы рассуждения иногда могут выдавать уверенные, но неверные многошаговые ответы. Пользователям следует применять уровни безопасности и человеческую проверку для критически важных результатов. (Ни поставщик, ни независимые источники не заявляют об устранении галлюцинаций.)
• Стоимость и задержка инференса: режим рассуждения обменяет задержку на возможности; для крупномасштабного потребительского инференса это повышает стоимость. Некоторые комментаторы отмечают, что рыночная реакция на открытые, дешёвые, высокоскоростные модели может быть волатильной.

Распространённые и востребованные сценарии использования

• Анализ и суммирование длинных документов: право, НИОКР, литературные обзоры — использование окна контекста 128k токенов для сквозного суммирования очень длинных документов.
• Агентные рабочие процессы и оркестрация инструментов: автоматизации, требующие многошаговых вызовов инструментов (API, поиск, калькуляторы). Посттренинговая настройка агентов в Deepseek V3.1 призвана повысить надёжность.
• Генерация кода и помощь в разработке: ранние отчёты бенчмарков подчёркивают сильную производительность в программировании; подходит для парного программирования, ревью кода и генерации с участием человека.
• Корпоративное развёртывание, где важен выбор между стоимостью и задержкой: выбирайте режим chat для дешёвых/быстрых разговорных ассистентов и reasoner для офлайн‑или премиальных задач глубокого рассуждения.

Как вызвать Deepseek V3.1 API из CometAPI

deepseek v3.1 Цены API в CometAPI, на 20% ниже официальной цены:

Необходимые шаги

• Войдите на cometapi.com. Если вы ещё не наш пользователь, сначала зарегистрируйтесь
• Получите учётные данные — ключ API интерфейса. Нажмите “Add Token” в разделе API token в личном кабинете, получите ключ токена: sk-xxxxx и отправьте.
• Получите URL этого сайта: https://api.cometapi.com/

Способ использования

1. Выберите конечную точку “deepseek-v3.1“ / “deepseek-v3-1-250821” для отправки API‑запроса и задайте тело запроса. Метод запроса и тело запроса приведены в документации API на нашем сайте. Наш сайт также предоставляет тест в Apifox для вашего удобства.
2. Замените <YOUR_API_KEY> на ваш фактический ключ CometAPI из аккаунта.
3. Поместите свой вопрос или запрос в поле content — именно на него модель ответит.
4. . Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный ответ.

Вызов API

CometAPI предоставляет полностью совместимый REST API — для бесшовной миграции. Основные детали см. в документации API:

• Основные параметры: prompt, max_tokens_to_sample, temperature, stop_sequences
• Endpoint: https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
• Model Parameter: “deepseek-v3.1“ / “deepseek-v3-1-250821“
• Authentication: Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY
• Content-Type: application/json.

Замените CometAPI_API_KEY на ваш ключ; обратите внимание на базовый URL.

Python

from openai import OpenAI

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

)

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v3.1",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Вы — полезный ассистент."},
        {"role": "user", "content": "Кратко изложите этот PDF в 5 пунктах."}
    ],
    temperature=0.3,
    response_format={"type": "json_object"}  # для структурированных ответов

)
print(resp.choices.message.content)

См. также Grok 4