Как использовать API DeepSeek-V3.1 — практическое руководство для разработчиков

DeepSeek-V3.1 — это новейшая гибридная модель рассуждений от DeepSeek, которая поддерживает как быстрый режим чата «без размышлений», так и более осознанный режим «размышлений/рассуждений», предлагает длинный (до 128 КБ) контекст, структурированные выходные данные и вызовы функций. Доступ к ней возможен напрямую через совместимый с OpenAI API DeepSeek, через конечную точку, совместимую с Anthropic, или через CometAPI. Ниже я расскажу вам об этой модели, бенчмарках и стоимости, расширенных функциях (вызов функций, выходные данные JSON, режим рассуждений), а также приведу конкретные примеры кода: прямые вызовы DeepSeek REST (curl / Node / Python), использование Anthropic-клиента и вызовы через CometAPI.

Что такое DeepSeek-V3.1 и что нового в этой версии?

DeepSeek-V3.1 — это новейшая версия семейства DeepSeek V3: высокопроизводительная линейка моделей для широкого спектра языков, которая поставляется с гибридный дизайн вывода с двумя рабочими «режимами» — быстрый бездумный чат режим и думающий / рассуждающий Режим, который позволяет выявлять следы цепочки мыслей для более сложных задач на рассуждение и использования агентов/инструментов. В этом выпуске особое внимание уделяется сокращению задержки «мышления», улучшенным возможностям инструментов/агентов и более длительной обработке контекста для рабочих процессов, масштабируемых документами.

Основные практические выводы:

• Два режима работы: deepseek-chat для пропускной способности и стоимости, deepseek-reasoner (модель рассуждения), когда вам нужны следы цепочки мыслей или более высокая точность рассуждений.
• Улучшена обработка агентов/инструментов и улучшен токенизатор/контекст для длинных документов.
• Длина контекста: до ~128 тыс. токенов (позволяет создавать длинные документы, кодовые базы и журналы).

Прорыв в эталонных показателях

DeepSeek-V3.1 продемонстрировал значительные улучшения в решении реальных задач кодирования. В оценке SWE-bench Verified, которая измеряет, как часто модель исправляет ошибки GitHub для обеспечения прохождения модульных тестов, V3.1 достигла 66% успеха по сравнению с 45% для V3-0324 и R1. В многоязычной версии V3.1 решила 54.5% проблем, что почти вдвое больше, чем примерно 30% успеха других версий. В оценке Terminal-Bench, которая проверяет, может ли модель успешно выполнять задачи в реальной среде Linux, DeepSeek-V3.1 успешно справился с 31% задач по сравнению с 13% и 6% для других версий соответственно. Эти улучшения показывают, что DeepSeek-V3.1 более надежен при выполнении кода и работе в реальных инструментальных средах.

Тесты информационного поиска также отдают предпочтение DeepSeek-V3.1 в просмотре страниц, поиске и ответах на вопросы. В оценке BrowseComp, которая требует навигации и извлечения ответов с веб-страницы, V3.1 правильно ответил на 30% вопросов, по сравнению с 9% для R1. В китайской версии DeepSeek-V3.1 достиг 49% точности по сравнению с 36% для R1. На экзамене по сложному языку (HLE) V3.1 немного превзошел R1, достигнув 30% и 25% точности соответственно. В задачах глубокого поиска, таких как xbench-DeepSearch, которые требуют синтеза информации из разных источников, V3.1 набрал 71% против 1% у R55. DeepSeek-V3.1 также продемонстрировал небольшое, но стабильное лидерство в таких тестах, как (структурированное рассуждение), SimpleQA (ответ на фактические вопросы) и Seal0 (ответ на вопросы, специфичные для предметной области). В целом V3.1 значительно превзошел R1 по поиску информации и ответам на легкие вопросы.

Что касается эффективности рассуждений, результаты использования токенов демонстрируют её эффективность. На AIME 2025 (сложном экзамене по математике) V3.1-Think достигла точности, сравнимой или немного превышающей R1 (88.4% против 87.5%), но использовала примерно на 30% меньше токенов. На GPQA Diamond (многопредметном выпускном экзамене) обе модели показали практически одинаковый результат (80.1% против 81.0%), но V3.1 использовала почти вдвое меньше токенов, чем R1. В бенчмарке LiveCodeBench, оценивающем рассуждения кода, V3.1 оказалась не только точнее (74.8% против 73.3%), но и лаконичнее. Это демонстрирует, что V3.1-Think способна предоставлять подробные рассуждения, избегая при этом многословия.

В целом, версия 3.1 представляет собой значительный скачок вперёд по сравнению с версией 3-0324. По сравнению с R1, версия 3.1 продемонстрировала более высокую точность практически во всех тестах и ​​была более эффективна при решении сложных задач на рассуждение. Единственным тестом, где R1 показал себя на уровне, был GPQA, но с почти вдвое большей стоимостью.

Как получить ключ API и настроить учетную запись разработчика?

Шаг 1. Зарегистрируйтесь и создайте учетную запись.

1. Посетите портал разработчиков DeepSeek (документация DeepSeek / консоль). Создайте учётную запись у своего поставщика электронной почты или системы единого входа (SSO).
2. Выполните все необходимые проверки личности или настройки платежных систем, требуемые порталом.

Шаг 2. Создайте ключ API

1. На панели инструментов перейдите в раздел API ключи → Создать ключ. Назовите свой ключ (например, dev-local-01).
2. Скопируйте ключ и сохраните его в надежном менеджере секретов (см. рекомендации по производству ниже).

Совет: некоторые шлюзы и сторонние маршрутизаторы (например, CometAPI) позволяют использовать один ключ шлюза для доступа к моделям DeepSeek через них — это полезно для избыточности нескольких поставщиков (см. API DeepSeek V3.1 раздел).

Как настроить среду разработки (Linux/macOS/Windows)?

Это простая, воспроизводимая настройка для Python и Node.js, которая работает для DeepSeek (конечные точки, совместимые с OpenAI), CometAPI и Anthropic.

Предпосылки

• Python 3.10+ (рекомендуется), pip, virtualenv.
• Node.js 18+ и npm/yarn.
• curl (для быстрых тестов).

Среда Python (пошаговое руководство)

1. Создайте каталог проекта:

mkdir deepseek-demo && cd deepseek-demo
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate   # macOS / Linux

# .venv\Scripts\activate    # Windows PowerShell

2. Установить минимальные пакеты:

pip install --upgrade pip
pip install requests
# Optional: install an OpenAI-compatible client if you prefer one:

pip install openai

3. Сохраните свой ключ API в переменных среды (никогда не фиксируйте):

export DEEPSEEK_KEY="sk_live_xxx"
export CometAPI_KEY="or_xxx"
export ANTHROPIC_KEY="anthropic_xxx"

(Windows PowerShell использует $env:DEEPSEEK_KEY = "…")

Среда узла (шаг за шагом)

1. Инициализировать:

mkdir deepseek-node && cd deepseek-node
npm init -y
npm install node-fetch dotenv

2. Создайте .env файл:

DEEPSEEK_KEY=sk_live_xxx
CometAPI_KEY=or_xxx
ANTHROPIC_KEY=anthropic_xxx

Как вызвать DeepSeek-V3.1 напрямую — пошаговые примеры кода?

API DeepSeek совместим с OpenAI. Ниже приведены копировать-вставить примеры: curl, Python (в стиле requests и openai SDK) и Node.

Шаг 1: Простой пример завитка

curl https://api.deepseek.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $DEEPSEEK_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-chat-v3.1",
    "messages": [
      {"role":"system","content":"You are a concise engineering assistant."},
      {"role":"user","content":"Give a 5-step secure deployment checklist for a Django app."}
    ],
    "max_tokens": 400,
    "temperature": 0.0,
    "reasoning_enabled": true
  }'

Примечание: reasoning_enabled Переключает режим «Обдумывание» (флаг поставщика). Точное название флага может различаться у разных поставщиков — см. документацию по модели.

Шаг 2: Python (запросы) с простой телеметрией

import os, requests, time, json

API_KEY = os.environ
URL = "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions"

payload = {
  "model": "deepseek-chat-v3.1",
  "messages": [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful coding assistant."},
    {"role": "user", "content": "Refactor this Flask function to be testable: ..."}
  ],
  "max_tokens": 600,
  "temperature": 0.1,
  "reasoning_enabled": True
}

start = time.time()
r = requests.post(URL, headers={
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json"
}, json=payload, timeout=60)

elapsed = time.time() - start
print("Status:", r.status_code, "Elapsed:", elapsed)
data = r.json()
print(json.dumps(data, indent=2))

CometAPI: совершенно бесплатный доступ к DeepSeek V3.1

Для разработчиков, которым нужен немедленный доступ без регистрации, CometAPI предлагает привлекательную альтернативу DeepSeek V3.1 (название модели: deepseek-v3-1-250821; deepseek-v3.1). Этот шлюзовой сервис объединяет несколько моделей ИИ через единый API, предоставляя доступ к DeepSeek и предлагая другие преимущества, включая автоматическое переключение при отказе, аналитику использования и упрощенный кросс-провайдерский биллинг.

Сначала создайте учетную запись CometAPI на https://www.cometapi.com/— весь процесс занимает всего две минуты и требует только подтверждения адреса электронной почты. После входа в систему сгенерируйте новый ключ в разделе «Ключ API». https://www.cometapi.com/ предлагает бесплатные кредиты для новых аккаунтов и скидку 20% от официальной цены API.

Техническая реализация требует минимальных изменений кода. Просто измените конечную точку API с прямого URL DeepSeek на шлюз CometAPI.

Примечание: API поддерживает потоковую передачу (stream: true), max_tokens, температура, последовательности останова и функции вызова функций, аналогичные другим совместимым с OpenAI API.

Как вызвать DeepSeek с помощью Anthropic SDK?

DeepSeek предоставляет конечную точку, совместимую с Anthropic, поэтому вы можете повторно использовать Anthropc SDK или инструменты Claude Code, указав SDK на https://api.deepseek.com/anthropic и установив имя модели на deepseek-chat (или deepseek-reasoner (где поддерживается).

Вызов модели DeepSeek через антропный API

Установите Anthropic SDK: pip install anthropic. Настройте среду:

export ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.deepseek.com/anthropic  
export ANTHROPIC_API_KEY=YOUR_DEEPSEEK_KEY

Создать сообщение:

import anthropic
client = anthropic.Anthropic()
message = client.messages.create(
model="deepseek-chat",
max_tokens=1000,
system="You are a helpful assistant.",
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "Hi, how are you?"
}
]
}
]
)
print(message.content)

Используйте DeepSeek в Claude Code

Установка: npm install -g @anthropic-ai/claude-code. Настройте среду:

export ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.deepseek.com/anthropic
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=${YOUR_API_KEY}
export ANTHROPIC_MODEL=deepseek-chat
export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL=deepseek-chat

Войдите в каталог проекта и выполните код Клода:

cd my-project  
claude

Используйте DeepSeek в Claude Code через CometAPI

CometAPI поддерживает Claude Code. После установки при настройке среды просто замените базовый URL на https://api.cometapi.com, а ключ — на ключ CometAPI, чтобы использовать модель DeepSeek CometAPI в Claude Code.

# Navigate to your project folder cd your-project-folder 

# Set environment variables (replace sk-... with your actual token) 
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=sk-... 
export ANTHROPIC_BASE_URL=https://www.cometapi.com/console/ 
# Start Claude Code 

claude

Примечание:

• DeepSeek сопоставляет неподдерживаемые имена антропных моделей с deepseek-chat.
• Уровень антропной совместимости поддерживает system, messages, temperature, потоковая передача, последовательности остановок и массивы мышления.

Каковы конкретные передовые производственные практики (безопасность, стоимость, надежность)?

Ниже приведены рекомендуемые шаблоны производства, применимые к DeepSeek или любому другому крупномасштабному использованию LLM.

Секреты и личность

• Храните ключи API в секретном менеджере (не используйте .env (в прод.). Регулярно проводите ротацию ключей и создавайте ключи с минимальными привилегиями для каждой службы.
• Используйте отдельные проекты/аккаунты для разработки/стажировки/производства.

Ограничения скорости и повторные попытки

• Осуществлять экспоненциальный откат HTTP 429/5xx с дрожанием. Ограничение количества попыток (например, 3).
• Используйте ключи идемпотентности для запросов, которые могут повторяться.

Пример Python — повтор с отсрочкой

import time, random, requests

def post_with_retries(url, headers, payload, attempts=3):
    for i in range(attempts):
        r = requests.post(url, json=payload, headers=headers, timeout=60)
        if r.status_code == 200:
            return r.json()
        if r.status_code in (429, 502, 503, 504):
            backoff = (2 ** i) + random.random()
            time.sleep(backoff)
            continue
        r.raise_for_status()
    raise RuntimeError("Retries exhausted")

Управление затратами

• Ограничивать max_tokens и избегайте случайного запроса больших объемов данных.
• Ответы модели кэширования При необходимости (особенно при повторных запросах). DeepSeek чётко различает попадание в кэш и его отсутствие при ценообразовании — кэширование экономит деньги.
• Используйте deepseek-chat для обычных небольших ответов; резерв deepseek-reasoner для случаев, когда действительно необходим CoT (это дороже).

Наблюдаемость и ведение журнала

• Регистрируйте только метаданные запросов в виде открытого текста (хэши запросов, количество токенов, задержки). Избегайте регистрации полных пользовательских данных или конфиденциального контента. Сохраняйте идентификаторы запросов/ответов для поддержки и сверки счетов.
• Отслеживайте использование токенов по каждому запросу и предоставляйте бюджет/оповещения о расходах.

Безопасность и контроль галлюцинаций

• Используйте результаты работы инструмента и детерминированные валидаторы для всего, что критически важно с точки зрения безопасности (финансового, юридического, медицинского).
• Для структурированных выходных данных используйте response_format+JSON-схема и проверка выходных данных перед выполнением необратимых действий.

Модели развертывания

• Выполнение вызовов модели из выделенного рабочего процесса для управления параллелизмом и очередями.
• Переложите сложные задачи на асинхронных исполнителей (задачи Celery, Fargate, задания Cloud Run) и предоставляйте пользователям индикаторы хода выполнения.
• При экстремальных требованиях к задержке/пропускной способности рассмотрите соглашения об уровне обслуживания провайдера и возможность самостоятельного размещения или использования ускорителей провайдера.

Закрытие заметки

DeepSeek-V3.1 — это практичная гибридная модель, разработанная как для быстрого чата, так и для сложных агентских задач. Совместимость с OpenAI упрощает миграцию во многие проекты, а совместимость с Anthropic и CometAPI делает её гибкой для существующих экосистем. Тесты производительности и отчёты сообщества демонстрируют многообещающие компромиссы между стоимостью и производительностью, но, как и любую новую модель, перед её полноценным внедрением проверьте её на реальных рабочих нагрузках (подсказки, вызов функций, проверки безопасности, задержка).

На CometAPI вы можете безопасно запустить его и взаимодействовать с ним через совместимый с OpenAI API или удобный для пользователя интерфейс. детская площадка, без ограничений по ставкам.

👉 Разверните DeepSeek-V3.1 на CometAPI прямо сейчас!

Зачем использовать CometAPI?

• Мультиплексирование провайдера: смена провайдера без переписывания кода.
• Единый биллинг/метрики: если вы направляете несколько моделей через CometAPI, вы получаете единую поверхность интеграции.
• Метаданные модели: просмотр длины контекста и активных параметров для каждого варианта модели.