МоделиПоддержкаПредприятиеБлог
500+ API моделей ИИ, всё в одном API. Только в CometAPI
API моделей
Разработчик
Быстрый стартДокументацияПанель управления API
Ресурсы
AI МоделиБлогПредприятиеЖурнал измененийО нас
2025 CometAPI. Все права защищены.Политика конфиденциальностиУсловия обслуживания
Home/Models/DeepSeek/DeepSeek-Chat
D

DeepSeek-Chat

Ввод:$0.216/M
Вывод:$0.88/M
Контекст:64K
Максимальный вывод:64K
Самая популярная и наиболее выгодная модель DeepSeek-V3. Полноценная версия 671B. Эта модель поддерживает максимальную длину контекста 64,000 токенов.
Коммерческое использование
Playground
Обзор
Функции
Цены
API
Версии

Что такое DeepSeek-Chat?

DeepSeek-Chat — это ориентированные на чат развертывания DeepSeek, построенные на серии DeepSeek V3 (последние — DeepSeek-V3.2 и вариант повышенной производительности DeepSeek-V3.2-Speciale). Эти модели — крупные языковые модели (LLM) с приоритетом рассуждений, оптимизированные для работы с длинным контекстом, использования инструментов (агентные рабочие процессы), а также задач по коду и математике.

Основные возможности и архитектурные особенности

  • Дизайн с приоритетом рассуждений и гибридный инференс: DeepSeek делает упор на двойной режим «думать / не думать», чтобы одни и те же веса могли работать как быстрый генератор или как рассудительный агент, который внутренне составляет многошаговые планы перед вызовом инструментов (в маркетинговых материалах это называют «мышлением при использовании инструментов»). Это заложено в обучающие данные и UX продукта.
  • Длинный контекст и разреженное внимание: DeepSeek реализует вариант разреженного/эффективного механизма внимания (продвигается как DeepSeek Sparse Attention / NSA), призванный сделать окна в 100k+ токенов практичными и более дешевыми в работе, чем плотное внимание при той же длине. Это лежит в основе их заявления о поддержке очень больших документов/историй агентов.

Результаты на бенчмарках (выбранные, воспроизводимые метрики)

Ниже приведены показательные значения из публичных таблиц бенчмарков DeepSeek V3 (Hugging Face / результаты вендора). При цитировании бенчмарков учитывайте, что страницы вендора обычно задают параметры оценки (температура, настройки промпта, ограничения длины вывода) и рассчитывают множество метрик; приведенные ниже цифры — лишь репрезентативные акценты, а не исчерпывающая таблица.

  • Математика:
    • MATH-500 (EM): ~90,2% (по данным DeepSeek-V3).
    • GSM8K: ~89,3% (точность по математике при 8-shot по данным таблиц вендора).
  • Код: Code HumanEval (Pass@1): в таблицах вендора показано 65,2% (0-shot) в одной из таблиц оценки и более высокие показатели в интегрированных режимах чата/генерации кода (разные варианты оценки дают Pass@1 вплоть до низких 80% при использовании специализированных конфигураций чата/генерации кода). (См. страницы бенчмарков вендора для точного варианта оценки.)
  • Общее рассуждение и бенчмарки: MMLU / BBH / AGIEval: DeepSeek V3 занимает высокие позиции по сравнению с другими моделями с открытыми весами и, согласно материалам вендора, конкурентоспособен или приближается к передовым закрытым моделям на отдельных бенчмарках по рассуждению и решению задач. Материалы вендора подчеркивают сильные результаты в категориях математики и кода.

Как получить доступ к API deepseek-chat

Шаг 1: зарегистрируйтесь, чтобы получить ключ API

Войдите на cometapi.com. Если вы еще не являетесь нашим пользователем, сначала зарегистрируйтесь. Войдите в свою консоль CometAPI. Получите учетный API-ключ доступа к интерфейсу. Нажмите «Add Token» в разделе API token в личном кабинете, получите ключ токена: sk-xxxxx и отправьте.

изображение

Шаг 2: отправляйте запросы к API deepseek-chat

Выберите эндпоинт “deepseek-chat\ \” для отправки запроса к API и укажите тело запроса. Метод и тело запроса берутся из документации API на нашем сайте. Наш сайт также предоставляет тест Apifox для вашего удобства. Замените <YOUR_API_KEY> на ваш фактический ключ CometAPI из вашего аккаунта. базовый URL — Veo3 Async Generation(https://api.cometapi.com/v1/videos).

Вставьте свой вопрос или запрос в поле content — именно на это модель ответит. Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный ответ.

Шаг 3: получение и проверка результатов

Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный ответ. После обработки API возвращает статус задачи и выходные данные.

Функции для DeepSeek-Chat

Изучите ключевые функции DeepSeek-Chat, разработанные для повышения производительности и удобства использования. Узнайте, как эти возможности могут принести пользу вашим проектам и улучшить пользовательский опыт.

Цены для DeepSeek-Chat

Изучите конкурентоспособные цены на DeepSeek-Chat, разработанные для различных бюджетов и потребностей использования. Наши гибкие планы гарантируют, что вы платите только за то, что используете, что упрощает масштабирование по мере роста ваших требований. Узнайте, как DeepSeek-Chat может улучшить ваши проекты, сохраняя при этом управляемые расходы.
Цена Comet (USD / M Tokens)Официальная цена (USD / M Tokens)Скидка
Ввод:$0.216/M
Вывод:$0.88/M
Ввод:$0.27/M
Вывод:$1.1/M
-20%

Пример кода и API для DeepSeek-Chat

Получите доступ к исчерпывающим примерам кода и ресурсам API для DeepSeek-Chat, чтобы упростить процесс интеграции. Наша подробная документация предоставляет пошаговые инструкции, помогая вам использовать весь потенциал DeepSeek-Chat в ваших проектах.
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-chat",
    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-chat",
    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-chat",
  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-chat",
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
}'

Версии DeepSeek-Chat

Причина наличия нескольких снимков DeepSeek-Chat может включать такие потенциальные факторы, как: изменения в выходных данных после обновлений, требующие сохранения старых снимков для обеспечения согласованности; предоставление разработчикам переходного периода для адаптации и миграции; а также наличие разных снимков, соответствующих глобальным или региональным конечным точкам для оптимизации пользовательского опыта. Для получения подробной информации о различиях между версиями обратитесь к официальной документации.
version
deepseek-chat

Больше моделей