วิธีใช้ DeepSeek-V3.1 API — บทช่วยสอนสำหรับนักพัฒนาในทางปฏิบัติ

CometAPI
AnnaAug 24, 2025
วิธีใช้ DeepSeek-V3.1 API — บทช่วยสอนสำหรับนักพัฒนาในทางปฏิบัติ

DeepSeek-V3.1 คือโมเดลการใช้เหตุผลแบบไฮบริดล่าสุดจาก DeepSeek ที่รองรับทั้งโหมดแชทแบบ “ไม่ใช้ความคิด” ที่รวดเร็ว และโหมด “ใช้ความคิด/ใช้เหตุผล” ที่ละเอียดกว่า นำเสนอบริบทที่ยาว (สูงสุด 128K) เอาต์พุตที่มีโครงสร้าง และการเรียกใช้ฟังก์ชัน และสามารถเข้าถึงได้โดยตรงผ่าน API ที่รองรับ OpenAI ของ DeepSeek ผ่านจุดสิ้นสุดที่รองรับ Anthropic หรือผ่าน CometAPI ด้านล่างนี้ ผมจะอธิบายเกี่ยวกับโมเดลนี้ จุดเด่นของเกณฑ์มาตรฐานและค่าใช้จ่าย ฟีเจอร์ขั้นสูง (การเรียกใช้ฟังก์ชัน เอาต์พุต JSON โหมดการใช้เหตุผล) และตัวอย่างโค้ดแบบ end-to-end ที่เป็นรูปธรรม ได้แก่ การเรียกใช้ DeepSeek REST โดยตรง (curl / Node / Python) การใช้งานไคลเอนต์ Anthropic และการเรียกใช้ผ่าน CometAPI

DeepSeek-V3.1 คืออะไร และมีอะไรใหม่ในรุ่นนี้?

DeepSeek-V3.1 เป็นรุ่นล่าสุดในตระกูล DeepSeek V3 ซึ่งเป็นไลน์ผลิตภัณฑ์ภาษาขนาดใหญ่ที่มีความจุสูง ผสมผสานผู้เชี่ยวชาญ และมาพร้อมกับ การออกแบบการอนุมานแบบไฮบริด ด้วย "โหมด" การทำงานสองแบบ — แบบรวดเร็ว การสนทนาแบบไม่ใช้ความคิด โหมดและ การคิด / การใช้เหตุผล โหมดที่สามารถเปิดเผยร่องรอยแบบห่วงโซ่แห่งความคิดสำหรับงานการใช้เหตุผลที่ยากขึ้นและการใช้ตัวแทน/เครื่องมือ การเปิดตัวนี้เน้นย้ำถึงความล่าช้าในการ "คิด" ที่เร็วขึ้น ความสามารถของเครื่องมือ/ตัวแทนที่ได้รับการปรับปรุง และการจัดการบริบทที่ยาวนานขึ้นสำหรับเวิร์กโฟลว์ระดับเอกสาร

ข้อสรุปเชิงปฏิบัติที่สำคัญ:

  • สองโหมดการทำงาน: deepseek-chat สำหรับปริมาณงานและต้นทุน deepseek-reasoner (แบบจำลองการใช้เหตุผล) เมื่อคุณต้องการร่องรอยของความคิดแบบต่อเนื่องหรือความเที่ยงตรงในการใช้เหตุผลที่สูงขึ้น
  • อัปเกรดการจัดการตัวแทน/เครื่องมือและการปรับปรุงโทเค็นไนเซอร์/บริบทสำหรับเอกสารยาว
  • ความยาวบริบท: โทเค็นสูงสุดถึง ~128K (เปิดใช้งานเอกสารยาว ฐานโค้ด บันทึก)

ความก้าวหน้าครั้งสำคัญ

DeepSeek-V3.1 แสดงให้เห็นถึงการปรับปรุงที่สำคัญในความท้าทายด้านการเขียนโค้ดในโลกแห่งความเป็นจริง ในการประเมิน SWE-bench Verified ซึ่งวัดความถี่ที่โมเดลแก้ไขปัญหา GitHub เพื่อให้มั่นใจว่าการทดสอบยูนิตจะผ่าน V3.1 มีอัตราความสำเร็จ 66% เทียบกับ 45% ในทั้ง V3-0324 และ R1 ในเวอร์ชันหลายภาษา V3.1 แก้ไขปัญหาได้ 54.5% ซึ่งเกือบสองเท่าของอัตราความสำเร็จประมาณ 30% ของเวอร์ชันอื่นๆ ในการประเมิน Terminal-Bench ซึ่งทดสอบว่าโมเดลสามารถทำงานในสภาพแวดล้อม Linux แบบสดได้หรือไม่ DeepSeek-V3.1 ประสบความสำเร็จในการทำงาน 31% เทียบกับ 13% และ 6% ในเวอร์ชันอื่นๆ ตามลำดับ การปรับปรุงเหล่านี้แสดงให้เห็นว่า DeepSeek-V3.1 มีความน่าเชื่อถือมากขึ้นในการรันโค้ดและใช้งานในสภาพแวดล้อมเครื่องมือโลกแห่งความเป็นจริง

วิธีใช้ DeepSeek-V3.1 API — บทช่วยสอนสำหรับนักพัฒนาในทางปฏิบัติ

เกณฑ์มาตรฐานการดึงข้อมูลยังสนับสนุน DeepSeek-V3.1 ในด้านการค้นหา การค้นหา และการตอบคำถาม ในการประเมินของ BrowseComp ซึ่งกำหนดให้ต้องนำทางและดึงคำตอบจากหน้าเว็บ V3.1 ตอบคำถามได้อย่างถูกต้อง 30% เมื่อเทียบกับ R9 ที่ทำได้ 1% ในเวอร์ชันภาษาจีน DeepSeek-V3.1 มีความแม่นยำ 49% เมื่อเทียบกับ R36 ที่ทำได้ 1% ในการสอบ Hard Language Exam (HLE) V3.1 มีประสิทธิภาพสูงกว่า R1 เล็กน้อย โดยมีความแม่นยำ 30% และ 25% ตามลำดับ สำหรับงานค้นหาเชิงลึก เช่น xbench-DeepSearch ซึ่งต้องอาศัยการสังเคราะห์ข้อมูลจากหลายแหล่ง V3.1 ทำคะแนนได้ 71% เทียบกับ R1 ที่ทำได้ 55% DeepSeek-V3.1 ยังแสดงให้เห็นถึงความเหนือกว่าเล็กน้อยแต่สม่ำเสมอในเกณฑ์มาตรฐานต่างๆ เช่น (การใช้เหตุผลเชิงโครงสร้าง), SimpleQA (การตอบคำถามข้อเท็จจริง) และ Seal0 (การตอบคำถามเฉพาะด้าน) โดยรวมแล้ว V3.1 มีประสิทธิภาพเหนือกว่า R1 อย่างมากในการค้นหาข้อมูลและการตอบคำถามน้ำหนักเบา

วิธีใช้ DeepSeek-V3.1 API — บทช่วยสอนสำหรับนักพัฒนาในทางปฏิบัติ

ในด้านประสิทธิภาพการใช้เหตุผล ผลการใช้โทเค็นแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพ ใน AIME 2025 (ข้อสอบคณิตศาสตร์ที่ยาก) V3.1-Think มีความแม่นยำเทียบเท่าหรือสูงกว่า R1 เล็กน้อย (88.4% เทียบกับ 87.5%) แต่ใช้โทเค็นน้อยกว่าประมาณ 30% ใน GPQA Diamond (ข้อสอบแบบหลายโดเมน) ทั้งสองโมเดลมีความแม่นยำเกือบเท่ากัน (80.1% เทียบกับ 81.0%) แต่ V3.1 ใช้โทเค็นเกือบครึ่งหนึ่งของ R1 ในเกณฑ์มาตรฐาน LiveCodeBench ซึ่งประเมินการใช้เหตุผลของโค้ด V3.1 ไม่เพียงแต่มีความแม่นยำมากกว่า (74.8% เทียบกับ 73.3%) เท่านั้น แต่ยังกระชับกว่าด้วย ซึ่งแสดงให้เห็นว่า V3.1-Think สามารถให้เหตุผลได้อย่างละเอียดโดยไม่ใช้คำฟุ่มเฟือย

วิธีใช้ DeepSeek-V3.1 API — บทช่วยสอนสำหรับนักพัฒนาในทางปฏิบัติ

โดยรวมแล้ว V3.1 ถือเป็นก้าวกระโดดครั้งสำคัญเมื่อเทียบกับ V3-0324 เมื่อเทียบกับ R1 แล้ว V3.1 มีความแม่นยำสูงกว่าในเกือบทุกเกณฑ์มาตรฐาน และมีประสิทธิภาพมากกว่าในงานวิเคราะห์เชิงเหตุผลที่ซับซ้อน เกณฑ์มาตรฐานเดียวที่ R1 ทำได้คือ GPQA แต่มีค่าใช้จ่ายสูงกว่าเกือบสองเท่า

ฉันจะรับรหัส API และตั้งค่าบัญชีพัฒนาได้อย่างไร

ขั้นตอนที่ 1: ลงทะเบียนและสร้างบัญชี

  1. เยี่ยมชมพอร์ทัลนักพัฒนาของ DeepSeek (เอกสาร DeepSeek / คอนโซล) สร้างบัญชีด้วยผู้ให้บริการอีเมลหรือ SSO ของคุณ
  2. ดำเนินการตรวจสอบข้อมูลประจำตัวหรือตั้งค่าการเรียกเก็บเงินตามที่พอร์ทัลกำหนด

ขั้นตอนที่ 2: สร้างคีย์ API

  1. ในแดชบอร์ดไปที่ คีย์ API → สร้างคีย์. ตั้งชื่อคีย์ของคุณ (เช่น dev-local-01).
  2. คัดลอกคีย์และจัดเก็บไว้ในตัวจัดการความลับที่ปลอดภัย (ดูแนวทางปฏิบัติดีที่สุดในการผลิตด้านล่าง)

เคล็ดลับ: เกตเวย์และเราเตอร์ของบริษัทอื่นบางตัว (เช่น CometAPI) ช่วยให้คุณใช้คีย์เกตเวย์เดียวเพื่อเข้าถึงโมเดล DeepSeek ผ่านเกตเวย์เหล่านั้น ซึ่งมีประโยชน์สำหรับการสำรองข้อมูลของผู้ให้บริการหลายราย (ดู API ของ DeepSeek V3.1 มาตรา).

ฉันจะตั้งค่าสภาพแวดล้อมการพัฒนาของฉัน (Linux/macOS/Windows) ได้อย่างไร

นี่เป็นการตั้งค่าที่เรียบง่ายและสามารถทำซ้ำได้สำหรับ Python และ Node.js ที่ใช้งานได้กับ DeepSeek (จุดสิ้นสุดที่เข้ากันได้กับ OpenAI), CometAPI และ Anthropic

เบื้องต้น

  • Python 3.10+ (แนะนำ), pip, virtualenv
  • Node.js 18+ และ npm/yarn
  • curl (สำหรับการทดสอบอย่างรวดเร็ว)

สภาพแวดล้อม Python (ทีละขั้นตอน)

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

# .venv\Scripts\activate    # Windows PowerShell
  1. ติดตั้งแพ็คเกจขั้นต่ำ:
pip install --upgrade pip
pip install requests
# Optional: install an OpenAI-compatible client if you prefer one:

pip install openai
  1. บันทึกคีย์ API ของคุณไปยังตัวแปรสภาพแวดล้อม (ไม่ต้องคอมมิต):
export DEEPSEEK_KEY="sk_live_xxx"
export CometAPI_KEY="or_xxx"
export ANTHROPIC_KEY="anthropic_xxx"

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

สภาพแวดล้อมโหนด (ทีละขั้นตอน)

  1. เริ่มต้น:
mkdir deepseek-node && cd deepseek-node
npm init -y
npm install node-fetch dotenv
  1. สร้าง .env ไฟล์:
DEEPSEEK_KEY=sk_live_xxx
CometAPI_KEY=or_xxx
ANTHROPIC_KEY=anthropic_xxx

ฉันจะเรียก DeepSeek-V3.1 โดยตรงได้อย่างไร — ตัวอย่างโค้ดทีละขั้นตอน?

API ของ DeepSeek เข้ากันได้กับ OpenAI ด้านล่างนี้คือ คัดลอกวาง ตัวอย่าง: curl, Python (คำขอและรูปแบบ SDK ของ openai) และ Node

ขั้นตอนที่ 1: ตัวอย่างการม้วนงอแบบง่าย

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
  }'

หมายเหตุ: reasoning_enabled สลับโหมดคิด (แฟล็กผู้ขาย) ชื่อแฟล็กที่แน่นอนอาจแตกต่างกันไปตามผู้ให้บริการ — ตรวจสอบเอกสารประกอบรุ่น

ขั้นตอนที่ 2: Python (คำขอ) พร้อมการวัดระยะไกลแบบง่าย

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: เข้าถึง DeepSeek V3.1 ได้ฟรีโดยสมบูรณ์

สำหรับนักพัฒนาที่ต้องการเข้าถึงได้ทันทีโดยไม่ต้องลงทะเบียน CometAPI นำเสนอทางเลือกที่น่าสนใจสำหรับ DeepSeek V3.1 (ชื่อโมเดล: deepseek-v3-1-250821; deepseek-v3.1) บริการเกตเวย์นี้รวบรวมโมเดล AI หลายแบบผ่าน API แบบรวมศูนย์ ช่วยให้เข้าถึง DeepSeek ได้ และมอบสิทธิประโยชน์อื่นๆ รวมถึงการเฟลโอเวอร์อัตโนมัติ การวิเคราะห์การใช้งาน และการเรียกเก็บเงินข้ามผู้ให้บริการที่ง่ายขึ้น

ขั้นแรกให้สร้างบัญชี CometAPI ที่ https://www.cometapi.com/—กระบวนการทั้งหมดใช้เวลาเพียงสองนาทีและต้องใช้เพียงการยืนยันที่อยู่อีเมล เมื่อเข้าสู่ระบบแล้ว ให้สร้างคีย์ใหม่ในส่วน "คีย์ API" https://www.cometapi.com/ มอบเครดิตฟรีสำหรับบัญชีใหม่ และส่วนลด 20% จากราคา API อย่างเป็นทางการ

การใช้งานทางเทคนิคจำเป็นต้องมีการเปลี่ยนแปลงโค้ดเพียงเล็กน้อย เพียงเปลี่ยนจุดสิ้นสุด API ของคุณจาก URL DeepSeek โดยตรงเป็นเกตเวย์ CometAPI

หมายเหตุ: API รองรับการสตรีมมิ่ง (stream: true), max_tokens, อุณหภูมิ, ลำดับการหยุด และฟีเจอร์การเรียกฟังก์ชันที่คล้ายกับ API อื่นๆ ที่เข้ากันได้กับ OpenAI

ฉันจะเรียก DeepSeek โดยใช้ Anthropic SDK ได้อย่างไร

DeepSeek มอบจุดสิ้นสุดที่เข้ากันได้กับ Anthropic เพื่อให้คุณสามารถนำ Anthropc SDK หรือเครื่องมือ Claude Code มาใช้ซ้ำได้โดยการชี้ SDK ไปที่ https://api.deepseek.com/anthropic และตั้งชื่อรุ่นเป็น deepseek-chat (หรือ deepseek-reasoner ที่ได้รับการสนับสนุน)

เรียกใช้ DeepSeek Model ผ่าน Anthropic API

ติดตั้ง Anthropic SDK: pip install anthropic กำหนดค่าสภาพแวดล้อมของคุณ:

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

สร้างข้อความ:

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)

ใช้ DeepSeek ใน Claude Code

ติดตั้ง: npm install -g @anthropic-ai/claude-code กำหนดค่าสภาพแวดล้อมของคุณ:

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

เข้าสู่ไดเร็กทอรีโครงการและดำเนินการรหัส Claude:

cd my-project  
claude

ใช้ DeepSeek ใน Claude Code ผ่าน CometAPI

CometAPI รองรับ Claude Code หลังจากติดตั้งแล้ว เมื่อกำหนดค่าสภาพแวดล้อม เพียงแทนที่ URL พื้นฐานด้วย https://www.cometapi.com/console/ และแทนที่คีย์ด้วยคีย์ของ CometAPI เพื่อใช้โมเดล DeepSeek ของ CometAPI ใน 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

หมายเหตุ:

  • DeepSeek แมปชื่อโมเดล Anthropic ที่ไม่รองรับ deepseek-chat.
  • เลเยอร์ความเข้ากันได้ของ Anthropic รองรับ system, messages, temperatureการสตรีม การหยุดลำดับ และการคิดแบบอาร์เรย์

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการผลิตที่เป็นรูปธรรม (ความปลอดภัย ต้นทุน ความน่าเชื่อถือ) คืออะไร

ด้านล่างนี้เป็นรูปแบบการผลิตที่แนะนำซึ่งใช้ได้กับ DeepSeek หรือการใช้งาน LLM ปริมาณสูง

ความลับและตัวตน

  • เก็บคีย์ API ไว้ในตัวจัดการความลับ (อย่าใช้ .env ใน prod) หมุนเวียนคีย์เป็นประจำและสร้างคีย์ต่อบริการด้วยสิทธิ์ที่น้อยที่สุด
  • ใช้โครงการ/บัญชีแยกกันสำหรับการพัฒนา/การจัดเตรียม/การผลิต

ขีดจำกัดอัตราและการลองใหม่

  • Implement การถอยกลับแบบเอ็กซ์โปเนนเชียล บน HTTP 429/5xx ที่มีความสั่นไหว จำกัดจำนวนครั้งในการลองใหม่ (เช่น 3 ครั้ง)
  • ใช้คีย์ idempotency สำหรับการร้องขอที่อาจเกิดซ้ำ

ตัวอย่าง Python — ลองใหม่อีกครั้งด้วยการถอยกลับ

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")

การจัดการต้นทุน

  • ลิมิตสวิตช์ max_tokens และหลีกเลี่ยงการขอผลลัพธ์จำนวนมากโดยไม่ได้ตั้งใจ
  • การตอบสนองของโมเดลแคช หากเหมาะสม (โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการแจ้งเตือนซ้ำๆ) DeepSeek จะแยกความแตกต่างระหว่างแคชที่ได้รับผลกระทบและแคชที่ไม่ได้รับในการกำหนดราคาอย่างชัดเจน — การแคชช่วยประหยัดเงิน
  • ใช้ deepseek-chat สำหรับการตอบกลับเล็กๆ น้อยๆ ตามปกติ สำรองไว้ deepseek-reasoner สำหรับกรณีที่จำเป็นต้องใช้ CoT จริงๆ (ราคาแพงกว่า)

การสังเกตและการบันทึกข้อมูล

  • บันทึกเฉพาะข้อมูลเมตาเกี่ยวกับคำขอในรูปแบบข้อความธรรมดา (แฮชพร้อมท์ จำนวนโทเค็น เวลาแฝง) หลีกเลี่ยงการบันทึกข้อมูลผู้ใช้ทั้งหมดหรือเนื้อหาที่ละเอียดอ่อน จัดเก็บรหัสคำขอ/การตอบกลับสำหรับการสนับสนุนและการตรวจสอบความถูกต้องของการเรียกเก็บเงิน
  • ติดตามการใช้งานโทเค็นตามคำขอและเปิดเผยงบประมาณ/การแจ้งเตือนเกี่ยวกับต้นทุน

การควบคุมความปลอดภัยและอาการประสาทหลอน

  • ใช้ ผลลัพธ์ของเครื่องมือและตัวตรวจสอบแบบกำหนดแน่นอน สำหรับทุกสิ่งที่สำคัญต่อความปลอดภัย (ทางการเงิน กฎหมาย การแพทย์)
  • สำหรับผลลัพธ์ที่มีโครงสร้าง ให้ใช้ response_format+รูปแบบ JSON และตรวจสอบผลลัพธ์ก่อนดำเนินการที่ไม่สามารถย้อนกลับได้

รูปแบบการปรับใช้

  • รันการเรียกโมเดลจากกระบวนการเวิร์กเกอร์เฉพาะเพื่อควบคุมการทำงานพร้อมกันและการเข้าคิว
  • โอนงานหนักไปยังเวิร์กเกอร์แบบอะซิงค์ (งาน Celery, Fargate, งาน Cloud Run) และตอบกลับผู้ใช้ด้วยตัวบ่งชี้ความคืบหน้า
  • หากต้องการความล่าช้า/ปริมาณงานสูง ควรพิจารณา SLA ของผู้ให้บริการ และพิจารณาว่าจะโฮสต์เองหรือใช้ตัวเร่งความเร็วของผู้ให้บริการ

การปิดบันทึก

DeepSeek-V3.1 เป็นโมเดลไฮบริดที่ใช้งานได้จริง ออกแบบมาสำหรับทั้งการแชทที่รวดเร็วและงานที่ซับซ้อนของเอเจนต์ รูปแบบ API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ทำให้การย้ายข้อมูลเป็นเรื่องง่ายสำหรับหลายโครงการ ขณะที่เลเยอร์ความเข้ากันได้ของ Anthropic และ CometAPI ทำให้มีความยืดหยุ่นสำหรับระบบนิเวศที่มีอยู่ ผลการทดสอบประสิทธิภาพและรายงานจากชุมชนแสดงให้เห็นถึงการแลกเปลี่ยนระหว่างต้นทุนและประสิทธิภาพที่น่าพึงพอใจ แต่เช่นเดียวกับโมเดลใหม่ๆ ควรตรวจสอบความถูกต้องของโมเดลกับเวิร์กโหลดที่ใช้งานจริง (การแจ้งข้อผิดพลาด การเรียกใช้ฟังก์ชัน การตรวจสอบความปลอดภัย ความล่าช้า) ก่อนการเปิดตัวผลิตภัณฑ์เต็มรูปแบบ

บน CometAPI คุณสามารถรันได้อย่างปลอดภัยและโต้ตอบกับมันผ่าน API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI หรือ API ที่เป็นมิตรต่อผู้ใช้ สนามเด็กเล่น, โดยไม่มีข้อจำกัดอัตรา

👉 ติดตั้ง DeepSeek-V3.1 บน CometAPI ทันที!

เหตุใดจึงต้องใช้ CometAPI?

  • ผู้ให้บริการมัลติเพล็กซ์: เปลี่ยนผู้ให้บริการโดยไม่ต้องเขียนโค้ดใหม่
  • การเรียกเก็บเงิน/เมตริกแบบรวม:หากคุณกำหนดเส้นทางโมเดลหลายตัวผ่าน CometAPI คุณจะได้รับพื้นผิวการรวมเพียงอันเดียว
  • เมตาดาต้าของโมเดล: ดูความยาวบริบทและพารามิเตอร์ที่ใช้งานอยู่ต่อตัวแปรโมเดล
อ่านเพิ่มเติม

500+ โมเดลใน API เดียว

ลดราคาสูงสุด 20%