Solutions Choose your path
For individuals Build, learn, and create with simple usage-based access. For business Scale teams, billing, governance, and model workflows. More English 繁體中文 日本語 한국어 Français Deutsch Español Italiano Português Русский العربية ไทย Tiếng Việt Bahasa Indonesia Bahasa Melayu Türkçe Polski Nederlands Danish Norsk Қазақ اردو
เริ่มต้นฟรี เริ่มต้นฟรี
500+ AI Model API, All In One API.
Just In CometAPI © 2026 CometAPI · All rights reserved
Home Blog วิธีใช้ DeepSeek-V3.1 API — บทช่วยสอนสำหรับนักพัฒนาในทางปฏิบัติ technology / งานวิจัย CometAPI
วิธีใช้ DeepSeek-V3.1 API — บทช่วยสอนสำหรับนักพัฒนาในทางปฏิบัติ DeepSeek-V3.1 เป็นโมเดลการใช้เหตุผลแบบไฮบริดล่าสุดจาก DeepSeek ที่รองรับทั้งโหมดแชทแบบ "ไม่คิด" ที่รวดเร็วและโหมด "คิด/ใช้เหตุผล" ที่รอบคอบมากขึ้น
Anna ทีมวิจัยโมเดล AI และ API DeepSeek-V3.1 เป็นโมเดลการใช้เหตุผลแบบไฮบริดล่าสุดจาก DeepSeek ที่รองรับทั้งโหมดแชทแบบ "ไม่คิด" ที่รวดเร็วและโหมด "คิด/ใช้เหตุผล" ที่รอบคอบมากขึ้น
ใช้สรุปนี้เพื่อดูคำตอบอย่างรวดเร็ว แล้วอ่านคู่มือเพื่อดูบริบท ตัวอย่าง และรายละเอียดการใช้งาน
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_COMETAPI_KEY",
base_url="https://api.cometapi.com/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-5-mini",
messages=[{"role": "user", "content": "Build this workflow."}],
)
print(response.choices[0].message.content)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
เรียนรู้ต่อ
เชื่อมโยงบทความนี้กับการตัดสินใจถัดไป ดูทุกหัวข้อ เผยแพร่เมื่อ Aug 24, 2025 ตรวจสอบความชัดเจน การอ้างอิงแหล่งที่มา และคำศัพท์ API ปัจจุบันแล้ว
การออกแบบการอนุมานแบบไฮบริด
การสนทนาแบบไม่ใช้ความคิด
การคิด / การใช้เหตุผล
ข้อสรุปเชิงปฏิบัติที่สำคัญ:
สองโหมดการทำงาน: deepseek-chat สำหรับปริมาณงานและต้นทุน deepseek-reasonerอัปเกรดการจัดการตัวแทน/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
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
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
โดยรวมแล้ว V3.1 ถือเป็นก้าวกระโดดครั้งสำคัญเมื่อเทียบกับ V3-0324 เมื่อเทียบกับ R1 แล้ว V3.1 มีความแม่นยำสูงกว่าในเกือบทุกเกณฑ์มาตรฐาน และมีประสิทธิภาพมากกว่าในงานวิเคราะห์เชิงเหตุผลที่ซับซ้อน เกณฑ์มาตรฐานเดียวที่ R1 ทำได้คือ GPQA แต่มีค่าใช้จ่ายสูงกว่าเกือบสองเท่า
ฉันจะรับรหัส API และตั้งค่าบัญชีพัฒนาได้อย่างไร
ขั้นตอนที่ 1: ลงทะเบียนและสร้างบัญชี
เยี่ยมชมพอร์ทัลนักพัฒนาของ DeepSeek (เอกสาร DeepSeek / คอนโซล) สร้างบัญชีด้วยผู้ให้บริการอีเมลหรือ SSO ของคุณ
ดำเนินการตรวจสอบข้อมูลประจำตัวหรือตั้งค่าการเรียกเก็บเงินตามที่พอร์ทัลกำหนด
ขั้นตอนที่ 2: สร้างคีย์ API
ในแดชบอร์ดไปที่ คีย์ API → สร้างคีย์ . ตั้งชื่อคีย์ของคุณ (เช่น dev-local-01).
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) mkdir deepseek-demo && cd deepseek-demo
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # macOS / Linux
# .venv\Scripts\activate # Windows PowerShell
pip install --upgrade pip
pip install requests
# Optional: install an OpenAI-compatible client if you prefer one:
pip install openai
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) mkdir deepseek-node && cd deepseek-node
npm init -y
npm install node-fetch dotenv
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))
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
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:
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
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 และหลีกเลี่ยงการขอผลลัพธ์จำนวนมากโดยไม่ได้ตั้งใจการตอบสนองของโมเดลแคช หากเหมาะสม (โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการแจ้งเตือนซ้ำๆ) DeepSeek จะแยกความแตกต่างระหว่างแคชที่ได้รับผลกระทบและแคชที่ไม่ได้รับในการกำหนดราคาอย่างชัดเจน — การแคชช่วยประหยัดเงินใช้ 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
เหตุใดจึงต้องใช้ CometAPI?
ผู้ให้บริการมัลติเพล็กซ์ : เปลี่ยนผู้ให้บริการโดยไม่ต้องเขียนโค้ดใหม่การเรียกเก็บเงิน/เมตริกแบบรวม :หากคุณกำหนดเส้นทางโมเดลหลายตัวผ่าน CometAPI คุณจะได้รับพื้นผิวการรวมเพียงอันเดียวเมตาดาต้าของโมเดล : ดูความยาวบริบทและพารามิเตอร์ที่ใช้งานอยู่ต่อตัวแปรโมเดล 
