DeepSeek-Chat คืออะไร?

DeepSeek-Chat หมายถึงการปรับใช้ที่มุ่งเน้นการแชตของ DeepSeek ซึ่งสร้างบนตระกูล DeepSeek V3 (ล่าสุดคือ DeepSeek-V3.2 และรุ่นประสิทธิภาพสูงกว่า DeepSeek-V3.2-Speciale) โมเดลเหล่านี้เป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) แบบ “reasoning-first” ที่ปรับให้เหมาะกับการให้เหตุผลในบริบทยาว การใช้เครื่องมือ (agentic workflows) ตลอดจนงานโค้ดและคณิตศาสตร์

คุณสมบัติหลักและไฮไลต์ด้านสถาปัตยกรรม

การออกแบบแบบ reasoning-first และการอนุมานแบบไฮบริด: DeepSeek เน้นโหมดคู่ “คิด/ไม่คิด” เพื่อให้น้ำหนักชุดเดียวกันทำงานได้ทั้งแบบตัวสร้างที่รวดเร็ว หรือแบบเอเจนต์เชิงไตร่ตรองที่วางแผนหลายขั้นตอนภายในก่อนเรียกใช้เครื่องมือ (ด้านการตลาดเรียกสิ่งนี้ว่า “thinking in tool-use”) สิ่งนี้ถูกฝังอยู่ในข้อมูลฝึกและ UX ของผลิตภัณฑ์
บริบทยาวและสปาร์สแอตเทนชัน: DeepSeek ใช้ตัวแปรแอตเทนชันแบบสปาร์ส/มีประสิทธิภาพ (ทำการตลาดในชื่อ DeepSeek Sparse Attention / NSA) โดยมุ่งทำให้หน้าต่างโทเค็นขนาด 100k+ ใช้งานได้จริงและมีต้นทุนการรันถูกกว่าแอตเทนชันแบบหนาแน่นที่ความยาวเท่ากัน นี่เป็นแกนหลักของข้ออ้างในการรองรับเอกสาร/ประวัติเอเจนต์ขนาดใหญ่มาก

ผลการทดสอบมาตรฐาน (ตัวอย่างตัวชี้วัดที่ทำซ้ำได้)

ด้านล่างเป็นตัวเลขตัวแทนที่นำมาจากตาราง benchmark สาธารณะของ DeepSeek V3 (Hugging Face / ผลการประเมินโดยผู้ขาย) เมื่ออ้างอิง benchmark โปรดทราบว่าหน้าเพจของผู้ขายมักควบคุมการตั้งค่าการประเมิน (temperature การตั้งค่า prompt ขีดจำกัดความยาวเอาต์พุต) และประเมินหลายตัวชี้วัด ตัวเลขด้านล่างเป็นไฮไลต์เชิงตัวแทน ไม่ใช่ตารางครบถ้วน

คณิตศาสตร์:
- MATH-500 (EM): ประมาณ 90.2% (รายงานโดย DeepSeek-V3)
- GSM8K: ประมาณ 89.3% (ความแม่นยำแบบ 8-shot ตามตารางของผู้ขาย)
โค้ด: Code HumanEval (Pass@1): ตารางของผู้ขายแสดง 65.2% (0-shot) ในหนึ่งชุดการประเมิน และมีอัตราผ่านที่สูงขึ้นในสภาพแวดล้อมแชต/การสร้างโค้ดแบบรวม (ตัวแปรการประเมินที่ต่างกันให้ค่า Pass@1 ได้ถึงช่วง 80 ต้นๆ เมื่อใช้คอนฟิกแชต/โค้ดเฉพาะ) (โปรดดูหน้า benchmark ของผู้ขายสำหรับตัวแปรการประเมินที่แน่ชัด)
การให้เหตุผลทั่วไปและ benchmark อื่นๆ: MMLU / BBH / AGIEval: DeepSeek V3 จัดอยู่อันดับสูงเมื่อเทียบกับโมเดลเปิดน้ำหนักอื่นๆ และรายงานว่ามีความสามารถทัดเทียมหรือเข้าใกล้โมเดลปิดระดับแนวหน้าบางรายการใน benchmark การให้เหตุผลและการแก้ปัญหาที่คัดสรรในตารางของผู้ขาย เอกสารของผู้ขายเน้นผลลัพธ์เด่นในหมวดคณิตศาสตร์และโค้ด

วิธีเข้าถึง API ของ deepseek-chat

ขั้นตอนที่ 1: สมัครรับ API Key

เข้าสู่ระบบที่ cometapi.com หากคุณยังไม่เป็นผู้ใช้ของเรา โปรดลงทะเบียนก่อน ลงชื่อเข้าใช้ CometAPI console รับ API key สำหรับการเข้าถึงอินเทอร์เฟซ คลิก “Add Token” ที่โทเค็น API ในศูนย์ส่วนบุคคล รับคีย์โทเค็น: sk-xxxxx แล้วส่ง

ภาพ

ขั้นตอนที่ 2: ส่งคำขอไปยัง API ของ deepseek-chat

เลือก endpoint “deepseek-chat\ \” เพื่อส่งคำขอ API และกำหนด request body วิธีการร้องขอและ request body สามารถดูได้จากเอกสาร API บนเว็บไซต์ของเรา เว็บไซต์ของเรายังมีการทดสอบบน Apifox เพื่อความสะดวกของคุณ แทนที่ <YOUR_API_KEY> ด้วย CometAPI key จริงจากบัญชีของคุณ base url คือ Veo3 Async Generation(https://api.cometapi.com/v1/videos)

ใส่คำถามหรือคำขอของคุณลงในช่อง content—ซึ่งเป็นส่วนที่โมเดลจะตอบกลับ ประมวลผลการตอบกลับของ API เพื่อรับคำตอบที่สร้างขึ้น

ขั้นตอนที่ 3: ดึงและตรวจสอบผลลัพธ์

ประมวลผลการตอบกลับของ API เพื่อรับคำตอบที่สร้างขึ้น หลังจากประมวลผลแล้ว API จะตอบกลับด้วยสถานะงานและข้อมูลผลลัพธ์

ราคาสำหรับ DeepSeek-Chat

สำรวจราคาที่แข่งขันได้สำหรับ DeepSeek-Chat ที่ออกแบบมาให้เหมาะสมกับงบประมาณและความต้องการการใช้งานที่หลากหลาย แผนการบริการที่ยืดหยุ่นของเรารับประกันว่าคุณจะจ่ายเฉพาะสิ่งที่คุณใช้เท่านั้น ทำให้สามารถขยายขนาดได้ง่ายเมื่อความต้องการของคุณเพิ่มขึ้น ค้นพบว่า DeepSeek-Chat สามารถยกระดับโปรเจกต์ของคุณได้อย่างไรในขณะที่ควบคุมต้นทุนให้อยู่ในระดับที่จัดการได้

ราคา Comet (USD / M Tokens)	ราคาทางการ (USD / M Tokens)	ส่วนลด
อินพุต:$0.216/M เอาต์พุต:$0.88/M	อินพุต:$0.27/M เอาต์พุต:$1.1/M	-20%

โค้ดตัวอย่างและ API สำหรับ DeepSeek-Chat

เข้าถึงโค้ดตัวอย่างที่ครอบคลุมและทรัพยากร API สำหรับ DeepSeek-Chat เพื่อปรับปรุงกระบวนการผสานรวมของคุณ เอกสารประกอบที่มีรายละเอียดของเราให้คำแนะนำทีละขั้นตอน ช่วยให้คุณใช้ประโยชน์จากศักยภาพเต็มรูปแบบของ DeepSeek-Chat ในโครงการของคุณ

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)

Uptime

อัตราความสำเร็จของคำขอในช่วง 30 วันที่ผ่านมา สะท้อนถึงความน่าเชื่อถือของผู้ให้บริการแต่ละราย CometAPI ตรวจสอบผู้ให้บริการที่เชื่อมต่อทั้งหมดแบบเรียลไทม์ตลอด 24 ชั่วโมง

รุ่นของ DeepSeek-Chat

เหตุผลที่ DeepSeek-Chat มีสแนปช็อตหลายตัวอาจรวมถึงปัจจัยที่อาจเกิดขึ้น เช่น ความแปรผันของผลลัพธ์หลังการอัปเดตที่ต้องการสแนปช็อตรุ่นเก่าสำหรับความสม่ำเสมอ การให้ช่วงเวลาเปลี่ยนผ่านสำหรับนักพัฒนาเพื่อการปรับตัวและการย้ายข้อมูล และสแนปช็อตที่แตกต่างกันซึ่งสอดคล้องกับเอนด์พอยต์ระดับโลกหรือระดับภูมิภาคเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพประสบการณ์ผู้ใช้ สำหรับความแตกต่างโดยละเอียดระหว่างเวอร์ชัน โปรดอ้างอิงเอกสารทางการ

version
deepseek-chat

DeepSeek-Chat