โมเดลราคาองค์กร
500+ AI Model API ทั้งหมดในหนึ่ง API เพียงแค่ใน CometAPI
API โมเดล
นักพัฒนา
เริ่มต้นอย่างรวดเร็วเอกสารประกอบแดชบอร์ด API
บริษัท
เกี่ยวกับเราองค์กร
ทรัพยากร
โมเดล AIบล็อกบันทึกการเปลี่ยนแปลงสนับสนุน
ข้อกำหนดการให้บริการนโยบายความเป็นส่วนตัว
© 2026 CometAPI · All rights reserved
Home/Models/DeepSeek/DeepSeek-V3.1
D

DeepSeek-V3.1

อินพุต:$0.44/M
เอาต์พุต:$1.32/M
DeepSeek V3.1 เป็นการอัปเกรดในซีรีส์ V ของ DeepSeek: โมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบไฮบริด “คิด/ไม่คิด” ที่มุ่งรองรับปริมาณงานสูง ต้นทุนต่ำ เพื่อความฉลาดทั่วไปและการใช้เครื่องมือแบบเอเจนต์. ยังคงความเข้ากันได้กับ API สไตล์ OpenAI เพิ่มความสามารถในการเรียกใช้เครื่องมือที่ฉลาดขึ้น และ—ตามที่บริษัทระบุ—ให้การสร้างผลลัพธ์ที่รวดเร็วยิ่งขึ้นและความเชื่อถือได้ของเอเจนต์ที่ดีขึ้น.
ใหม่
ใช้งานเชิงพาณิชย์
ภาพรวม
คุณสมบัติ
ราคา
API
เวอร์ชัน

คุณสมบัติพื้นฐาน (สิ่งที่มีให้)

  • โหมดการอนุมานแบบคู่: deepseek-chat (ไม่ใช้การคิด / เร็วกว่า) และ deepseek-reasoner (โหมดคิด / ทักษะ chain-of-thought/เอเจนต์ แข็งแกร่งกว่า) UI มีสวิตช์ “DeepThink” ให้ผู้ใช้ปลายทาง
  • บริบทยาว: เอกสารทางการและรายงานจากชุมชนเน้นย้ำหน้าต่างบริบทขนาด 128k โทเค็น สำหรับสายตระกูล V3 ช่วยให้ประมวลผลเอกสารยาวมากแบบต้นจนจบได้
  • การจัดการเครื่องมือ/เอเจนต์ที่ดีขึ้น: การปรับแต่งหลังการฝึกมุ่งเน้นความน่าเชื่อถือในการเรียกใช้เครื่องมือ เวิร์กโฟลว์เอเจนต์หลายขั้นตอน และการผสานรวมปลั๊กอิน/เครื่องมือ

รายละเอียดเชิงเทคนิค (สถาปัตยกรรม การฝึก และการนำไปใช้)

คอร์ปัสการฝึก & วิศวกรรมบริบทยาว. การอัปเดต Deepseek V3.1 เน้น การขยายบริบทยาวแบบสองเฟส ต่อจากเช็คพอยต์ V3 ก่อนหน้า: บันทึกสาธารณะระบุว่ามีการทุ่มโทเค็นจำนวนมากสำหรับช่วงขยาย 32k และ 128k (DeepSeek รายงานว่ามีการใช้โทเค็นระดับหลายแสนล้านในขั้นตอนขยาย) ทั้งนี้ยังได้อัปเดต การกำหนดค่าตัวแยกโทเค็น (tokenizer) เพื่อรองรับระบอบบริบทที่ใหญ่ขึ้น

ขนาดโมเดลและการปรับสเกลย่อยสำหรับอนุมาน. รายงานสาธารณะและจากชุมชนให้ยอดพารามิเตอร์ที่แตกต่างกันเล็กน้อย (เป็นเรื่องปกติในรุ่นใหม่): ผู้จัดทำดัชนีและมิเรอร์ของบุคคลที่สามบางแหล่งระบุ ~671B พารามิเตอร์ (ใช้งานอยู่ 37B) ในคำอธิบายรันไทม์บางส่วน ขณะที่สรุปจากชุมชนอื่นรายงาน ~685B เป็นขนาดที่ระบุของสถาปัตยกรรมการให้เหตุผลแบบไฮบริด

โหมดอนุมาน & การแลกเปลี่ยนทางวิศวกรรม. Deepseek V3.1 มีโหมดการอนุมานเชิงปฏิบัติ 2 โหมด: deepseek-chat (ปรับให้เหมาะกับแชตแบบผลัดกันพูดมาตรฐาน เวลาแฝงต่ำกว่า) และ deepseek-reasoner (โหมด “คิด” ที่ให้ความสำคัญกับ chain-of-thought และการให้เหตุผลแบบมีโครงสร้าง)

ข้อจำกัดและความเสี่ยง

  • ความเป็นผู้ใหญ่ของเบนช์มาร์ก & การทำซ้ำได้: ข้ออ้างด้านประสิทธิภาพจำนวนมากยังอยู่ช่วงต้น ขับเคลื่อนโดยชุมชน หรือเลือกนำเสนอ การประเมินแบบมาตรฐานและอิสระยังตามมาอยู่ (ความเสี่ยง: การอ้างเกินจริง)
  • ความปลอดภัย & ภาวะหลอน (hallucination): เช่นเดียวกับ LLM ขนาดใหญ่ทั้งหมด Deepseek V3.1 เผชิญความเสี่ยงด้านภาวะหลอนและเนื้อหาที่เป็นอันตราย; โหมดให้เหตุผลที่เข้มข้นกว่าอาจผลิตผลลัพธ์หลายขั้นตอนที่มั่นใจแต่ไม่ถูกต้องได้เป็นบางครั้ง ผู้ใช้ควรมีชั้นความปลอดภัยและการทบทวนโดยมนุษย์สำหรับผลลัพธ์ที่สำคัญ (ไม่มีผู้ขายหรือแหล่งอิสระใดอ้างว่าสามารถขจัดภาวะหลอนได้)
  • ต้นทุน & เวลาแฝงในการอนุมาน: โหมดให้เหตุผลแลกความสามารถกับเวลาแฝง; สำหรับการอนุมานผู้บริโภคขนาดใหญ่สิ่งนี้เพิ่มต้นทุน บางความเห็นระบุว่าตลาดอาจตอบสนองผันผวนต่อโมเดลที่เปิด ราคาถูก และความเร็วสูง

กรณีใช้งานที่พบบ่อยและโดดเด่น

  • การวิเคราะห์และสรุปเอกสารยาว: กฎหมาย, R\&D, การทบทวนวรรณกรรม — ใช้ประโยชน์จากหน้าต่างบริบท 128k โทเค็นเพื่อการสรุปแบบต้นจนจบ
  • เวิร์กโฟลว์เอเจนต์และการจัดการเครื่องมือ: ระบบอัตโนมัติที่ต้องเรียกใช้เครื่องมือหลายขั้น (API, การค้นหา, เครื่องคำนวณ) การปรับแต่งเอเจนต์หลังการฝึกของ Deepseek V3.1 มีเป้าหมายเพื่อเพิ่มความน่าเชื่อถือในด้านนี้
  • การสร้างโค้ด & ผู้ช่วยซอฟต์แวร์: รายงานเบนช์มาร์กช่วงต้นเน้นความสามารถด้านการเขียนโปรแกรมที่แข็งแกร่ง เหมาะสำหรับการเขียนโค้ดแบบเป็นคู่ การรีวิวโค้ด และการสร้างโค้ดโดยมีการกำกับดูแลจากมนุษย์
  • การปรับใช้ในองค์กรมุ่งเลือกต้นทุน/เวลาแฝง: เลือกโหมดแชตสำหรับผู้ช่วยสนทนาที่ถูก/เร็ว และโหมด reasoner สำหรับงานให้เหตุผลเชิงลึกแบบออฟไลน์หรือระดับพรีเมียม
  • วิธีเข้าถึง deepseek-v3.1 API

ขั้นตอนที่ 1: ลงทะเบียนรับ API Key

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

ขั้นตอนที่ 2: ส่งคำขอไปยัง deepseek-v3.1 API

เลือกปลายทาง “deepseek-v3.1” เพื่อส่งคำขอ API และตั้งค่า request body วิธีการและ request body สามารถดูได้จากเอกสาร API บนเว็บไซต์ของเรา เว็บไซต์ยังมีการทดสอบผ่าน Apifox เพื่อความสะดวกของคุณ แทนที่ <YOUR_API_KEY> ด้วย CometAPI key จริงจากบัญชีของคุณ base url คือรูปแบบ Chat

ใส่คำถามหรือคำร้องของคุณในช่อง content—นี่คือสิ่งที่โมเดลจะตอบกลับ ประมวลผลการตอบสนอง API เพื่อรับคำตอบที่สร้างขึ้น

ขั้นตอนที่ 3: ดึงและตรวจสอบผลลัพธ์

ประมวลผลการตอบสนองของ API เพื่อรับคำตอบที่สร้างขึ้น หลังจากประมวลผลแล้ว API จะตอบกลับด้วยสถานะงานและข้อมูลผลลัพธ์

คุณสมบัติสำหรับ DeepSeek-V3.1

สำรวจคุณสมบัติหลักของ DeepSeek-V3.1 ที่ออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความสะดวกในการใช้งาน ค้นพบว่าความสามารถเหล่านี้สามารถเป็นประโยชน์ต่อโครงการของคุณและปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้ได้อย่างไร

ราคาสำหรับ DeepSeek-V3.1

สำรวจราคาที่แข่งขันได้สำหรับ DeepSeek-V3.1 ที่ออกแบบมาให้เหมาะสมกับงบประมาณและความต้องการการใช้งานที่หลากหลาย แผนการบริการที่ยืดหยุ่นของเรารับประกันว่าคุณจะจ่ายเฉพาะสิ่งที่คุณใช้เท่านั้น ทำให้สามารถขยายขนาดได้ง่ายเมื่อความต้องการของคุณเพิ่มขึ้น ค้นพบว่า DeepSeek-V3.1 สามารถยกระดับโปรเจกต์ของคุณได้อย่างไรในขณะที่ควบคุมต้นทุนให้อยู่ในระดับที่จัดการได้
ราคา Comet (USD / M Tokens)ราคาทางการ (USD / M Tokens)ส่วนลด
อินพุต:$0.44/M
เอาต์พุต:$1.32/M
อินพุต:$0.55/M
เอาต์พุต:$1.65/M
-20%

โค้ดตัวอย่างและ API สำหรับ DeepSeek-V3.1

เข้าถึงโค้ดตัวอย่างที่ครอบคลุมและทรัพยากร API สำหรับ DeepSeek-V3.1 เพื่อปรับปรุงกระบวนการผสานรวมของคุณ เอกสารประกอบที่มีรายละเอียดของเราให้คำแนะนำทีละขั้นตอน ช่วยให้คุณใช้ประโยชน์จากศักยภาพเต็มรูปแบบของ DeepSeek-V3.1 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-v3.1",
    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-v3.1",
    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-v3.1",
  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-v3.1",
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
}'

รุ่นของ DeepSeek-V3.1

เหตุผลที่ DeepSeek-V3.1 มีสแนปช็อตหลายตัวอาจรวมถึงปัจจัยที่อาจเกิดขึ้น เช่น ความแปรผันของผลลัพธ์หลังการอัปเดตที่ต้องการสแนปช็อตรุ่นเก่าสำหรับความสม่ำเสมอ การให้ช่วงเวลาเปลี่ยนผ่านสำหรับนักพัฒนาเพื่อการปรับตัวและการย้ายข้อมูล และสแนปช็อตที่แตกต่างกันซึ่งสอดคล้องกับเอนด์พอยต์ระดับโลกหรือระดับภูมิภาคเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพประสบการณ์ผู้ใช้ สำหรับความแตกต่างโดยละเอียดระหว่างเวอร์ชัน โปรดอ้างอิงเอกสารทางการ
version
deepseek-v3.1

โมเดลเพิ่มเติม

O

O3 Pro

O

O3 Pro

อินพุต:$16/M
เอาต์พุต:$64/M
OpenAI o3‑pro เป็นรุ่น “pro” ของโมเดลการให้เหตุผล o3 ที่ถูกออกแบบให้ใช้เวลาคิดได้นานขึ้นและมอบคำตอบที่เชื่อถือได้มากที่สุด โดยอาศัยการเรียนรู้แบบเสริมกำลังด้วยห่วงโซ่การคิดแบบส่วนตัว และสร้างเกณฑ์มาตรฐานล้ำสมัยชุดใหม่ครอบคลุมหลายสาขา เช่น วิทยาศาสตร์ การเขียนโปรแกรม และธุรกิจ — พร้อมผสานเครื่องมือต่าง ๆ แบบอัตโนมัติ เช่น การค้นหาบนเว็บ การวิเคราะห์ไฟล์ การรัน Python และการให้เหตุผลเชิงภาพ ภายใน API
L

Llama-4-Scout

L

Llama-4-Scout

อินพุต:$0.216/M
เอาต์พุต:$1.152/M
Llama-4-Scout เป็นโมเดลภาษาสำหรับวัตถุประสงค์ทั่วไปที่ใช้สำหรับการโต้ตอบแบบผู้ช่วยและการทำงานอัตโนมัติ มันสามารถจัดการงานทำตามคำสั่ง การให้เหตุผล การสรุป และการแปลงข้อมูล และยังรองรับการช่วยเหลือที่เกี่ยวข้องกับโค้ดในระดับเบื้องต้น การใช้งานทั่วไปประกอบด้วยการจัดการการสนทนาแชต การถาม-ตอบ (QA) ที่เสริมด้วยความรู้ และการสร้างเนื้อหาแบบมีโครงสร้าง จุดเด่นทางเทคนิคประกอบด้วยความเข้ากันได้กับรูปแบบการเรียกใช้เครื่องมือ/ฟังก์ชัน การพรอมต์ที่เสริมด้วยการค้นคืนข้อมูล และผลลัพธ์ที่ถูกจำกัดด้วยสคีมา เพื่อผสานรวมเข้ากับเวิร์กโฟลว์ของผลิตภัณฑ์
L

Llama-4-Maverick

L

Llama-4-Maverick

อินพุต:$0.48/M
เอาต์พุต:$1.44/M
Llama-4-Maverick เป็นโมเดลภาษาสำหรับการใช้งานทั่วไปที่ใช้ในการทำความเข้าใจและสร้างข้อความ รองรับการถามตอบแบบสนทนา การสรุปความ การร่างเนื้อหาแบบมีโครงสร้าง และตัวช่วยเขียนโค้ดขั้นพื้นฐาน พร้อมตัวเลือกสำหรับผลลัพธ์แบบมีโครงสร้าง การใช้งานทั่วไปได้แก่ ผู้ช่วยผลิตภัณฑ์ ส่วนหน้าเพื่อการค้นคืนความรู้ และการทำงานอัตโนมัติของเวิร์กโฟลว์ที่ต้องการการจัดรูปแบบที่สม่ำเสมอ รายละเอียดทางเทคนิค เช่น จำนวนพารามิเตอร์ หน้าต่างบริบท โมดาลิตี และการเรียกใช้เครื่องมือหรือฟังก์ชัน อาจแตกต่างกันไปตามดิสทริบิวชัน; ผสานรวมตามความสามารถที่ระบุไว้ในเอกสารของการปรับใช้นั้น
M

Kimi-K2

M

Kimi-K2

อินพุต:$0.48/M
เอาต์พุต:$1.92/M
- **kimi-k2-250905**: เวอร์ชัน 0905 ของซีรีส์ Kimi K2 ของ Moonshot AI รองรับบริบทยาวพิเศษ (สูงสุด 256k โทเค็น, ฟรอนต์เอนด์และการเรียกใช้เครื่องมือ). - 🧠 การเรียกใช้เครื่องมือที่ได้รับการปรับปรุง: ความแม่นยำ 100%, การผสานรวมอย่างไร้รอยต่อ, เหมาะสำหรับงานที่ซับซ้อนและการเพิ่มประสิทธิภาพในการผสานรวม. - ⚡️ ประสิทธิภาพที่สูงขึ้น: TPS สูงสุด 60-100 (standard API), สูงสุด 600-100 ในโหมด Turbo, มอบการตอบสนองที่รวดเร็วยิ่งขึ้นและความสามารถในการอนุมานที่ดีขึ้น, ขอบเขตความรู้ถึงช่วงกลางปี 2025.
O

GPT-4o mini

O

GPT-4o mini

อินพุต:$0.12/M
เอาต์พุต:$0.48/M
GPT-4o mini เป็นโมเดลปัญญาประดิษฐ์ที่ให้บริการโดย OpenAI.
O

GPT-4.1 nano

O

GPT-4.1 nano

อินพุต:$0.08/M
เอาต์พุต:$0.32/M
GPT-4.1 nano เป็นโมเดลปัญญาประดิษฐ์ที่ให้บริการโดย OpenAI. gpt-4.1-nano: มีหน้าต่างบริบทที่ใหญ่ขึ้น—รองรับโทเค็นบริบทได้สูงสุด 1 ล้าน และสามารถใช้บริบทนั้นได้ดียิ่งขึ้นด้วยความเข้าใจบริบทระยะยาวที่ได้รับการปรับปรุง. มีขอบเขตความรู้ที่อัปเดตเป็นเดือนมิถุนายน 2024. โมเดลนี้รองรับความยาวบริบทสูงสุด 1,047,576 โทเค็น.

บล็อกที่เกี่ยวข้อง

วิธีทำให้ DeepSeek ทำงานร่วมกับ Agent Mode ของ Cursor ได้
Jan 26, 2026
deepseek

วิธีทำให้ DeepSeek ทำงานร่วมกับ Agent Mode ของ Cursor ได้

DeepSeek เปิดให้ใช้งาน API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ซึ่งคุณสามารถกำหนดให้ Cursor ใช้ได้ (หรือส่งผ่านเกตเวย์อย่าง CometAPI) ด้วยการตั้งชื่อโมเดลอย่างรอบคอบ การตรวจสอบ embeddings และการทบทวนด้านความปลอดภัย คุณสามารถใช้งาน Agent Mode ของ Cursor กับโมเดลของ DeepSeek สำหรับการสร้างโค้ด การรีแฟกเตอร์โค้ด และเวิร์กโฟลว์แบบขับเคลื่อนด้วยการทดสอบ