DeepSeek-V3.1 API'si Nasıl Kullanılır — Pratik bir geliştirici eğitimi

DeepSeek-V3.1, hem hızlı "düşünmeyen" sohbet modunu hem de daha dikkatli bir "düşünen/mantıklı" modunu destekleyen, uzun (128K'ya kadar) bağlam, yapılandırılmış çıktılar ve işlev çağırma özelliği sunan ve DeepSeek'in OpenAI uyumlu API'si, Anthropic uyumlu bir uç nokta veya CometAPI aracılığıyla doğrudan erişilebilen DeepSeek'in en yeni hibrit akıl yürütme modelidir. Aşağıda, modelin ne olduğunu, kıyaslama ve maliyet vurgularını, gelişmiş özelliklerini (işlev çağrısı, JSON çıktıları, akıl yürütme modu) ve ardından somut uçtan uca kod örnekleri sunuyorum: doğrudan DeepSeek REST çağrıları (curl / Node / Python), Anthropic istemci kullanımı ve CometAPI üzerinden çağrı.

DeepSeek-V3.1 nedir ve bu sürümdeki yenilikler nelerdir?

DeepSeek-V3.1, DeepSeek V3 ailesinin en son sürümüdür: yüksek kapasiteli, uzmanların bir araya geldiği, büyük dil model serisidir. hibrit çıkarım tasarımı iki operasyonel "mod" ile - hızlı düşünmeyen sohbet mod ve bir düşünen / akıl yürüten Daha zorlu muhakeme görevleri ve aracı/araç kullanımı için düşünce zinciri tarzı izlerini ortaya çıkarabilen bir mod. Bu sürüm, daha hızlı "düşünme" gecikmesini, gelişmiş araç/araç yeteneklerini ve belge ölçeğindeki iş akışları için daha uzun bağlam işlemeyi vurguluyor.

Önemli pratik çıkarımlar:

• İki çalışma modu: deepseek-chat verim ve maliyet açısından, deepseek-reasoner (bir akıl yürütme modeli) düşünce zinciri izleri veya daha yüksek akıl yürütme doğruluğu istediğinizde.
• Uzun belgeler için yükseltilmiş aracı/araç kullanımı ve belirteçleyici/bağlam iyileştirmeleri.
• Bağlam uzunluğu: ~128K'ya kadar token (uzun belgeleri, kod tabanlarını, günlükleri etkinleştirir).

Ölçüt Atılımı

DeepSeek-V3.1, gerçek dünya kodlama zorluklarında önemli iyileştirmeler gösterdi. Birim testlerinin geçmesini sağlamak için modelin GitHub sorunlarını ne sıklıkla düzelttiğini ölçen SWE-bench Verified değerlendirmesinde, V3.1 hem V66-45 hem de R3 için %0324'e kıyasla %1'lık bir başarı oranına ulaştı. Çok dilli sürümde, V3.1 sorunların %54.5'ini çözdü ve bu oran diğer sürümlerin yaklaşık %30'luk başarı oranının neredeyse iki katı. Modelin canlı bir Linux ortamında görevleri başarıyla tamamlayıp tamamlayamayacağını test eden Terminal-Bench değerlendirmesinde, DeepSeek-V3.1 görevlerin %31'inde başarılı oldu; diğer sürümler için sırasıyla %13 ve %6'lık başarı oranlarına kıyasla. Bu iyileştirmeler, DeepSeek-V3.1'in kod yürütme ve gerçek dünya araç ortamlarında çalışma konusunda daha güvenilir olduğunu göstermektedir.

Bilgi alma kıyaslamaları da DeepSeek-V3.1'i tarama, arama ve soru cevaplamada destekliyor. Bir web sayfasında gezinmeyi ve cevapları çıkarmayı gerektiren BrowseComp değerlendirmesinde, V3.1 soruların %30'unu doğru yanıtlarken, R9'de bu oran %1'du. Çince versiyonunda, DeepSeek-V3.1 %49 doğruluk oranına ulaşırken, R36'de %1'ydı. Zor Dil Sınavı'nda (HLE), V3.1 sırasıyla %1 ila %30 doğruluk oranına ulaşarak R25'i biraz geride bıraktı. Kaynaklar arasında bilgi sentezlemeyi gerektiren xbench-DeepSearch gibi derin arama görevlerinde, V3.1 %71 puan alırken, R1 %55 puan aldı. DeepSeek-V3.1 ayrıca (yapılandırılmış muhakeme), SimpleQA (olgusal soru cevaplama) ve Seal0 (alan bazlı soru cevaplama) gibi kıyaslamalarda küçük ama istikrarlı bir üstünlük gösterdi. Genel olarak V3.1, bilgi alma ve hafif soru cevaplamada R1'den önemli ölçüde daha iyi performans gösterdi.

Muhakeme verimliliği açısından, token kullanım sonuçları etkinliğini göstermektedir. AIME 2025'te (zor bir matematik sınavı), V3.1-Think, R1'e benzer veya biraz aşan bir doğruluk oranına ulaşmıştır (%88.4'e karşı %87.5), ancak yaklaşık %30 daha az token kullanmıştır. GPQA Diamond'da (çok alanlı bir lisansüstü sınavı), iki model neredeyse eşitti (%80.1'e karşı %81.0), ancak V3.1, R1'in neredeyse yarısı kadar token kullanmıştır. Kod muhakemesini değerlendiren LiveCodeBench kıyaslamasında, V3.1 yalnızca daha doğru olmakla kalmamış (%74.8'e karşı %73.3), aynı zamanda daha özlüydü. Bu, V3.1-Think'in ayrıntılı muhakeme sunarken gereksiz ayrıntılardan kaçınabildiğini göstermektedir.

Genel olarak, V3.1, V3-0324'e kıyasla önemli bir nesil sıçramasını temsil ediyor. R1 ile karşılaştırıldığında, V3.1 neredeyse her kıyaslamada daha yüksek doğruluk elde etti ve yoğun muhakeme gerektiren görevlerde daha etkili oldu. R1'in eşleştiği tek kıyaslama GPQA idi, ancak maliyeti neredeyse iki katıydı.

API anahtarını nasıl alabilirim ve bir geliştirme hesabı nasıl kurabilirim?

1. Adım: Kaydolun ve bir hesap oluşturun

1. DeepSeek geliştirici portalını ziyaret edin (DeepSeek belgeleri / konsolu). E-postanız veya SSO sağlayıcınızla bir hesap oluşturun.
2. Portalın gerektirdiği tüm kimlik kontrollerini veya faturalama kurulumunu tamamlayın.

2. Adım: API anahtarı oluşturun

1. Gösterge panelinde şuraya gidin: API Keys → Anahtar OluşturAnahtarınızı adlandırın (örneğin, dev-local-01).
2. Anahtarı kopyalayın ve güvenli bir gizli yöneticide saklayın (aşağıdaki üretim en iyi uygulamalarına bakın).

İpucu: Bazı ağ geçitleri ve üçüncü taraf yönlendiriciler (örneğin, CometAPI), DeepSeek modellerine erişmek için tek bir ağ geçidi anahtarı kullanmanıza olanak tanır; bu, çoklu sağlayıcı yedekliliği için yararlıdır (bkz. DeepSeek V3.1 API Bölüm).

Geliştirme ortamımı (Linux/macOS/Windows) nasıl kurarım?

Bu, DeepSeek (OpenAI uyumlu uç noktalar), CometAPI ve Anthropic için çalışan Python ve Node.js için basit, yeniden üretilebilir bir kurulumdur.

Önkoşullar

• Python 3.10+ (önerilir), pip, virtualenv.
• Node.js 18+ ve npm/yarn.
• curl (hızlı testler için).

Python ortamı (adım adım)

1. Bir proje dizini oluşturun:

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

# .venv\Scripts\activate    # Windows PowerShell

2. Minimum paketleri kurun:

pip install --upgrade pip
pip install requests
# Optional: install an OpenAI-compatible client if you prefer one:

pip install openai

3. API anahtarınızı ortam değişkenlerine kaydedin (asla commitlemeyin):

export DEEPSEEK_KEY="sk_live_xxx"
export CometAPI_KEY="or_xxx"
export ANTHROPIC_KEY="anthropic_xxx"

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

Düğüm ortamı (adım adım)

1. Başlat:

mkdir deepseek-node && cd deepseek-node
npm init -y
npm install node-fetch dotenv

2. Hat için bir .env Dosya:

DEEPSEEK_KEY=sk_live_xxx
CometAPI_KEY=or_xxx
ANTHROPIC_KEY=anthropic_xxx

DeepSeek-V3.1'i doğrudan nasıl çağırabilirim — adım adım kod örnekleri?

DeepSeek'in API'si OpenAI ile uyumludur. Aşağıda kopyala-yapıştır örnekler: curl, Python (istekler ve openai SDK stili) ve Node.

Adım 1: Basit curl örneği

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
  }'

Notlar: reasoning_enabled Düşünme modunu (satıcı bayrağı) açar/kapatır. Tam bayrak adı sağlayıcıya göre değişebilir; model belgelerini kontrol edin.

Adım 2: Basit telemetri ile Python (istekler)

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: DeepSeek V3.1'e Tamamen Ücretsiz Erişim

Kayıt olmadan anında erişim arayan geliştiriciler için CometAPI, DeepSeek V3.1'e (Model adı: deepseek-v3-1-250821; deepseek-v3.1) etkileyici bir alternatif sunuyor. Bu ağ geçidi hizmeti, birleşik bir API aracılığıyla birden fazla yapay zeka modelini bir araya getirerek DeepSeek'e erişim sağlamanın yanı sıra otomatik yük devretme, kullanım analitiği ve basitleştirilmiş sağlayıcılar arası faturalandırma gibi diğer avantajlar da sunuyor.

İlk olarak, şu adreste bir CometAPI hesabı oluşturun: https://www.cometapi.com/—Tüm süreç yalnızca iki dakika sürer ve yalnızca e-posta adresi doğrulaması gerektirir. Giriş yaptıktan sonra, "API Anahtarı" bölümünde yeni bir anahtar oluşturun. https://www.cometapi.com/, yeni hesaplar için ücretsiz krediler ve resmi API fiyatından %20 indirim sunar.

Teknik uygulama minimum kod değişikliği gerektirir. API uç noktanızı doğrudan DeepSeek URL'sinden CometAPI ağ geçidine değiştirmeniz yeterlidir.

Not: API, akışı destekler (stream: true), max_tokens, sıcaklık, durdurma dizileri ve diğer OpenAI uyumlu API'lere benzer fonksiyon çağırma özellikleri.

Anthropic SDK'larını kullanarak DeepSeek'i nasıl çağırabilirim?

DeepSeek, SDK'yı yönlendirerek Anthropc SDK'larını veya Claude Code araçlarını yeniden kullanabilmeniz için Anthropic uyumlu bir uç nokta sağlar. https://api.deepseek.com/anthropic ve model adını ayarlayarak deepseek-chat (Ya da deepseek-reasoner (desteklendiği yerlerde).

Anthropic API aracılığıyla DeepSeek Modelini çağırın

Anthropic SDK'sını yükleyin: pip install anthropic. Ortamınızı yapılandırın:

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

Bir mesaj oluşturun:

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)

Claude Kodunda DeepSeek Kullanımı

Kurulum: npm install -g @anthropic-ai/claude-code. Ortamınızı yapılandırın:

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

Proje Dizinine girin ve Claude Kodunu Çalıştırın:

cd my-project  
claude

CometAPI aracılığıyla Claude Kodunda DeepSeek Kullanımı

CometAPI, Claude Code'u destekler. Kurulumdan sonra, ortamı yapılandırırken, temel URL'yi https://www.cometapi.com/console/ ile ve anahtarı CometAPI'nin Anahtarı ile değiştirerek, CometAPI'nin DeepSeek modelini Claude Code'da kullanabilirsiniz.

# 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

Notlar:

• DeepSeek, desteklenmeyen Antropik model adlarını şu şekilde eşler: deepseek-chat.
• Antropik uyumluluk katmanı şunları destekler: system, messages, temperature, akış, durdurma dizileri ve düşünme dizileri.

Somut, üretim açısından en iyi uygulamalar (güvenlik, maliyet, güvenilirlik) nelerdir?

Aşağıda DeepSeek veya herhangi bir yüksek hacimli LLM kullanımına uygulanabilecek önerilen üretim kalıpları yer almaktadır.

Sırlar ve kimlik

• API anahtarlarını gizli bir yöneticide saklayın (kullanmayın) .env (üretimde). Anahtarları düzenli olarak döndürün ve en az ayrıcalığa sahip hizmet başına anahtarlar oluşturun.
• Geliştirme/hazırlama/üretim için ayrı projeler/hesaplar kullanın.

Hız sınırları ve yeniden denemeler

• Uygulamak üstel geri çekilme HTTP 429/5xx'te jitter ile. Tekrar deneme sayısını sınırlayın (örneğin, 3 deneme).
• Tekrarlanabilecek istekler için idempotency anahtarlarını kullanın.

Python örneği — geri çekilmeyle yeniden deneme

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")

Maliyet yönetimi

• Sınırlamak max_tokens ve yanlışlıkla büyük çıktılar talep etmekten kaçının.
• Önbellek modeli yanıtları Uygun durumlarda (özellikle tekrarlanan istemler için). DeepSeek, fiyatlandırmada önbelleğe alma ile almama arasında açıkça ayrım yapar; önbelleğe alma para tasarrufu sağlar.
• Kullanım deepseek-chat rutin küçük yanıtlar için; rezerv deepseek-reasoner Gerçekten CoT'ye ihtiyaç duyulan durumlar için (daha pahalıdır).

Gözlemlenebilirlik ve günlük kaydı

• İsteklerle ilgili meta verileri (istem karmaları, belirteç sayıları, gecikmeler) yalnızca düz metin olarak kaydedin. Kullanıcı verilerinin tamamını veya hassas içerikleri kaydetmekten kaçının. Destek ve faturalandırma uzlaştırması için istek/yanıt kimliklerini saklayın.
• İstek başına token kullanımını takip edin ve maliyetle ilgili bütçeleme/uyarıları ortaya çıkarın.

Güvenlik ve halüsinasyon kontrolleri

• Kullanım araç çıktıları ve kesin doğrulayıcılar Güvenlik açısından kritik öneme sahip her şey için (finansal, hukuki, tıbbi).
• Yapılandırılmış çıktılar için şunu kullanın: response_format+JSON şemasını kullanın ve geri alınamaz eylemlerde bulunmadan önce çıktıları doğrulayın.

Dağıtım kalıpları

• Eşzamanlılığı ve kuyruklamayı kontrol etmek için özel bir çalışan sürecinden model çağrıları çalıştırın.
• Ağır işleri asenkron çalışanlara (Celery, Fargate görevleri, Cloud Run işleri) devredin ve kullanıcılara ilerleme göstergeleriyle yanıt verin.
• Aşırı gecikme/verim gereksinimleri için sağlayıcı SLA'larını ve kendi kendinize barındırmayı mı yoksa sağlayıcı hızlandırıcılarını mı kullanacağınızı göz önünde bulundurun.

Kapanış notu

DeepSeek-V3.1, hem hızlı sohbet hem de karmaşık aracı görevler için tasarlanmış pragmatik ve hibrit bir modeldir. OpenAI uyumlu API yapısı, birçok proje için geçişi kolaylaştırırken, Anthropic ve CometAPI uyumluluk katmanları mevcut ekosistemler için esneklik sağlar. Karşılaştırmalar ve topluluk raporları, umut verici maliyet/performans dengeleri göstermektedir; ancak her yeni modelde olduğu gibi, tam üretime geçmeden önce gerçek dünya iş yükleriniz (istem, işlev çağırma, güvenlik kontrolleri, gecikme) üzerinde test edin.

CometAPI'de, onu güvenli bir şekilde çalıştırabilir ve OpenAI uyumlu bir API veya kullanıcı dostu bir API aracılığıyla onunla etkileşim kurabilirsiniz. oyun alanı, hiçbir oran sınırlaması olmaksızın.

👉 DeepSeek-V3.1'i şimdi CometAPI'ye dağıtın!

CometAPI neden kullanılmalıdır?

• Sağlayıcı çoklama: Kod yeniden yazmadan sağlayıcıları değiştirin.
• Birleşik faturalandırma/ölçümler: Birden fazla modeli CometAPI üzerinden yönlendirirseniz, tek bir entegrasyon yüzeyi elde edersiniz.
• Model meta verileri: model çeşidine göre bağlam uzunluğunu ve etkin parametreleri görüntüleyin.