模型定价企业
500+ AI 模型 API，一次搞定，就在 CometAPI
模型 API
开发者
快速入门文档API 仪表板
公司
关于我们企业
资源
AI 模型博客更新日志支持
服务条款隐私政策
© 2026 CometAPI · All rights reserved
Home/Models/DeepSeek/DeepSeek-V3.1
D

DeepSeek-V3.1

输入:$0.44/M
输出:$1.32/M
DeepSeek V3.1 is the upgrade in DeepSeek’s V-series: a hybrid “thinking / non-thinking” large language model aimed at high-throughput, low-cost general intelligence and agentic tool use. It keeps OpenAI-style API compatibility, adds smarter tool-calling, and—per the company—lands faster generation and improved agent reliability.
新
商用
概览
功能亮点
定价
API
版本

基本特性（提供内容）

  • 双推理模式：deepseek-chat（非思考/更快）与 deepseek-reasoner（思考/更强的链式思维/Agent 能力）。UI 为终端用户提供“DeepThink”切换。
  • 长上下文：官方资料与社区报告强调 128k token 上下文窗口（适用于 V3 系列谱系），可对超长文档进行端到端处理。
  • 改进的工具/Agent 处理：在训练后优化了可靠的工具调用、多步 Agent 工作流以及插件/工具集成。

技术细节（架构、训练与实现）

训练语料与长上下文工程。 Deepseek V3.1 更新强调在早期 V3 检查点之上进行的两阶段长上下文扩展：公开说明指出在 32k 与 128k 扩展阶段投入了大量额外 token（DeepSeek 报告称扩展步骤使用了数百亿级别的 token）。此次发布还更新了分词器配置以支持更大的上下文方案。

模型规模与推理侧微缩。 公开与社区报告给出的参数总量略有差异（新发布常见现象）：一些第三方索引与镜像在运行时描述中列出 ~671B 参数（37B 活跃），而其他社区综述则报告混合推理架构的标称规模为 ~685B。

推理模式与工程取舍。 Deepseek V3.1 提供两种务实的推理模式：deepseek-chat（面向标准轮次对话、延迟更低）与 deepseek-reasoner（“思考”模式，优先链式思维与结构化推理）。

限制与风险

  • **基准成熟度与可复现性：**许多性能声明仍处于早期、由社区驱动或具有选择性。独立、标准化评测仍在跟进。（风险：夸大其词）
  • **安全与幻觉：**与所有大型 LLM 一样，Deepseek V3.1 存在幻觉与有害内容风险；更强的推理模式有时会产生自信但错误的多步输出。对于关键输出，用户应配置安全层并进行人工复核。（没有厂商或独立来源声称彻底消除了幻觉。）
  • **推理成本与延迟：**推理模式以延迟换取能力；在大规模消费级推理中，这会增加成本。一些评论者指出，市场对开放、低价、高速模型的反应可能较为波动。

常见且有吸引力的用例

  • **长文档分析与摘要：**法律、研发、文献综述——利用 128k token 窗口进行端到端处理与摘要。
  • **Agent 工作流与工具编排：**需要多步工具调用（API、搜索、计算器）的自动化。Deepseek V3.1 的训练后 Agent 调优旨在提升此处的可靠性。
  • **代码生成与软件辅助：**早期基准报告强调其强劲的编程表现；适用于在人工监督下进行结对编程、代码审查与生成任务。
  • **在成本/延迟取舍重要的企业部署：**对话类场景选用 chat 模式以获得更低成本/更快响应；离线或高阶深度推理任务选用 reasoner 模式。
  • 如何访问 deepseek-v3.1 API

步骤 1：注册获取 API 密钥

登录 cometapi.com。如果您尚未成为我们的用户，请先注册。登录您的 CometAPI 控制台。获取接口访问凭证 API key。在个人中心的 API token 处点击 “Add Token”，获取 token key：sk-xxxxx 并提交。

步骤 2：向 deepseek-v3.1 API 发送请求

选择 “deepseek-v3.1” endpoint 发送 API 请求并设置请求体。请求方法与请求体请参见我们网站的 API 文档。我们的网站也提供 Apifox 测试以便您使用。将 <YOUR_API_KEY> 替换为您账号中的实际 CometAPI key。基础 URL 为 Chat 格式。

将您的问题或请求插入 content 字段——模型将对该字段内容进行响应。处理 API 响应以获取生成的答案。

步骤 3：获取并验证结果

处理 API 响应以获得生成结果。处理完成后，API 会返回任务状态与输出数据。

DeepSeek-V3.1 的功能

了解 DeepSeek-V3.1 的核心能力，帮助提升性能与可用性，并改善整体体验。

DeepSeek-V3.1 的定价

查看 DeepSeek-V3.1 的竞争性定价，满足不同预算与使用需求，灵活方案确保随需求扩展。
Comet 价格 (USD / M Tokens)官方定价 (USD / M Tokens)折扣
输入:$0.44/M
输出:$1.32/M
输入:$0.55/M
输出:$1.65/M
-20%

DeepSeek-V3.1 的示例代码与 API

获取完整示例代码与 API 资源，简化 DeepSeek-V3.1 的集成流程，我们提供逐步指导，助你发挥模型潜能。
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!"}
    ]
}'

DeepSeek-V3.1 的版本

DeepSeek-V3.1 可能存在多个快照，原因包括：更新后保持一致性需要保留旧版、给开发者留出迁移窗口，以及全球/区域端点提供的优化差异。具体差异请参考官方文档。
version
deepseek-v3.1

更多模型

O

O3 Pro

O

O3 Pro

输入:$16/M
输出:$64/M
OpenAI o3‑pro is a “pro” variant of the o3 reasoning model engineered to think longer and deliver the most dependable responses by employing private chain‑of‑thought reinforcement learning and setting new state‑of‑the‑art benchmarks across domains like science, programming, and business—while autonomously integrating tools such as web search, file analysis, Python execution, and visual reasoning within API.
L

Llama-4-Scout

L

Llama-4-Scout

输入:$0.216/M
输出:$1.152/M
Llama-4-Scout is a general-purpose language model for assistant-style interaction and automation. It handles instruction following, reasoning, summarization, and transformation tasks, and can support light code-related assistance. Typical uses include chat orchestration, knowledge-augmented QA, and structured content generation. Technical highlights include compatibility with tool/function calling patterns, retrieval-augmented prompting, and schema-constrained outputs for integration into product workflows.
L

Llama-4-Maverick

L

Llama-4-Maverick

输入:$0.48/M
输出:$1.44/M
Llama-4-Maverick is a general-purpose language model for text understanding and generation. It supports conversational QA, summarization, structured drafting, and basic coding assistance, with options for structured outputs. Common applications include product assistants, knowledge retrieval front-ends, and workflow automation that require consistent formatting. Technical details such as parameter count, context window, modality, and tool or function calling vary by distribution; integrate according to the deployment’s documented capabilities.
M

Kimi-K2

M

Kimi-K2

输入:$0.48/M
输出:$1.92/M
- **kimi-k2-250905**: Moonshot AI's Kimi K2 series 0905 version, supporting ultra-long context (up to 256k tokens, frontend and Tool calls). - 🧠 Enhanced Tool Calling: 100% accuracy, seamless integration, suitable for complex tasks and integration optimization. - ⚡️ More Efficient Performance: TPS up to 60-100 (standard API), up to 600-100 in Turbo mode, providing faster response and improved Inference capabilities, knowledge cutoff up to mid-2025.
O

GPT-4o mini

O

GPT-4o mini

输入:$0.12/M
输出:$0.48/M
GPT-4o mini is an artificial intelligence model provided by OpenAI.
O

GPT-4.1 nano

O

GPT-4.1 nano

输入:$0.08/M
输出:$0.32/M
GPT-4.1 nano is an artificial intelligence model provided by OpenAI. gpt-4.1-nano: Features a larger context window—supporting up to 1 million context tokens and capable of better utilizing that context through improved long-context understanding. Has an updated knowledge cutoff time of June 2024. This model supports a maximum context length of 1,047,576 tokens.

相关博客

如何在 Cursor 的 Agent Mode 中使用 DeepSeek
Jan 26, 2026
deepseek

如何在 Cursor 的 Agent Mode 中使用 DeepSeek

DeepSeek 提供了一个与 OpenAI 兼容的 API，您可以将 Cursor 指向该 API（或通过 CometAPI 等网关进行路由）。通过谨慎处理模型命名、嵌入检查和安全审查，您可以让 Cursor 的 Agent Mode 对接 DeepSeek 模型，用于代码生成、重构和测试驱动的工作流程。