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如何使用 DeepSeek-V3.1 API — 實用開發者教學課程 DeepSeek-V3.1 是 DeepSeek 最新的混合推理模型，既支援快速的「非思考」聊天模式，也支援更深思熟慮的「思考/推理」模式
DeepSeek-V3.1 是 DeepSeek 最新的混合推理模型，既支援快速的「非思考」聊天模式，也支援更深思熟慮的「思考/推理」模式
先用這個摘要快速掌握答案，再閱讀指南取得背景、範例與實作細節。
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 是 DeepSeek 最新的混合推理模型，它支援快速的「非思考」聊天模式和更嚴謹的「思考/推理」模式，提供長達（最高 128K）的上下文、結構化輸出和函數調用，並且可以透過 DeepSeek 相容 OpenAI 的 API、相容 Anthropic 的端點或 CometAPI 直接存取。接下來，我將向您介紹該模型的構成、基準測試和成本亮點、高級功能（函數呼叫、JSON 輸出、推理模式），然後提供具體的端到端程式碼範例：直接呼叫 DeepSeek REST（curl / Node / Python）、使用 Anthropic 用戶端以及透過 CometAPI 呼叫。
什麼是 DeepSeek-V3.1？此版本有哪些新功能？
DeepSeek-V3.1 是 DeepSeek V3 系列的最新版本：高容量、混合專家大型語言模型系列，附帶 混合推理設計 具有兩種操作「模式」—快速 不假思索的聊天 模式和一個 思考/推理者 此模式可以揭示思路鍊式的軌跡，以應對更複雜的推理任務和代理/工具的使用。此版本強調更快的「思考」延遲、更強大的工具/代理功能以及更長的上下文處理時間，以適應文件規模的工作流程。
關鍵實用要點：
兩種操作模式： deepseek-chat
deepseek-reasoner
升級了代理/工具處理並改進了長文檔的標記器/上下文。
上下文長度： 最多 ~128K 個令牌（支援長文檔、程式碼庫、日誌）。
基準突破 DeepSeek-V3.1 在實際程式設計挑戰中展現出顯著的提升。在 SWE-bench Verified 評估中（該評估衡量了模型修復 GitHub 問題以確保單元測試通過的頻率），V3.1 的成功率為 66%，而 V45-3 和 R0324 的成功率均為 1%。在多語言版本中，V3.1 解決了 54.5% 的問題，幾乎是其他版本約 30% 成功率的兩倍。在 Terminal-Bench 評估中（此評估測試模型是否能在實際 Linux 環境中成功完成任務），DeepSeek-V3.1 的任務成功率為 31%，而其他版本分別為 13% 和 6%。這些改進表明 DeepSeek-V3.1 在執行程式碼和在實際工具環境中運行時更加可靠。
資訊檢索基準測試也青睞 DeepSeek-V3.1 在瀏覽、搜尋和問答方面的表現。在 BrowseComp 評估（需要瀏覽網頁並提取答案）中，V3.1 正確回答了 30% 的問題，而 R9 的正確率為 1%。在中文版測試中，DeepSeek-V3.1 的準確率達到 49%，而 R36 的準確率僅為 1%。在高難度語言測驗 (HLE) 中，V3.1 的表現略勝 R1，準確率分別為 30% 和 25%。在深度搜尋任務（例如 xbench-DeepSearch）中，由於需要跨來源整合訊息，V3.1 的得分為 71%，而 R1 的得分為 55%。 DeepSeek-V3.1 在結構化推理、SimpleQA（事實型問答）和 Seal0（特定領域問答）等基準測試中也表現出小幅但持續的領先優勢。整體而言，V3.1 在資訊檢索和輕量級問答方面表現明顯優於 R1。
在推理效率方面，token 使用結果證明了其有效性。在 AIME 2025（一項難度較高的數學考試）中，V3.1-Think 的準確率與 R1 相當甚至略有提升（88.4% vs. 87.5%），但使用的 token 數量減少了約 30%。在 GPQA Diamond（一項多領域研究生考試）中，兩個模型的準確率接近（80.1% vs. 81.0%），但 V3.1 使用的 token 數量幾乎只有 R1 的一半。在評估程式碼推理能力的 LiveCodeBench 基準測試中，V3.1 不僅準確率更高（74.8% vs. 73.3%），而且更簡潔。這表明 V3.1-Think 能夠在避免冗長的同時提供詳細的推理。
總體而言，V3.1 與 V3-0324 相比實現了顯著的世代飛躍。與 R1 相比，V3.1 在幾乎所有基準測試中都實現了更高的準確率，並且在重推理任務上也更有效率。唯一與 R1 相當的基準測試是 GPQA，但成本幾乎翻了一番。
如何取得 API 金鑰並設定開發帳戶？
步驟 1：註冊並建立帳戶
造訪 DeepSeek 的開發者入口網站（DeepSeek 文件 / 控制台）。使用您的電子郵件或 SSO 提供者建立帳戶。
完成入口網站所需的任何身分檢查或帳單設定。
第 2 步：建立 API 金鑰
在儀表板中，轉到 API密鑰 → 創建密鑰 . 命名您的金鑰（例如， dev-local-01).
複製金鑰並將其儲存在安全的秘密管理器中（請參閱下面的生產最佳實務）。
提示：某些網關和第三方路由器（例如 CometAPI）可讓您使用單一網關金鑰透過它們存取 DeepSeek 模型 - 這對於多提供者冗餘非常有用（請參閱 DeepSeek V3.1 API 部分）。
如何設定我的開發環境（Linux/macOS/Windows）？ 這是一個簡單、可重複的 Python 和 Node.js 設定，適用於 DeepSeek（與 OpenAI 相容的端點）、CometAPI 和 Anthropic。
條件：
Python 3.10+（建議）、pip、virtualenv。
Node.js 18+ 和 npm/yarn。
curl（用於快速測試）。
Python 環境（逐步說明） 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
export DEEPSEEK_KEY="sk_live_xxx"
export CometAPI_KEY="or_xxx"
export ANTHROPIC_KEY="anthropic_xxx"
（Windows PowerShell 使用 $env:DEEPSEEK_KEY = "…")
Node 環境（逐步說明） 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
如何直接呼叫 DeepSeek-V3.1 — 分步程式碼範例？ DeepSeek 的 API 與 OpenAI 相容。以下是 複製粘貼 範例：curl、Python（請求和 openai SDK 樣式）和 Node。
步驟 1：簡單的 curl 範例 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
}'
注意： reasoning_enabled 切換思考模式（供應商標誌）。具體標誌名稱可能因供應商而異—請查看模型文件。
步驟 2：使用簡單遙測的 Python（請求） 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))
對於希望立即存取且無需註冊的開發者，CometAPI 提供了一個極具吸引力的 DeepSeek V3.1 替代方案（型號名稱：deepseek-v3-1-250821；deepseek-v3.1）。該網關服務透過統一的 API 聚合多個 AI 模型，提供對 DeepSeek 的訪問，並提供其他優勢，包括自動故障轉移、使用分析和簡化的跨提供者計費。
技術實現只需極少的程式碼修改。只需將您的 API 端點從直接的 DeepSeek URL 變更為 CometAPI 閘道即可。
注意：此 API 支援串流 (stream: true), max_tokens、溫度、停止序列以及與其他 OpenAI 相容 API 類似的函數呼叫功能。
如何使用 Anthropic SDK 呼叫 DeepSeek？ DeepSeek 提供了一個與 Anthropic 相容的端點，因此您可以透過將 SDK 指向以下位置來重複使用 Anthropc SDK 或 Claude Code 工具 https://api.deepseek.com/anthropic 並將模型名稱設定為 deepseek-chat deepseek-reasoner 在受支持的地方）。
透過 Anthropic API 呼叫 DeepSeek 模型 安裝 Anthropic SDK：pip install anthropic。配置你的環境：
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)
在 Claude 程式碼中使用 DeepSeek 安裝：npm install -g @anthropic-ai/claude-code。配置您的環境：
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
# 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 將不受支援的 Anthropic 模型名稱對應到 deepseek-chat.
人類相容層支持 system, messages, temperature、串流媒體、停止序列和思考數組。
具體的生產最佳實務是什麼（安全性、成本、可靠性）？ 以下是適用於 DeepSeek 或任何大容量 LLM 使用情況的建議生產模式。
秘密與身份
將 API 金鑰儲存在秘密管理器中（不要使用 .env 在生產環境中）。定期輪換密鑰，並為每個服務建立具有最小權限的密鑰。
為開發/準備/生產使用單獨的項目/帳戶。
速率限制和重試
實施 指數退避 HTTP 429/5xx 錯誤時出現抖動。限制重試次數（例如 3 次）。
對於可能重複的請求，請使用冪等鍵。
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")
成本管理
限制 max_tokens 並避免意外請求大量輸出。快取模型回應 在適當的情況下（尤其是重複提示）。 DeepSeek 在定價上明確區分了快取命中和未命中——快取可以節省成本。使用 deepseek-chat 用於例行的小回覆；保留 deepseek-reasoner 對於真正需要 CoT 的情況（它更昂貴）。
可觀察性和日誌記錄
僅以明文形式記錄請求的元資料（例如提示雜湊值、令牌計數和延遲）。避免記錄完整的使用者資料或敏感內容。儲存請求/回應 ID 以用於支援和帳單對帳。
追蹤每個請求的令牌使用情況並顯示成本預算/警報。
安全與幻覺控制
使用 工具輸出與確定性驗證器 對於任何安全至關重要的事情（金融、法律、醫療）。
對於結構化輸出，使用 response_format+JSON 模式並在採取不可逆的行動之前驗證輸出。
部署模式
從專用工作進程運行模型呼叫來控制並發和排隊。
將繁重的工作卸載到非同步工作程序（Celery、Fargate 任務、Cloud Run 作業）並使用進度指示器回應使用者。
對於極端延遲/吞吐量需求，請考慮提供者 SLA 以及是否自架或使用提供者加速器。
結束語 DeepSeek-V3.1 是一款實用的混合模型，專為快速聊天和複雜的代理任務而設計。其與 OpenAI 相容的 API 結構使許多專案能夠輕鬆遷移，而 Anthropic 和 CometAPI 相容層則使其能夠靈活地適應現有生態系統。基準測試和社群報告顯示了良好的成本/效能權衡——但與任何新模型一樣，在全面投入生產之前，請在實際工作負載（提示、函數呼叫、安全檢查、延遲）上進行驗證。
在 CometAPI 上，您可以安全地運行它，並透過與 OpenAI 相容的 API 或使用者友好的 操場 ，沒有速率限制。
提供者多路復用 ：無需重寫程式碼即可切換提供者。統一計費/指標 ：如果您透過 CometAPI 路由多個模型，您將獲得單一整合表面。模型元數據 ：查看每個模型變體的上下文長度和活動參數。 如何使用 DeepSeek-V3.1 API — 實用開發者教學課程 - CometAPI
