API DeepSeek V3.1

DeepSeekV3.1 is the upgrade in DeepSeek’s V-series: a híbrido “pensamento/não-pensamento” modelo de linguagem de grande porte voltado para inteligência geral de alto rendimento e baixo custo e uso de ferramentas de agente. Ele mantém Compatibilidade com API estilo OpenAIadiciona chamada de ferramentas mais inteligente, e — segundo a empresa — gera uma geração mais rápida e melhora a confiabilidade do agente.

Recursos básicos (o que ele oferece)

• Modos de inferência dupla: bate-papo deepseek (sem pensar / mais rápido) e busca-profunda-raciocinador (pensamento / cadeia de pensamento mais forte/habilidades do agente). A interface do usuário expõe uma opção "DeepThink" para usuários finais.
• Contexto longo: materiais oficiais e relatórios comunitários enfatizam uma 128k ficha janela de contexto para a linhagem da família V3. Isso permite o processamento de ponta a ponta de documentos muito longos.
• Melhor manuseio de ferramentas/agentes: otimização pós-treinamento voltada para chamadas de ferramentas confiáveis, fluxos de trabalho de agentes em várias etapas e integrações de plug-ins/ferramentas.

Detalhes técnicos (arquitetura, treinamento e implementação)

Corpus de treinamento e engenharia de longo contexto. A atualização Deepseek V3.1 enfatiza uma extensão de longo contexto de duas fases Além dos pontos de verificação V3 anteriores: notas públicas indicam tokens adicionais significativos dedicados às fases de extensão de 32 mil e 128 mil (o DeepSeek relata centenas de bilhões de tokens usados ​​nas etapas de extensão). O lançamento também atualizou o configuração do tokenizador para dar suporte aos regimes de contexto mais amplos.

Tamanho do modelo e microescala para inferência. Os relatórios públicos e comunitários fornecem contagens de parâmetros um pouco diferentes (um resultado comum a novos lançamentos): indexadores de terceiros e listas de espelhos Parâmetros ~671B (37B ativos) em algumas descrições de tempo de execução, enquanto outros resumos da comunidade relatam ~ 685B como o tamanho nominal da arquitetura de raciocínio híbrido.

Modos de inferência e compensações de engenharia. O Deepseek V3.1 expõe dois modos de inferência pragmática: deepseek-chat (otimizado para bate-papo baseado em turnos padrão, menor latência) e deepseek-reasoner (um modo de “pensamento” que prioriza a cadeia de pensamento e o raciocínio estruturado).

Limitações e riscos

• Maturidade e reprodutibilidade de referência: Muitas alegações de desempenho são iniciais, orientadas pela comunidade ou seletivas. Avaliações independentes e padronizadas ainda estão se atualizando. (Risco: reivindicação excessiva).
• Segurança e alucinação: como todos os grandes LLMs, o Deepseek V3.1 está sujeito a riscos de alucinação e conteúdo prejudicial; modos de raciocínio mais fortes podem às vezes produzir confiante, mas incorreto Saídas em várias etapas. Os usuários devem aplicar camadas de segurança e revisão humana em saídas críticas. (Nenhum fornecedor ou fonte independente alega eliminação de alucinações.)
• Custo de inferência e latência: O modo de raciocínio troca latência por capacidade; para inferência em larga escala do consumidor, isso adiciona custo. Alguns comentaristas observam que a reação do mercado a modelos abertos, baratos e de alta velocidade pode ser volátil.

Casos de uso comuns e atraentes

• Análise e sumarização de documentos longos: direito, P&D, revisões de literatura — aproveite a janela de tokens de 128 mil para resumos completos.
• Fluxos de trabalho de agentes e orquestração de ferramentas: automações que exigem chamadas de ferramentas em várias etapas (APIs, pesquisa, calculadoras). O ajuste de agente pós-treinamento do Deepseek V3.1 visa melhorar a confiabilidade aqui.
• Geração de código e assistência de software: Os primeiros relatórios de benchmark enfatizam um forte desempenho de programação; adequado para programação em pares, revisão de código e tarefas de geração com supervisão humana.
• Implantação empresarial onde a escolha de custo/latência é importante: escolher bate-papo modo para assistentes de conversação baratos/rápidos e raciocinador para tarefas de raciocínio profundo offline ou premium.

Como ligar Deepseek V3.1 API da CometAPI

deepseek v3.1 Preços da API no CometAPI, 20% de desconto sobre o preço oficial:

Etapas Necessárias

• Faça o login no cometapi.com. Se você ainda não é nosso usuário, registre-se primeiro
• Obtenha a chave de API da credencial de acesso da interface. Clique em "Adicionar Token" no token da API no centro pessoal, obtenha a chave de token: sk-xxxxx e envie.
• Obtenha a URL deste site: https://api.cometapi.com/

Use o método

1. Selecione a opção "deepseek-v3.1“/“deepseek-v3-1-250821” endpoint para enviar a solicitação de API e definir o corpo da solicitação. O método e o corpo da solicitação são obtidos da documentação da API do nosso site. Nosso site também oferece o teste Apifox para sua conveniência.
2. Substituir com sua chave CometAPI real da sua conta.
3. Insira sua pergunta ou solicitação no campo de conteúdo — é a isso que o modelo responderá.
4. . Processe a resposta da API para obter a resposta gerada.

Chamada de API

A CometAPI fornece uma API REST totalmente compatível — para uma migração perfeita. Detalhes importantes para  Doc API:

• Parâmetros principais: prompt, max_tokens_to_sample, temperature, stop_sequences
• Endpoint: https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
• Parâmetro do modelo: "deepseek-v3.1“/“deepseek-v3-1-250821"
• Autenticação: Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY
• Tipo de conteúdo: application/json .

Substituir CometAPI_API_KEY com sua chave; observe o URL base.

Python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ,
    base_url="https://api.cometapi.com/v1/chat/completions"  # important

)

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v3.1",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Summarize this PDF in 5 bullets."}
    ],
    temperature=0.3,
    response_format={"type": "json_object"}  # for structured outputs

)
print(resp.choices.message.content)

Veja também Grok 4