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DeepSeek-Chat

Entrada:$0.216/M
Saída:$0.88/M
Contexto:64K
Saída Máxima:64K
Lançado:Oct 1, 2025

最も人気が高く、コストパフォーマンスに優れた DeepSeek-V3 モデル。 671B フルスペック版。 このモデルは最大 64,000 トークンのコンテキスト長をサポートします。

Popular
Uso comercial

Playground para DeepSeek-Chat

Explore o Playground do DeepSeek-Chat — um ambiente interativo para testar modelos e executar consultas em tempo real. Experimente prompts, ajuste parâmetros e itere instantaneamente para acelerar o desenvolvimento e validar casos de uso.

O que é DeepSeek-Chat?

DeepSeek-Chat refere-se às implantações orientadas a chat da DeepSeek construídas na série DeepSeek V3 (mais recentemente DeepSeek-V3.2 e a variante de desempenho superior DeepSeek-V3.2-Speciale). Esses modelos são LLMs de “raciocínio em primeiro lugar” otimizados para raciocínio de longo contexto, uso de ferramentas (fluxos agentivos), tarefas de código e matemática.

Principais recursos e destaques arquitetônicos

  • Design com foco em raciocínio e inferência híbrida: A DeepSeek enfatiza um modo duplo “think / non-think”, de modo que os mesmos pesos possam se comportar como um gerador rápido ou como um agente deliberativo que compõe internamente planos em múltiplas etapas antes de chamar ferramentas (o marketing deles chama isso de “thinking in tool-use”). Isso está incorporado aos dados de treinamento e à UX do produto.
  • Longo contexto e atenção esparsa: A DeepSeek implementa uma variante de atenção esparsa/eficiente (comercializada como DeepSeek Sparse Attention / NSA) destinada a tornar janelas de 100k+ tokens práticas e mais baratas de executar do que a atenção densa no mesmo comprimento. Isso é central para sua alegação de suportar documentos/históricos de agente muito grandes.

Desempenho em benchmarks (seleção, métricas reproduzíveis)

Abaixo estão números representativos extraídos das tabelas públicas de benchmarks do DeepSeek V3 (Hugging Face / resultados do fornecedor). Ao citar benchmarks, observe que as páginas do fornecedor normalmente controlam as configurações de avaliação (temperatura, configurações de prompt, limites de comprimento de saída) e avaliam muitas métricas; os números abaixo são destaques representativos em vez de uma tabela exaustiva.

  • Matemática:
    • MATH-500 (EM): ~90.2% (relatado para o DeepSeek-V3).
    • GSM8K: ~89.3% (precisão 8-shot em matemática relatada nas tabelas do fornecedor).
  • Código: Code HumanEval (Pass@1): as tabelas do fornecedor mostram 65.2% (0-shot) em uma tabela de avaliação e taxas de aprovação mais altas em configurações integradas de chat/geração de código (variantes de avaliação diferentes produzem valores de Pass@1 até a faixa dos 80 baixos quando se usam configs especializadas de chat/código). (Consulte as páginas de benchmark do fornecedor para a variante exata de avaliação.)
  • Raciocínio geral e benchmarks: MMLU / BBH / AGIEval: DeepSeek V3 se posiciona entre os primeiros em comparação com outros modelos de pesos abertos e, segundo relatórios do fornecedor, é competitivo com ou se aproxima de modelos proprietários de ponta em benchmarks selecionados de raciocínio e resolução de problemas. Os materiais do fornecedor destacam fortes resultados em categorias de matemática e código.

Como acessar a API deepseek-chat

Etapa 1: Inscreva-se para obter a chave de API

Faça login em cometapi.com. Se você ainda não é nosso usuário, registre-se primeiro. Acesse seu console do CometAPI. Obtenha a chave de API de credencial de acesso da interface. Clique em “Add Token” no token de API na central pessoal, obtenha a chave do token: sk-xxxxx e envie.

img

Etapa 2: Envie requisições para a API deepseek-chat

Selecione o endpoint “deepseek-chat\ \” para enviar a requisição de API e defina o corpo da requisição. O método e o corpo da requisição são obtidos na documentação da API em nosso site. Nosso site também fornece teste no Apifox para sua conveniência. Substitua <YOUR_API_KEY> pela sua chave CometAPI real da sua conta. A URL base é Veo3 Async Generation(https://api.cometapi.com/v1/videos).

Insira sua pergunta ou solicitação no campo content — é isso que o modelo responderá. Procese a resposta da API para obter a resposta gerada.

Etapa 3: Recupere e verifique os resultados

Procese a resposta da API para obter a resposta gerada. Após o processamento, a API responde com o status da tarefa e os dados de saída.

Preços para DeepSeek-Chat

Explore preços competitivos para DeepSeek-Chat, projetado para atender diversos orçamentos e necessidades de uso. Nossos planos flexíveis garantem que você pague apenas pelo que usar, facilitando o dimensionamento conforme suas necessidades crescem. Descubra como DeepSeek-Chat pode aprimorar seus projetos mantendo os custos gerenciáveis.

ModelComet Price (USD / M Tokens)Official Price (USD / M Tokens)Discount
deepseek-chat
Entrada:$0.216/M
Saída:$0.88/M
Entrada:$0.27/M
Saída:$1.1/M
-20%

Código de exemplo e API para DeepSeek-Chat

Acesse código de exemplo abrangente e recursos de API para DeepSeek-Chat para otimizar seu processo de integração. Nossa documentação detalhada fornece orientação passo a passo, ajudando você a aproveitar todo o potencial do DeepSeek-Chat em seus projetos.

curl https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
     --header "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
     --header "content-type: application/json" \
     --data \
'{
    "model": "deepseek-chat",
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
}'

cURL Code Example

curl https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
     --header "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
     --header "content-type: application/json" \
     --data \
'{
    "model": "deepseek-chat",
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
}'

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-chat",
    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-chat",
  messages: [
    { role: "system", content: "You are a helpful assistant." },
    { role: "user", content: "Hello!" },
  ],
});

console.log(completion.choices[0].message.content);

Uptime

Taxa de sucesso de requisições nos últimos 30 dias, refletindo a confiabilidade de cada provedor de modelos. A CometAPI monitora todos os provedores conectados em tempo real, 24 horas por dia, 7 dias por semana.

RespondLIVE
4841msAvg. Response
UptimeLIVE
100.0%Avg. Uptime

Versões do DeepSeek-Chat

O motivo pelo qual DeepSeek-Chat possui múltiplas versões instantâneas pode incluir fatores como variações na saída após atualizações que exigem versões antigas para consistência, fornecendo aos desenvolvedores um período de transição para adaptação e migração, e diferentes versões correspondentes a endpoints globais ou regionais para otimizar a experiência do usuário. Para diferenças detalhadas entre versões, consulte a documentação oficial.

Version
deepseek-chat