Unlock exclusive introductory pricing for the newly launched Gemini 3.5 Flash.
D

DeepSeek-R1T2-Chimera

อินพุต:$0.2416/M
เอาต์พุต:$0.2416/M
วันที่เผยแพร่:Oct 1, 2025

โมเดลสร้างข้อความแบบ Mixture of Experts ที่มีพารามิเตอร์ 671B ผสานรวมมาจาก R1-0528, R1 และ V3-0324 ของ DeepSeek-AI รองรับบริบทได้สูงสุด 60k โทเค็น

ใช้งานเชิงพาณิชย์

Playground สำหรับ DeepSeek-R1T2-Chimera

สำรวจ Playground ของ DeepSeek-R1T2-Chimera — สภาพแวดล้อมแบบโต้ตอบสำหรับทดสอบโมเดลและรันคำถามแบบเรียลไทม์ ลองใช้ prompts ปรับพารามิเตอร์ และทำซ้ำทันทีเพื่อเร่งการพัฒนาและตรวจสอบกรณีการใช้งาน

Technical Specifications of deepseek-r1t2-chimera

SpecificationDetails
Model IDdeepseek-r1t2-chimera
Model typeText generation
ArchitectureMixture of Experts (MoE)
Parameter count671B parameters
Context lengthUp to 60,000 tokens
Training / merge basisMerged from DeepSeek-AI's R1-0528, R1, and V3-0324
Primary modalityText
Best forLong-context reasoning, structured generation, summarization, analysis, and general-purpose text completion

What is deepseek-r1t2-chimera?

deepseek-r1t2-chimera is a large-scale 671B parameter Mixture of Experts text generation model available through CometAPI. It is built from a merged model lineage combining DeepSeek-AI's R1-0528, R1, and V3-0324, giving developers a single endpoint designed for advanced text generation and reasoning workloads.

With support for up to 60k tokens of context, deepseek-r1t2-chimera is suitable for applications that need to process long prompts, extended conversations, large documents, or multi-step instructions. It can be used for tasks such as content generation, analytical writing, summarization, classification through prompting, and other natural language workflows where broad context retention matters.

Main features of deepseek-r1t2-chimera

  • 671B MoE architecture: Delivers large-scale generative capability through a Mixture of Experts design aimed at handling complex language tasks efficiently.
  • 60k token context window: Supports long-form interactions and large prompt payloads, making it useful for document-heavy and multi-turn use cases.
  • Merged DeepSeek lineage: Combines elements from DeepSeek-AI's R1-0528, R1, and V3-0324 to provide a unified model endpoint.
  • General-purpose text generation: Suitable for drafting, rewriting, summarizing, extracting structured outputs, and instruction-following workflows.
  • Reasoning-oriented usage: Well suited for prompts that require multi-step analysis, synthesis, and detailed written responses.
  • CometAPI compatibility: Accessible through CometAPI using the stable platform model identifier deepseek-r1t2-chimera.

How to access and integrate deepseek-r1t2-chimera

Step 1: Sign Up for API Key

To get started, create a CometAPI account and generate your API key from the dashboard. Once you have your key, store it securely and use it to authenticate requests to the CometAPI endpoint.

Step 2: Send Requests to deepseek-r1t2-chimera API

After obtaining your API key, send chat completion requests to the CometAPI API using the model ID deepseek-r1t2-chimera.

curl --request POST \
  --url https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  --header "Authorization: Bearer $COMETAPI_API_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data '{
    "model": "deepseek-r1t2-chimera",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Write a concise summary of the following article."
      }
    ]
  }'
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_COMETAPI_API_KEY",
    base_url="https://api.cometapi.com/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-r1t2-chimera",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Write a concise summary of the following article."}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

Step 3: Retrieve and Verify Results

Once the API returns a response, parse the generated output from the response object and validate it according to your application's needs. For production workflows, you may also want to add retries, output checks, schema validation, and human review for sensitive or high-importance use cases.

ราคาสำหรับ DeepSeek-R1T2-Chimera

สำรวจราคาที่แข่งขันได้สำหรับ DeepSeek-R1T2-Chimera ที่ออกแบบมาให้เหมาะสมกับงบประมาณและความต้องการการใช้งานที่หลากหลาย แผนการบริการที่ยืดหยุ่นของเรารับประกันว่าคุณจะจ่ายเฉพาะสิ่งที่คุณใช้เท่านั้น ทำให้สามารถขยายขนาดได้ง่ายเมื่อความต้องการของคุณเพิ่มขึ้น ค้นพบว่า DeepSeek-R1T2-Chimera สามารถยกระดับโปรเจกต์ของคุณได้อย่างไรในขณะที่ควบคุมต้นทุนให้อยู่ในระดับที่จัดการได้

Comet Price (USD / M Tokens)Official Price (USD / M Tokens)Discount
อินพุต:$0.2416/M
เอาต์พุต:$0.2416/M
อินพุต:$0.302/M
เอาต์พุต:$0.302/M
-20%

โค้ดตัวอย่างและ API สำหรับ DeepSeek-R1T2-Chimera

เข้าถึงโค้ดตัวอย่างที่ครอบคลุมและทรัพยากร API สำหรับ DeepSeek-R1T2-Chimera เพื่อปรับปรุงกระบวนการผสานรวมของคุณ เอกสารประกอบที่มีรายละเอียดของเราให้คำแนะนำทีละขั้นตอน ช่วยให้คุณใช้ประโยชน์จากศักยภาพเต็มรูปแบบของ DeepSeek-R1T2-Chimera ในโครงการของคุณ

#!/bin/bash
# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here

curl https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
     --header "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
     --header "content-type: application/json" \
     --data \
'{
    "model": "deepseek-r1t2-chimera",
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
}'

cURL Code Example

#!/bin/bash
# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here

curl https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
     --header "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
     --header "content-type: application/json" \
     --data \
'{
    "model": "deepseek-r1t2-chimera",
    "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-r1t2-chimera",
    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 COMETAPI_KEY = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1";

const client = new OpenAI({
  apiKey: COMETAPI_KEY,
  baseURL: BASE_URL,
});

async function main() {
  const completion = await client.chat.completions.create({
    model: "deepseek-r1t2-chimera",
    messages: [
      { role: "system", content: "You are a helpful assistant." },
      { role: "user", content: "Hello!" },
    ],
  });

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

main();