DeepSeek-Chat 的 Playground

探索 DeepSeek-Chat 的 Playground — 一個互動式環境，可測試模型並即時執行查詢。嘗試提示、調整參數，並立即迭代以加速開發並驗證使用案例。

什麼是 DeepSeek-Chat？

DeepSeek-Chat 指的是基於 DeepSeek V3 系列打造、面向聊天場景的部署（最新的為 DeepSeek-V3.2 及高效能變體 DeepSeek-V3.2-Speciale）。這些模型屬於「以推理為先」的大型語言模型（LLMs），針對長上下文推理、工具使用（代理式工作流）、程式碼與數學任務進行了最佳化。

主要功能與架構亮點

以推理為先的設計與混合推理： DeepSeek 強調「思考/非思考」雙模式，使同一套權重既能作為快速生成器，也能作為在呼叫工具前於內部組合多步計畫的審慎代理（其行銷稱之為「在工具使用中思考」）。此能力已融入訓練資料與產品體驗。
長上下文與稀疏注意力： DeepSeek 採用稀疏/高效注意力變體（以 DeepSeek Sparse Attention / NSA 為名），旨在讓 100k+ 令牌視窗可行，且在相同長度下相較稠密注意力更具成本優勢。這是其支援超大文件/代理歷史的核心能力。

基準效能（精選、可重現的指標）

以下為取自 DeepSeek V3 公開基準表（Hugging Face／廠商結果）的代表性數據。引用基準時請注意，廠商頁面通常會控制評測設定（溫度、提示設定、輸出長度限制）並評估多項指標；下列數字僅為重點摘錄，非完整表格。

數學：
- MATH-500（EM）： 約 90.2%（DeepSeek-V3 報告）。
- GSM8K： 約 89.3%（廠商表中的 8-shot 數學準確率）。
程式碼：Code HumanEval（Pass@1）： 廠商表顯示 65.2%（0-shot），且在整合聊天/程式碼生成設定下通過率更高（不同評測變體在使用專門的聊天/程式碼配置時，Pass@1 可達 80% 初段）。詳見廠商基準頁的具體評測變體。
通用推理與基準： MMLU / BBH / AGIEval： DeepSeek V3 相較其他開源權重模型表現靠前，且據廠商表所示，在部分推理與問題解決基準上具備與前沿封閉模型相近或具競爭力的表現。廠商材料特別強調其在數學與程式碼類別的優勢。

如何存取 deepseek-chat API

步驟 1：註冊取得 API Key

登入 cometapi.com。若您尚未成為我們的用戶，請先註冊。登入您的 CometAPI 控制台。取得該介面的存取憑證 API key。於個人中心的 API token 處點選「Add Token」，獲取金鑰：sk-xxxxx 並提交。

步驟 2：向 deepseek-chat API 發送請求

選擇「deepseek-chat\ \」端點發送 API 請求並設定請求本文。請求方法與請求本文可於我們網站的 API 文件獲取。我們的網站亦提供 Apifox 測試以供便利。將 <YOUR_API_KEY> 替換為您帳戶中的實際 CometAPI 金鑰。基底 URL 為 Veo3 Async Generation(https://api.cometapi.com/v1/videos)。

將您的問題或請求填入 content 欄位——模型將對此作出回應。處理 API 回應以取得生成的答案。

步驟 3：擷取並驗證結果

處理 API 回應以取得生成的答案。處理完成後，API 會回傳任務狀態與輸出資料。

DeepSeek-Chat 的定價

探索 DeepSeek-Chat 的競爭性定價，專為滿足各種預算和使用需求而設計。我們靈活的方案確保您只需為實際使用量付費，讓您能夠隨著需求增長輕鬆擴展。了解 DeepSeek-Chat 如何在保持成本可控的同時提升您的專案效果。

Model	Comet Price (USD / M Tokens)	Official Price (USD / M Tokens)	Discount
deepseek-chat	輸入:$0.216/M 輸出:$0.88/M	輸入:$0.27/M 輸出:$1.1/M	-20%

DeepSeek-Chat 的範例程式碼和 API

存取完整的範例程式碼和 API 資源，以簡化您的 DeepSeek-Chat 整合流程。我們詳盡的文件提供逐步指引，協助您在專案中充分發揮 DeepSeek-Chat 的潛力。

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!"}
    ]
}'

Uptime

過去 30 天的請求成功率，反映每個模型供應商的可靠性。CometAPI 全天候即時監控所有已連接的供應商。

RespondLIVE

4841msAvg. Response

UptimeLIVE

100.0%Avg. Uptime

DeepSeek-Chat的版本

DeepSeek-Chat擁有多個快照的原因可能包括：更新後輸出結果存在差異需保留舊版快照以確保一致性、為開發者提供適應與遷移的過渡期，以及不同快照對應全球或區域端點以優化使用者體驗等潛在因素。各版本間的具體差異請參閱官方文件說明。

Version
deepseek-chat

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