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DeepSeek: DeepSeek V3

deepseek/deepseek-chat

टेक्स्टइनपुट: textTools164K26 दिस॰ 2024 को जोड़ा गया

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DeepSeek: DeepSeek V3 एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 43% कम है।
1,63,840 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
agents और integrations के लिए tool (function) calling सपोर्ट करता है।
schema के साथ structured JSON output सपोर्ट करता है।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.00270 है।

DeepSeek: DeepSeek V3 के बारे में

DeepSeek V3, DeepSeek का एक टेक्स्ट जनरेशन मॉडल है, जो api14 पर मॉडल आईडी deepseek/deepseek-chat के तहत सूचीबद्ध है। यह DeepSeek टीम का नवीनतम मॉडल है, जो इस परिवार के पिछले संस्करणों की निर्देश-पालन और कोडिंग क्षमताओं पर आगे बढ़ता है। प्रदाता ने इसे 2024-12-26 को जारी किया, और इसे लगभग 15 ट्रिलियन टोकन पर पूर्व-प्रशिक्षित किया गया था। इसका ज्ञान कटऑफ 2024-07-31 है, इसलिए उस तारीख के बाद की कोई भी बात मॉडल ने प्रशिक्षण के दौरान जो सीखा, उससे बाहर है।

मॉडल केवल टेक्स्ट के साथ काम करता है, इनपुट और आउटपुट दोनों के रूप में, इसलिए यह छवियों या ऑडियो को स्वीकार नहीं करता। यह 163,840 टोकन की कॉन्टेक्स्ट विंडो प्रदान करता है, जो इतनी बड़ी है कि एक ही अनुरोध में लंबे दस्तावेज़, विस्तारित बातचीत या बड़ी कोड फ़ाइलें रख सके। अधिकतम आउटपुट प्रति प्रतिक्रिया 16,384 टोकन है। चूंकि यह मजबूत निर्देश-पालन और कोडिंग क्षमता वाला एक सामान्य टेक्स्ट मॉडल है, यह उन कार्यों के लिए उपयुक्त है जिनमें भाषा या कोड पढ़ना और उत्पन्न करना शामिल है, न कि मल्टीमॉडल कार्य।

व्यावहारिक उपयोग सीधे उन विशेषताओं से निकलते हैं। लंबा कॉन्टेक्स्ट और टेक्स्ट आउटपुट दस्तावेज़ सारांशीकरण, लंबी स्रोत सामग्री पर प्रश्न उत्तर, और मल्टी टर्न चैट के लिए उपयुक्त है, जहां पिछले टर्न दृश्य में बने रहने चाहिए। कोडिंग पृष्ठभूमि इसे कोड जनरेशन, व्याख्या और रिफैक्टरिंग के लिए, और एक प्रॉम्प्ट में रिपॉजिटरी आकार के स्रोत के एक हिस्से पर काम करने के लिए एक उचित विकल्प बनाती है। निर्देश-पालन निष्कर्षण, पुनर्लेखन, वर्गीकरण और अन्य संरचित टेक्स्ट कार्यों का समर्थन करता है, और tool calling पैरामीटर इसे एक एजेंट लूप में तर्क चरण के रूप में उपयोग करने योग्य बनाते हैं जिसे बाहरी फ़ंक्शन कॉल करने की आवश्यकता होती है।

आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी deepseek/deepseek-chat का उपयोग करके कॉल करते हैं, इसलिए मौजूदा OpenAI क्लाइंट लाइब्रेरीज़ केवल बेस URL और कुंजी बदलने के साथ काम करती हैं। यह जिन अनुरोध पैरामीटर का समर्थन करता है वे हैं frequency_penalty, logit_bias, max_tokens, min_p, presence_penalty, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k और top_p। व्यवहार में यह सैंपलिंग नियंत्रण (temperature, top_p, top_k, min_p), पुनरावृत्ति के लिए दंड, seed के माध्यम से नियतात्मक रन, response_format और structured_outputs के साथ आउटपुट को आकार देना, और tools और tool_choice के माध्यम से फ़ंक्शन कॉलिंग को कवर करता है।

प्रतिबद्ध होने से पहले दो सीमाएं ध्यान देने योग्य हैं। इनपुट और आउटपुट केवल टेक्स्ट हैं, इसलिए यदि आपके कार्य को छवि या ऑडियो समझ की आवश्यकता है, तो एक मल्टीमॉडल मॉडल बेहतर फिट है। 2024-07-31 का ज्ञान कटऑफ का अर्थ है कि मॉडल में बाद की घटनाओं की कोई अंतर्निहित जानकारी नहीं है, इसलिए समय-संवेदनशील प्रश्नों के लिए आपको प्रॉम्प्ट में वर्तमान जानकारी देनी चाहिए या इसे रिट्रीवल के साथ जोड़ना चाहिए।

DeepSeek: DeepSeek V3 API कैसे कॉल करें

अपने dashboard में API key बनाएं।
अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "deepseek/deepseek-chat" पर सेट करें।

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "deepseek/deepseek-chat",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

frequency_penaltylogit_biasmax_tokensmin_ppresence_penaltyrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 1,63,840
अधिकतम आउटपुट: 16,000
इनपुट: text
आउटपुट: text
Knowledge cutoff: 2024-07-31

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

DeepSeek: DeepSeek V3: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

DeepSeek: DeepSeek V3 API की कीमत कितनी है?: DeepSeek: DeepSeek V3 की कीमत इनपुट $0.90 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
DeepSeek: DeepSeek V3 की context window कितनी है?: DeepSeek: DeepSeek V3 हर request में 1,63,840 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 16,000 आउटपुट tokens तक लिखता है।
DeepSeek: DeepSeek V3 क्या कर सकता है?: DeepSeek: DeepSeek V3 text स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output सपोर्ट करता है।
अपने कोड से DeepSeek: DeepSeek V3 कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "deepseek/deepseek-chat" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
DeepSeek: DeepSeek V3 के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Thinking, MiniMax: MiniMax M2, Qwen: Qwen3 Coder 480B A35B। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

DeepSeek: DeepSeek V3 कम्युनिटी

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