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DeepSeek: DeepSeek V3.1

deepseek/deepseek-chat-v3.1

टेक्स्टइनपुट: textToolsReasoning164K21 अग॰ 2025 को जोड़ा गया

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DeepSeek: DeepSeek V3.1 एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 44% 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।
reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.00254 है।

DeepSeek: DeepSeek V3.1 के बारे में

DeepSeek V3.1, DeepSeek का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे प्रदाता ने 21 अगस्त 2025 को जारी किया था। यह 671B पैरामीटर और 37B सक्रिय वाला एक बड़ा हाइब्रिड रीज़निंग मॉडल है, और यह DeepSeek-V3 आधार को दो-चरणीय लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट डिज़ाइन के साथ विस्तारित करता है। इसका नॉलेज कटऑफ 31 मार्च 2025 है। यह मॉडल टेक्स्ट श्रेणी में आता है, इसलिए यह छवि या ऑडियो कार्यों के बजाय भाषा कार्यों के लिए लक्षित है।

मॉडल टेक्स्ट इनपुट लेता है और टेक्स्ट आउटपुट देता है। यह थिंकिंग और नॉन-थिंकिंग दोनों मोड का समर्थन करता है, जिन्हें प्रॉम्प्ट टेम्पलेट के माध्यम से चुना जाता है, और reasoning पैरामीटर तथा include_reasoning आपको उस व्यवहार को नियंत्रित करने और दिखाने देते हैं। कॉन्टेक्स्ट विंडो 163,840 टोकन है, अधिकतम आउटपुट 32,768 टोकन के साथ। समर्थित पैरामीटर में temperature, top_p, top_k, min_p, frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, logit_bias, logprobs, top_logprobs, seed, stop, max_tokens, response_format, structured_outputs, tool_choice और tools शामिल हैं।

ये क्षमताएँ कुछ व्यावहारिक उपयोगों की ओर संकेत करती हैं। लंबे दस्तावेज़ कॉन्टेक्स्ट विंडो के भीतर आराम से फिट हो जाते हैं, इसलिए सारांशीकरण, बड़े इनपुट पर प्रश्न उत्तर और बहु-दस्तावेज़ विश्लेषण उपयुक्त हैं। टूल कॉलिंग और संरचित आउटपुट एजेंट, फंक्शन कॉलिंग और ऐसी पाइपलाइनों के लिए उपयुक्त हैं जिन्हें मशीन-पठनीय प्रतिक्रियाओं की आवश्यकता होती है। रीज़निंग मोड उन कार्यों में मदद करता है जिन्हें चरण-दर-चरण सोच से लाभ होता है, जबकि नॉन-थिंकिंग मोड सीधे जनरेशन के लिए विलंबता और आउटपुट को छोटा रखता है। seed पैरामीटर पुनरुत्पादक सैंपलिंग का समर्थन करता है, और logprobs वर्गीकरण या विश्वास जाँच का समर्थन करते हैं।

आप मॉडल को api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी "deepseek/deepseek-chat-v3.1" का उपयोग करके कॉल करते हैं। चूँकि इंटरफ़ेस OpenAI chat completions के स्वरूप का अनुसरण करता है, आप एक messages सरणी भेजते हैं और model फ़ील्ड को उस आईडी पर सेट करते हैं। ऊपर सूचीबद्ध अनुरोध पैरामीटर समर्थित हैं, इसलिए आप आवश्यकतानुसार temperature, top_p, top_k, min_p, max_tokens, stop, seed, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, logit_bias, logprobs, top_logprobs, frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, reasoning और include_reasoning पास कर सकते हैं। पृष्ठ की लाइव मूल्य तालिका लागत को कवर करती है।

कुछ सीमाएँ ध्यान देने योग्य हैं। इनपुट और आउटपुट केवल टेक्स्ट हैं, इसलिए छवि, ऑडियो या वीडियो कार्यों के लिए एक अलग मॉडल चाहिए। 31 मार्च 2025 का नॉलेज कटऑफ का अर्थ है कि बाद की घटनाएँ इसके प्रशिक्षण डेटा से बाहर हैं। आउटपुट 32,768 टोकन तक सीमित है, और कुल कॉन्टेक्स्ट 163,840 टोकन है, इसलिए बहुत बड़े कार्यों के लिए चंकिंग आवश्यक है। यदि आपको रीज़निंग या टूल कॉलिंग की आवश्यकता नहीं है, तो एक छोटा टेक्स्ट मॉडल अधिक सरल और तेज़ हो सकता है।

DeepSeek: DeepSeek V3.1 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-v3.1" 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-v3.1",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 1,63,840
अधिकतम आउटपुट: 32,768
इनपुट: text
आउटपुट: text
Knowledge cutoff: 2025-03-31

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

DeepSeek: DeepSeek V3.1: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

DeepSeek: DeepSeek V3.1 API की कीमत कितनी है?: DeepSeek: DeepSeek V3.1 की कीमत इनपुट $0.88 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
DeepSeek: DeepSeek V3.1 की context window कितनी है?: DeepSeek: DeepSeek V3.1 हर request में 1,63,840 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 32,768 आउटपुट tokens तक लिखता है।
DeepSeek: DeepSeek V3.1 क्या कर सकता है?: DeepSeek: DeepSeek V3.1 text स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output, reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
अपने कोड से DeepSeek: DeepSeek V3.1 कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "deepseek/deepseek-chat-v3.1" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
DeepSeek: DeepSeek V3.1 के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: Z.ai: GLM 4.6V, Mistral: Codestral 2508, Mistral: Mistral Medium 3.1 (batch)। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

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