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DeepSeek: DeepSeek V3.1 Terminus

deepseek/deepseek-v3.1-terminus

टेक्स्टइनपुट: textToolsReasoning164K22 सित॰ 2025 को जोड़ा गया

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DeepSeek: DeepSeek V3.1 Terminus एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 40% 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 $0.00270 है।

DeepSeek: DeepSeek V3.1 Terminus के बारे में

DeepSeek V3.1 Terminus, DeepSeek का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे प्रदाता ने 22 सितंबर 2025 को जारी किया था। यह DeepSeek V3.1 का एक अपडेट है जो मूल मॉडल की क्षमताओं को बनाए रखते हुए उपयोगकर्ताओं द्वारा रिपोर्ट की गई समस्याओं को हल करता है, जिनमें भाषा की निरंतरता और एजेंट क्षमताएं शामिल हैं। इसका नॉलेज कटऑफ 31 मार्च 2025 है। api14 पर यह टेक्स्ट श्रेणी में आता है और इसे मॉडल आईडी deepseek/deepseek-v3.1-terminus से पहचाना जाता है।

यह मॉडल इनपुट के रूप में टेक्स्ट लेता है और आउटपुट के रूप में टेक्स्ट लौटाता है। इसका कॉन्टेक्स्ट विंडो 163,840 टोकन और अधिकतम आउटपुट 147,456 टोकन है, इसलिए इन सीमाओं के भीतर लंबे इनपुट और लंबी जनरेशन दोनों संभव हैं। यह रीज़निंग का समर्थन करता है, जिसका अर्थ है कि आप रीज़निंग आउटपुट का अनुरोध कर सकते हैं और नियंत्रित कर सकते हैं कि प्रतिक्रिया में रीज़निंग शामिल है या नहीं। यह स्ट्रक्चर्ड आउटपुट और एक response format पैरामीटर का भी समर्थन करता है, इसलिए प्रतिक्रियाओं को मुक्त टेक्स्ट के बजाय एक स्कीमा तक सीमित किया जा सकता है। tools और tool_choice पैरामीटर के माध्यम से टूल कॉलिंग उपलब्ध है, जो मॉडल को यह तय करने देता है कि फ़ंक्शन कब कॉल करना है या किसी विशेष टूल को बाध्य करता है।

ये क्षमताएं कुछ व्यावहारिक उपयोगों की ओर इशारा करती हैं। बड़ा कॉन्टेक्स्ट विंडो उन कार्यों के लिए उपयुक्त है जिनमें एक साथ बहुत सारी सामग्री रखने की आवश्यकता होती है, जैसे कि एक ही अनुरोध में लंबे दस्तावेज़ों, कोडबेस या ट्रांसक्रिप्ट पर काम करना। रीज़निंग समर्थन उन समस्याओं के लिए फिट बैठता है जहां मॉडल को उत्तर देने से पहले चरणों के माध्यम से काम करने से लाभ होता है, उदाहरण के लिए मल्टी स्टेप विश्लेषण या डिबगिंग। स्ट्रक्चर्ड आउटपुट और response format तब उपयोगी होते हैं जब परिणाम को किसी अन्य प्रोग्राम द्वारा पार्स किया जाना होता है, जैसे कि फ़ील्ड को JSON में निकालना। टूल कॉलिंग मॉडल को एजेंट शैली के वर्कफ़्लो के लिए एक उचित विकल्प बनाती है जहां इसे बाहरी फ़ंक्शन कॉल करने की आवश्यकता होती है, और यह अपडेट विशेष रूप से एजेंट क्षमताओं और भाषा की निरंतरता को लक्षित करता है, जो उन सहायकों के लिए मायने रखता है जिन्हें पूरी बातचीत में एक ही भाषा में रहना चाहिए।

आप इसे api14 के OpenAI संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी deepseek/deepseek-v3.1-terminus का उपयोग करके कॉल करते हैं। यह जिन अनुरोध पैरामीटर का समर्थन करता है वे हैं frequency_penalty, include_reasoning, max_tokens, reasoning, response_format, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k और top_p। यदि आप पहले से ही OpenAI शैली का क्लाइंट उपयोग करते हैं, तो आप इसे api14 पर इंगित कर सकते हैं और मॉडल फ़ील्ड को इस आईडी पर सेट कर सकते हैं, फिर आवश्यकतानुसार उनमें से कोई भी पैरामीटर पास कर सकते हैं।

चुनते समय सीमाओं को ध्यान में रखें। इनपुट और आउटपुट केवल टेक्स्ट हैं, इसलिए यदि आपके कार्य में छवियां या ऑडियो शामिल हैं, तो यह मॉडल उपयुक्त नहीं है। 31 मार्च 2025 का नॉलेज कटऑफ का अर्थ है कि उस तारीख के बाद की कोई भी चीज़ इसके प्रशिक्षण डेटा से बाहर है, इसलिए बहुत हाल की जानकारी के लिए आपको इसे प्रॉम्प्ट में प्रदान करना होगा या इसे प्राप्त करने के लिए टूल का उपयोग करना होगा। कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम आउटपुट बड़े लेकिन सीमित हैं, इसलिए अत्यधिक लंबे कार्यों के लिए अभी भी चंकिंग की आवश्यकता होती है।

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

समर्थित parameters

frequency_penaltyinclude_reasoningmax_tokensreasoningresponse_formatstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 1,63,840
अधिकतम आउटपुट: 1,47,456
इनपुट: text
आउटपुट: text
Knowledge cutoff: 2025-03-31

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

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

DeepSeek: DeepSeek V3.1 Terminus API की कीमत कितनी है?: DeepSeek: DeepSeek V3.1 Terminus की कीमत इनपुट $0.95 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
DeepSeek: DeepSeek V3.1 Terminus की context window कितनी है?: DeepSeek: DeepSeek V3.1 Terminus हर request में 1,63,840 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 1,47,456 आउटपुट tokens तक लिखता है।
DeepSeek: DeepSeek V3.1 Terminus क्या कर सकता है?: DeepSeek: DeepSeek V3.1 Terminus 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 Terminus कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "deepseek/deepseek-v3.1-terminus" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
DeepSeek: DeepSeek V3.1 Terminus के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: MiniMax: MiniMax M2, DeepSeek: DeepSeek V3, Reflection: Beam 1.0 501B A23B। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

DeepSeek: DeepSeek V3.1 Terminus कम्युनिटी

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