DeepSeek: DeepSeek V3.1

DeepSeek V3.1 adalah model teks dari DeepSeek, dirilis oleh penyedia pada 21 Agustus 2025. Ini adalah model penalaran hibrida besar dengan 671B parameter dan 37B aktif, dan ini memperluas basis DeepSeek-V3 dengan desain konteks panjang dua fase. Batas pengetahuannya adalah 31 Maret 2025. Model ini berada dalam kategori teks, jadi ditujukan untuk tugas bahasa bukan pekerjaan gambar atau audio.

Model ini menerima teks masuk dan mengembalikan teks keluar. Ini mendukung mode thinking dan non-thinking, dipilih melalui prompt template, dan parameter reasoning plus include_reasoning memungkinkan Anda mengontrol dan menampilkan perilaku tersebut. Jendela konteksnya adalah 163.840 token, dengan output maksimum 32.768 token. Parameter yang didukung meliputi 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 dan tools.

Kemampuan tersebut mengarah pada beberapa penggunaan praktis. Dokumen panjang muat dengan nyaman di dalam jendela konteks, jadi peringkasan, tanya jawab atas input besar dan analisis multi-dokumen adalah kecocokan yang wajar. Tool calling dan structured outputs cocok untuk agen, function calling dan pipeline yang membutuhkan respons yang dapat dibaca mesin. Mode reasoning membantu pada tugas yang mendapat manfaat dari pemikiran langkah demi langkah, sementara mode non-thinking menjaga latensi dan output lebih pendek untuk generasi yang sederhana. Parameter seed mendukung pengambilan sampel yang dapat direproduksi, dan logprobs mendukung klasifikasi atau pemeriksaan keyakinan.

Anda memanggil model ini melalui API yang kompatibel dengan OpenAI dari api14 menggunakan model id "deepseek/deepseek-chat-v3.1". Karena antarmukanya mengikuti bentuk chat completions OpenAI, Anda mengirim array messages dan mengatur field model ke id tersebut. Parameter permintaan yang tercantum di atas didukung, jadi Anda dapat meneruskan 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 dan include_reasoning sesuai kebutuhan. Tabel harga langsung di halaman tersebut mencakup biaya.

Beberapa batasan perlu diperhatikan. Input dan output hanya teks, jadi tugas gambar, audio atau video memerlukan model yang berbeda. Batas pengetahuan 31 Maret 2025 berarti peristiwa setelahnya berada di luar data pelatihannya. Output dibatasi pada 32.768 token, dan total konteks pada 163.840 token, jadi pekerjaan yang sangat besar memerlukan pemotongan. Jika Anda tidak memerlukan reasoning atau tool calling, model teks yang lebih kecil mungkin lebih sederhana dan lebih cepat.