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DeepSeek: DeepSeek V3

deepseek/deepseek-chat

テキスト入力: textツール164K2024/12/26に追加

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セッション費用 $0.00

DeepSeek: DeepSeek V3の概要

入力料金はテキストモデル434件の中央値より43%安くなっています。
コンテキストウィンドウは163,840トークン。長いドキュメントや複数ターンの会話にも十分です。
エージェントや連携向けのツール（関数）呼び出しに対応しています。
スキーマを使った構造化JSON出力に対応しています。
一般的なリクエスト（入力1,000 / 出力500トークン）の費用は約$0.00270です。

DeepSeek: DeepSeek V3について

DeepSeek V3 は DeepSeek のテキスト生成モデルで、api14 にモデル id deepseek/deepseek-chat として掲載されています。これは DeepSeek チームによる最新モデルであり、同ファミリーの以前のバージョンの指示追従能力とコーディング能力を基盤としています。プロバイダーは 2024-12-26 にこれをリリースし、約 15 兆トークンで事前学習されました。知識カットオフは 2024-07-31 であるため、それ以降の内容はモデルが学習中に身につけた範囲外です。

このモデルは入力と出力の両方でテキストのみを扱うため、画像や音声は受け付けません。コンテキストウィンドウは 163,840 トークンで、長い文書、拡張された会話、かなり大きなコードファイルを 1 回のリクエストに収めるのに十分な大きさです。最大出力は応答あたり 16,384 トークンです。強力な指示追従能力とコーディング能力を備えた汎用テキストモデルであるため、マルチモーダルな作業ではなく、言語やコードを読み取って生成するタスクに適しています。

実用的な用途はこれらの特性から直接導かれます。長いコンテキストとテキスト出力は、文書要約、長大な資料に対する質問応答、以前のターンを視野に保持する必要があるマルチターンチャットに適しています。コーディングの背景により、コード生成、説明、リファクタリング、およびリポジトリ規模のソースのまとまりを 1 つのプロンプトで処理する作業に妥当な選択肢となります。指示追従は抽出、書き換え、分類、その他の構造化テキストタスクを支え、ツール呼び出しパラメータにより、外部関数を呼び出す必要があるエージェントループの推論ステップとして使用できます。

これは api14 の OpenAI 互換 API を通じて、モデル id deepseek/deepseek-chat を使って呼び出します。そのため、既存の OpenAI クライアントライブラリはベース URL とキーを変更するだけで動作します。サポートされるリクエストパラメータは frequency_penalty、logit_bias、max_tokens、min_p、presence_penalty、repetition_penalty、response_format、seed、stop、structured_outputs、temperature、tool_choice、tools、top_k、top_p です。実際には、これでサンプリング制御 (temperature、top_p、top_k、min_p)、繰り返しに対するペナルティ、seed による決定論的実行、response_format と structured_outputs による出力整形、tools と tool_choice を通じた関数呼び出しをカバーします。

コミットする前に注意すべき 2 つの制限があります。入力と出力はテキストのみであるため、タスクで画像や音声の理解が必要な場合は、マルチモーダルモデルのほうが適しています。知識カットオフが 2024-07-31 であることは、モデルがそれ以降の出来事を組み込みで認識していないことを意味するため、時間に敏感な質問では、プロンプトに最新情報を提供するか、検索と組み合わせる必要があります。

DeepSeek: DeepSeek V3 APIの呼び出し方

ダッシュボードでAPIキーを作成します。
お使いの言語の公式openai SDKをインストールします。
baseURLをhttps://api14.com/api/v1に、modelを"deepseek/deepseek-chat"に設定します。

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);

対応パラメーター

frequency_penaltylogit_biasmax_tokensmin_ppresence_penaltyrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_p

仕様

コンテキスト長: 163,840
最大出力: 16,000
入力: text
出力: text
知識のカットオフ: 2024-07-31

api14でのリクエスト数 · 過去7日間

DeepSeek: DeepSeek V3：よくある質問

DeepSeek: DeepSeek V3 APIの料金は？: DeepSeek: DeepSeek V3の料金は入力 $0.90 / 100万トークンです。USD残高から差し引かれるのは成功したリクエストのみで、失敗したリクエストは無料です。
DeepSeek: DeepSeek V3のコンテキストウィンドウは？: DeepSeek: DeepSeek V3は1リクエストあたり最大163,840トークン（プロンプト、履歴、ドキュメントの合計）を読み取れます。 1回のレスポンスで最大16,000トークンを出力します。
DeepSeek: DeepSeek V3で何ができますか？: DeepSeek: DeepSeek V3はtextを入力として受け付け、textを返します。ツール呼び出し, 構造化JSON出力に対応しています。
コードからDeepSeek: DeepSeek V3を呼び出すには？: 任意のOpenAI SDKの接続先をhttps://api14.com/api/v1にして、modelを"deepseek/deepseek-chat"に設定するだけです。他のコード変更は不要です。このページのコードパネルからすぐ使える例をコピーできます。
DeepSeek: DeepSeek V3の代替モデルは？: 同程度の料金のテキストモデル：Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Thinking, MiniMax: MiniMax M2, Qwen: Qwen3 Coder 480B A35B。どれも同じAPIキーで動くので、文字列を1つ変えるだけで切り替えられます。

DeepSeek: DeepSeek V3コミュニティ

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