Vi använder cookies. Cookies och webbläsarlagring håller dig inloggad och kommer ihåg dina preferenser. Med ditt tillstånd mäter vi också hur webbplatsen används. Du kan när som helst. Läs vår cookiepolicy.
DeepSeek: DeepSeek V3.1
deepseek/deepseek-chat-v3.1Testa DeepSeek: DeepSeek V3.1 nu
Körs på ditt saldo till priserna ovan. Nya konton börjar med gratis användning.
Ett API. Alla modeller.
Sessionskostnad 0,00 US$
Inställningar
Avancerade parametrar
DeepSeek: DeepSeek V3.1 i korthet
- Indatapriset är 44% lägre än medianen för 434 Text-modeller.
- Kontextfönster på 163 840 tokens, tillräckligt för långa dokument och konversationer i flera steg.
- Stöder verktygsanrop (function calling) för agenter och integrationer.
- Stöder strukturerad JSON-utdata med ett schema.
- Stöder styrning av resonemangsnivå.
- Ett typiskt anrop (1,000 indata / 500 utdata-tokens) kostar ungefär 0,00254 US$.
Om DeepSeek: DeepSeek V3.1
DeepSeek V3.1 är en textmodell från DeepSeek, släppt av leverantören den 21 augusti 2025. Det är en stor hybridresonemangsmodell med 671B parametrar och 37B aktiva, och den utökar DeepSeek-V3-basen med en tvåfasig långkontextdesign. Dess kunskapsgräns är 31 mars 2025. Modellen tillhör textkategorin, så den är inriktad på språkuppgifter snarare än bild- eller ljudarbete.
Modellen tar emot text och returnerar text. Den stöder både tänkande och icke-tänkande lägen, valda genom promptmallar, och parametern reasoning plus include_reasoning låter dig styra och synliggöra detta beteende. Kontextfönstret är 163 840 tokens, med en maximal utdata på 32 768 tokens. Stödda parametrar inkluderar 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 och tools.
Dessa funktioner pekar mot några praktiska användningsområden. Långa dokument får plats bekvämt inom kontextfönstret, så sammanfattning, frågebesvarande över stora indata och analys av flera dokument passar bra. Tool calling och strukturerade utdata passar agenter, funktionsanrop och pipelines som behöver maskinläsbara svar. Resonemangsläget hjälper till vid uppgifter som drar nytta av stegvis tänkande, medan icke-tänkandeläget håller latensen och utdatan kortare för enkel generering. Parametern seed stöder reproducerbar sampling, och logprobs stöder klassificering eller konfidenskontroller.
Du anropar modellen via api14:s OpenAI-kompatibla API med modell-id:t "deepseek/deepseek-chat-v3.1". Eftersom gränssnittet följer OpenAI chat completions-formen skickar du en messages-array och ställer in modellfältet till detta id. Begäransparametrarna som listas ovan stöds, så du kan skicka 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 och include_reasoning efter behov. Sidans live-pristabell täcker kostnaden.
Några begränsningar är värda att notera. Indata och utdata är endast text, så bild-, ljud- eller videouppgifter behöver en annan modell. Kunskapsgränsen på 31 mars 2025 innebär att senare händelser ligger utanför dess träningsdata. Utdatan är begränsad till 32 768 tokens, och den totala kontexten till 163 840 tokens, så mycket stora jobb behöver delas upp. Om du inte behöver resonemang eller tool calling kan en mindre textmodell vara enklare och snabbare.
Så anropar du DeepSeek: DeepSeek V3.1 API
- Skapa en API-nyckel i din kontrollpanel.
- Installera det officiella openai-SDK:t för ditt språk.
- Sätt baseURL till https://api14.com/api/v1 och model till "deepseek/deepseek-chat-v3.1".
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);
Parametrar som stöds
frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_pSpecifikationer
- Kontextlängd
- 163 840
- Max utdata
- 32 768
- Indata
- text
- Utdata
- text
- Kunskapsgräns
- 2025-03-31
Anrop på api14 · senaste 7 dagarna
DeepSeek: DeepSeek V3.1: vanliga frågor
- Vad kostar DeepSeek: DeepSeek V3.1 API?
- DeepSeek: DeepSeek V3.1 kostar Indata 0,88 US$ / 1M tokens. Det dras från ditt USD-saldo endast för lyckade anrop; misslyckade anrop är gratis.
- Hur stort är kontextfönstret för DeepSeek: DeepSeek V3.1?
- DeepSeek: DeepSeek V3.1 läser upp till 163 840 tokens per anrop, prompt, historik och dokument tillsammans. Den skriver upp till 32 768 utdata-tokens per svar.
- Vad kan DeepSeek: DeepSeek V3.1 göra?
- DeepSeek: DeepSeek V3.1 tar emot text och returnerar text. Den stöder verktygsanrop, strukturerad JSON-utdata, styrning av resonemangsnivå.
- Hur anropar jag DeepSeek: DeepSeek V3.1 från min kod?
- Peka valfritt OpenAI-SDK mot https://api14.com/api/v1 och sätt model till "deepseek/deepseek-chat-v3.1", inga andra kodändringar. Kopiera ett färdigt exempel från kodpanelen på den här sidan.
- Vilka alternativ finns till DeepSeek: DeepSeek V3.1?
- Jämförbara Text-modeller till ett liknande pris: Z.ai: GLM 4.6V, Mistral: Codestral 2508, Mistral: Mistral Medium 3.1 (batch). Alla körs via samma API-nyckel, så att byta är en sträng.
Community för DeepSeek: DeepSeek V3.1
Ny trådDen här communityn har inga trådar ännu. Starta den första om DeepSeek: DeepSeek V3.1.