Alias de DeepSeek para el modo de pensamiento V4 Flash — contexto de 1M, razonamiento de cadena de pensamiento abierto (alias heredado, programado para su eliminación).
DeepSeek Reasoner es un modelo de razonamiento solo de texto de DeepSeek, optimizado para tareas que requieren deducción lógica profunda y comprensión de contexto extendido. Es accesible a través de…
DeepSeek Reasoner es más fuerte en tareas que se benefician de un razonamiento extendido y grandes ventanas de contexto. Estas incluyen demostrar teoremas matemáticos, resolver problemas complejos de palabras, generar y depurar código a través de múltiples archivos, y responder preguntas que requieren sintetizar información de muchas partes de un documento. También puede manejar conversaciones de múltiples turnos donde cada turno hace referencia a un gran contexto compartido sin perder el hilo. Debido a su alto límite de salida, es útil para generar informes estructurados o explicaciones extensas. La naturaleza solo de texto del modelo lo restringe de tareas que involucran comprensión de imágenes, pero dentro de los dominios de texto, realiza un trabajo analítico profundo de manera confiable.
El precio de DeepSeek Reasoner es $0.44 por entrada / $0.87 por salida por cada 1M de tokens, lo cual es más alto que muchos modelos más pequeños o rápidos. Deberías elegir este modelo cuando tu tarea requiera la ventana de contexto completa de 1M de tokens o la capacidad de razonamiento profundo. Para consultas cortas (unos pocos miles de tokens) que no exigen lógica paso a paso, un modelo más barato como un LLM más pequeño ajustado con instrucciones sería más rentable. De manera similar, si tu aplicación necesita baja latencia para respuestas en tiempo real, un modelo más ligero puede ser preferible. Sin embargo, si estás analizando un documento grande o resolviendo un problema complejo que requiere encadenamiento lógico, la inversión en DeepSeek Reasoner puede conducir a una mayor precisión y menos tiempo de validación manual.
Las principales fortalezas de DeepSeek Reasoner son su enorme ventana de contexto, su alto límite de tokens de salida y su enfoque en el razonamiento lógico. Puede mantener la coherencia a lo largo de cientos de páginas y producir resultados largos y bien estructurados. El modelo solo admite entrada de texto, pero probablemente entienda múltiples idiomas, aunque esto no está confirmado explícitamente. Su capacidad de razonamiento significa que puede explicar su proceso de pensamiento, lo que ayuda en la depuración y verificación. Además, debido a que OrcaRouter transmite la tarifa del proveedor sin margen de beneficio, no hay costos ocultos. Para los usuarios que necesitan escalar tareas analíticas profundas, este modelo ofrece una combinación sólida de capacidad y fidelidad de razonamiento.
No se proporcionan puntuaciones de referencia específicas para DeepSeek Reasoner en los datos disponibles. Sin embargo, el modelo es parte de la familia de modelos centrados en el razonamiento de DeepSeek, que previamente han demostrado un rendimiento sólido en evaluaciones públicas de matemáticas (por ejemplo, GSM8K, MATH) y codificación (por ejemplo, HumanEval). Se anima a los usuarios a probar el modelo con sus propios conjuntos de datos para validar el rendimiento en su caso de uso específico. Dado su amplio contexto, el modelo es particularmente adecuado para tareas que evalúan la comprensión de dependencias de largo alcance. Sin cifras oficiales, las comparaciones objetivas deben realizarse mediante experimentación directa en la API de OrcaRouter.
A pesar de sus fortalezas, DeepSeek Reasoner tiene limitaciones. Primero, solo acepta entrada de texto, sin imágenes, audio ni video. Segundo, el gran tamaño de contexto puede generar mayor latencia, especialmente cuando las entradas se acercan a 1 millón de tokens; el tiempo hasta el primer token puede ser significativamente mayor que en modelos más pequeños. Tercero, aunque el modelo es sólido en razonamiento, puede no igualar la fluidez creativa de algunos modelos de propósito general para tareas como poesía o narración abierta. Cuarto, al ser un modelo especializado en razonamiento, puede analizar en exceso solicitudes simples, usando más tokens de los necesarios. Finalmente, el precio, aunque competitivo para su clase, sigue siendo más alto que el de alternativas ligeras, lo que lo hace antieconómico para consultas triviales.
DeepSeek Reasoner ofrece una ventana de contexto de 1 048 576 tokens y una salida máxima de 384 000 tokens. Esto lo convierte en uno de los pocos modelos capaces de manejar documentos más largos que muchas novelas completas en una sola indicación. La ventana de contexto incluye tanto la entrada como el historial de conversación existente; el modelo utiliza toda la ventana para generar respuestas. El límite de salida de 384 000 tokens permite contenido generado muy extenso, como bases de código completas o informes exhaustivos. Los usuarios deben tener en cuenta que usar el contexto completo puede aumentar la latencia y el costo de manera proporcional. Estas especificaciones están confirmadas en los datos del modelo y son directamente compatibles al llamar al modelo a través de la API compatible con OpenAI de OrcaRouter.
En OrcaRouter, el precio de DeepSeek Reasoner se basa únicamente en la cantidad de tokens consumidos, facturados a la tarifa del proveedor sin margen adicional. Los tokens de entrada se cobran a $0.44 por 1M de tokens, y los tokens de salida a $0.87 por 1M de tokens. No hay tarifas adicionales de plataforma, cargos por suscripción ni costos ocultos. Los cargos se calculan por cada llamada a la API según el total de tokens procesados. OrcaRouter factura directamente a los usuarios, y el costo refleja la tarifa bruta del proveedor. Este modelo de precios transparente permite a los desarrolladores escalar el uso de manera predecible sin preocuparse por los márgenes de ganancia añadidos por la puerta de enlace.
El costo por token se puede derivar de las tarifas por millón: los tokens de entrada cuestan $0.00000044 por token, y los tokens de salida cuestan $0.00000087 por token. En la práctica, una solicitud típica de 10,000 tokens de entrada y 1,000 tokens de salida costaría aproximadamente $0.0044 + $0.00087 = $0.00527. Debido a que la ventana de contexto puede ser de hasta 1,048,576 tokens de entrada, una solicitud de contexto completo costaría alrededor de $0.46 solo por la entrada. El límite de salida de 384,000 tokens costaría hasta $0.334 si se utiliza por completo. Estos costos escalan linealmente, por lo que los usuarios deben monitorear el uso de tokens, especialmente al aprovechar las capacidades máximas de contexto y salida.
OrcaRouter afirma explícitamente que DeepSeek Reasoner tiene un precio según la tarifa del proveedor sin margen de beneficio. Esto significa que no hay tarifas adicionales más allá del costo por token indicado. No hay mínimos mensuales, tarifas de configuración ni cargos por acceso a la API. Los únicos costos incurridos son por los tokens consumidos. Los usuarios pueden verificar los cargos comparando el monto facturado con los registros de uso de tokens. La transparencia de precios de OrcaRouter garantiza que lo que ves es lo que pagas, sin recargos inesperados por uso de alto volumen o funciones especiales.
Los datos disponibles no mencionan ningún mecanismo de almacenamiento en caché ni descuentos por volumen para DeepSeek Reasoner en OrcaRouter. Es posible que OrcaRouter ofrezca un almacenamiento en caché estándar para indicaciones frecuentes, pero esto no está confirmado. Del mismo modo, no se describen niveles de descuento. El precio es estrictamente por token a la tarifa del proveedor. Los usuarios deben asumir que no hay almacenamiento en caché ni descuentos integrados a menos que OrcaRouter lo comunique explícitamente. Para uso de alto volumen, puede comunicarse con el soporte de OrcaRouter para consultar sobre acuerdos personalizados, pero según los datos proporcionados, el modelo de precios es de pago por uso directo.
Para llamar a DeepSeek Reasoner a través de OrcaRouter, use el punto de conexión compatible con OpenAI en base_url https://api.orcarouter.ai/v1. Establezca el nombre del modelo como "deepseek/deepseek-reasoner". Todos los parámetros estándar de finalización de chat de OpenAI son compatibles, incluidos messages, max_tokens, temperature, top_p y secuencias de stop. Por ejemplo, una solicitud se vería así: curl https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -d '{"model":"deepseek/deepseek-reasoner","messages":[{"role":"user","content":"Resuelve este problema matemático..."}],"max_tokens":10000}'. La API devuelve finalizaciones en el mismo formato que el punto de conexión de chat de OpenAI, lo que hace que la integración sea trivial para las aplicaciones existentes.
Más allá de los parámetros estándar de chat, DeepSeek Reasoner admite las opciones de configuración habituales compatibles con OpenAI: temperature (por defecto 1, rango 0-2), top_p (por defecto 1), frequency_penalty, presence_penalty, stop y max_tokens (hasta 384,000). Debido a que es un modelo de razonamiento, la configuración de temperature afecta la aleatoriedad de la cadena de razonamiento; temperaturas más bajas producen resultados más deterministas. No hay ningún parámetro especial específico de razonamiento expuesto en la API — el comportamiento de razonamiento es intrínseco al modelo. Los usuarios también pueden usar streaming mediante el parámetro stream para recibir tokens de forma incremental. Todos los parámetros deben pasarse en el cuerpo JSON de la solicitud POST al endpoint de completaciones de chat.
Migrar a OrcaRouter es sencillo porque la API es totalmente compatible con el formato de finalización de chat de OpenAI. Reemplace su URL base actual por https://api.orcarouter.ai/v1 y actualice el nombre del modelo a "deepseek/deepseek-reasoner". Genere una clave API desde el panel de control de OrcaRouter e inclúyala en el encabezado Authorization. Ajuste su código para usar la nueva URL base y el identificador del modelo. El resto de su lógica, incluido el formato de los mensajes, los nombres de los parámetros y el análisis de las respuestas, permanece sin cambios. Esta compatibilidad le permite cambiar de proveedor con cambios mínimos en el código, a menudo solo unas pocas líneas en la configuración del cliente. Pruebe con una carga pequeña para confirmar la conectividad y los precios antes de escalar.
En comparación con la serie GPT-4 de OpenAI, DeepSeek Reasoner ofrece una ventana de contexto significativamente mayor (1 millón de tokens frente a 8K-128K de GPT-4 Turbo) y un límite de salida más alto (384K frente a 4K-32K). Su precio por token es más bajo ($0.44/$0.87 frente a aproximadamente $10/$30 de GPT-4 Turbo por 1M de tokens), lo que lo hace más rentable para tareas de contexto largo. Sin embargo, GPT-4 Turbo admite entrada multimodal (imágenes, audio) y puede tener un conocimiento mundial más amplio. DeepSeek Reasoner se enfoca específicamente en el razonamiento y puede generar respuestas de cadena de pensamiento más detalladas. Para tareas que no requieren un contexto extremadamente largo o un razonamiento profundo, las capacidades más amplias de GPT-4 Turbo podrían ser preferibles.
Los modelos Claude 2 y Claude 3 Opus de Anthropic tienen ventanas de contexto de 100K-200K tokens, lo cual es menor que los 1M tokens de DeepSeek Reasoner. Los modelos Claude también admiten algunas entradas multimodales en versiones más recientes. El precio de DeepSeek Reasoner es sustancialmente menor (aproximadamente una décima parte del costo de Claude 3 Opus por tokens de entrada). Los modelos Claude enfatizan la seguridad y la utilidad, mientras que DeepSeek Reasoner está optimizado para la profundidad del razonamiento. Si su aplicación requiere procesar documentos muy largos a un costo menor, DeepSeek Reasoner tiene una ventaja. Para tareas que necesiten barreras de seguridad y soporte multimodal, Claude puede ser más apropiado. Ambos son accesibles a través de la API de OrcaRouter.
Elija DeepSeek Reasoner cuando su carga de trabajo requiera una ventana de contexto mayor a 200K tokens, o cuando necesite generar salidas que superen los 32K tokens. Es ideal para tareas de razonamiento sistemático donde mostrar los pasos lógicos intermedios es valioso. La ventaja de costo es más pronunciada para aplicaciones de alto volumen y contexto largo, ya que el precio por token es significativamente más bajo que los modelos premium de OpenAI o Anthropic. Sin embargo, si sus tareas son cortas, requieren entrada multimodal, o se benefician de conjuntos de datos de entrenamiento más grandes, las alternativas pueden ser mejores. Evalúe sus patrones de uso de tokens y requisitos de razonamiento para determinar si las fortalezas de DeepSeek Reasoner se alinean con sus prioridades.
Compatible con OpenAI: conserva tu SDK actual
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek/deepseek-reasoner",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)max_tokensresponse_formatstream| Entrada / 1M tokens | $0.147 |
| Salida / 1M tokens | $0.295 |
| Lectura caché / 1M | $0.028 |
| Moneda | USD |
Estimación según precio de lista
Solo una estimación: el número real de tokens depende del tokenizador del proveedor.
GET /api/public/models/deepseek/deepseek-reasonerAbrir @misc{orcarouter_deepseek_reasoner,
title = {deepseek/deepseek-reasoner API},
author = {deepseek},
year = {n.d.},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/deepseek/deepseek-reasoner}
}deepseek. (n.d.). deepseek/deepseek-reasoner API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/deepseek/deepseek-reasoner