Alias DeepSeek pour le mode de réflexion V4 Flash — contexte de 1M, raisonnement ouvert en chaîne de pensée (alias hérité, destiné à être déprécié).
DeepSeek Reasoner est un modèle de raisonnement textuel de DeepSeek, optimisé pour les tâches nécessitant une déduction logique approfondie et une compréhension étendue du contexte. Il est accessible…
DeepSeek Reasoner est le plus performant pour les tâches qui bénéficient d'un raisonnement étendu et de grandes fenêtres de contexte. Cela inclut la démonstration de théorèmes mathématiques, la résolution de problèmes complexes en langage naturel, la génération et le débogage de code sur plusieurs fichiers, ainsi que la réponse à des questions nécessitant la synthèse d'informations provenant de nombreuses parties d'un document. Il peut également gérer des conversations multi-tours où chaque tour fait référence à un large contexte partagé sans perdre le fil. En raison de sa limite de sortie élevée, il est utile pour générer des rapports structurés ou des explications longues. La nature textuelle du modèle le limite aux tâches qui impliquent la compréhension d'images, mais dans les domaines textuels, il effectue un travail analytique approfondi de manière fiable.
Le prix de DeepSeek Reasoner est de 0,44 $ pour l’entrée / 0,87 $ pour la sortie par million de tokens, ce qui est plus élevé que celui de nombreux modèles plus petits ou plus rapides. Vous devriez choisir ce modèle lorsque votre tâche nécessite la fenêtre de contexte complète d’un million de tokens ou la capacité de raisonnement approfondi. Pour les requêtes courtes (quelques milliers de tokens) qui n’exigent pas de logique étape par étape, un modèle moins cher, comme un LLM plus petit optimisé par instructions, serait plus rentable. De même, si votre application requiert une faible latence pour des réponses en temps réel, un modèle plus léger peut être préférable. Cependant, si vous analysez un document volumineux ou résolvez un problème complexe nécessitant un enchaînement logique, l’investissement dans DeepSeek Reasoner peut conduire à une précision accrue et à moins de temps de validation manuelle.
Les principaux atouts de DeepSeek Reasoner sont son immense fenêtre contextuelle, sa limite élevée de tokens de sortie et son accent sur le raisonnement logique. Il peut maintenir une cohérence sur des centaines de pages et produire des résultats longs et bien structurés. Le modèle n'accepte que des entrées textuelles, mais comprend probablement plusieurs langues, bien que cela ne soit pas explicitement confirmé. Sa capacité de raisonnement lui permet d'expliquer son processus de réflexion, ce qui facilite le débogage et la vérification. De plus, comme OrcaRouter transmet le tarif du fournisseur sans aucune marge, il n'y a pas de frais cachés. Pour les utilisateurs ayant besoin de passer à l'échelle des tâches analytiques approfondies, ce modèle offre une combinaison solide de capacité et de fidélité de raisonnement.
Les scores de référence spécifiques pour DeepSeek Reasoner ne sont pas fournis dans les faits disponibles. Cependant, le modèle fait partie de la famille de modèles axés sur le raisonnement de DeepSeek, qui ont précédemment démontré de bonnes performances sur des benchmarks de mathématiques (par exemple, GSM8K, MATH) et de codage (par exemple, HumanEval) dans des évaluations publiques. Les utilisateurs sont encouragés à tester le modèle sur leurs propres ensembles de données pour valider les performances pour leur cas d'utilisation spécifique. Compte tenu de sa grande fenêtre de contexte, le modèle est particulièrement adapté aux tâches qui évaluent la compréhension des dépendances à longue distance. En l'absence de chiffres officiels, les comparaisons objectives doivent être effectuées par expérimentation directe sur l'API OrcaRouter.
Malgré ses points forts, DeepSeek Reasoner présente des limitations. Premièrement, il n'accepte que les entrées textuelles — pas d'images, d'audio ou de vidéo. Deuxièmement, la grande taille du contexte peut entraîner une latence plus élevée, surtout lorsque les entrées approchent 1 million de jetons ; le temps de premier jeton peut être nettement plus long que pour des modèles plus petits. Troisièmement, bien que le modèle soit performant en raisonnement, il pourrait ne pas égaler la fluidité créative de certains modèles polyvalents pour des tâches comme la poésie ou la narration ouverte. Quatrièmement, parce qu'il s'agit d'un modèle de raisonnement spécialisé, il peut sur-analyser les demandes simples, utilisant plus de jetons que nécessaire. Enfin, le prix, bien que compétitif pour sa catégorie, reste plus élevé que celui des alternatives légères, ce qui le rend peu économique pour des requêtes triviales.
DeepSeek Reasoner offre une fenêtre de contexte de 1,048,576 tokens et une sortie maximale de 384,000 tokens. Cela en fait l'un des rares modèles capables de traiter des documents plus longs que de nombreux romans complets en une seule requête. La fenêtre de contexte inclut à la fois l'entrée et l'historique de la conversation existante ; le modèle utilise la fenêtre entière pour générer des réponses. La limite de sortie de 384,000 tokens permet de générer du contenu très long, comme des bases de code entières ou des rapports complets. Les utilisateurs doivent noter que l'utilisation de l'intégralité du contexte peut augmenter la latence et le coût proportionnellement. Ces spécifications sont confirmées dans les caractéristiques du modèle et sont directement prises en charge lors de l'appel du modèle via l'API compatible OpenAI d'OrcaRouter.
Sur OrcaRouter, la tarification de DeepSeek Reasoner est basée uniquement sur le nombre de tokens consommés, facturée au tarif du fournisseur sans marge bénéficiaire. Les tokens d'entrée sont facturés à $0.44 par 1M tokens, et les tokens de sortie à $0.87 par 1M tokens. Il n'y a aucun frais de plateforme supplémentaire, abonnement ou coûts cachés. Les frais sont calculés par appel API en fonction du nombre total de tokens traités. OrcaRouter facture directement les utilisateurs, et le coût reflète le tarif brut du fournisseur. Ce modèle de tarification transparent permet aux développeurs d'ajuster leur utilisation de manière prévisible sans se soucier des marges bénéficiaires ajoutées par la passerelle.
Le coût par jeton peut être dérivé des tarifs par million : les jetons d'entrée coûtent $0.00000044 par jeton, et les jetons de sortie coûtent $0.00000087 par jeton. En pratique, une requête typique de 10 000 jetons d'entrée et 1 000 jetons de sortie coûterait environ $0.0044 + $0.00087 = $0.00527. Étant donné que la fenêtre de contexte peut atteindre jusqu'à 1 048 576 jetons d'entrée, une requête à contexte complet coûterait environ $0.46 pour l'entrée seule. La limite de sortie de 384 000 jetons coûterait jusqu'à $0.334 si elle était entièrement utilisée. Ces coûts augmentent linéairement, donc les utilisateurs doivent surveiller l'utilisation des jetons, surtout lorsqu'ils tirent parti des capacités maximales de contexte et de sortie.
OrcaRouter déclare explicitement que DeepSeek Reasoner est facturé au tarif du fournisseur sans aucune majoration. Cela signifie qu'il n'y a pas de frais supplémentaires au-delà du coût par jeton indiqué. Il n'y a ni minimum mensuel, ni frais d'installation, ni frais d'accès à l'API. Les seuls coûts engagés sont ceux des jetons consommés. Les utilisateurs peuvent vérifier les frais en comparant le montant facturé aux journaux d'utilisation des jetons. La transparence tarifaire d'OrcaRouter garantit que ce que vous voyez est ce que vous payez, sans frais supplémentaires inattendus pour une utilisation à volume élevé ou des fonctionnalités spéciales.
Les faits disponibles ne mentionnent aucun mécanisme de cache ni de remise sur volume pour DeepSeek Reasoner sur OrcaRouter. Il est possible qu'OrcaRouter propose une mise en cache standard pour les requêtes fréquentes, mais cela n'est pas confirmé. De même, aucun palier de remise n'est décrit. Le prix est strictement par jeton au tarif du fournisseur. Les utilisateurs doivent supposer qu'il n'y a pas de cache intégré ni de remises, sauf indication explicite d'OrcaRouter. Pour une utilisation à volume élevé, vous pouvez contacter le support d'OrcaRouter pour vous renseigner sur d'éventuels arrangements personnalisés, mais d'après les données fournies, le modèle de tarification est simple, à l'utilisation.
Pour appeler DeepSeek Reasoner via OrcaRouter, utilisez le point de terminaison compatible OpenAI à l'URL de base https://api.orcarouter.ai/v1. Définissez le nom du modèle sur "deepseek/deepseek-reasoner". Tous les paramètres standard de complétion de chat OpenAI sont pris en charge, y compris messages, max_tokens, temperature, top_p et les séquences d'arrêt. Par exemple, une requête ressemblerait à : curl https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -d '{"model":"deepseek/deepseek-reasoner","messages":[{"role":"user","content":"Solve this math problem..."}],"max_tokens":10000}'. L'API renvoie les complétions dans le même format que le point de terminaison de chat d'OpenAI, ce qui rend l'intégration triviale pour les applications existantes.
Au-delà des paramètres de chat standard, DeepSeek Reasoner prend en charge les options de configuration compatibles avec OpenAI : temperature (valeur par défaut 1, plage 0-2), top_p (valeur par défaut 1), frequency_penalty, presence_penalty, stop et max_tokens (jusqu'à 384 000). Comme il s'agit d'un modèle de raisonnement, les réglages de temperature affectent le caractère aléatoire de la chaîne de raisonnement ; des températures plus basses produisent des sorties plus déterministes. Aucun paramètre spécifique au raisonnement n'est exposé dans l'API — le comportement de raisonnement est intrinsèque au modèle. Les utilisateurs peuvent également utiliser le streaming via le paramètre stream pour recevoir les jetons de manière incrémentielle. Tous les paramètres doivent être passés dans le corps JSON de la requête POST vers le point de terminaison chat completions.
Migrer vers OrcaRouter est simple car l’API est totalement compatible avec le format de complétion de chat d’OpenAI. Remplacez votre URL de base existante par https://api.orcarouter.ai/v1 et mettez à jour le nom du modèle en "deepseek/deepseek-reasoner". Générez une clé API depuis le tableau de bord d’OrcaRouter et incluez-la dans l’en-tête Authorization. Adaptez votre code pour utiliser la nouvelle URL de base et l’identifiant du modèle. Le reste de votre logique, y compris le formatage des messages, les noms des paramètres et l’analyse des réponses, reste inchangé. Cette compatibilité vous permet de changer de fournisseur avec un minimum de modifications de code, souvent seulement quelques lignes dans la configuration du client. Testez avec une petite charge utile pour confirmer la connectivité et la tarification avant de passer à l’échelle.
Comparé à la série GPT-4 d'OpenAI, DeepSeek Reasoner offre une fenêtre de contexte significativement plus grande (1M tokens contre 8K-128K pour GPT-4 Turbo) et une limite de sortie plus élevée (384K contre 4K-32K). Son prix par token est inférieur ($0.44/$0.87 contre environ $10/$30 pour GPT-4 Turbo par 1M tokens), ce qui le rend plus rentable pour les tâches à long contexte. Cependant, GPT-4 Turbo prend en charge les entrées multimodales (images, audio) et peut avoir une connaissance du monde plus large. DeepSeek Reasoner se concentre spécifiquement sur le raisonnement et peut produire des réponses plus détaillées de type chaîne de pensée. Pour les tâches qui ne nécessitent pas un contexte extrêmement long ou un raisonnement approfondi, les capacités plus larges de GPT-4 Turbo pourraient être préférables.
Les fenêtres de contexte de Claude 2 et Claude 3 Opus d'Anthropic sont de 100K à 200K tokens, ce qui est inférieur au million de tokens de DeepSeek Reasoner. Les modèles Claude prennent également en charge certaines entrées multimodales dans les versions plus récentes. Le prix de DeepSeek Reasoner est considérablement plus bas (environ un dixième du coût de Claude 3 Opus pour les tokens d'entrée). Les modèles Claude mettent l'accent sur la sécurité et l'utilité, tandis que DeepSeek Reasoner est optimisé pour la profondeur de raisonnement. Si votre application nécessite le traitement de très longs documents à moindre coût, DeepSeek Reasoner a un avantage. Pour les tâches nécessitant des garde-fous de sécurité et une prise en charge multimodale, Claude peut être plus approprié. Les deux sont accessibles via l'API d'OrcaRouter.
Choisissez DeepSeek Reasoner lorsque votre charge de travail nécessite une fenêtre de contexte supérieure à 200K jetons, ou lorsque vous devez générer des sorties dépassant 32K jetons. Il est idéal pour les tâches de raisonnement systématique où il est utile d'afficher les étapes logiques intermédiaires. L'avantage en termes de coût est le plus prononcé pour les applications à volume élevé et à contexte long, car le prix par jeton est considérablement inférieur à celui des modèles premium d'OpenAI ou d'Anthropic. Cependant, si vos tâches sont courtes, nécessitent une entrée multimodale, ou bénéficient d'ensembles de données d'entraînement plus volumineux, des alternatives peuvent être préférables. Évaluez vos schémas d'utilisation des jetons et vos besoins en raisonnement pour déterminer si les atouts de DeepSeek Reasoner correspondent à vos priorités.
Compatible OpenAI — gardez votre SDK actuel
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| Entrée / 1M tokens | $0.147 |
| Sortie / 1M tokens | $0.295 |
| Lecture cache / 1M | $0.028 |
| Devise | USD |
Estimation basée sur le tarif public
Estimation seulement — le nombre réel de tokens dépend du tokeniseur du fournisseur.
GET /api/public/models/deepseek/deepseek-reasonerOuvrir @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