Alias di DeepSeek per la modalità di pensiero V4 Flash — contesto da 1M, ragionamento a catena di pensiero aperto (alias legacy, destinato alla deprecazione).
DeepSeek Reasoner è un modello di ragionamento basato solo su testo di DeepSeek, ottimizzato per compiti che richiedono deduzione logica profonda e comprensione contestuale estesa. È accessibile…
DeepSeek Reasoner è più performante in compiti che traggono vantaggio da ragionamenti estesi e ampie finestre di contesto. Questi includono la dimostrazione di teoremi matematici, la risoluzione di problemi complessi formulati in parole, la generazione e il debug di codice su più file, e la risposta a domande che richiedono di sintetizzare informazioni provenienti da molte parti di un documento. Può anche gestire conversazioni multi-turn in cui ogni turno fa riferimento a un ampio contesto condiviso senza perdere traccia. Grazie al suo elevato limite di output, è utile per generare report strutturati o spiegazioni lunghe. La natura puramente testuale del modello lo limita in compiti che implicano la comprensione di immagini, ma nell'ambito del testo, esegue in modo affidabile un lavoro di analisi approfondita.
Il prezzo di DeepSeek Reasoner è $0.44 input / $0.87 output per 1M token, che è più alto rispetto a molti modelli più piccoli o veloci. Dovresti scegliere questo modello quando il tuo compito richiede la finestra di contesto completa di 1M token o la capacità di ragionamento profondo. Per prompt brevi (poche migliaia di token) che non richiedono logica passo-passo, un modello più economico come un LLM più piccolo ottimizzato per istruzioni sarebbe più conveniente. Allo stesso modo, se la tua applicazione necessita di bassa latenza per risposte in tempo reale, un modello più leggero potrebbe essere preferibile. Tuttavia, se stai analizzando un documento di grandi dimensioni o risolvendo un problema complesso che richiede concatenamento logico, l'investimento in DeepSeek Reasoner può portare a una maggiore accuratezza e a meno tempo di validazione manuale.
I punti di forza principali di DeepSeek Reasoner sono la sua enorme finestra di contesto, l'elevato limite di token in output e l'attenzione al ragionamento logico. È in grado di mantenere la coerenza su centinaia di pagine e produrre output lunghi e ben strutturati. Il modello supporta solo input di testo, ma probabilmente comprende più lingue, anche se ciò non è esplicitamente confermato. La sua capacità di ragionamento significa che può spiegare il proprio processo di pensiero, il che aiuta nel debug e nella verifica. Inoltre, poiché OrcaRouter trasmette la tariffa del fornitore senza alcun margine, non ci sono costi nascosti. Per gli utenti che devono scalare compiti analitici profondi, questo modello offre una forte combinazione di capacità e fedeltà del ragionamento.
I punteggi benchmark specifici per DeepSeek Reasoner non sono forniti nei dati disponibili. Tuttavia, il modello fa parte della famiglia di modelli incentrati sul ragionamento di DeepSeek, che in precedenza hanno dimostrato prestazioni elevate in matematica (ad esempio, GSM8K, MATH) e coding (ad esempio, HumanEval) nelle valutazioni pubbliche. Si incoraggia gli utenti a testare il modello sui propri dataset per convalidare le prestazioni per il loro caso d'uso specifico. Data la sua ampia finestra di contesto, il modello è particolarmente adatto per attività che valutano la comprensione delle dipendenze a lungo raggio. In assenza di numeri ufficiali, confronti oggettivi dovrebbero essere effettuati tramite sperimentazione diretta sull'API OrcaRouter.
Nonostante i suoi punti di forza, DeepSeek Reasoner presenta dei limiti. In primo luogo, accetta solo input testuali—nessuna immagine, audio o video. In secondo luogo, le grandi dimensioni del contesto possono portare a una latenza più elevata, specialmente quando gli input si avvicinano a 1 milione di token; il tempo per il primo token può essere significativamente maggiore rispetto a modelli più piccoli. In terzo luogo, sebbene il modello sia forte nel ragionamento, potrebbe non eguagliare la fluidità creativa di alcuni modelli general-purpose per compiti come la poesia o la narrazione a finale aperto. In quarto luogo, essendo un modello di ragionamento specializzato, potrebbe analizzare eccessivamente richieste semplici, utilizzando più token del necessario. Infine, il prezzo, sebbene competitivo per la sua categoria, è ancora più elevato rispetto ad alternative leggere, rendendolo antieconomico per domande banali.
DeepSeek Reasoner offre una finestra di contesto di 1,048,576 token e un output massimo di 384,000 token. Ciò lo rende uno dei pochi modelli in grado di gestire documenti più lunghi di molti romanzi completi in un unico prompt. La finestra di contesto include sia l'input che la cronologia della conversazione esistente; il modello utilizza l'intera finestra per generare le risposte. Il limite di output di 384,000 token consente la generazione di contenuti molto lunghi, come interi codebase o report completi. Gli utenti devono notare che l'utilizzo dell'intero contesto può aumentare latenza e costi proporzionalmente. Queste specifiche sono confermate nei fatti del modello e sono direttamente supportate quando si chiama il modello tramite l'API compatibile con OpenAI di OrcaRouter.
Su OrcaRouter, il prezzo di DeepSeek Reasoner si basa esclusivamente sul numero di token consumati, fatturati alla tariffa del fornitore con margine zero. I token di input vengono addebitati a $0.44 per 1M di token, e i token di output a $0.87 per 1M di token. Non ci sono commissioni aggiuntive per la piattaforma, abbonamenti o costi nascosti. Gli addebiti vengono calcolati per chiamata API in base al totale dei token elaborati. OrcaRouter fattura direttamente gli utenti e il costo riflette la tariffa lorda del fornitore. Questo modello di prezzi trasparente consente agli sviluppatori di scalare l'utilizzo in modo prevedibile senza preoccuparsi dei margini di profitto aggiunti dal gateway.
Il costo per token può essere derivato dalle tariffe per milione: i token di input costano $0.00000044 per token, e i token di output costano $0.00000087 per token. In pratica, una richiesta tipica di 10,000 token di input e 1,000 token di output costerebbe circa $0.0044 + $0.00087 = $0.00527. Poiché la finestra di contesto può arrivare fino a 1,048,576 token di input, una richiesta a contesto pieno costerebbe circa $0.46 solo per l'input. Il limite di output di 384,000 token costerebbe fino a $0.334 se completamente utilizzato. Questi costi scalano linearmente, quindi gli utenti dovrebbero monitorare l'utilizzo dei token, specialmente quando si sfruttano le capacità massime di contesto e output.
OrcaRouter dichiara esplicitamente che DeepSeek Reasoner ha un prezzo basato sulla tariffa del provider, senza alcun margine aggiuntivo. Questo significa che non ci sono costi extra oltre al costo per token indicato. Non ci sono minimi mensili, costi di configurazione né addebiti per l'accesso all'API. Gli unici costi sostenuti sono per i token consumati. Gli utenti possono verificare gli addebiti confrontando l'importo fatturato con i registri di utilizzo dei token. La trasparenza dei prezzi di OrcaRouter garantisce che ciò che vedi è ciò che paghi, senza supplementi imprevisti per utilizzo ad alto volume o funzionalità speciali.
I fatti disponibili non menzionano alcun meccanismo di caching o sconti per volume per DeepSeek Reasoner su OrcaRouter. È possibile che OrcaRouter offra un caching standard per prompt frequenti, ma ciò non è confermato. Allo stesso modo, non vengono descritti livelli di sconto. Il prezzo è rigorosamente per token alla tariffa del provider. Gli utenti dovrebbero presumere l'assenza di caching integrato o sconti, salvo comunicazione esplicita da parte di OrcaRouter. Per un utilizzo ad alto volume, è possibile contattare il supporto di OrcaRouter per informarsi su eventuali accordi personalizzati, ma, sulla base dei dati forniti, il modello di prezzo è un semplice pay-as-you-go.
Per chiamare DeepSeek Reasoner tramite OrcaRouter, utilizza l'endpoint compatibile con OpenAI all'indirizzo base_url https://api.orcarouter.ai/v1. Imposta il nome del modello su "deepseek/deepseek-reasoner". Tutti i parametri standard di completamento chat di OpenAI sono supportati, inclusi messages, max_tokens, temperature, top_p e stop sequences. Ad esempio, una richiesta apparirebbe come: curl https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -d '{"model":"deepseek/deepseek-reasoner","messages":[{"role":"user","content":"Risolvi questo problema di matematica..."}],"max_tokens":10000}'. L'API restituisce i completamenti nello stesso formato dell'endpoint chat di OpenAI, rendendo l'integrazione banale per le applicazioni esistenti.
Oltre ai parametri standard di chat, DeepSeek Reasoner supporta le consuete opzioni di configurazione compatibili con OpenAI: temperature (predefinito 1, intervallo 0-2), top_p (predefinito 1), frequency_penalty, presence_penalty, stop e max_tokens (fino a 384,000). Poiché è un modello di ragionamento, le impostazioni di temperatura influenzano la casualità della catena di ragionamento; temperature più basse producono output più deterministici. Non vi è alcun parametro speciale specifico per il ragionamento esposto nell'API—il comportamento di ragionamento è intrinseco al modello. Gli utenti possono anche utilizzare lo streaming tramite il parametro stream per ricevere token in modo incrementale. Tutti i parametri devono essere passati nel corpo JSON della richiesta POST all'endpoint chat completions.
Migrare a OrcaRouter è semplice perché l'API è completamente compatibile con il formato di chat completion di OpenAI. Sostituisci il tuo URL di base esistente con https://api.orcarouter.ai/v1 e aggiorna il nome del modello a "deepseek/deepseek-reasoner". Genera una chiave API dal pannello di controllo di OrcaRouter e includila nell'intestazione Authorization. Modifica il tuo codice per utilizzare il nuovo URL di base e l'identificatore del modello. Il resto della tua logica, inclusa la formattazione dei messaggi, i nomi dei parametri e l'analisi delle risposte, rimane invariato. Questa compatibilità ti consente di cambiare fornitore con modifiche minime al codice, spesso solo poche righe nella configurazione del client. Esegui un test con un piccolo payload per verificare la connettività e i prezzi prima di scalare.
Rispetto alla serie GPT-4 di OpenAI, DeepSeek Reasoner offre una finestra di contesto significativamente più ampia (1M token contro 8K-128K per GPT-4 Turbo) e un limite di output più elevato (384K contro 4K-32K). Il suo prezzo per token è inferiore ($0.44/$0.87 contro i circa $10/$30 per 1M token di GPT-4 Turbo), rendendolo più conveniente per attività a contesto lungo. Tuttavia, GPT-4 Turbo supporta input multimodali (immagini, audio) e potrebbe avere una conoscenza del mondo più ampia. DeepSeek Reasoner si concentra specificamente sul ragionamento e potrebbe produrre risposte più dettagliate con catena di pensiero. Per attività che non richiedono un contesto estremamente lungo o un ragionamento approfondito, le capacità più ampie di GPT-4 Turbo potrebbero essere preferibili.
I Claude 2 e Claude 3 Opus di Anthropic hanno finestre di contesto da 100K a 200K token, inferiori a quelle di DeepSeek Reasoner con 1 milione di token. I modelli Claude supportano anche alcuni input multimodali nelle versioni più recenti. Il prezzo di DeepSeek Reasoner è sostanzialmente inferiore (circa un decimo del costo di Claude 3 Opus per i token in input). I modelli Claude enfatizzano sicurezza e utilità, mentre DeepSeek Reasoner è ottimizzato per la profondità di ragionamento. Se la tua applicazione richiede l'elaborazione di documenti molto lunghi a costi inferiori, DeepSeek Reasoner ha un vantaggio. Per attività che necessitano di barriere di sicurezza e supporto multimodale, Claude può essere più appropriato. Entrambi sono accessibili tramite l'API di OrcaRouter.
Scegli DeepSeek Reasoner quando il tuo carico di lavoro richiede una finestra di contesto più grande di 200K token, o quando devi generare output superiori a 32K token. È ideale per attività di ragionamento sistematico in cui mostrare i passaggi logici intermedi è prezioso. Il vantaggio in termini di costo è più pronunciato per applicazioni ad alto volume e con contesto lungo, poiché il prezzo per token è significativamente inferiore rispetto ai modelli premium di OpenAI o Anthropic. Tuttavia, se i tuoi compiti sono brevi, richiedono input multimodali o traggono vantaggio da set di dati di training più ampi, potrebbero essere migliori alternative. Valuta i tuoi schemi di utilizzo dei token e i requisiti di ragionamento per determinare se i punti di forza di DeepSeek Reasoner sono in linea con le tue priorità.
Compatibile con OpenAI: mantieni il tuo SDK
https://api.orcarouter.ai/v1import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key=os.environ["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| Input / 1M token · Fuori punta | $0.242 |
|---|---|
| Output / 1M token · Fuori punta | $0.726 |
| Lettura cache / 1M · Fuori punta | $0.0077 |
| Ore di punta | 01:00–04:00, 06:00–10:00 ×2 (UTC) |
| Input / 1M token · ×2 | $0.484 |
| Output / 1M token · ×2 | $1.452 |
| Lettura cache / 1M · ×2 | $0.015 |
| Valuta | USD |
Stima basata sul prezzo di listino
Solo una stima — il numero effettivo di token dipende dal tokenizzatore del provider.
Di cosa parlano gli sviluppatori questa settimana
GET /api/public/models/deepseek/deepseek-reasonerApri @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