DeepSeek alias voor V4 Flash non-thinking modus — 1M context, sterke instructievolging en codering (legacy-alias, gepland voor afschaffing).
DeepSeek V3 is een Mixture-of-Experts-tekstmodel van DeepSeek, ontworpen voor taken die begrip en generatie over zeer lange contexten vereisen. Het contextvenster van 1.048.576 tokens maakt het…
DeepSeek V3 blinkt uit in het redeneren over lange contexten dankzij het venster van 1 miljoen tokens. Het kan coherentie behouden over honderden pagina's tekst, waardoor het ideaal is voor het samenvatten van volledige documenten, het volgen van complexe verhalen, of het analyseren van grote code-repositories. De MoE-architectuur stelt het in staat om verschillende delen van een taak te delegeren naar gespecialiseerde 'expert'-subnetwerken, wat de efficiëntie verbetert. Het ondersteunt ook een hoge uitvoerlimiet van 384k tokens, waardoor het genereren van lange rapporten, boeken of meerdere dialogen met uitgebreide antwoorden mogelijk wordt. Het is bijzonder sterk in wiskundig redeneren en codegeneratie, gebieden waar DeepSeek de training op heeft gericht.
Voor eenvoudige taken zoals korte Q&A, classificatie of lichte samenvattingen kan een kleiner model (bijv. Llama 3.1 8B of GPT-4o mini) kosteneffectiever en sneller zijn. DeepSeek V3 is geoptimaliseerd voor lange contexten en hoge output; het gebruiken voor een antwoord van 100 tokens verspilt zijn capaciteit. Als real-time latentie cruciaal is en de context kort, overweeg dan een model met lagere overhead. Daarnaast, als u multimodale invoer nodig heeft, is DeepSeek V3 niet geschikt.
De beste gebruikssituaties omvatten het verwerken van zeer lange documenten (bijv. juridische contracten, onderzoekspapers, volledige boeken) waarbij de volledige context in overweging moet worden genomen. Het is ook effectief voor meerstaps-chattoepassingen die een gespreksgeschiedenis tot 1M tokens bijhouden, zoals geavanceerde klantenondersteuning of interactieve verhalenvertelling. Codegeneratie en -analyse in enorme codebases profiteren van de grote context. Daarnaast kunnen taken die lange generatie vereisen, zoals rapportschrijven, artikelcreatie of gestructureerde datageneratie (bijv. JSON, XML) volledig gebruikmaken van de 384k uitvoerlimiet.
Specifieke benchmark scores voor DeepSeek V3 worden niet vermeld in deze lijst. Publiek beschikbare informatie van DeepSeek geeft echter aan dat V3 concurrerende resultaten behaalt op redeneerbenchmarks (bijv. MATH, GSM8K), codeerbenchmarks (bijv. HumanEval, MBPP) en taalbegripstaken (bijv. MMLU). De MoE-architectuur stelt het model in staat om vergelijkbaar te presteren als dichte modellen met veel meer totale parameters, terwijl het minder rekenkracht per token gebruikt. Gebruikers dienen de officiële DeepSeek paper te raadplegen voor gedetailleerde cijfers.
Latency is afhankelijk van de invoerlengte, uitvoerlengte en huidige belasting. Omdat DeepSeek V3 een Mixture-of-Experts-architectuur gebruikt, activeert het slechts een subset van parameters per token, wat over het algemeen resulteert in snellere generatie vergeleken met een dicht model met hetzelfde totale aantal parameters. Op OrcaRouter wordt latentie ook beïnvloed door netwerkomstandigheden en load balancing. Voor korte contexten reageert het model snel; voor lange contextverwerking schaalt de initiële coderingstijd met de invoerlengte. Er worden geen specifieke latentiecijfers verstrekt, maar gebruikers kunnen redelijke prestaties verwachten voor een model van zijn omvang.
Sterke punten zijn onder andere een enorm contextvenster (1M tokens), een hoge uitvoerlimiet (384k tokens), MoE-efficiëntie wat leidt tot lagere kosten per token, en sterke redeneer- en codeerprestaties. Beperkingen: alleen tekstinvoer (geen afbeeldingen, audio), mogelijke verminderde kennisdiepte vergeleken met grotere dichte modellen, en het model is mogelijk niet ideaal voor zeer korte taken waar het overkill is. Bovendien kan het gedrag bij zeer genuanceerde taken (bijv. creatief schrijven, emotionele toon) variëren; gebruikerstesten worden aanbevolen.
De prijzen zijn $0,14 per 1 miljoen invoertokens en $0,28 per 1 miljoen uitvoertokens. Deze tarieven worden gefactureerd tegen het tarief van de provider, zonder opslag van OrcaRouter. Invoertokens omvatten de prompt; uitvoertokens zijn de door het model gegenereerde tekst. Een voorbeeld: 500.000 invoertokens en 100.000 uitvoertokens kosten $0,07 (invoer) + $0,028 (uitvoer) = $0,098. Houd er rekening mee dat tokens worden geteld door de tokenizer van de provider.
Gezien het grote contextvenster kunnen de kosten oplopen als je altijd de volledige 1M tokens gebruikt. Voor veel gebruikssituaties is de gemiddelde invoergrootte echter kleiner. De kosten per token zijn concurrerend, vooral in vergelijking met dichte modellen van vergelijkbare mogelijkheden. Omdat het een MoE-model is, zijn de rekenkosten per token lager, wat OrcaRouter doorgeeft als nulopslag. Als je taak slechts een paar honderd tokens vereist, kan een goedkoper model economischer zijn. Voor taken met een lange context biedt DeepSeek V3 vaak de beste kosten-prestatieverhouding.
OrcaRouter adverteert niet afzonderlijk over caching-kortingen voor DeepSeek V3. Caching, indien van toepassing, volgt het beleid van de provider (DeepSeek), dat al dan niet van toepassing is. Gebruikers moeten uitgaan van standaard facturering per token. Overweeg voor kostenoptimalisatie om contextvensters efficiënt te hergebruiken door onnodige invoer weg te laten.
Gebruik de OpenAI-compatibele API van OrcaRouter met de basis-URL https://api.orcarouter.ai/v1. Stel de model-ID in op "deepseek/deepseek-chat". U kunt de officiële OpenAI Python-client gebruiken of elke bibliotheek die de chatvoltooiingen van OpenAI ondersteunt. Voorbeeld in Python: ```python import openai client = openai.OpenAI(base_url="https://api.orcarouter.ai/v1", api_key="YOUR_ORCAROUTER_API_KEY") response = client.chat.completions.create(model="deepseek/deepseek-chat", messages=[{"role":"user","content":"Hello"}]) ```
Het model ondersteunt standaard chatvoltooiingsparameters: temperature, top_p, max_tokens, stop, frequency_penalty, presence_penalty en andere. max_tokens kan worden ingesteld tot 384,000. Het model is tekst-only, dus geen afbeelding- of audio-invoer. Voor lange contexten kunt u grote berichtenarrays sturen; zorg dat het totale aantal tokens niet hoger is dan 1,048,576. De tokenizer is dezelfde als die van DeepSeek; OrcaRouter zorgt voor het tellen van tokens zoals door de provider bepaald.
Wijzig de base_url naar https://api.orcarouter.ai/v1 en het model-ID naar "deepseek/deepseek-chat". Behoud uw bestaande codestructuur (berichten, parameters). Geen andere wijzigingen zijn nodig als u de OpenAI Python-client of een vergelijkbare gebruikt. Zorg ervoor dat uw API-sleutel geldig is voor OrcaRouter. Test met een klein verzoek om tokenlimieten en prijzen te verifiëren. Voor toepassingen die streaming gebruiken, is de responsindeling identiek aan die van OpenAI's streaming.
GPT-4o ondersteunt tekst-, afbeeldings- en audio-invoer; DeepSeek V3 is alleen tekst. GPT-4o heeft een contextvenster van 128k, terwijl DeepSeek V3 1M ondersteunt. De prijsstelling van GPT-4o varieert, maar is over het algemeen hoger per token. De MoE-architectuur van DeepSeek V3 kan leiden tot lagere latentie voor lange contexten. Op het gebied van redeneren en coderen zijn beide sterk, maar GPT-4o heeft bredere multimodale mogelijkheden. Kies DeepSeek V3 als je extreme contextlengte en efficiënte tekstverwerking nodig hebt; kies GPT-4o voor multimodale taken.
Claude 3.5 Sonnet biedt een contextvenster van 200k, aanzienlijk kleiner dan de 1M van DeepSeek V3. Claude ondersteunt tekst- en afbeeldingsinvoer; DeepSeek V3 is alleen tekst. De prijs per token van Claude is hoger (bijv. $3 per miljoen invoer). DeepSeek V3 is goedkoper. Claude staat bekend om sterke instructieopvolging en veiligheid; DeepSeek V3 blinkt uit in wiskunde en programmeren. Voor taken met lange context is DeepSeek V3 kosteneffectiever en biedt het grotere capaciteit.
Llama 3.1 405B is een dicht model met een contextvenster van 128k; de context van DeepSeek V3 is veel groter. Llama 3.1 405B is bovendien alleen tekst. De prijzen voor Llama 3.1 405B via gehoste diensten zijn doorgaans hoger dan voor DeepSeek V3. De MoE-architectuur van DeepSeek V3 gebruikt minder actieve parameters, wat mogelijk sneller is voor generatie. Beide zijn sterk in redeneren; DeepSeek V3 kan een voordeel hebben bij het ophalen uit lange context vanwege het grotere venster. Kies DeepSeek V3 voor extreme contextlengtes; Llama 3.1 voor open-weight-toegang of specifiek afgestemde varianten.
Gebruik DeepSeek V3 wanneer je taak vraagt om het verwerken van zeer lange contexten (bijv. hele boeken, grote codebases) of het genereren van lange uitvoer (tot 384k tokens). Als je taak kort is, is een kleiner model zoals DeepSeek V2 Lite of Llama 3.1 8B sneller en goedkoper. Overweeg ook andere modellen als je multimodale invoer nodig hebt. De kosten-batenverhouding is in het voordeel van DeepSeek V3 voor elke taak waarbij de context meer dan 128k tokens bedraagt of waarbij een uitvoerlengte boven de gebruikelijke grenzen vereist is.
OpenAI-compatibel — behoud je huidige SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek/deepseek-chat",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoninglogprobsmax_tokensreasoningresponse_formatstopstreamstream_optionstemperaturethinkingtool_choicetoolstop_logprobstop_puser_id| Invoer / 1M tokens | $0.147 |
| Uitvoer / 1M tokens | $0.295 |
| Cache lezen / 1M | $0.020 |
| Valuta | USD |
Schatting op basis van catalogusprijs
Alleen een schatting — het werkelijke aantal tokens hangt af van de tokenizer van de aanbieder.
GET /api/public/models/deepseek/deepseek-chatOpenen @misc{orcarouter_deepseek_chat,
title = {DeepSeek V3 API},
author = {DeepSeek},
year = {2024},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/deepseek/deepseek-chat}
}DeepSeek. (2024). DeepSeek V3 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/deepseek/deepseek-chat