Псевдоним DeepSeek для режима V4 Flash thinking — контекст 1M, открытое цепное рассуждение (устаревший псевдоним, запланирован к удалению).
DeepSeek Reasoner — это текстовая модель рассуждений от DeepSeek, оптимизированная для задач, требующих глубокого логического вывода и понимания расширенного контекста. Она доступна через совместимый…
DeepSeek Reasoner сильнее всего в задачах, требующих развёрнутого рассуждения и больших контекстных окон. К ним относятся доказательство математических теорем, решение сложных текстовых задач, генерация и отладка кода в нескольких файлах, а также ответы на вопросы, требующие синтеза информации из разных частей документа. Он также может вести многоповоротные диалоги, где каждый шаг ссылается на большой общий контекст, не теряя нити. Благодаря высокому лимиту вывода он полезен для создания структурированных отчётов или развёрнутых объяснений. Текстовая природа модели ограничивает её от задач, связанных с пониманием изображений, но в текстовой сфере она надёжно выполняет глубокую аналитическую работу.
Ценообразование DeepSeek Reasoner составляет $0.44 за ввод / $0.87 за вывод на 1M токенов, что выше, чем у многих более мелких или быстрых моделей. Вам следует выбирать эту модель, когда ваша задача требует полного контекстного окна в 1M токенов или глубоких возможностей рассуждения. Для коротких запросов (несколько тысяч токенов), которые не требуют пошаговой логики, более дешевая модель, например, меньшая инструкционно-настроенная LLM, будет более экономически эффективной. Аналогично, если вашему приложению требуется низкая задержка для ответов в реальном времени, более легкая модель может быть предпочтительнее. Однако, если вы анализируете большой документ или решаете сложную проблему, требующую логической цепочки, инвестиции в DeepSeek Reasoner могут привести к более высокой точности и меньшему времени ручной проверки.
Основные преимущества DeepSeek Reasoner — огромный контекстный буфер, высокий лимит выходных токенов и акцент на логическом рассуждении. Модель способна сохранять связность на сотнях страниц и генерировать длинные, хорошо структурированные ответы. Она поддерживает только текстовый ввод, но, вероятно, понимает несколько языков, хотя это не подтверждено явно. Благодаря способности к рассуждению модель может объяснять свой ход мыслей, что помогает в отладке и верификации. Кроме того, поскольку OrcaRouter передаёт тариф провайдера без наценки, скрытых затрат нет. Для пользователей, которым нужно масштабировать глубокие аналитические задачи, эта модель предлагает удачное сочетание ёмкости и точности рассуждений.
Конкретные результаты тестирования DeepSeek Reasoner не приведены в доступных фактах. Однако модель входит в семейство моделей DeepSeek, ориентированных на рассуждение, которые ранее демонстрировали высокую производительность на тестах по математике (например, GSM8K, MATH) и программированию (например, HumanEval) в публичных оценках. Пользователям рекомендуется тестировать модель на собственных наборах данных для проверки производительности в их конкретном случае использования. Учитывая большой контекстный окно, модель особенно подходит для задач, оценивающих понимание долгосрочных зависимостей. Без официальных чисел объективные сравнения следует проводить путем прямого экспериментирования на OrcaRouter API.
Несмотря на свои сильные стороны, DeepSeek Reasoner имеет ограничения. Во-первых, он принимает только текстовый ввод — никаких изображений, аудио или видео. Во-вторых, большой размер контекста может приводить к повышенной задержке, особенно когда входные данные приближаются к 1 миллиону токенов; время получения первого токена может быть значительно больше, чем у меньших моделей. В-третьих, хотя модель сильна в рассуждениях, она может не соответствовать творческой беглости некоторых моделей общего назначения в таких задачах, как поэзия или свободное повествование. В-четвертых, будучи специализированной моделью рассуждений, она может чрезмерно анализировать простые запросы, используя больше токенов, чем необходимо. Наконец, ценообразование, хотя и конкурентоспособное для своего класса, всё же выше, чем у облегченных альтернатив, что делает её неэкономичной для тривиальных запросов.
DeepSeek Reasoner предлагает окно контекста размером 1 048 576 токенов и максимальный вывод в 384 000 токенов. Это делает его одной из немногих моделей, способных обрабатывать документы длиннее, чем многие полноценные романы, в одном запросе. Окно контекста включает как входные данные, так и историю существующего разговора; модель использует всё окно для генерации ответов. Ограничение вывода в 384 000 токенов позволяет генерировать очень длинный контент, например, целые кодовые базы или подробные отчеты. Пользователям следует учитывать, что использование полного контекста может пропорционально увеличить задержку и стоимость. Эти характеристики подтверждены в фактах модели и напрямую поддерживаются при вызове модели через OpenAI-совместимый API OrcaRouter.
На OrcaRouter ценообразование для DeepSeek Reasoner основано исключительно на количестве потреблённых токенов, выставляемых по тарифу провайдера без наценки. Входные токены тарифицируются по $0,44 за 1 млн токенов, выходные — по $0,87 за 1 млн токенов. Отсутствуют дополнительные комиссии платформы, абонентская плата или скрытые затраты. Стоимость рассчитывается для каждого вызова API на основе общего количества обработанных токенов. OrcaRouter выставляет счёт напрямую пользователям, и стоимость отражает чистый тариф провайдера. Такая прозрачная модель ценообразования позволяет разработчикам предсказуемо масштабировать использование, не беспокоясь о наценках шлюза.
Стоимость одного токена можно вывести из ставок за миллион: входные токены стоят $0.00000044 за токен, а выходные — $0.00000087 за токен. На практике типичный запрос из 10 000 входных токенов и 1 000 выходных токенов будет стоить приблизительно $0.0044 + $0.00087 = $0.00527. Поскольку окно контекста может достигать 1 048 576 входных токенов, запрос с полным контекстом будет стоить около $0.46 только за входные токены. Лимит выходных токенов в 384 000 при полном использовании может стоить до $0.334. Эти затраты линейно масштабируются, поэтому пользователям следует отслеживать использование токенов, особенно при использовании максимальных возможностей контекста и вывода.
OrcaRouter прямо заявляет, что DeepSeek Reasoner оценивается по тарифу провайдера без наценки. Это означает, что нет никаких дополнительных сборов, помимо указанной стоимости за токен. Нет ежемесячных минимумов, платежей за настройку или платы за доступ к API. Единственные затраты — это потреблённые токены. Пользователи могут проверить расходы, сравнив сумму в счёте с журналами использования токенов. Прозрачность цен OrcaRouter гарантирует, что вы платите именно то, что видите, без неожиданных наценок за большой объём использования или специальные функции.
В доступных данных не упоминаются какие-либо механизмы кэширования или скидки за объём для DeepSeek Reasoner на OrcaRouter. Возможно, OrcaRouter предлагает стандартное кэширование для частых запросов, но это не подтверждено. Аналогично, не описаны уровни скидок. Ценообразование строго за токен по тарифу провайдера. Пользователям следует предполагать отсутствие встроенного кэширования или скидок, если это не было прямо сообщено OrcaRouter. При большом объёме использования вы можете обратиться в службу поддержки OrcaRouter, чтобы узнать о любых индивидуальных договорённостях, однако, согласно предоставленным данным, модель ценообразования представляет собой простую оплату по мере использования.
Чтобы вызвать DeepSeek Reasoner через OrcaRouter, используйте совместимую с OpenAI конечную точку с base_url https://api.orcarouter.ai/v1. Установите имя модели "deepseek/deepseek-reasoner". Поддерживаются все стандартные параметры завершения чата OpenAI, включая messages, max_tokens, temperature, top_p и stop sequences. Например, запрос будет выглядеть так: 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}'. API возвращает завершения в том же формате, что и конечная точка чата OpenAI, что делает интеграцию тривиальной для существующих приложений.
Помимо стандартных параметров чата, DeepSeek Reasoner поддерживает обычные конфигурационные опции, совместимые с OpenAI: temperature (по умолчанию 1, диапазон 0–2), top_p (по умолчанию 1), frequency_penalty, presence_penalty, stop и max_tokens (до 384,000). Поскольку это модель рассуждения, настройки temperature влияют на случайность цепочки рассуждений; более низкие значения температуры приводят к более детерминированным результатам. В API не предоставляется специального параметра, специфичного для рассуждений — поведение рассуждения является внутренним свойством модели. Пользователи также могут использовать потоковую передачу через параметр stream для получения токенов инкрементально. Все параметры должны передаваться в теле JSON POST-запроса к конечной точке chat completions.
Миграция на OrcaRouter проста, поскольку API полностью совместим с форматом chat completion от OpenAI. Замените ваш текущий базовый URL на https://api.orcarouter.ai/v1 и обновите название модели на "deepseek/deepseek-reasoner". Сгенерируйте API-ключ в панели управления OrcaRouter и включите его в заголовок Authorization. Настройте ваш код на использование нового базового URL и идентификатора модели. Остальная логика, включая форматирование сообщений, названия параметров и разбор ответов, остается без изменений. Эта совместимость позволяет сменить провайдера с минимальными изменениями кода, часто всего в нескольких строках конфигурации клиента. Протестируйте с небольшим объемом данных, чтобы подтвердить подключение и ценообразование перед масштабированием.
По сравнению с серией GPT-4 от OpenAI, DeepSeek Reasoner предлагает значительно большее окно контекста (1M токенов против 8K–128K у GPT-4 Turbo) и более высокий лимит вывода (384K против 4K–32K). Его цена за токен ниже ($0.44/$0.87 против примерно $10/$30 за 1M токенов у GPT-4 Turbo), что делает его более экономически эффективным для задач с длинным контекстом. Однако GPT-4 Turbo поддерживает мультимодальный ввод (изображения, аудио) и может обладать более широкими знаниями о мире. DeepSeek Reasoner специализируется именно на рассуждениях и может выдавать более подробные ответы в формате цепочки мыслей. Для задач, не требующих чрезвычайно длинного контекста или глубоких рассуждений, более широкие возможности GPT-4 Turbo могут быть предпочтительнее.
Anthropic's Claude 2 и Claude 3 Opus имеют окна контекста от 100K до 200K токенов, что меньше, чем 1M токенов у DeepSeek Reasoner. Модели Claude также поддерживают некоторые мультимодальные входные данные в новых версиях. Ценообразование DeepSeek Reasoner значительно ниже (примерно в десять раз дешевле Claude 3 Opus для входных токенов). Модели Claude делают упор на безопасность и полезность, в то время как DeepSeek Reasoner оптимизирован для глубины рассуждений. Если вашему приложению требуется обработка очень длинных документов с меньшими затратами, DeepSeek Reasoner имеет преимущество. Для задач, требующих защиты безопасности и мультимодальной поддержки, Claude может подойти больше. Обе модели доступны через API OrcaRouter.
Выбирайте DeepSeek Reasoner, когда ваша рабочая нагрузка требует окна контекста более 200K токенов, или когда вам нужно генерировать выходные данные, превышающие 32K токенов. Он идеально подходит для задач систематического рассуждения, где показ промежуточных логических шагов ценен. Преимущество в стоимости наиболее заметно для высокообъёмных, длинноконтекстных приложений, так как цена за токен значительно ниже, чем у премиум-моделей от OpenAI или Anthropic. Однако, если ваши задачи коротки, требуют мультимодального ввода или выигрывают от больших обучающих наборов данных, альтернативы могут быть лучше. Оцените свои шаблоны использования токенов и требования к рассуждению, чтобы определить, соответствуют ли сильные стороны DeepSeek Reasoner вашим приоритетам.
Совместимо с OpenAI — оставьте свой 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| Ввод / 1M токенов · Внепиковое время | $0.242 |
|---|---|
| Вывод / 1M токенов · Внепиковое время | $0.726 |
| Чтение кэша / 1M · Внепиковое время | $0.0077 |
| Пиковые часы | 01:00–04:00, 06:00–10:00 ×2 (UTC) |
| Ввод / 1M токенов · ×2 | $0.484 |
| Вывод / 1M токенов · ×2 | $1.452 |
| Чтение кэша / 1M · ×2 | $0.015 |
| Валюта | USD |
Оценка по прайс-листу
Только оценка — фактическое число токенов зависит от токенизатора провайдера.
О чём говорят разработчики на этой неделе
GET /api/public/models/deepseek/deepseek-reasonerОткрыть @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