DeepSeek-alias för V4 Flash icke-tänkande läge — 1M kontext, stark instruktionsföljning och kodning (legacy-alias, planerad för avveckling).
DeepSeek V3 är en Mixture-of-Experts-textmodell från DeepSeek, utformad för uppgifter som kräver förståelse och generering över mycket långa kontexter. Dess 1,048,576-token-kontextfönster möjliggör…
DeepSeek V3 utmärker sig i resonemang över långa sammanhang tack vare sitt 1M token-fönster. Den kan upprätthålla koherens över hundratals sidor text, vilket gör den idealisk för att sammanfatta hela dokument, följa komplexa berättelser eller analysera stora kodförråd. MoE-arkitekturen gör att den kan delegera olika delar av en uppgift till specialiserade 'expert'-subnätverk, vilket förbättrar effektiviteten. Den stöder också en hög utdatagräns på 384k tokens, vilket möjliggör generering av långa rapporter, böcker eller flerväxlad dialog med omfattande svar. Den är särskilt stark i matematiskt resonemang och kodgenerering, områden där DeepSeek har fokuserat träning.
För enkla uppgifter som kortfattad fråga–svar, klassificering eller lätt sammanfattning kan en mindre modell (t.ex. Llama 3.1 8B eller GPT-4o mini) vara mer kostnadseffektiv och snabbare. DeepSeek V3 är optimerad för långa sammanhang och hög utmatning; att använda den för ett svar på 100 tokens slösar bort dess kapacitet. Om svarstiden i realtid är kritisk och sammanhanget är kort, överväg en modell med lägre overhead. Dessutom, om du behöver multimodal indata är DeepSeek V3 inte lämplig.
Bästa användningsfallen inkluderar bearbetning av mycket långa dokument (t.ex. juridiska avtal, forskningsartiklar, hela böcker) där hela sammanhanget måste beaktas. Det är också effektivt för flervarviga chattapplikationer som upprätthåller samtalshistorik på upp till 1M tokens, såsom avancerad kundsupport eller interaktivt berättande. Kodgenerering och analys över massiva kodbaser drar nytta av det stora sammanhanget. Dessutom kan uppgifter som kräver långformsgenerering som rapportskrivning, artikelskapande eller strukturerad datagenerering (t.ex. JSON, XML) fullt ut utnyttja 384k-utgångsgränsen.
Specifika benchmark-poäng för DeepSeek V3 anges inte i denna förteckning. Offentligt tillgänglig information från DeepSeek visar dock att V3 uppnår konkurrenskraftiga resultat på resonemangstester (t.ex. MATH, GSM8K), kodningstester (t.ex. HumanEval, MBPP) och språkförståelseuppgifter (t.ex. MMLU). Dess MoE-arkitektur gör att den presterar liknande som täta modeller med många fler totala parametrar, samtidigt som den använder mindre beräkning per token. Användare bör konsultera den officiella DeepSeek-artikeln för detaljerade siffror.
Latens beror på inmatningslängd, utmatningslängd och aktuell belastning. Eftersom DeepSeek V3 använder en Mixture-of-Experts-arkitektur aktiverar den endast en delmängd av parametrarna per token, vilket generellt leder till snabbare generering jämfört med en tät modell med samma totala parameterantal. På OrcaRouter påverkas latensen även av nätverksförhållanden och lastbalansering. För korta kontexter svarar modellen snabbt; för lång kontextbearbetning skalas den initiala kodningstiden med inmatningslängden. Inga specifika latenssiffror anges, men användare kan förvänta sig rimlig prestanda för en modell av dess storlek.
Styrkorna inkluderar en massiv kontextfönster (1M token), hög utdata-gräns (384k token), MoE-effektivitet som leder till lägre kostnad per token, och stark prestanda inom resonemang och kodning. Begränsningar: textbaserad inmatning (inga bilder, ljud), potentiell minskad djupkunskap jämfört med större täta modeller, och modellen kan vara mindre idealisk för mycket korta uppgifter där den är överdriven. Dessutom kan dess beteende vid nyanserade uppgifter (t.ex. kreativt skrivande, emotionell ton) variera; användartest rekommenderas.
Priset är $0.14 per 1 miljon inmatningstokens och $0.28 per 1 miljon utmatningstokens. Dessa priser debiteras enligt leverantörens taxa utan extra påslag från OrcaRouter. Inmatningstokens inkluderar prompten; utmatningstokens är modellens genererade text. Till exempel skulle en inmatning på 500 000 tokens och en utmatning på 100 000 tokens kosta $0.07 (inmatning) + $0.028 (utmatning) = $0.098. Observera att tokens räknas av leverantörens tokenizer.
Med tanke på dess stora kontextfönster kan kostnaderna bli höga om du alltid använder hela 1M tokens. För många användningsfall är dock den genomsnittliga indatastorleken mindre. Kostnaden per token är konkurrenskraftig, särskilt jämfört med täta modeller av liknande kapacitet. Eftersom det är en MoE-modell är beräkningskostnaden per token lägre, vilket OrcaRouter förmedlar som noll påslag. Om din uppgift bara kräver några hundra tokens kan en billigare modell vara mer ekonomisk. För långa kontextuppgifter erbjuder DeepSeek V3 ofta bästa kostnads-prestandaförhållandet.
OrcaRouter annonserar inte separat caching-rabatter för DeepSeek V3. Eventuell caching följer leverantörens (DeepSeek) policyer, vilka kan eller inte kan vara tillämpliga. Användare bör utgå från standardfakturering per token. För att optimera kostnader, överväg att återanvända kontextfönster effektivt genom att trimma onödiga indata.
Använd OrcaRouters OpenAI-kompatibla API med bas-URL https://api.orcarouter.ai/v1. Ställ in modell-ID:t till "deepseek/deepseek-chat". Du kan använda den officiella OpenAI Python-klienten eller valfritt bibliotek som stöder OpenAI:s chat completion. Exempel i 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"}]) ```
Modellen stöder vanliga chattkompletteringsparametrar: temperature, top_p, max_tokens, stop, frequency_penalty, presence_penalty och andra. max_tokens kan ställas in upp till 384 000. Modellen är endast text, så inga bild- eller ljudinmatningar. För långa kontexter kan du skicka stora meddelandearrayer; se till att totala tokens inte överstiger 1 048 576. Tokenizern är densamma som DeepSeeks egen; OrcaRouter hanterar tokenräkning enligt leverantören.
Ändra base_url till https://api.orcarouter.ai/v1 och modell-ID till "deepseek/deepseek-chat". Behåll din befintliga kodstruktur (meddelanden, parametrar). Inga andra ändringar krävs om du använder OpenAI Python-klienten eller liknande. Se till att din API-nyckel är giltig för OrcaRouter. Testa med en liten förfrågan för att verifiera token-gränser och prissättning. För applikationer som använder strömning är svarsformatet identiskt med OpenAIs strömning.
GPT-4o stöder text-, bild- och ljudinmatning; DeepSeek V3 är endast text. GPT-4o har ett kontextfönster på 128k, medan DeepSeek V3 stöder 1M. GPT-4os prissättning varierar men är generellt högre per token. DeepSeek V3:s MoE-arkitektur kan ge lägre svarstid för långa kontexter. När det gäller resonemang och kodning är båda starka, men GPT-4o har bredare multimodala förmågor. Välj DeepSeek V3 om du behöver extrem kontextlängd och effektiv textbehandling; välj GPT-4o för multimodala uppgifter.
Claude 3.5 Sonnet erbjuder ett kontextfönster på 200k, betydligt mindre än DeepSeek V3:s 1M. Claude stöder text- och bildinmatning; DeepSeek V3 är endast textbaserad. Claude:s prissättning är högre per token (t.ex. $3 per miljon inmatning). DeepSeek V3 är billigare. Claude är känt för stark följsamhet av instruktioner och säkerhet; DeepSeek V3 utmärker sig inom matematik och kodning. För uppgifter med lång kontext är DeepSeek V3 mer kostnadseffektiv och erbjuder större kapacitet.
Llama 3.1 405B är en tät modell med 128k kontextfönster; DeepSeek V3:s kontext är mycket större. Llama 3.1 405B är även endast textbaserad. Priserna för Llama 3.1 405B via värdtjänster är vanligtvis högre än för DeepSeek V3. DeepSeek V3:s MoE-arkitektur använder färre aktiva parametrar, vilket potentiellt gör den snabbare vid generering. Båda är starka inom resonemang; DeepSeek V3 kan ha en fördel vid långkontextåterkallelse på grund av sitt utökade fönster. Välj DeepSeek V3 för extrema kontextlängder; Llama 3.1 för öppen viktåtkomst eller specifika finjusterade varianter.
Använd DeepSeek V3 när din uppgift kräver bearbetning av mycket långa kontexter (t.ex. hela böcker, stora kodbaser) eller generering av långa utdata (upp till 384k tokens). Om din uppgift är kort, kommer en mindre modell som DeepSeek V2 Lite eller Llama 3.1 8B att vara snabbare och billigare. Om du dessutom behöver multimodal indata, överväg andra modeller. Kostnads-nyttoförhållandet gynnar DeepSeek V3 för varje uppgift där kontexten överstiger 128k tokens eller där utdatalängd bortom typiska gränser krävs.
OpenAI-kompatibel — behåll det SDK du redan använder
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-chat",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoninglogprobsmax_tokensreasoningresponse_formatstopstreamstream_optionstemperaturethinkingtool_choicetoolstop_logprobstop_puser_id| Inmatning / 1M token | $0.147 |
| Utdata / 1M tokens | $0.295 |
| Cacheläsning / 1M | $0.020 |
| Valuta | USD |
Uppskattning baserad på listpris
Endast en uppskattning — faktiskt antal token beror på leverantörens tokenizer.
Vad utvecklare säger den här veckan
GET /api/public/models/deepseek/deepseek-chatÖppna @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