DeepSeek V4 Flash思考模式的别名——1M上下文，开放式思维链推理（旧版别名，计划弃用）。
DeepSeek Reasoner 是 DeepSeek 推出的一款纯文本推理模型，专为需要深度逻辑推导和长上下文理解的任务而优化。用户可通过 OrcaRouter 的 OpenAI 兼容 API 访问该模型，模型标识符为 "deepseek/deepseek-reasoner"，base_url 为 https://api.orcarouter.ai/v1。该模型支持 1,048,576…
DeepSeek Reasoner 在需要扩展推理和大上下文窗口的任务中表现最强。这些任务包括证明数学定理、解决复杂文字问题、跨多个文件生成和调试代码，以及回答需要从文档的多个部分综合信息的问题。它还可以处理多轮对话，其中每一轮都引用一个大的共享上下文而不会丢失上下文。由于其高输出限制，它对于生成结构化报告或长篇解释非常有用。该模型仅文本的特性使其无法处理涉及图像理解的任务，但在文本领域内，它能可靠地执行深度分析工作。
DeepSeek Reasoner 的定价为每百万 tokens 输入 0.44 美元、输出 0.87 美元，高于许多更小或更快的模型。当您的任务需要完整的百万 tokens 上下文窗口或深度推理能力时，应选择此模型。对于不需要逐步逻辑推理的短提示（几千 tokens），使用更便宜的指令调优小型语言模型会更经济。同样，如果您的应用程序需要低延迟的实时响应，较轻量级的模型可能更合适。然而，如果您正在分析大型文档或解决需要逻辑链路的复杂问题，投资 DeepSeek Reasoner 可以带来更高的准确性和更少的手动验证时间。
DeepSeek 推理器的主要优势在于其庞大的上下文窗口、高输出 token 限制以及对逻辑推理的专注。它能跨越数百页内容保持连贯性，并生成结构严谨的长篇输出。该模型仅支持文本输入，但可能理解多种语言（尽管这一点尚未明确确认）。其推理能力使其能够解释思考过程，有助于调试和验证。此外，由于 OrcaRouter 以零加价传输提供商费率，因此不存在隐藏成本。对于需要扩展深度分析任务的用户，此模型在容量与推理保真度之间提供了强大的组合。
在现有资料中，并未提供DeepSeek Reasoner的具体基准测试分数。然而，该模型属于DeepSeek推理专注模型系列，该系列此前在公开评测中已在数学（如GSM8K、MATH）和编程（如HumanEval）基准测试中展现出强劲性能。建议用户自行在数据集上测试模型，以验证其针对具体用例的表现。鉴于其大上下文窗口，该模型特别适合评估长距离依赖理解的任务。在缺乏官方数据的情况下，应通过直接在OrcaRouter API上进行实验来进行客观比较。
尽管优势显著，DeepSeek Reasoner 仍存在一些局限性。首先，它仅支持文本输入——无法处理图像、音频或视频。其次，大上下文窗口可能导致较高延迟，尤其当输入接近100万 tokens 时；首 token 生成时间可能显著长于小模型。第三，虽然该模型擅长推理，但在诗歌或开放式故事创作等任务上，其创意流畅性可能不如通用模型。第四，作为专用推理模型，它可能对简单请求过度分析，消耗不必要数量的 tokens。最后，定价虽在同级模型中具竞争力，但仍高于轻量级替代方案，因此处理琐碎查询时不够经济实惠。
DeepSeek Reasoner 提供了1,048,576个令牌的上下文窗口和最多384,000个令牌的输出。这使得它成为少数能够在一个提示中处理超过许多长篇小说长度的文档的模型之一。上下文窗口包括输入和现有对话历史；模型利用整个窗口生成回复。384,000个令牌的输出限制允许生成非常长的内容，例如完整的代码库或全面的报告。用户应注意，使用完整的上下文可能会成比例地增加延迟和成本。这些规格已在模型的事实中得到确认，并且在通过OrcaRouter的OpenAI兼容API调用模型时直接支持。
在OrcaRouter上，DeepSeek Reasoner的定价仅基于消耗的Token数量，按提供商费率计费，无任何加价。输入Token每百万个收费0.44美元，输出Token每百万个收费0.87美元。没有额外的平台费用、订阅费用或隐藏成本。每次API调用的费用根据处理的Token总数计算。OrcaRouter直接向用户收费，费用反映原始提供商费率。这种透明的定价模式使开发者能够可预测地扩展使用量，无需担心网关增加的利润空间。
每个token的成本可以从每百万token的费率推导得出：输入token每个成本为$0.00000044，输出token每个成本为$0.00000087。实际上，一个典型的请求包含10,000个输入token和1,000个输出token，其成本大约为$0.0044 + $0.00087 = $0.00527。由于上下文窗口可高达1,048,576个输入token，一个完整上下文的请求仅输入部分就需花费约$0.46。输出限制为384,000个token，若完全利用，成本最高可达$0.334。这些成本是线性增长的，因此用户应监控token使用量，特别是在利用最大上下文和输出容量时。
OrcaRouter 明确表示，DeepSeek Reasoner 的定价按照服务商费率执行，零加成。这意味着除了所列的每 Token 成本外，不收取任何额外费用。没有月度最低消费、设置费或 API 访问费用。唯一产生的成本是消耗的 Token。用户可以通过将账单金额与 Token 使用日志进行对比来核实收费。OrcaRouter 的定价透明确保所见即所付，不会因高用量或特殊功能而产生意外附加费。
可获取的事实未提及OrcaRouter上DeepSeek Reasoner的任何缓存机制或批量折扣。OrcaRouter可能针对频繁提示提供标准缓存，但这一点尚未确认。同样，也未描述任何折扣层级。定价严格按照提供商费率按Token计费。用户应假设不存在内置缓存或折扣，除非OrcaRouter明确说明。对于高使用量场景，可联系OrcaRouter支持咨询是否有定制安排，但根据现有数据，定价模式为简单的按需付费。
通过OrcaRouter调用DeepSeek Reasoner时，请使用兼容OpenAI的端点，base_url为https://api.orcarouter.ai/v1。将模型名称设置为"deepseek/deepseek-reasoner"。支持所有标准的OpenAI聊天补全参数，包括messages、max_tokens、temperature、top_p和stop sequences。例如，请求格式如下：curl https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -d '{"model":"deepseek/deepseek-reasoner","messages":[{"role":"user","content":"解决这个数学问题..."}],"max_tokens":10000}'。该API返回的补全结果与OpenAI聊天端点格式一致，使现有应用集成变得非常简单。
超越标准聊天参数，DeepSeek Reasoner支持通常的OpenAI兼容配置选项：temperature（默认为1，范围0-2）、top_p（默认为1）、frequency_penalty、presence_penalty、stop和max_tokens（最大384,000）。由于它是一个推理模型，temperature设置会影响推理链的随机性；较低的温度会产生更确定性的输出。API中没有公开特殊的推理特定参数——推理行为是模型内在的。用户还可以通过stream参数使用流式传输来逐步接收令牌。所有参数必须通过POST请求的JSON正文传递到聊天补全端点。
迁移到OrcaRouter非常简单，因为其API与OpenAI的聊天补全格式完全兼容。将您现有的基础URL替换为https://api.orcarouter.ai/v1，并将模型名称更新为"deepseek/deepseek-reasoner"。从OrcaRouter的仪表盘生成一个API密钥，并将其包含在Authorization请求头中。调整您的代码以使用新的基础URL和模型标识符。其余逻辑（包括消息格式化、参数名称和响应解析）保持不变。这种兼容性使您只需对客户端配置进行最少的代码更改（通常仅几行）即可切换服务提供商。在扩展之前，先用一个小负载进行测试，以确认连通性和定价。
与OpenAI的GPT-4系列相比，DeepSeek Reasoner提供了更大的上下文窗口（1M tokens对比GPT-4 Turbo的8K-128K）以及更高的输出限制（384K对比4K-32K）。其每token定价更低（每1M tokens $0.44/$0.87，而GPT-4 Turbo约为$10/$30），因此对于长上下文任务更具成本效益。然而，GPT-4 Turbo支持多模态输入（图片、音频），并可能拥有更广泛的世界知识。DeepSeek Reasoner专注于推理，可能生成更详细的思维链响应。对于不需要超长上下文或深度推理的任务，GPT-4 Turbo的更广泛能力可能更可取。
Anthropic的Claude 2和Claude 3 Opus的上下文窗口为10万到20万个token，小于DeepSeek Reasoner的100万个token。Claude模型的新版本也支持部分多模态输入。DeepSeek Reasoner的定价显著更低（输入token成本约为Claude 3 Opus的十分之一）。Claude模型强调安全性和有用性，而DeepSeek Reasoner则针对推理深度进行了优化。如果您的应用需要以较低成本处理超长文档，DeepSeek Reasoner更具优势。对于需要安全保障和多模态支持的任务，Claude可能更合适。两者均可通过OrcaRouter的API访问。
当您的工作负载需要超过20万Token的上下文窗口，或需要生成超过3.2万Token的输出时，请选择DeepSeek Reasoner。它特别适合需要展示中间逻辑步骤的系统性推理任务。其成本优势在大规模、长上下文应用中最为显著，因为每Token价格远低于OpenAI或Anthropic的高端模型。但如果您的任务较短、需要多模态输入、或能从更大训练数据集中获益，则其他方案可能更合适。请评估您的Token使用模式和推理需求，以判断DeepSeek Reasoner的优势是否符合您的优先事项。
兼容 OpenAI——沿用你现有的 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| 输入 / 1M tokens · 非高峰 | $0.242 |
|---|---|
| 输出 / 1M tokens · 非高峰 | $0.726 |
| 缓存读取 / 1M · 非高峰 | $0.0077 |
| 高峰时段 | 01:00–04:00, 06:00–10:00 ×2 (UTC) |
| 输入 / 1M tokens · ×2 | $0.484 |
| 输出 / 1M tokens · ×2 | $1.452 |
| 缓存读取 / 1M · ×2 | $0.015 |
| 货币 | USD |
基于标价的估算
仅为估算——实际 Token 数取决于提供商的分词器。
本周开发者的讨论
@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