DeepSeek 在 V4 Flash 思考模式下的別名 — 1M 上下文，開放思維鏈推理（舊版別名，計劃棄用）。
DeepSeek Reasoner 是 DeepSeek 推出的一款純文字推理模型，專為需要深度邏輯推導與長篇幅情境理解的任務所最佳化。可透過 OrcaRouter 的 OpenAI 相容 API 存取，模型識別碼為「deepseek/deepseek-reasoner」，base_url 為 https://api.orcarouter.ai/v1。該模型支援 1,048,576 個…
DeepSeek Reasoner 在需要擴展推理和大型上下文視窗的任務中表現最強。這些任務包括證明數學定理、解決複雜文字問題、跨多個檔案生成與除錯程式碼，以及回答需要從文件多個部分綜合資訊的問題。它也能處理多輪對話，其中每一輪都參照大量共享上下文而不會遺失。由於其高輸出限制，它適合生成結構化報告或長篇解釋。該模型僅限於文字處理，無法處理涉及影像理解的任務，但在文字領域中，它能可靠地執行深入的分析工作。
DeepSeek Reasoner 的定價為每 1M 個 token 輸入 $0.44 / 輸出 $0.87，高於許多較小或更快的模型。當您的任務需要完整的 1M token 上下文視窗或深度推理能力時，才應選擇此模型。對於短提示（幾千個 token）且無需逐步邏輯分析的情況，使用較小且經過指令微調的 LLM 等更便宜的模型會更具成本效益。同樣地，如果您的應用需要低延遲以實現即時回應，輕量級模型可能更合適。然而，若您正在分析大型文件或解決需要邏輯鏈的複雜問題，投資 DeepSeek Reasoner 可帶來更高的準確度並減少手動驗證時間。
DeepSeek Reasoner的主要優勢在於其龐大的上下文視窗、高輸出token限制，以及對邏輯推理的重視。它能在數百頁的篇幅中維持連貫性，並產出長篇且結構嚴謹的輸出。該模型僅支援文字輸入，但可能理解多種語言，不過這點尚未明確證實。其推理能力使其能解釋思考過程，有助於除錯與驗證。此外，由於OrcaRouter以零加成方式傳遞供應商費率，因此沒有隱藏成本。對於需要擴展深度分析任務的使用者而言，此模型提供了容量與推理準確度的絕佳組合。
DeepSeek Reasoner 的具體基準測試分數在現有資料中並未提供。然而，該模型是 DeepSeek 專注於推理的模型家族一員，該家族在公開評估中先前已在數學（例如 GSM8K、MATH）和程式碼（例如 HumanEval）基準測試上展現出強勁表現。鼓勵用戶在自己的資料集上測試該模型，以驗證其針對特定使用案例的效能。憑藉其大型上下文視窗，該模型特別適合評估長程依賴理解的任務。在缺乏官方數據的情況下，應透過在 OrcaRouter API 上進行直接實驗來進行客觀比較。
尽管有其优势，DeepSeek Reasoner 仍存在局限性。首先，它仅接受文字输入——不支持图片、音频或视频。其次，较大的上下文长度可能导致更高的延迟，特别是在输入接近一百万个 token 时；首 token 的生成时间可能明显长于较小的模型。第三，虽然该模型在推理方面表现出色，但在诗歌或开放式叙事等任务上，其创意流畅度可能不如某些通用模型。第四，由于它是一个专门的推理模型，可能会过度分析简单的请求，使用比必要更多的 token。最后，尽管其定价在同级别中具有竞争力，但仍高于轻量级替代方案，因此对于琐碎的查询来说并不经济。
DeepSeek Reasoner 提供 1,048,576 個 token 的上下文視窗，以及最多 384,000 個 token 的輸出量。這使其成為少數能夠在單一提示中處理超過許多長篇小說長度文件的模型之一。上下文視窗包含輸入及現有對話歷史；模型使用完整視窗來產生回應。384,000 個 token 的輸出限制允許產生非常長的內容，例如整個程式碼庫或全面報告。使用者應注意，使用完整的上下文可能會按比例增加延遲和成本。這些規格在模型的事實中已確認，並在透過 OrcaRouter 的 OpenAI 相容 API 呼叫模型時直接獲得支援。
在 OrcaRouter 上，DeepSeek Reasoner 的定價僅根據消耗的 token 數量計算，按供應商費率計費且無任何加成。輸入 token 每 1M 收費 $0.44，輸出 token 每 1M 收費 $0.87。無額外平台費用、訂閱費或隱藏成本。每次 API 呼叫的費用依據處理的總 token 數計算。OrcaRouter 直接向用戶收費，費用反映原始供應商費率。這種透明的定價模式讓開發者能夠可預測地擴展使用量，無需擔心閘道所增加的利潤空間。
每個 token 的成本可從每百萬的費率推導出來：輸入 token 每個成本 $0.00000044，輸出 token 每個成本 $0.00000087。實務上，一個典型的請求包含 10,000 個輸入 token 和 1,000 個輸出 token，成本約為 $0.0044 + $0.00087 = $0.00527。由於上下文窗口最多可達 1,048,576 個輸入 token，一個完整上下文的請求僅輸入部分成本約為 $0.46。輸出上限為 384,000 個 token，若完全使用，成本最高可達 $0.334。這些成本呈線性增長，因此使用者應監控 token 用量，特別是在使用最大上下文和輸出容量時。
OrcaRouter 明確指出 DeepSeek Reasoner 的定價以供應商費率為準，不加收任何費用。這意味著除了按 token 計費的單價外，沒有任何額外費用。沒有每月最低消費、設置費用或 API 存取費用。唯一產生的成本就是所消耗的 token。用戶可透過比對帳單金額與 token 使用紀錄來驗證收費。OrcaRouter 的價格透明，確保您所見即所付，不會因大量使用或特殊功能而有任何意外附加費。
現有資料並未提及 OrcaRouter 上 DeepSeek Reasoner 的任何快取機制或大量使用折扣。OrcaRouter 可能為頻繁提示提供標準快取，但此點尚未確認。同樣地，也未說明任何折扣級別。定價嚴格按照提供商的每 token 費率計算。除非 OrcaRouter 明確說明，否則使用者應假設沒有內建快取或折扣。對於大量使用，您可以聯絡 OrcaRouter 支援團隊詢問任何自訂安排，但根據目前提供的資料，定價模式為簡單的隨用隨付制。
若要透過 OrcaRouter 呼叫 DeepSeek Reasoner，請使用 OpenAI 相容端點，base_url 為 https://api.orcarouter.ai/v1。將模型名稱設為 "deepseek/deepseek-reasoner"。支援所有標準 OpenAI 聊天完成參數，包括 messages、max_tokens、temperature、top_p 和 stop sequences。例如，請求範例如下：curl https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -d '{"model":"deepseek/deepseek-reasoner","messages":[{"role":"user","content":"Solve this math problem..."}],"max_tokens":10000}'。API 會以與 OpenAI 聊天端點相同的格式回傳完成結果，使現有應用程式的整合變得非常簡單。
除了標準的聊天參數之外，DeepSeek Reasoner 還支援常見的 OpenAI 相容配置選項：temperature（預設 1，範圍 0-2）、top_p（預設 1）、frequency_penalty、presence_penalty、stop 和 max_tokens（最多 384,000）。由於它是一個推理模型，temperature 設定會影響推理鏈的隨機性；較低的 temperature 會產生更具確定性的輸出。API 中沒有暴露特別的推理專用參數——推理行為是模型內在的。使用者也可以透過 stream 參數使用串流來逐步接收 token。所有參數必須在 POST 請求的 JSON body 中傳遞至聊天補全端點。
遷移至 OrcaRouter 十分直接，因為其 API 與 OpenAI 的聊天補全格式完全相容。將您現有的基礎 URL 取代為 https://api.orcarouter.ai/v1，並將模型名稱更新為 "deepseek/deepseek-reasoner"。從 OrcaRouter 的儀表板生成 API 金鑰，並將其加入 Authorization 標頭。調整您的程式碼以使用新的基礎 URL 和模型識別碼。其餘邏輯，包括訊息格式、參數名稱及回應解析，皆保持不變。此相容性讓您能以極少的程式碼變更更換供應商，通常只需修改用戶端設定中的數行程式碼。在擴大規模前，先用小量請求測試連線狀態與定價。
與OpenAI的GPT-4系列相比，DeepSeek Reasoner提供了更大的上下文視窗（100萬tokens對比GPT-4 Turbo的8K-128K tokens）以及更高的輸出限制（384K對比4K-32K tokens）。其每token的定價更低（$0.44/$0.87對比GPT-4 Turbo每100萬tokens約$10/$30），因此在長上下文任務上更具成本效益。然而，GPT-4 Turbo支援多模態輸入（圖片、音訊），並可能擁有更廣泛的世界知識。DeepSeek Reasoner則專注於推理能力，可能產生更詳細的思維鏈回應。對於不需要極長上下文或深度推理的任務，GPT-4 Turbo的廣泛能力可能更為適合。
Anthropic的Claude 2和Claude 3 Opus具有100K-200K token的上下文窗口，比DeepSeek Reasoner的100萬token小。Claude模型的新版本也支援一些多模態輸入。DeepSeek Reasoner的定價明顯更低（輸入token的成本約為Claude 3 Opus的十分之一）。Claude模型強調安全性和助益性，而DeepSeek Reasoner針對推理深度進行了最佳化。如果您的應用需要以較低成本處理非常長的文件，DeepSeek Reasoner具有優勢。對於需要安全護欄和多模態支援的任務，Claude可能更合適。兩者均可透過OrcaRouter的API存取。
當您的工作負載需要超過20萬個詞元的上下文長度，或需要生成超過3.2萬個詞元的輸出時，請選擇DeepSeek Reasoner。它非常適合需要展示中間邏輯步驟的系統性推理任務。其成本優勢在大流量、長上下文的應用中尤為明顯，因為每個詞元的價格遠低於OpenAI或Anthropic的高級模型。然而，如果您的任務較短、需要多模態輸入，或受益於更大的訓練數據集，其他選擇可能更合適。評估您的詞元使用模式和推理需求，以確定DeepSeek Reasoner的優勢是否符合您的優先考量。
相容 OpenAI——沿用你現有的 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| 輸入 / 1M tokens · 離峰 | $0.242 |
|---|---|
| 輸出 / 1M tokens · 離峰 | $0.726 |
| 快取讀取 / 1M · 離峰 | $0.0077 |
| 尖峰時段 | 01:00–04:00, 06:00–10:00 ×2 (UTC) |
| 輸入 / 1M tokens · ×2 | $0.484 |
| 輸出 / 1M tokens · ×2 | $1.452 |
| 快取讀取 / 1M · ×2 | $0.015 |
| 貨幣 | USD |
基於標價的估算
僅為估算——實際 Token 數取決於供應商的分詞器。
本週開發者的討論
@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