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DeepSeek: DeepSeek V3.1

Description de la source (anglais)

DeepSeek-V3.1 is a large hybrid reasoning model (671B parameters, 37B active) that supports both thinking and non-thinking modes via prompt templates. It extends the DeepSeek-V3 base with a two-phase long-context...

Voir la source sur OpenRouter Hugging Face
Présentation

Caractéristiques du modèle

Contexte
163 840 tokens
Sortie maximale
32 768 tokens
Architecture
text->text
Tokenizer
DeepSeek
Limite des connaissances
2025-03-31
Modéré
Non
OPENROUTER

Tarification complète

Tarifs synchronisés depuis OpenRouter, par million de tokens.

Entrée
$0.25
par million de tokens
Sortie
$0.95
par million de tokens
Lecture du cache
$0.13
par million de tokens
API

Configuration du modèle

Raisonnement

Raisonnement obligatoire
Non
Paramètres par défaut
Non
API

Démarrage rapide

Définissez OPENROUTER_API_KEY localement. Python nécessite requests ; JavaScript s’exécute dans Node.js. Gardez la clé côté serveur.

Documentation de l’API

curl --fail-with-body https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"deepseek/deepseek-chat-v3.1","messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}]}'
Capacités et modalités

Entrée → Sortie

Entrée
text
Sortie
text
Raisonnement

Non

API

Paramètres API pris en charge

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p
Fournisseurs disponibles

8 fournisseurs

Vérifié: 8 septembre 2026

Fournisseurs en direct sur OpenRouter

Disponibilité, latence, débit et routage évoluent en continu. Consultez la source pour les données en temps réel.

OpenRouter

DeepInfra

fp4
Contexte
164K
Sortie maximale
33K
Entrée
$0.25
Sortie
$0.95
Lecture du cache
$0.13
Écriture du cache
Non indiqué

SiliconFlow

fp8
Contexte
164K
Sortie maximale
147K
Entrée
$0.27
Sortie
$1
Lecture du cache
Non indiqué
Écriture du cache
Non indiqué

Novita

fp8
Contexte
131K
Sortie maximale
33K
Entrée
$0.27
Sortie
$1
Lecture du cache
$0.135
Écriture du cache
Non indiqué

AtlasCloud

fp8
Contexte
131K
Sortie maximale
66K
Entrée
$0.3
Sortie
$0.95
Lecture du cache
$0.13
Écriture du cache
Non indiqué

CoreWeave

fp8
Contexte
161K
Sortie maximale
145K
Entrée
$0.55
Sortie
$1.65
Lecture du cache
$0.55
Écriture du cache
Non indiqué

Mara

Non indiqué
Contexte
131K
Sortie maximale
118K
Entrée
$0.6
Sortie
$1.7
Lecture du cache
Non indiqué
Écriture du cache
Non indiqué

Google

Non indiqué
Contexte
164K
Sortie maximale
33K
Entrée
$0.6
Sortie
$1.7
Lecture du cache
Non indiqué
Écriture du cache
Non indiqué

SambaNova

fp8
Contexte
131K
Sortie maximale
7K
Entrée
$0.65
Sortie
$1.5
Lecture du cache
Non indiqué
Écriture du cache
Non indiqué
deepseek

4 modèles

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deepseek logodeepseek

DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017

DeepSeek V4.1 Flash 1017 is the October 17, 2026 snapshot of DeepSeek V4.1 Flash, served by DeepSeek under the deepseek-flash API model name. V4.1 Flash is a sparse mixture-of-experts model...

Contexte
1.0M
Entrée
text · image
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text
Entrée: $0.15Sortie: $0.6par million de tokens
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DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash

DeepSeek V4.1 Flash is a sparse mixture-of-experts model from DeepSeek, and the first built on the company's Causal Encoder-Decoder (CED) architecture. It activates 8B parameters on input and 16B on...

Contexte
1.0M
Entrée
text · image
Sortie
text
Entrée: $0.02Sortie: $1par million de tokens
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deepseek logodeepseek

DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash (batch)

DeepSeek V4.1 Flash is a sparse mixture-of-experts model from DeepSeek, and the first built on the company's Causal Encoder-Decoder (CED) architecture. It activates 8B parameters on input and 16B on...

Contexte
1.0M
Entrée
text · image
Sortie
text
Entrée: $0.05Sortie: $0.15par million de tokens
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deepseek logodeepseek

DeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision Exp

DeepSeek V4 Flash Vision Exp is an experimental vision-enabled version of DeepSeek V4 Flash 0731 from DeepSeek, adding image understanding while matching the base model on text capabilities including agents,...

Contexte
1.0M
Entrée
text · image
Sortie
text
Entrée: $0.2156Sortie: $0.6468par million de tokens
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