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DeepSeek: DeepSeek V3.1

来源介绍(英文)

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...

模型概览

模型规格

上下文
163,840 tokens
最大输出
32,768 tokens
架构
text->text
分词器
DeepSeek
知识截止时间
2025-03-31
内容审核
OPENROUTER

完整价格

同步自 OpenRouter。Token 价格均按每百万 Token 展示。

输入
$0.25
每百万 Token
输出
$0.95
每百万 Token
缓存读取
$0.13
每百万 Token
API

模型配置

推理能力

是否必须推理
默认参数
API

快速调用

在本地设置 OPENROUTER_API_KEY。Python 需安装 requests;JavaScript 在 Node.js 中运行。密钥应保存在服务端。

API 文档

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!"}]}'
能力与模态

输入输出

输入
text
输出
text
推理能力

API

支持的 API 参数

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p
可用提供方

8 个提供方

核验日期: 2026年9月8日

在 OpenRouter 查看实时 Provider

Provider 可用性、延迟、吞吐量和路由会持续变化,请前往来源页面查看实时运行数据。

OpenRouter

DeepInfra

fp4
上下文
164K
最大输出
33K
输入
$0.25
输出
$0.95
缓存读取
$0.13
缓存写入
暂未提供

SiliconFlow

fp8
上下文
164K
最大输出
147K
输入
$0.27
输出
$1
缓存读取
暂未提供
缓存写入
暂未提供

Novita

fp8
上下文
131K
最大输出
33K
输入
$0.27
输出
$1
缓存读取
$0.135
缓存写入
暂未提供

AtlasCloud

fp8
上下文
131K
最大输出
66K
输入
$0.3
输出
$0.95
缓存读取
$0.13
缓存写入
暂未提供

CoreWeave

fp8
上下文
161K
最大输出
145K
输入
$0.55
输出
$1.65
缓存读取
$0.55
缓存写入
暂未提供

Mara

暂未提供
上下文
131K
最大输出
118K
输入
$0.6
输出
$1.7
缓存读取
暂未提供
缓存写入
暂未提供

Google

暂未提供
上下文
164K
最大输出
33K
输入
$0.6
输出
$1.7
缓存读取
暂未提供
缓存写入
暂未提供

SambaNova

fp8
上下文
131K
最大输出
7K
输入
$0.65
输出
$1.5
缓存读取
暂未提供
缓存写入
暂未提供
deepseek

4 个模型

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