วิธีใช้ DeepSeek-V3.1 API

นักพัฒนาซอฟต์แวร์มักมองหา API ที่แข็งแกร่งเพื่อขับเคลื่อนแอปพลิเคชัน AI DeepSeek-V3.1 API โดดเด่นในฐานะตัวเลือกที่หลากหลาย มีความสามารถในการสร้างแบบจำลองภาษาขั้นสูง คุณสามารถเข้าถึงคุณสมบัติเช่นการสนทนาที่สมบูรณ์และการรวมเครื่องมือ โพสต์นี้จะอธิบายวิธีการใช้งานทีละขั้นตอน

อันดับแรก ให้ขอรับคีย์ API จากแพลตฟอร์ม DeepSeek สมัครสมาชิกบนเว็บไซต์และสร้างคีย์ ด้วยคีย์นั้น คุณก็สามารถเริ่มส่งคำขอได้

ถัดไป ทำความเข้าใจส่วนประกอบหลัก DeepSeek-V3.1 สร้างขึ้นบนแบบจำลองขนาดใหญ่ รองรับบริบทได้สูงสุด 128K โทเค็น คุณสามารถจัดการคำค้นที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ ยังมีโหมดการคิดเพื่อการให้เหตุผลที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น เมื่อคุณดำเนินการต่อไป ให้สังเกตว่าองค์ประกอบเหล่านี้ทำงานร่วมกันอย่างไร

DeepSeek-V3.1 คืออะไร และทำไมถึงควรเลือกใช้?

DeepSeek-V3.1 แสดงถึงวิวัฒนาการในแบบจำลอง AI วิศวกรที่ DeepSeek-ai พัฒนามันเป็นสถาปัตยกรรมแบบไฮบริด แบบจำลองมีพารามิเตอร์รวม 671 พันล้าน แต่เปิดใช้งานเพียง 37 พันล้านระหว่างการอนุมาน การออกแบบนี้ช่วยลดความต้องการในการคำนวณในขณะที่ยังคงประสิทธิภาพสูงไว้ได้

คุณจะพบสองเวอร์ชันหลัก: DeepSeek-V3.1-Base และ DeepSeek-V3.1 เต็มรูปแบบ เวอร์ชันพื้นฐานทำหน้าที่เป็นรากฐานสำหรับการฝึกอบรมเพิ่มเติม มันผ่านการขยายบริบทระยะยาวสองขั้นตอน ในขั้นตอนแรก การฝึกอบรมขยายไปถึง 630 พันล้านโทเค็นสำหรับบริบท 32K จากนั้น ในขั้นตอนที่สองได้เพิ่ม 209 พันล้านโทเค็นสำหรับบริบท 128K เอกสารยาวเพิ่มเติมช่วยเสริมชุดข้อมูล

เกณฑ์มาตรฐานประสิทธิภาพเน้นย้ำถึงจุดแข็งของมัน สำหรับงานทั่วไป มันได้คะแนน 91.8 ใน MMLU-Redux ในโหมดไม่คิด และ 93.7 ในโหมดคิด ใน GPQA-Diamond มันทำได้ 74.9 และ 80.1 ตามลำดับ ในการประเมินที่เกี่ยวข้องกับโค้ด LiveCodeBench ให้ผล 56.4 ในโหมดไม่คิด และ 74.8 ในโหมดคิด เกณฑ์มาตรฐานคณิตศาสตร์เช่น AIME 2024 แสดงให้เห็น 66.3 และ 93.1 ตัวเลขเหล่านี้แสดงให้เห็นถึงความน่าเชื่อถือในทุกโดเมน

ทำไมถึงควรเลือก DeepSeek-V3.1 API? มันโดดเด่นในงานตัวแทนและการเรียกใช้เครื่องมือ คุณสามารถรวมมันเข้ากับตัวแทนการค้นหาหรือตัวแทนโค้ด เมื่อเทียบกับ API อื่น ๆ มันมีราคาที่คุ้มค่าและคุณสมบัติความเข้ากันได้ เป็นผลให้ทีมต่าง ๆ นำไปใช้สำหรับโซลูชัน AI ที่ปรับขนาดได้ ในการตั้งค่า ให้เตรียมสภาพแวดล้อมของคุณอย่างรอบคอบ

เริ่มต้นใช้งานการรวม DeepSeek-V3.1 API

คุณเริ่มต้นด้วยการตั้งค่าสภาพแวดล้อมการพัฒนาของคุณ ติดตั้งไลบรารีที่จำเป็น สำหรับ Python ให้ใช้ pip เพื่อเพิ่ม requests หรือ SDK ที่เข้ากันได้ DeepSeek-V3.1 API endpoints เป็นไปตามโปรโตคอล HTTP มาตรฐาน URL พื้นฐานคือ https://api.deepseek.com

สร้างคีย์ API ของคุณจากแดชบอร์ด จัดเก็บไว้อย่างปลอดภัยในตัวแปรสภาพแวดล้อม ตัวอย่างเช่น ตั้งค่า DEEPSEEK_API_KEY ในเชลล์ของคุณ ตอนนี้ ทำการร้องขอครั้งแรก ใช้ endpoint การสนทนาที่สมบูรณ์ ส่งคำขอ POST ไปยัง /chat/completions

รวมส่วนหัวด้วย Authorization: Bearer your_key เนื้อหาประกอบด้วยโมเดลเป็น "deepseek-chat", อาร์เรย์ข้อความ, และพารามิเตอร์เช่น max_tokens คำขอแบบง่ายมีลักษณะดังนี้:

import requests

url = "https://api.deepseek.com/chat/completions"
headers = {
    "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
    "Content-Type": "application/json"
}
data = {
    "model": "deepseek-chat",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello, DeepSeek-V3.1!"}],
    "max_tokens": 100
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())

โค้ดนี้จะดึงการตอบกลับ ตรวจสอบฟิลด์ content สำหรับผลลัพธ์ หากเกิดข้อผิดพลาด ให้ตรวจสอบคีย์และเพย์โหลด นอกจากนี้ ให้ทดสอบด้วย Apidog นำเข้า endpoint และจำลองการเรียก Apidog จะแสดงผลการตอบกลับ ซึ่งช่วยในการดีบัก

สำรวจตัวเลือกโมเดล DeepSeek-chat เหมาะสำหรับการสนทนาทั่วไป DeepSeek-reasoner จัดการงานการให้เหตุผล เลือกตามความต้องการ เมื่อคุณก้าวหน้า ให้รวมการสตรีมสำหรับผลลัพธ์แบบเรียลไทม์ ตั้งค่า stream เป็น true ในคำขอ ประมวลผลส่วนข้อมูลตามลำดับ

ความปลอดภัยก็เป็นสิ่งสำคัญเช่นกัน ใช้ HTTPS เสมอ จำกัดการเปิดเผยคีย์ หมุนเวียนคีย์เป็นระยะ เมื่อครอบคลุมพื้นฐานแล้ว ให้ย้ายไปยังคุณสมบัติขั้นสูง เช่น การเรียกใช้ฟังก์ชัน

เชี่ยวชาญการเรียกใช้ฟังก์ชันใน DeepSeek-V3.1 API

การเรียกใช้ฟังก์ชันช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ DeepSeek-V3.1 API คุณกำหนดเครื่องมือที่โมเดลจะเรียกใช้ ซึ่งช่วยให้เกิดการโต้ตอบแบบไดนามิก เช่น การดึงข้อมูลสภาพอากาศ

กำหนดเครื่องมือในคำขอ เครื่องมือแต่ละรายการมีประเภท "function", ชื่อ, คำอธิบาย และพารามิเตอร์ พารามิเตอร์ใช้ JSON schema ตัวอย่างเช่น เครื่องมือ get_weather:

{
  "type": "function",
  "function": {
    "name": "get_weather",
    "description": "Get current weather",
    "parameters": {
      "type": "object",
      "properties": {
        "location": {"type": "string", "description": "City name"}
      },
      "required": ["location"]
    }
  }
}

รวมสิ่งนี้ในอาร์เรย์ tools ของคำขอการสนทนาที่สมบูรณ์ของคุณ โมเดลจะวิเคราะห์ข้อความผู้ใช้ หากเกี่ยวข้อง มันจะส่งคืน tool_calls ในการตอบกลับ การเรียกแต่ละครั้งมี id, ชื่อ และอาร์กิวเมนต์

จัดการการเรียก ใช้ฟังก์ชันภายในเครื่อง สำหรับ get_weather ให้สอบถาม API ภายนอกหรือข้อมูลจำลอง เพิ่มผลลัพธ์เป็นข้อความเครื่องมือ:

{
  "role": "tool",
  "tool_call_id": "call_id_here",
  "content": "Temperature: 24°C"
}

ส่งข้อความที่อัปเดตกลับไป โมเดลจะสร้างการตอบกลับสุดท้าย

ใช้โหมดเข้มงวด (strict mode) เพื่อการตรวจสอบที่ดีขึ้น ตั้งค่า strict เป็น true และใช้ URL พื้นฐานเวอร์ชันเบต้า สิ่งนี้บังคับใช้การปฏิบัติตาม schema ประเภทที่รองรับได้แก่ string, number, array หลีกเลี่ยงฟิลด์ที่ไม่รองรับเช่น minLength

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดรวมถึงคำอธิบายที่ชัดเจน ทดสอบเครื่องมือด้วย Apidog เพื่อจำลองการตอบกลับ ตรวจสอบข้อผิดพลาดในอาร์กิวเมนต์ ผลลัพธ์คือ แอปพลิเคชันของคุณจะมีการโต้ตอบมากขึ้น ถัดไป ให้ตรวจสอบความเข้ากันได้กับระบบนิเวศอื่น ๆ

การใช้ประโยชน์จากความเข้ากันได้ของ Anthropic API ใน DeepSeek-V3.1

DeepSeek-V3.1 API รองรับรูปแบบ Anthropic ซึ่งช่วยให้คุณสามารถใช้ Anthropic SDKs ได้อย่างราบรื่น ตั้งค่า URL พื้นฐานเป็น https://api.deepseek.com/anthropic

ติดตั้ง Anthropic SDK: pip install anthropic กำหนดค่าสภาพแวดล้อม:

export ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.deepseek.com/anthropic
export ANTHROPIC_API_KEY=YOUR_DEEPSEEK_KEY

สร้างข้อความ:

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()
message = client.messages.create(
    model="deepseek-chat",
    max_tokens=1000,
    system="You are helpful.",
    messages=[{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Hi"}]}]
)
print(message.content)

สิ่งนี้ทำงานเหมือน Anthropic แต่ใช้โมเดล DeepSeek ฟิลด์ที่รองรับ: max_tokens, temperature (0-2.0), tools ฟิลด์ที่ถูกละเว้น: top_k, cache_control

มีความแตกต่างอยู่บ้าง ไม่รองรับรูปภาพหรือเอกสาร ตัวเลือกการเลือกเครื่องมือมีจำกัด ใช้สิ่งนี้สำหรับการย้ายจาก Anthropic ทดสอบด้วย Apidog เพื่อเปรียบเทียบการตอบกลับ ดังนั้น คุณจึงขยายชุดเครื่องมือของคุณได้โดยไม่ต้องเขียนโค้ดใหม่

ทำความเข้าใจสถาปัตยกรรมโมเดลและ Tokenizer ของ DeepSeek-V3.1

DeepSeek-V3.1-Base เป็นแกนหลัก มันใช้การออกแบบแบบไฮบริดเพื่อประสิทธิภาพ ความยาวบริบทถึง 128K เหมาะสำหรับเอกสารขนาดยาว

การฝึกอบรมเกี่ยวข้องกับหลายขั้นตอน ขั้นแรก 32K ด้วย 630B โทเค็น จากนั้น 128K ด้วย 209B รูปแบบ FP8 ช่วยให้มั่นใจถึงความเข้ากันได้

การกำหนดค่า Tokenizer: add_bos_token true, model_max_length 131072 โทเค็น BOS คือ "<｜begin of sentence｜>", EOS คือ "<｜end of sentence｜>" เทมเพลตการสนทนาจัดการบทบาทเช่น User, Assistant, แท็ก think

ใช้เทมเพลตสำหรับการสนทนา สำหรับโหมดการคิด ให้ห่อการให้เหตุผลไว้ในแท็ก สิ่งนี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในงานที่ซับซ้อน

คุณโหลดโมเดลผ่าน Hugging Face ใช้ from_pretrained("deepseek-ai/DeepSeek-V3.1") จัดการโทเค็นอินพุตอย่างระมัดระวัง ตรวจสอบจำนวนโทเค็นให้อยู่ภายใต้ขีดจำกัด ดังนั้น คุณจึงปรับให้เหมาะสมเพื่อความแม่นยำ

ราคาและการจัดการต้นทุนสำหรับ DeepSeek-V3.1 API

ราคามีผลต่อการนำไปใช้ DeepSeek-V3.1 API คิดค่าบริการต่อล้านโทเค็น โมเดล: deepseek-chat และ deepseek-reasoner

ตั้งแต่วันที่ 5 กันยายน 2568 เวลา 16:00 UTC: ทั้งสองโมเดลมีค่าใช้จ่าย $0.07 สำหรับอินพุตที่แคชฮิต, $0.56 สำหรับอินพุตที่แคชมิส, และ $1.68 สำหรับเอาต์พุต

ก่อนหน้านั้น, ช่วงเวลามาตรฐาน (00:30-16:30 UTC): deepseek-chat $0.07 ฮิต, $0.27 มิส, $1.10 เอาต์พุต; reasoner $0.14 ฮิต, $0.55 มิส, $2.19 เอาต์พุต ส่วนลด (16:30-00:30): ราคาประมาณครึ่งหนึ่ง

ไม่มีการกล่าวถึงระดับฟรี (free tiers) คำนวณต้นทุน: ประมาณการโทเค็นต่อคำขอ ใช้การแคชสำหรับอินพุตที่ซ้ำกัน ปรับปรุงพรอมต์เพื่อลดโทเค็น

ติดตามการใช้งานในแดชบอร์ด กำหนดงบประมาณ ด้วย Apidog คุณสามารถจำลองการเรียกเพื่อคาดการณ์ต้นทุน ดังนั้น จึงจัดการค่าใช้จ่ายได้อย่างมีประสิทธิภาพ

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดและการแก้ไขปัญหาสำหรับ DeepSeek-V3.1 API

ปฏิบัติตามแนวทางเพื่อความสำเร็จ สร้างพรอมต์ที่กระชับ ให้บริบทในข้อความ

ตรวจสอบความหน่วงแฝง บริบทที่ยาวจะทำให้การตอบสนองช้าลง แบ่งอินพุตเป็นส่วน ๆ หากเป็นไปได้

รักษาความปลอดภัยข้อมูล: หลีกเลี่ยงการส่งข้อมูลที่ละเอียดอ่อน

แก้ไขปัญหา: ตรวจสอบรหัสสถานะ 401 หมายถึงคีย์ไม่ถูกต้อง 429 หมายถึงมีการร้องขอมากเกินไป

อัปเดต SDKs เป็นประจำ อ่านเอกสารสำหรับการเปลี่ยนแปลง

การปรับขนาด: ส่งคำขอเป็นชุดหากรองรับ ใช้ async สำหรับการทำงานแบบขนาน

ฟอรัมชุมชนช่วยได้ แบ่งปันประสบการณ์

ด้วยการนำสิ่งเหล่านี้ไปใช้ คุณจะสามารถรวมระบบได้อย่างน่าเชื่อถือ

สรุป: ยกระดับโปรเจกต์ AI ของคุณด้วย DeepSeek-V3.1 API

ตอนนี้คุณทราบวิธีการใช้ DeepSeek-V3.1 API อย่างมีประสิทธิภาพแล้ว ตั้งแต่การตั้งค่าไปจนถึงคุณสมบัติขั้นสูง มันช่วยให้นักพัฒนาสามารถทำงานได้ดีขึ้น ผสานรวม Apidog เพื่อขั้นตอนการทำงานที่ราบรื่นยิ่งขึ้น เริ่มสร้างได้เลยวันนี้และดูผลลัพธ์