Arquitectura MoE avanzada
Con 671B de parámetros totales y 37B activos por token, DeepSeek ofrece una inteligencia al nivel de GPT-4o con una velocidad de inferencia superior.
deepseek-v3
La API de DeepSeek V3 ofrece inteligencia de vanguardia con 671B de parámetros. Optimizado para programación y matemáticas, este modelo MoE ofrece una ventana de contexto de 128k y un rendimiento al nivel de GPT-4o a costos significativamente menores a través de GPTProto.com.
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Características destacadas de la API de DeepSeek V3
Descubre las innovaciones técnicas que convierten a la API de DeepSeek V3 en un referente de eficiencia de modelos.
Contexto masivo de 128k
Procesa fácilmente documentos de gran volumen o bases de código completas mediante la extensa ventana de contexto de 128.000 tokens de la API de DeepSeek V3.
Precios de API imbatibles
Ahorra más del 90 % en los costes de entrada en comparación con los competidores líderes. La API de DeepSeek V3 ofrece un precio de entrada estándar de tan solo 0,14 $ por cada millón de tokens.
Programación y lógica de élite
La API de DeepSeek V3 obtiene una puntuación del 82,6 % en HumanEval, lo que la convierte en una solución potente para tareas de programación automatizada, pruebas unitarias y refactorización.
Cómo obtener una clave API de deepseek-v3
Obtener una clave API de deepseek-v3 lleva cuatro pasos y unos minutos. Crea una cuenta gratuita en GPTProto, añade créditos, genera tu clave y haz tu primera llamada — a $0.1622 / $0.6487 es una clave API de deepseek-v3 más barata que ir directo, y una sola clave funciona con todos los modelos de la plataforma. La Documentación de deepseek-v3 completa está en la documentación.
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Haz tu primera llamada API
Utilice su clave API con nuestro código de muestra para enviar una solicitud a deepseek-v3 a través de GPT Proto y ver resultados instantáneos impulsados por IA.
Preguntas frecuentes sobre la API de DeepSeek V3
Encuentra detalles técnicos y consejos de integración para la API de DeepSeek V3 con el fin de maximizar el rendimiento de tu proyecto.
¿Qué hace que la API de DeepSeek V3 sea rentable?
DeepSeek utiliza una arquitectura de mezcla de expertos en la que solo hay 37.000 millones de parámetros activos por token. Esta eficiencia, combinada con el entrenamiento de precisión FP8, nos permite ofrecer la API de DeepSeek V3 a precios significativamente más bajos que GPT-4o, manteniendo al mismo tiempo un rendimiento de élite en tareas de programación y matemáticas.
¿La API de DeepSeek V3 es compatible con OpenAI?
Sí. La API de DeepSeek V3 está diseñada para ser totalmente compatible con OpenAI. Los desarrolladores pueden migrar los flujos de trabajo existentes simplemente actualizando la URL base y el nombre del modelo en la configuración actual de su SDK, lo que hace que la transición a DeepSeek sea fluida e inmediata.
¿Cómo gestiona DeepSeek las ventanas de contexto largas?
DeepSeek admite hasta 128.000 tokens. Utiliza la Atención Latente Multicabeza (MLA) para gestionar la memoria de forma eficiente, garantizando que incluso las tareas de extracción de datos a gran escala o de síntesis de textos extensos sigan siendo rápidas y fiables mediante la API de DeepSeek V3.
¿Cuáles son las puntuaciones de referencia de DeepSeek V3?
DeepSeek V3 destaca en campos técnicos, con una puntuación del 82,6 % en HumanEval y del 90,2 % en MATH-500. Estos resultados demuestran que DeepSeek es una opción de primer nivel para aplicaciones de programación, lógica y científicas en comparación con otros modelos de vanguardia.
¿GPTProto.com ofrece almacenamiento en caché del contexto para DeepSeek?
Sí. DeepSeek admite de forma nativa el almacenamiento en caché del contexto. Cuando utilizas la API de DeepSeek V3 a través de nuestra plataforma, las indicaciones repetidas pueden recibir hasta un 90 % de descuento en los costes de entrada, lo que la convierte en la opción más económica para flujos de trabajo agénticos repetitivos.
¿Puede la API de DeepSeek V3 procesar imágenes o vídeos?
Actualmente, la API estándar de DeepSeek V3 es un modelo exclusivamente de texto optimizado para el razonamiento y el código. Para tareas multimodales que impliquen visión, los desarrolladores deben buscar versiones específicas de la familia de modelos DeepSeek habilitadas para visión.
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