Глубокое рассуждение и логика
Нативная цепочка рассуждений позволяет модели самостоятельно исправлять ошибки и обрабатывать многоэтапную логику перед предоставлением окончательного ответа.
curl --request POST "https://gptproto.com/v1/chat/completions" \
--header "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data '{
"model": "deepseek-r1",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
]
}'Chat, coding agents & document work. Priced per 1M tokens — input, cached input and output are billed separately. GPTProto is 40% below official rates.
DeepSeek · ≈ 100M tokens/mo (0M cached)
GPTProto даёт скидку по модели (10–30% off официальной) плюс бонусные кредиты — каждая единица дешевле прямого доступа.
DeepSeek R1 API предоставляет вашему приложению передовые возможности рассуждения благодаря специальным оптимизациям для технических и логических задач.
Нативная цепочка рассуждений позволяет модели самостоятельно исправлять ошибки и обрабатывать многоэтапную логику перед предоставлением окончательного ответа.
R1 набирает 97.3% баллов в MATH-500, становясь лидером отрасли для задач символьной логики и приложений в академических исследованиях.
Набирая 90.6% в HumanEval, API справляется со сложным проектированием алгоритмов и глубоким аудитом кода на уровне лучших проприетарных моделей.
Построенная на архитектуре MoE, R1 предоставляет передовой уровень интеллекта за 1/20th стоимости конкурентов, таких как OpenAI o1.
Найдите технические ответы об интеграции API DeepSeek R1, преимуществах по стоимости и возможностях рассуждения на платформе GPTProto.
Руководства, сравнения и обновления по этой модели.
Все статьи
Устали от ограничений ИИ? Узнайте, почему DeepSeek Chat завоёвывает популярность среди опытных пользователей. Научитесь сочетать модели Standard и Reasoner, чтобы уже сегодня повысить эффективность рабочего процесса.

Изучаем внутреннюю оценку OpenAI в отношении DeepSeek через год после его запуска. В этом отчёте анализируется, как модели с открытыми весами и эффективное по стоимости логическое рассуждение меняют конкурентную ситуацию между США и Китаем.

Узнайте, как ИИ-стартап Gamma достиг годового регулярного дохода в 100 миллионов долларов, имея всего 50 сотрудников. В этом подробном разборе рассматриваются уникальная стратегия роста компании, использование DeepSeek для повышения эффективности и переход от технологического тщеславия к разработке продуктов, ориентированных на пользователей.

Узнайте, как DeepSeek доминирует в сфере мобильного ИИ. Более 700 миллионов пользователей по всему миру — и индустрия переходит к интеграции на уровне систем и экономичным API-решениям. Узнайте, как компании используют DeepSeek для стимулирования инноваций и повышения эффективности в эпоху GenAI.