Guia da API DeepSeek R1

DeepSeek R1 é um termo de busca comum para a capacidade de raciocínio do DeepSeek. Para integrações atuais da API, use o modo de pensamento DeepSeek V4 Pro; o ponto de compatibilidade legado deepseek-reasoner está programado para ser descontinuado após 24 de julho de 2026.

O que torna o DeepSeek R1 diferente

Diferente dos modelos de chat padrão, o R1:

1. Raciocina antes de responder: o modo de pensamento retorna o raciocínio em um campo separado reasoning_content
2. Excelente em raciocínio formal: provas matemáticas, verificação de código, quebra-cabeças lógicos
3. Pesos abertos: o modelo base é de código aberto (pesos disponíveis no HuggingFace)
4. Desempenho competitivo: iguala o o1 em muitos benchmarks a um custo muito menor

Início rápido da API DeepSeek R1

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_APIMASTER_KEY",
    base_url="https://apimaster.ai/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-pro",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Prove that the square root of 2 is irrational.",
        }
    ],
    max_tokens=2048,  # R1 needs more tokens for reasoning
)

message = response.choices[0].message
print(getattr(message, "reasoning_content", ""))
print(message.content)

Entendendo a saída de raciocínio

O modo de pensamento DeepSeek V4 geralmente retorna o raciocínio separadamente da resposta final:

message = response.choices[0].message
reasoning = getattr(message, "reasoning_content", "")
answer = message.content
print(answer)

Estratégias de prompt para DeepSeek R1

Matemática e provas

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-pro",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": """Solve step by step:
Find all integer solutions to: x² - 5y² = 1

Show your reasoning."""
        }
    ],
    max_tokens=3000,
)

Verificação de código

code = """
def merge_sort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    mid = len(arr) // 2
    left = merge_sort(arr[:mid])
    right = merge_sort(arr[mid:])
    return merge(left, right)
"""

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-pro",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": f"Verify this merge sort implementation is correct:\n\n```python\n{code}\n```\n\nFind any bugs or edge cases."
        }
    ],
)

Lógica de múltiplas etapas

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-pro",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": """You have 3 boxes. One contains only apples, one only oranges, one both. All boxes are mislabeled. You can draw one fruit from one box. Which box do you pick and why?"""
        }
    ],
)

DeepSeek R1 vs outros modelos de raciocínio

Modelo	Pontos fortes	Faixa de preço	Contexto
deepseek-v4-pro	Matemática, ciência, raciocínio complexo	Preço ao vivo	1M
o3 (OpenAI)	Raciocínio amplo	Alto	200K
o4-mini	Raciocínio rápido	Médio	128K
claude-opus-4-8	Análise complexa	Alto	1M

Os modelos de raciocínio DeepSeek costumam ser econômicos, mas o preço varia de acordo com a camada do modelo, taxa de acerto de cache e comprimento da saída.

Tratamento de saídas de raciocínio longas

O R1 pode produzir saídas muito longas—defina max_tokens alto para tarefas complexas:

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-pro",
    messages=[{"role": "user", "content": "Solve this calculus problem: ..."}],
    max_tokens=4096,  # High limit for complex reasoning
)

# Check if output was truncated
if response.choices[0].finish_reason == "length":
    print("Warning: Output truncated—increase max_tokens")

Transmissão de respostas R1

Para melhor experiência do usuário em tarefas de raciocínio longo:

with client.chat.completions.stream(
    model="deepseek-v4-pro",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain Gödel's incompleteness theorems."}],
    max_tokens=3000,
) as stream:
    for text in stream.text_stream:
        print(text, end="", flush=True)

Preços da API DeepSeek R1

Modelo	Entrada (por 1M)	Saída (por 1M)
DeepSeek V4 Pro	$0.435 list	$0.87 list
DeepSeek V4 Flash	$0.14 list	$0.28 list

Consulte o marketplace APIMaster para tarifas com desconto atuais.

Obtenha acesso à API DeepSeek R1

Perguntas frequentes

O que é DeepSeek R1? DeepSeek R1 é o nome antigo que os usuários associam ao raciocínio DeepSeek. As integrações atuais da API devem usar o modo de pensamento DeepSeek V4, que expõe o raciocínio através de reasoning_content.

Quando devo usar DeepSeek R1 em vez do V4? Use o modo de pensamento V4 Pro para matemática, lógica formal, problemas científicos e tarefas onde o raciocínio melhora a precisão. Use o modo V4 Flash ou sem pensamento para tarefas sensíveis à velocidade.

Como analisar a saída de pensamento DeepSeek R1 em Python? Leia reasoning_content para o rastro de raciocínio e content para a resposta final. Evite depender da análise de tag thinking para integrações atuais da API.

Quanto custa o DeepSeek R1? O preço varia de acordo com a camada V4 Flash/Pro, taxa de acerto de cache e comprimento da saída. Consulte preços ao vivo do APIMaster.

O DeepSeek R1 está disponível via APIMaster? Sim—use o ID do modelo deepseek-v4-pro com o endpoint compatível com OpenAI da APIMaster.

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