Руководство по DeepSeek R1 API

DeepSeek R1 — это распространённый поисковый запрос, связанный с возможностями рассуждения DeepSeek. Для текущей интеграции с API используйте режим мышления DeepSeek V4 Pro; устаревшая точка совместимости deepseek-reasoner будет выведена из эксплуатации после 24 июля 2026 года.

Что отличает DeepSeek R1

В отличие от стандартных чат-моделей, R1:

1. Рассуждает перед ответом: режим мышления возвращает рассуждения в отдельном поле reasoning_content
2. Превосходен в формальных рассуждениях: математические доказательства, верификация кода, логические задачи
3. Открытые веса: базовая модель имеет открытый исходный код (веса доступны на HuggingFace)
4. Конкурентоспособная производительность: соответствует o1 по многим бенчмаркам при значительно меньшей стоимости

Быстрый старт с DeepSeek R1 API

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": "Докажите, что квадратный корень из 2 является иррациональным числом.",
        }
    ],
    max_tokens=2048,  # R1 требуется больше токенов для рассуждений
)

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

Понимание вывода рассуждений

Режим мышления DeepSeek V4 обычно возвращает рассуждения отдельно от окончательного ответа:

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

Стратегии промптов для DeepSeek R1

Математика и доказательства

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-pro",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": """Решите пошагово:
Найдите все целочисленные решения для: x² - 5y² = 1

Покажите ваши рассуждения."""
        }
    ],
    max_tokens=3000,
)

Верификация кода

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"Проверьте, корректна ли эта реализация сортировки слиянием:\n\n```python\n{code}\n```\n\nНайдите любые ошибки или граничные случаи."
        }
    ],
)

Многошаговая логика

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-pro",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": """У вас есть 3 коробки. В одной только яблоки, в одной только апельсины, в одной и то, и другое. Все коробки подписаны неверно. Вы можете взять один фрукт из одной коробки. Какую коробку вы выберете и почему?"""
        }
    ],
)

DeepSeek R1 против других моделей рассуждений

Модель	Сильные стороны	Диапазон цен	Контекст
deepseek-v4-pro	Математика, наука, сложные рассуждения	Актуальные цены	1M
o3 (OpenAI)	Широкий спектр рассуждений	Высокий	200K
o4-mini	Быстрые рассуждения	Средний	128K
claude-opus-4-8	Комплексный анализ	Высокий	1M

Модели рассуждений DeepSeek часто экономически эффективны, но цены варьируются в зависимости от уровня модели, частоты попадания в кэш и длины вывода.

Обработка длинных выводов рассуждений

R1 может генерировать очень длинные выводы — устанавливайте высокое значение max_tokens для сложных задач:

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-pro",
    messages=[{"role": "user", "content": "Решите эту задачу по математическому анализу: ..."}],
    max_tokens=4096,  # Высокий лимит для сложных рассуждений
)

# Проверка, был ли вывод обрезан
if response.choices[0].finish_reason == "length":
    print("Предупреждение: Вывод обрезан — увеличьте max_tokens")

Потоковая передача ответов R1

Для лучшего пользовательского опыта при длительных задачах рассуждения:

with client.chat.completions.stream(
    model="deepseek-v4-pro",
    messages=[{"role": "user", "content": "Объясните теоремы Гёделя о неполноте."}],
    max_tokens=3000,
) as stream:
    for text in stream.text_stream:
        print(text, end="", flush=True)

Цены на DeepSeek R1 API

Модель	Ввод (за 1M)	Вывод (за 1M)
DeepSeek V4 Pro	$0.435 по прайс-листу	$0.87 по прайс-листу
DeepSeek V4 Flash	$0.14 по прайс-листу	$0.28 по прайс-листу

Актуальные цены со скидками смотрите на маркетплейсе APIMaster.

Получить доступ к DeepSeek R1 API

Часто задаваемые вопросы

Что такое DeepSeek R1? DeepSeek R1 — это старое название, которое пользователи ассоциируют с возможностями рассуждения DeepSeek. Текущая интеграция с API должна использовать режим мышления DeepSeek V4, который предоставляет рассуждения через reasoning_content.

Когда следует использовать DeepSeek R1 вместо V4? Используйте режим мышления V4 Pro для математики, формальной логики, научных задач и задач, где рассуждения повышают точность. Используйте V4 Flash или режим без мышления для задач, чувствительных к скорости.

Как разобрать вывод рассуждений DeepSeek R1 в Python? Читайте reasoning_content для трассировки рассуждений и content для окончательного ответа. Избегайте использования парсинга тегов thinking для текущей интеграции с API.

Сколько стоит DeepSeek R1? Цены варьируются в зависимости от уровня V4 Flash/Pro, частоты попадания в кэш и длины вывода. Смотрите актуальные цены APIMaster.

Доступен ли DeepSeek R1 через APIMaster? Да — используйте идентификатор модели deepseek-v4-pro с совместимой с OpenAI конечной точкой APIMaster.

Начать → · Руководство по DeepSeek API → · Цены DeepSeek →