DeepSeek
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推理
概述
推理
DeepSeek-R1 在后训练阶段大规模使用了强化学习技术,在仅有极少标注数据的情况下,极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上,性能较高,能力较强。
输入
文本
输出
文本
功能
定价
- 输入¥4/M tokens
- 输出¥16/M tokens
- 输入(缓存命中)¥0.8/M tokens
- 输入(Batch File)¥2/M tokens
- 输出(Batch File)¥8/M tokens
速率限制与上下文
- 最大输入98.30K
- 最大输出16.38K
- RPM每分钟请求数15K
- TPM每分钟 Token 数1.20M
- 上下文131.07K
API 参考
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import os
from dashscope import Generation
import dashscope
dashscope.base_http_api_url = "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/"
messages = [{"role": "user", "content": "你是谁?"}]
completion = Generation.call(
api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
model="deepseek-r1",
messages=messages,
result_format="message",
stream=True,
incremental_output=True,
)
is_answering = False
print("=" * 20 + "思考过程" + "=" * 20)
for chunk in completion:
if (
chunk.output.choices[0].message.content == ""
and chunk.output.choices[0].message.reasoning_content == ""
):
pass
else:
if (
chunk.output.choices[0].message.reasoning_content != ""
and chunk.output.choices[0].message.content == ""
):
print(chunk.output.choices[0].message.reasoning_content, end="", flush=True)
elif chunk.output.choices[0].message.content != "":
if not is_answering:
print("\n" + "=" * 20 + "完整回复" + "=" * 20)
is_answering = True
print(chunk.output.choices[0].message.content, end="", flush=True)