DeepSeek

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推理文本生成

概述

推理文本生成

DeepSeek-V3.2是引入DeepSeek Sparse Attention(一种稀疏注意力机制)的正式版模型,也是DeepSeek推出的首个将思考融入工具使用的模型,同时支持思考模式与非思考模式的工具调用。

输入

文本

输出

文本

功能

前缀补全

函数调用

缓存

结构化输出

批量任务

联网搜索

微调

定价

  • 输入
    ¥2/M tokens
  • 输出
    ¥3/M tokens
  • 输入(缓存命中)
    ¥0.4/M tokens
  • 输入(Batch File)
    ¥1/M tokens
  • 输出(Batch File)
    ¥1.5/M tokens
  • 显式缓存创建
    ¥2.5/M tokens
  • 显式缓存命中
    ¥0.2/M tokens
  • 输入(Batch Chat)限时5折
    ¥2¥1
    /M tokens
  • 输出(Batch Chat)限时5折
    ¥3¥1.5
    /M tokens

上下文

上下文
131.07K
最大输入
98.30K
最大输出
65.53K

速率限制

  • RPM每分钟请求数
    15K
  • TPM每分钟 Token 数
    1.20M

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": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": "你是谁?"},
]
response = Generation.call(
    # 若没有配置环境变量,请用百炼API Key将下行替换为:api_key = "sk-xxx",
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    model="deepseek-v3.2",
    messages=messages,
    result_format="message",
    # 开启深度思考
    enable_thinking=True,
)

if response.status_code == 200:
    # 打印思考过程
    print("=" * 20 + "思考过程" + "=" * 20)
    print(response.output.choices[0].message.reasoning_content)
    
    # 打印回复
    print("=" * 20 + "完整回复" + "=" * 20)
    print(response.output.choices[0].message.content)
else:
    print(f"HTTP返回码:{response.status_code}")
    print(f"错误码:{response.code}")
    print(f"错误信息:{response.message}")