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SiliconFlow DeepSeek

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文本生成推理

概述

文本生成推理

DeepSeek-R1-0528 是一款强化学习（RL）驱动的推理模型，解决了模型中的重复性和可读性问题。在 RL 之前，DeepSeek-R1 引入了冷启动数据，进一步优化了推理性能。它在数学、代码和推理任务中与 OpenAI-o1 表现相当，并且通过精心设计的训练方法，提升了整体效果。

输入

文本

输出

文本

功能

前缀补全

您可在调用通义千问 API 时启用 Partial Mode，确保模型严格基于您的起始文本进行生成。查看文档

函数调用

您可以使用 函数调用 功能，通过引入外部工具，使得大模型可以与外部世界进行交互。查看文档

缓存

Context Cache 技术会缓存长上下文请求的公共前缀，减少推理时的重复计算，提升响应速度同时降低您的使用成本。查看文档

结构化输出

开启结构化输出功能可以确保大模型输出标准格式的 JSON 字符串。查看文档

批量任务

联网搜索

启用联网检索功能后，模型将基于实时检索数据进行回复。查看文档

微调

定价

  • 输入
    ¥4/M tokens
  • 输出
    ¥16/M tokens

速率限制与上下文

  • 最大输入
    163.84K
  • 最大输出
    32.76K
  • RPM每分钟请求数
    500
  • TPM每分钟 Token 数
    500K
  • 最大输入（思考模式）
    163.84K
  • 最大输出（思考模式）
    32.76K
  • 上下文
    163.84K

API 参考

开通模型开通后即可体验并通过 API 调用该模型。
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from openai import OpenAI
import os

client = OpenAI(
    api_key="sk-xxx",  # 替换为你的百炼API Key
    base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="siliconflow/deepseek-r1-0528",
    messages=[{"role": "user", "content": "你是谁"}],
    extra_body={"enable_thinking": True},
    stream=True,
)

for chunk in completion:
    if not chunk.choices:
        continue
    delta = chunk.choices[0].delta
    if hasattr(delta, "reasoning_content") and delta.reasoning_content:
        print(delta.reasoning_content, end="", flush=True)
    if hasattr(delta, "content") and delta.content:
        print(delta.content, end="", flush=True)