DeepSeek R1 | Open-Source Reasoning LLM API

Name: DeepSeek R1 API
Brand: deepseek
Price: 0.7 USD
Availability: InStock

deepseek/deepseek-r1

Veröffentlichungsdatum: 2025-01-20

64,000 context · $0.70/M input tokens · $2.50/M output tokens

DeepSeek R1 is here: Performance on par with OpenAI o1, but open-sourced and with fully open reasoning tokens. It's 671B parameters in size, with 37B active in an inference pass....

Preise

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Eingabe$0.70 / M Tokens

Ausgabe$2.50 / M Tokens

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deepseek/deepseek-r1

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API-Nutzung

Verwenden Sie die folgenden Codebeispiele zur Integration mit unserer API:

import OpenAI from 'openai';

if (!process.env.WAVESPEED_API_KEY) throw new Error('Set WAVESPEED_API_KEY');
const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.WAVESPEED_API_KEY,
  baseURL: 'https://llm.wavespeed.ai/v1',
  timeout: 120_000,
  maxRetries: 2,
});

try {
  const response = await client.chat.completions.create({
    model: 'deepseek/deepseek-r1',
    messages: [{ role: 'user', content: 'Hello!' }],
  });
  console.log(response.choices[0]?.message?.content ?? '');
} catch (error) {
  console.error('LLM request failed:', error);
  process.exitCode = 1;
}

import OpenAI from 'openai';

if (!process.env.WAVESPEED_API_KEY) throw new Error('Set WAVESPEED_API_KEY');
const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.WAVESPEED_API_KEY,
  baseURL: 'https://llm.wavespeed.ai/v1',
  timeout: 120_000,
  maxRetries: 2,
});

try {
  const response = await client.chat.completions.create({
    model: 'deepseek/deepseek-r1',
    messages: [{ role: 'user', content: 'Hello!' }],
  });
  console.log(response.choices[0]?.message?.content ?? '');
} catch (error) {
  console.error('LLM request failed:', error);
  process.exitCode = 1;
}

Modelleinführung

Deepseek deepseek-r1

DeepSeek R1 is here: Performance on par with OpenAI o1, but open-sourced and with fully open reasoning tokens

DeepSeek R1 is here: Performance on par with OpenAI o1, but open-sourced and with fully open reasoning tokens. It's 671B parameters in size, with 37B active in an inference pass.

Fully open-source model & technical report.

MIT licensed: Distill & commercialize freely!

Why It Looks Great

Large Language Model architecture for efficient processing
64000 context window for long document handling
Competitive pricing at $0.8/$2.7 per million tokens

Key Features

Context Window: 64000 tokens
Max Output: 16000 tokens
Vision: Supported
Function Calling: Supported

Specifications

Specification	Value
Provider	Deepseek
Model Type	Large Language Model (LLM)
Architecture	N/A
Context Window	64000 tokens
Max Output	16000 tokens
Input	Text
Output	Text
Vision	Supported
Function Calling	Supported

Pricing

Token Type	Cost per Million Tokens
Input	$0.8
Output	$2.7

How to Use

Write your prompt — describe the task, provide context, and specify desired output format.
Submit — the model processes your request and returns the response.

API Integration

Base URL: https://llm.wavespeed.ai/v1 API Endpoint: chat/completions Model ID: deepseek/deepseek-r1

API Usage

Python SDK

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://llm.wavespeed.ai/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek/deepseek-r1",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

cURL

curl https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "deepseek/deepseek-r1",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Notes

Model: deepseek/deepseek-r1
Provider: Deepseek

Info

Anbieterdeepseek

Typllm

Unterstützte Funktionen

Eingabe

Text

Ausgabe

Text

Kontext64,000

Max. Ausgabe16,000

Vision-

Function Calling✓ Unterstützt

API-Zugriffsanleitung

Base URLhttps://llm.wavespeed.ai/v1

API-Endpunktchat/completions

Modell-IDdeepseek/deepseek-r1

Häufige Fragen zu DeepSeek R1

Wie viel kostet die DeepSeek R1-API?+

Preise auf WaveSpeedAI: $0.70 pro Million Input-Tokens und $2.50 pro Million Output-Tokens. Prompt-Caching und Batch-Verarbeitung werden separat berechnet und reduzieren die effektiven Kosten bei langen, sich wiederholenden Workloads.

Wie groß ist das Kontextfenster von DeepSeek R1?+

DeepSeek R1 unterstützt bis zu 64K Kontext-Tokens und bis zu 16K Output-Tokens pro Anfrage.

Ist DeepSeek R1 OpenAI-kompatibel?+

WaveSpeedAI stellt DeepSeek R1 unter https://llm.wavespeed.ai/v1 über die OpenAI-kompatible Chat-Completions-Schnittstelle bereit. Bei den meisten OpenAI-SDK-Clients reichen Base-URL und API-Schlüssel; optionale Felder hängen vom Modell ab.

Wie starte ich mit DeepSeek R1?+

Melden Sie sich bei WaveSpeedAI an, erstellen Sie unter Access Keys einen API-Schlüssel und senden Sie eine Anfrage mit der oben gezeigten Modell-ID an https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions. Verfügbarkeit, Fähigkeiten und Preise finden Sie im aktuellen Modellkatalog.