deepseek/deepseek-chat
163,840 context · $0.32/M input tokens · $0.89/M output tokens
DeepSeek-V3 is the latest model from the DeepSeek team, building upon the instruction following and coding abilities of the previous versions. Pre-trained on nearly 15 trillion tokens, the reported evaluations...
Tarification
Paiement à l'usage
Aucun coût initial, payez uniquement ce que vous utilisez
Utilisation de l'API
Utilisez les exemples de code suivants pour intégrer notre API :
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-chat",
messages=[
{"role": "user", "content": "Hello!"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)Introduction au modèle
Deepseek deepseek-chat
deepseek deepseek-chat
Why It Looks Great
- Large Language Model architecture for efficient processing
- 163840 context window for long document handling
- Competitive pricing at $0.3/$1.3 per million tokens
Key Features
- Context Window: 163840 tokens
- Max Output: 163840 tokens
- Vision: Supported
- Function Calling: Supported
Specifications
| Specification | Value |
|---|---|
| Provider | Deepseek |
| Model Type | Large Language Model (LLM) |
| Architecture | N/A |
| Context Window | 163840 tokens |
| Max Output | 163840 tokens |
| Input | Text |
| Output | Text |
| Vision | Supported |
| Function Calling | Supported |
Pricing
| Token Type | Cost per Million Tokens |
|---|---|
| Input | $0.3 |
| Output | $1.3 |
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-chat
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-chat",
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-chat",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'Notes
- Model: deepseek/deepseek-chat
- Provider: Deepseek
Infos
Fonctionnalités prises en charge
Guide d'accès API
DeepSeek Chat API
deepseek/deepseek-chat
DeepSeek-V3 is the latest model from the DeepSeek team, building upon the instruction following and coding abilities of the previous versions. Pre-trained on nearly 15 trillion tokens, the reported evaluations...
Entrée
$0.32 /M
Sortie
$0.89 /M
Contexte
164K
Sortie max.
164K
Utilisation d'outils
Pris en charge
Essayez DeepSeek Chat sur WaveSpeedAI
Accédez à DeepSeek Chat via notre API unifiée — compatible OpenAI, sans démarrages à froid, prix transparents.
Ouvrir le PlaygroundQuestions fréquentes sur DeepSeek Chat
Combien coûte l'API DeepSeek Chat ?+
Tarification sur WaveSpeedAI : $0.32 par million de tokens d'entrée et $0.89 par million de tokens de sortie. Le prompt caching et le traitement par batch sont facturés séparément et réduisent le coût effectif sur les charges longues et répétitives.
Quelle est la fenêtre de contexte de DeepSeek Chat ?+
DeepSeek Chat prend en charge jusqu'à 164K tokens de contexte et jusqu'à 164K tokens de sortie par requête.
DeepSeek Chat est-il compatible avec OpenAI ?+
Oui. WaveSpeedAI expose DeepSeek Chat via un endpoint compatible OpenAI à https://llm.wavespeed.ai/v1. Pointez le SDK officiel d'OpenAI vers cette base URL avec votre clé API WaveSpeedAI — aucune autre modification de code requise.
Comment démarrer avec DeepSeek Chat ?+
Connectez-vous à WaveSpeedAI, créez une clé API dans Access Keys, puis envoyez une requête à https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions avec l'id du modèle affiché ci-dessus. Les nouveaux comptes reçoivent des crédits gratuits pour évaluer DeepSeek Chat.