deepseek/deepseek-r1
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....
사용량 기반 과금
선결제 없이 사용한 만큼만 지불
다음 코드 예시를 사용해 API와 연동하세요:
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)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!
| 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 |
| Token Type | Cost per Million Tokens |
|---|---|
| Input | $0.8 |
| Output | $2.7 |
Base URL: https://llm.wavespeed.ai/v1 API Endpoint: chat/completions Model ID: deepseek/deepseek-r1
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 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!"}]
}'
deepseek/deepseek-r1
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....
입력
$0.7 /M
출력
$2.5 /M
컨텍스트
64K
최대 출력
16K
도구 사용
지원
WaveSpeedAI 가격: 입력 토큰 100만 개당 $0.70, 출력 토큰 100만 개당 $2.50. 프롬프트 캐싱과 배치 처리는 별도로 청구되며 긴 반복 작업에서 실질 비용을 줄여 줍니다.
DeepSeek R1은 요청당 최대 64K 컨텍스트 토큰과 최대 16K 출력 토큰을 지원합니다.
네. WaveSpeedAI는 OpenAI 호환 엔드포인트 https://llm.wavespeed.ai/v1을 통해 DeepSeek R1을 제공합니다. 공식 OpenAI SDK의 base URL을 이 주소로 변경하고 WaveSpeedAI API 키를 사용하면 코드 변경 없이 사용할 수 있습니다.
WaveSpeedAI에 로그인하고 Access Keys에서 API 키를 만든 다음, 위에 표시된 모델 ID로 https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions에 요청을 보내세요. 신규 계정은 DeepSeek R1을 평가할 수 있는 무료 크레딧을 받습니다.