DeepSeek API auf Novita AI
Schlussfolgern, programmieren, erstellen und Dokumente verstehen. Finden Sie das richtige DeepSeek-Modell für Ihre Aufgabe. Entwickeln Sie mit einer einzigen API.
Built for your next task
Start with your task. Find your model.
The DeepSeek collection
All models · 9 versions · Showing 6
Everyday choicedeepseek/deepseek-v4.1-flash
Text and image input with chat, reasoning, and tool calling. A versatile starting point for everyday tasks.
1017 versiondeepseek/deepseek-v4.1-flash-1017
The 1017 version of V4.1 Flash, with text and image input for chat and multimodal understanding.
0813 versiondeepseek/deepseek-v4-pro-0813
The 0813 version of V4 Pro, with reasoning, structured output, and tool calling. Compare it with other Pro versions.
Coding & agentsdeepseek/deepseek-v4-flash-0731
The 0731 revision of V4 Flash, suited to coding, reasoning, and agent workflows with tool calling.
Complex tasksdeepseek/deepseek-v4-pro
Built for complex coding, mathematical reasoning, and multi-step agents, with long context and structured output.
Document specialistdeepseek/deepseek-ocr-2
Extract text and reading order from images and complex documents for search, organization, and knowledge bases.
On-demand deploymentdeepseek/deepseek-r1-0528-qwen3-8b
R1 reasoning distilled into Qwen3 8B. Runs on on-demand deployment instead of the Serverless API.
Reasoningdeepseek/deepseek-r1-0528
An R1 reasoning model for math, coding, and logic tasks that require multi-step analysis.
R1 familydeepseek/deepseek-r1-turbo
Another R1 serving option with reasoning and tool calling. Choose based on your task and context needs.
USD / 1M tokens · Live pricing from the Novita model catalog.
Not sure where to start? Try Flash for everyday tasks, R1 or Pro for complex reasoning, and OCR 2 for scanned documents.
Less setup. More building.
Use the OpenAI SDK you already know. Connect to the DeepSeek model you need.
Open the console and create your API key.
Copy the model ID and set your API endpoint.
Check your balance and model pricing, then send a request.
# pip install openai
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.environ["NOVITA_API_KEY"],
base_url="https://api.novita.ai/openai",
)
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek/deepseek-v4.1-flash",
messages=[{"role": "user", "content": "Explain how an API works."}],
max_tokens=2048,
)
print(response.choices[0].message.content)OpenAI-compatible API · Set your key via an environment variable
Erweitern Sie Ihr Toolkit
Erweitern Sie Ihren Stack um die passenden Funktionen.
Entdecken Sie eine Alternative für komplexes Coding und mehrstufige Agenten-Workflows.
256K KontextModell ansehen
Bild- & VideoverständnisGehen Sie über Text hinaus mit einem Modell, das Bilder und Videos versteht.
128K KontextModell ansehenWissen & semantische SucheBetten Sie Ihre Dokumente ein, rufen Sie relevantes Wissen ab und lassen Sie DeepSeek dann eine Antwort generieren.
32K KontextModell ansehenStarten Sie mit Ihrer Aufgabe: Probieren Sie V4.1 Flash für den alltäglichen Chat, vergleichen Sie R1 und V4 Pro für komplexes Schlussfolgern, Mathematik und Coding, oder wählen Sie OCR 2 für die Dokumentenerkennung. Bewerten Sie anschließend Kontextlänge, Preis und Ergebnisse anhand Ihres eigenen Workloads.
Diese Seite listet alle DeepSeek-Modelle auf, die derzeit im Novita-Modellkatalog verfügbar sind, einschließlich der Modelle mit Bereitstellung bei Bedarf. Eingestellte Versionen werden nicht aufgeführt.
Ja. Setzen Sie base_url auf https://api.novita.ai/openai, verwenden Sie Ihren Novita API-Schlüssel und geben Sie die Modell-ID von dessen Detailseite an. Die Unterstützung für Tool-Aufrufe, strukturierte Ausgabe und andere Funktionen variiert je nach Modell.
Serverless-Modelle werden nach Token-Nutzung abgerechnet, für Eingabe und Ausgabe, ohne dass Sie eine Bereitstellung verwalten müssen. Der Preis für Cache-Lesezugriffe variiert je nach Modell. Modelle mit der Kennzeichnung Bereitstellung bei Bedarf laufen auf einer dedizierten Bereitstellung; die Optionen finden Sie auf den jeweiligen Modellseiten.
Ja. Verwenden Sie ein Embedding-Modell, um relevanten Text zu indizieren und abzurufen, und übergeben Sie den abgerufenen Kontext dann an DeepSeek zur Generierung einer Antwort. Gescannte Dokumente können zunächst durch OCR verarbeitet werden. Bewerten Sie die Antwortqualität anhand Ihrer eigenen Geschäftsdaten.
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