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.
Entwickelt für Ihre nächste Aufgabe
Starten Sie mit Ihrer Aufgabe. Finden Sie Ihr Modell.
Die DeepSeek-Kollektion
Alle Modelle · 9 Versionen · Angezeigt: 6
Alltägliche Wahldeepseek/deepseek-v4.1-flash
Text- und Bildeingabe mit Chat, Schlussfolgern und Tool-Aufrufen. Ein vielseitiger Einstiegspunkt für alltägliche Aufgaben.
Version 1017deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017
Die Version 1017 von V4.1 Flash, mit Text- und Bildeingabe für Chat und multimodales Verständnis.
Version 0813deepseek/deepseek-v4-pro-0813
Die Version 0813 von V4 Pro, mit Schlussfolgern, strukturierter Ausgabe und Tool-Aufrufen. Vergleichen Sie sie mit anderen Pro-Versionen.
Coding & Agentendeepseek/deepseek-v4-flash-0731
Die Revision 0731 von V4 Flash, geeignet für Coding, Schlussfolgern und Agenten-Workflows mit Tool-Aufrufen.
Komplexe Aufgabendeepseek/deepseek-v4-pro
Entwickelt für komplexes Coding, mathematisches Schlussfolgern und mehrstufige Agenten, mit langem Kontext und strukturierter Ausgabe.
Dokumentenspezialistdeepseek/deepseek-ocr-2
Extrahieren Sie Text und Lesereihenfolge aus Bildern und komplexen Dokumenten für Suche, Organisation und Wissensdatenbanken.
On-Demand-Bereitstellungdeepseek/deepseek-r1-0528-qwen3-8b
R1-Reasoning, destilliert in Qwen3 8B. Läuft über On-Demand-Bereitstellung statt über die Serverless-API.
Schlussfolgerndeepseek/deepseek-r1-0528
Ein R1-Reasoning-Modell für Mathematik, Coding und Logikaufgaben, die mehrstufige Analysen erfordern.
R1-Familiedeepseek/deepseek-r1-turbo
Eine weitere R1-Serving-Option mit Schlussfolgern und Tool-Aufrufen. Wählen Sie je nach Aufgabe und Kontextbedarf.
USD / 1 Mio. Token · Echtzeitpreise aus dem Novita-Modellkatalog.
Nicht sicher, wo Sie anfangen sollen? Probieren Sie Flash für alltägliche Aufgaben, R1 oder Pro für komplexes Schlussfolgern und OCR 2 für gescannte Dokumente.
Weniger Einrichtung. Mehr Entwicklung.
Verwenden Sie das OpenAI SDK, das Sie bereits kennen. Verbinden Sie sich mit dem benötigten DeepSeek-Modell.
Öffnen Sie die Konsole und erstellen Sie Ihren API-Schlüssel.
Kopieren Sie die Modell-ID und legen Sie Ihren API-Endpunkt fest.
Prüfen Sie Ihr Guthaben und die Modellpreise, und senden Sie dann eine Anfrage.
# 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-kompatible API · Legen Sie Ihren Schlüssel über eine Umgebungsvariable fest
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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