Este modelo está obsoleto. Continuamos medindo o desempenho apenas para a carga padrão de 10 mil tokens de entrada. Os resultados de outras cargas são históricos e não são mais atualizados.
DeepSeek lançou uma versão mais recente, DeepSeek V3.2. Sugerimos considerá-la como alternativa.
DeepSeek V3.1 Terminus (Reasoning) Benchmarking e análise de provedores de API
Esta análise ajuda você a escolher o melhor provedor de API de DeepSeek V3.1 Terminus (Reasoning) para seu caso de uso.
Mais rápido
Velocidade de saída
2 provedores no total
Menor latência
Tempo até o primeiro token da resposta final
2 provedores no total
Menor preço
Preço combinado (por 1M de tokens)
2 provedores no total
DeepSeek V3.1 Terminus está disponível em 2 provedores de API, cada um com características de desempenho e preços diferentes. Veja abaixo uma comparação das principais métricas entre os provedores.
- Em preço, Novita (FP8) (0.25) e SambaNova (3.15) têm os menores preços combinados por 1M de tokens.
Consulte a página do modelo DeepSeek V3.1 Terminus (Reasoning) para ver detalhes do modelo e comparar sua inteligência com a de outros modelos.
Preços
Preços: acertos de cache, entrada e saída
Custo por tarefa do Intelligence Index
Velocidade de saída vs. preço
Velocidade
Medida pela velocidade de saída (tokens por segundo)
Velocidade de saída: DeepSeek V3.1 Terminus (Reasoning)
Tempo por tarefa do Índice de Inteligência
Custo por tarefa vs. tempo por tarefa
Latência
Medida pelo tempo (segundos) até o primeiro token
Tempo até o primeiro token da resposta final
Comportamento do cache
Taxa de acertos do cache
Custo por tarefa vs. Taxa de acertos do cache
Tempo de resposta de ponta a ponta
Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed
Tempo de resposta de ponta a ponta
Principais métricas de comparação e recursos da API
Perguntas frequentes
Perguntas comuns sobre os provedores do DeepSeek V3.1 Terminus (Reasoning)
DeepSeek V3.1 Terminus (Reasoning) está disponível em 2 provedores de API: Novita (FP8) e SambaNova. Cada provedor oferece características de desempenho e preços diferentes.
Atualmente, o DeepSeek V3.1 Terminus (Reasoning) está disponível em 2 provedores de API que avaliamos e acompanhamos.
Os provedores mais acessíveis para o DeepSeek V3.1 Terminus (Reasoning) em preço combinado são Novita (FP8) ($0.25 por 1M de tokens) e SambaNova ($3.15 por 1M de tokens). O preço combinado usa uma proporção de 7:2:1 entre tokens de acerto do cache, entrada e saída.
Os provedores com o menor preço de tokens de entrada para o DeepSeek V3.1 Terminus (Reasoning) são Novita (FP8) ($0.27 por 1M de tokens de entrada) e SambaNova ($3.00 por 1M de tokens de entrada).
Os provedores com o menor preço de tokens de saída para o DeepSeek V3.1 Terminus (Reasoning) são Novita (FP8) ($1.00 por 1M de tokens de saída) e SambaNova ($4.50 por 1M de tokens de saída).
Os preços do DeepSeek V3.1 Terminus (Reasoning) variam em até 12.7x entre os provedores. O mais acessível é Novita (FP8), com $0.25 por 1M de tokens, enquanto SambaNova cobra $3.15 por 1M de tokens.
Todos os 2 provedores do DeepSeek V3.1 Terminus (Reasoning) são compatíveis com o modo JSON para saída estruturada.
Todos os 2 provedores do DeepSeek V3.1 Terminus (Reasoning) são compatíveis com chamadas de funções (uso de ferramentas).
Ao escolher um provedor para o DeepSeek V3.1 Terminus (Reasoning), considere a velocidade de saída (para tarefas que exigem alta vazão), a latência (para aplicações interativas que precisam de respostas iniciais rápidas), o preço (para cargas de trabalho atentas aos custos) e os recursos da API, como modo JSON e chamadas de funções.
Sim. O desempenho dos provedores pode variar ao longo do tempo devido a mudanças na infraestrutura, balanceamento de carga e atualizações. Avaliamos continuamente todos os provedores e exibimos as tendências históricas de desempenho nos gráficos de evolução ao longo do tempo.
Para saber mais sobre a inteligência, as capacidades e as modalidades do DeepSeek V3.1 Terminus (Reasoning), além de como ele se compara a outros modelos, consulte a página de visão geral do modelo. Ver visão geral do modelo