此模型已弃用。我们仍会测试其性能,但频率降低:每 18 小时一次,而非每 6 小时一次。
DeepSeek 已推出更新版本 DeepSeek V3.2。我们建议考虑使用该版本。
DeepSeek V3.1 Terminus (Reasoning) API 服务商基准测试与分析
本分析旨在帮助你根据使用场景,选择 DeepSeek V3.1 Terminus (Reasoning) 的最佳 API 服务商。
每任务耗时最短
每个 Intelligence Index 任务耗时(分钟)
共 2 家服务商
每任务成本最低
每个 Intelligence Index 任务成本
共 2 家服务商
可通过 2 家 API 服务商使用 DeepSeek V3.1 Terminus,每家服务商的性能特征和价格各不相同。下方对比了各服务商的关键指标。
有关模型详情及其与其他模型的智能比较,请参阅 DeepSeek V3.1 Terminus (Reasoning) 的模型页面。
价格
每项 Intelligence Index 任务的成本: DeepSeek V3.1 Terminus (Reasoning)
价格:缓存命中、输入和输出: DeepSeek V3.1 Terminus (Reasoning)
输出速度与每任务成本: DeepSeek V3.1 Terminus (Reasoning)
速度
已测量的单次请求和多轮智能体工作负载的平均值
输出速度: DeepSeek V3.1 Terminus (Reasoning)
延迟
已测量的单次请求和多轮智能体工作负载的平均值
首个答案 Token 延迟: DeepSeek V3.1 Terminus (Reasoning)
可靠性
在所有已测量的单次请求和多轮智能体工作负载中,接入点失败的请求占比
接入点错误率: DeepSeek V3.1 Terminus (Reasoning)
缓存
缓存命中率: DeepSeek V3.1 Terminus (Reasoning)
每任务成本与缓存命中率: DeepSeek V3.1 Terminus (Reasoning)
关键比较指标与 API 功能
常见问题
关于 DeepSeek V3.1 Terminus (Reasoning) 服务商的常见问题
可通过 2 家 API 服务商使用 DeepSeek V3.1 Terminus (Reasoning):Novita (FP8)和SambaNova。每家服务商的性能特征和价格各不相同。
目前可通过我们进行基准测试和跟踪的 2 家 API 服务商使用 DeepSeek V3.1 Terminus (Reasoning)。
按混合价格计算,DeepSeek V3.1 Terminus (Reasoning) 最实惠的服务商是 Novita (FP8)(每 100 万 token $0.25)和SambaNova(每 100 万 token $3.15)。混合价格采用缓存命中/输入/输出 token 为 7:2:1 的比例。
DeepSeek V3.1 Terminus (Reasoning) 输入 token 价格最低的服务商是 Novita (FP8)(每 100 万输入 token $0.27)和SambaNova(每 100 万输入 token $3.00)。
DeepSeek V3.1 Terminus (Reasoning) 输出 token 价格最低的服务商是 Novita (FP8)(每 100 万输出 token $1.00)和SambaNova(每 100 万输出 token $4.50)。
DeepSeek V3.1 Terminus (Reasoning) 各服务商价格最多相差 12.6 倍。最实惠的是 Novita (FP8),每 100 万 token 收费 $0.25;SambaNova 则收费 $3.15。
提供 DeepSeek V3.1 Terminus (Reasoning) 的全部 2 家服务商均支持用于结构化输出的 JSON 模式。
提供 DeepSeek V3.1 Terminus (Reasoning) 的全部 2 家服务商均支持函数调用(工具使用)。
选择 DeepSeek V3.1 Terminus (Reasoning) 服务商时,请考虑:每任务耗时(完成一个 Intelligence Index 任务的速度)、延迟(适合需要快速首次响应的交互式应用)、价格(适合成本敏感型工作负载),以及 JSON 模式或函数调用等 API 功能。
会。服务商性能可能因基础设施变化、负载均衡和更新而随时间波动。我们持续对所有服务商进行基准测试,并在“随时间变化”图表中展示历史性能趋势。
有关 DeepSeek V3.1 Terminus (Reasoning) 的智能、能力、模态及其与其他模型的比较,请参阅模型概览页面。 查看模型概览