D
DeepSeek-v3
DeepSeek
对话
text
模型 Code
deepseek-v3服务状态
可调用
模型介绍
DeepSeek-V3 为自研 MoE 模型，671B 参数，激活 37B，在 14.8T token 上进行了预训练，在长文本、代码、数学、百科、中文能力上表现优秀。
模型能力
输入模态
模型体验支持
思考模式不支持
Function Calling支持
结构化输出不支持
输出模态
内置工具不支持
联网搜索未提供
缓存未提供
模型价格
输入2元/ 百万 token
输入（缓存命中）0.4元/ 百万 token
输入（Batch File）1元/ 百万 token
输入（Batch Chat）2元/ 百万 token
输出8元/ 百万 token
输出（Batch File）4元/ 百万 token
输出（Batch Chat）8元/ 百万 token
近 30 天实测性能
- 首包延迟 P50
- 3.5 s
- 出字速度（含思考）
- 38 tok/s
- 统计样本
- 54 次
统计窗口 2026-09-22 至 2026-10-21（不含当天）。只计本网关上流式且真实返回正文的成功请求， 非流式、失败与零字节请求不在口径内；出字速度取首包之后阶段的平均值。
模型限流与上下文
- 最大输入长度
- 128K Tokens
- 上下文长度
- 128K Tokens
- 最大输出长度
- 16K Tokens
API 代码示例
import requests
url = "https://limapi.com/api/v1/chat/completions"
headers = {
"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": "deepseek-v3",
"stream": True,
"messages": [
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "你好，请介绍一下你自己"}
]
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=payload, stream=True)
for line in response.iter_lines():
if line:
print(line.decode("utf-8"))将示例中的 YOUR_API_KEY 替换为你的 API Key 即可调用。