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DeepSeek-V3.1 通用模型 API

deepseek-v3.1

DeepSeek-V3.1 是深度求索全新推出的混合推理模型，魔域手游贴吧支持思考与非思考2种推理模式，较 DeepSeek-R1-0528 思考效率更高。经 Post-Training 优化，Agent 工具使用与智能体任务表现大幅提升。支持 128k 上下文窗口，输出长度支持最大 64k tokens。

模型 ID   deepseek-v3.1  

更新日期   2025-08-23  

模型能力   文本生成  

上下文长度   64 K  

模型价格（每 1000 tokens 输入）   ¥ 0.0045  

模型价格（每 1000 tokens 输出）   ¥ 0.0135  

模型系列   DeepSeek  

API 接口地址：

https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions

此 API 接口兼容 OpenAI 的接口规范，也就是可以直接使用 OpenAI 的 SDK 来调用各个模型。仅需替换以下两项配置即可：

base_url 替换为 https://wcode.net/api/gpt/v1

api_key 替换为从 https://wcode.net/get-apikey 获取到的 API Key

具体可参考下方的各编程语言代码示例中的 openai sdk 调用示例。

请求方法：

POST

各编程语言代码示例：

curl python openai sdk (python) java (okhttp) php php (guzzle) go c rust c# c# (restsharp) node.js (axios) swift dart ruby

# TODO: 以下代码中的 API_KEY 需要替换，获取 API Key 入口：https://wcode.net/get-apikey curl --request POST 'https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions' \ --header 'Content-Type: application/json' \ --header 'Authorization: Bearer API_KEY' \ --data '{ "model": "deepseek-v3.1", "messages": [ { "role": "user", "content": "你好" } ] }'

import Foundation let headers = [ "Authorization": "Bearer API_KEY", // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换，获取 API Key 入口：https://wcode.net/get-apikey "content-type": "application/json" ] let parameters = [ "model": "deepseek-v3.1", "messages": [ [ "role": "user", "content": "你好" ] ] ] as [String : Any] let postData = JSONSerialization.data(withJSONObject: parameters, options: []) let request = NSMutableURLRequest(url: NSURL(string: "https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions")! as URL, cachePolicy: .useProtocolCachePolicy, timeoutInterval: 60.0) request.httpMethod = "POST" request.allHTTPHeaderFields = headers request.httpBody = postData as Data let session = URLSession.shared let dataTask = session.dataTask(with: request as URLRequest, completionHandler: { (data, response, error) -> Void in if (error != nil) { print(error as Any) } else { let httpResponse = response as? HTTPURLResponse print(httpResponse) } }) dataTask.resume()

var headers = { 'Content-Type': 'application/json', 'Authorization': 'Bearer API_KEY' // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换，获取 API Key 入口：https://wcode.net/get-apikey }; var request = http.Request('POST', Uri.parse('https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions')); request.body = json.encode({ "model": "deepseek-v3.1", "messages": [ { "role": "user", "content": "你好" } ] }); request.headers.addAll(headers); http.StreamedResponse response = await request.send(); if (response.statusCode == 200) { print(await response.stream.bytesToString()); } else { print(response.reasonPhrase); }

require 'uri' require 'net/http' url = URI("https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions") http = Net::HTTP.new(url.host, url.port) http.use_ssl = true request = Net::HTTP::Post.new(url) request["Authorization"] = 'Bearer API_KEY' # TODO: 这里的 API_KEY 需要替换，获取 API Key 入口：https://wcode.net/get-apikey request["content-type"] = 'application/json' request.body = "{\"model\":\"deepseek-v3.1\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"你好\"}]}" response = http.request(request) puts response.read_body

use serde_json::json; use reqwest; #[tokio::main] pub async fn main() { let url = "https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions"; let payload = json!({ "model": "deepseek-v3.1", "messages": ( json!({ "role": "user", "content": "你好" }) ) }); let mut headers = reqwest::header::HeaderMap::new(); headers.insert("Authorization", "Bearer API_KEY".parse().unwrap()); // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换，获取 API Key 入口：https://wcode.net/get-apikey headers.insert("content-type", "application/json".parse().unwrap()); let client = reqwest::Client::new(); let response = client.post(url) .headers(headers) .json(&payload) .send() .await; let results = response.unwrap() .json::<serde_json::Value>() .await .unwrap(); dbg!(results); }

CURL *hnd = curl_easy_init(); curl_easy_setopt(hnd, CURLOPT_CUSTOMREQUEST, "POST"); curl_easy_setopt(hnd, CURLOPT_URL, "https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions"); struct curl_slist *headers = NULL; headers = curl_slist_append(headers, "Authorization: Bearer API_KEY"); // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换，获取 API Key 入口：https://wcode.net/get-apikey headers = curl_slist_append(headers, "content-type: application/json"); curl_easy_setopt(hnd, CURLOPT_HTTPHEADER, headers); curl_easy_setopt(hnd, CURLOPT_POSTFIELDS, "{\"model\":\"deepseek-v3.1\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"你好\"}]}"); CURLcode ret = curl_easy_perform(hnd);

package main import ( "fmt" "strings" "net/http" "io" ) func main() { url := "https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions" payload := strings.NewReader("{\"model\":\"deepseek-v3.1\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"你好\"}]}") req, _ := http.NewRequest("POST", url, payload) req.Header.Add("Authorization", "Bearer API_KEY") // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换，获取 API Key 入口：https://wcode.net/get-apikey req.Header.Add("content-type", "application/json") res, _ := http.DefaultClient.Do(req) defer res.Body.Close() body, _ := io.ReadAll(res.Body) fmt.Println(res) fmt.Println(string(body)) }

using System.Net.Http.Headers; var client = new HttpClient(); var request = new HttpRequestMessage(HttpMethod.Post, "https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions"); request.Headers.Add("Authorization", "Bearer API_KEY"); // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换，获取 API Key 入口：https://wcode.net/get-apikey request.Content = new StringContent("{\"model\":\"deepseek-v3.1\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"你好\"}]}", null, "application/json"); var response = await client.SendAsync(request); response.EnsureSuccessStatusCode(); Console.WriteLine(await response.Content.ReadAsStringAsync());

var client = new RestClient("https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions"); var request = new RestRequest("", Method.Post); request.AddHeader("Authorization", "Bearer API_KEY"); // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换，获取 API Key 入口：https://wcode.net/get-apikey request.AddHeader("content-type", "application/json"); request.AddParameter("application/json", "{\"model\":\"deepseek-v3.1\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"你好\"}]}", ParameterType.RequestBody); var response = client.Execute(request);

const axios = require('axios'); let data = JSON.stringify({ "model": "deepseek-v3.1", "messages": [ { "role": "user", "content": "你好" } ] }); let config = { method: 'post', maxBodyLength: Infinity, url: 'https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions', headers: { 'Content-Type': 'application/json', 'Authorization': 'Bearer API_KEY' // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换，获取 API Key 入口：https://wcode.net/get-apikey }, data : data }; axios.request(config).then((response) => { console.log(JSON.stringify(response.data)); }).catch((error) => { console.log(error); });

OkHttpClient client = new OkHttpClient(); MediaType mediaType = MediaType.parse("application/json"); RequestBody body = RequestBody.create(mediaType, "{\"model\":\"deepseek-v3.1\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"你好\"}]}"); Request request = new Request.Builder() .url("https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions") .post(body) .addHeader("Authorization", "Bearer API_KEY") // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换，获取 API Key 入口：https://wcode.net/get-apikey .addHeader("content-type", "application/json") .build(); Response response = client.newCall(request).execute();

$client = new \GuzzleHttp\Client(); $headers = [ 'Content-Type' => 'application/json', 'Authorization' => 'Bearer API_KEY', // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换，获取 API Key 入口：https://wcode.net/get-apikey ]; $body = '{ "model": "deepseek-v3.1", "messages": [ { "role": "user", "content": "你好" } ] }'; $request = new \GuzzleHttp\Psr7\Request('POST', 'https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions', $headers, $body); $response = $client->sendAsync($request)->wait(); echo $response->getBody();

$curl = curl_init(); curl_setopt_array($curl, [ CURLOPT_URL => "https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions", CURLOPT_RETURNTRANSFER => true, CURLOPT_ENCODING => "", CURLOPT_MAXREDIRS => 5, CURLOPT_TIMEOUT => 300, CURLOPT_CUSTOMREQUEST => "POST", CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode([ 'model' => 'deepseek-v3.1', 'messages' => [ [ 'role' => 'user', 'content' => '你好' ] ] ]), CURLOPT_HTTPHEADER => [ "Authorization: Bearer API_KEY", // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换，获取 API Key 入口：https://wcode.net/get-apikey "content-type: application/json", ], ]); $response = curl_exec($curl); $error = curl_error($curl); curl_close($curl); if ($error) { echo "cURL Error #:" . $error; } else { echo $response; }

import requests import json url = "https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions" payload = { "model": "deepseek-v3.1", "messages": [ { "role": "user", "content": "你好" } ] } headers = { "Authorization": "Bearer API_KEY", # TODO: 这里的 API_KEY 需要替换，获取 API Key 入口：https://wcode.net/get-apikey "content-type": "application/json" } response = requests.post(url, json=payload, headers=headers) print(json.dumps(response.json(), indent=4, ensure_ascii=False))

from openai import OpenAI client = OpenAI( base_url="https://wcode.net/api/gpt/v1", api_key="API_KEY" # TODO: 这里的 API_KEY 需要替换，获取 API Key 入口：https://wcode.net/get-apikey ) completion = client.chat.completions.create( model="deepseek-v3.1", messages=[ { "role": "user", "content": "你好" } ] ) print(completion.choices[0].message.content)

可选参数：

重要提示：由于模型架构不同，部分参数可能仅适用于特定的模型。

温度

参数：temperature

可选，浮点数，0.0 到 2.0

默认：1.0

此设置影响模型回复的多样性。较低的值会使回复更可预测、更常见；较高的值会鼓励更具多样性且较不常见的回复。当设置为 0 时，模型对相同输入将尽可能的给出相同的回复。

Top-P

参数：top_p

可选，float，0.0 至 1.0

默认值：1.0

top_p 参数控制模型在生成文本时的候选词选择范围。具体来说，模型会生成一组候选 token，然后从累积概率达到或超过 p 的 token 中随机选择一个作为输出。通过这种方式，top_p 能够在保证生成内容的多样性的同时，考虑到概率分布的合理性。

由于 temperature 与 top_p 均可以控制生成文本的多样性，因此建议您只设置其中一个值。

Top-K

参数：top_k

可选，int，>= 0

默认值：0

top_k 会限制模型在每一步对 token 的选择，使其从较小的集合中进行选择。值为 1 表示模型将始终选择最有可能的下一个 token，从而得到可预测的结果。

频率惩罚

参数：frequency_penalty

可选，float，-2.0 至 2.0

默认值：0.0

frequency_penalty 可根据词条在输入中出现的频率来控制其重复使用。它会尝试减少那些在输入中出现频率较高的词条的使用频率，这与它们出现的频率成正比。词条惩罚会随着出现次数的增加而增加。负值将鼓励词条重复使用。

存在惩罚

参数：presence_penalty

可选，float，-2.0 至 2.0

默认值：0.0

presence_penalty 调整模型重复输入中已使用的特定标记的频率。值越高，重复的可能性就越小，负值则相反。标记惩罚不会随着出现次数而变化。负值会鼓励标记重用。

重复惩罚

参数：repetition_penalty

可选，float，0.0 至 2.0

默认值：1.0

repetition_penalty 有助于减少输入中标记的重复。较高的值会降低模型重复标记的可能性，但过高的值会使输出不够连贯（通常会出现缺少小词的连续句子）。标记惩罚会根据原始标记的概率进行调整。

Min-P

参数：min_p

可选，float，0.0 至 1.0

默认值：0.0

min_p 表示某个 token 被考虑的最小概率，该概率是相对于最可能的 token 的概率而言的。如果 min_p 设置为 0.1，则意味着它只允许概率至少为最佳选项十分之一的 token 被考虑。

Top-A

参数：top_a

可选，float，0.0 到 1.0

默认值：0.0

top_a 仅考虑概率“足够高”的 top tokens，该概率基于最可能的 token 概率。可以将其视为一个动态的 Top-P。较低的 Top-A 值会根据概率最高的 token 集中选择，但范围会更窄。较高的 Top-A 值不一定会影响输出的创造性，但会根据最大概率优化过滤过程。

种子

参数：seed

可选，int

如果指定了 seed 参数，推理将确定性地进行采样，即使用相同种子和参数的重复请求应该返回相同的结果。某些模型无法保证确定性。

最大 tokens 数

参数：max_tokens

可选，int，>= 1

max_tokens 可设定模型在响应中可以生成的 token 数量的上限。模型不会生成超过此限制的 token。其最大值等于上下文长度减去 prompt 长度。

Logit Bias

参数：logit_bias

可选，object

logit_bias 是一个可选参数，用于修改指定 token 在模型生成输出中出现的可能性。

对数概率

参数：logprobs

可选，boolean

logprobs 设置是否返回输出 token 的对数概率。如果为 true，则返回每个输出 token 的对数概率。

最高对数概率

参数：top_logprobs

可选，int

top_logprobs 是一个介于 0 和 20 之间的整数，指定在每个 token 位置要返回的最可能 token 的数量，每个 token 都会带有相应的对数概率。如果使用此参数，则必须将 logprobs 设置为 true。

响应格式

参数：response_format

可选，object

response_format 强制模型产出特定的输出格式。将其设置为 { "type": "json_object" } 可启用 JSON 模式，保证模型生成的消息为有效的 JSON。

注意：使用 JSON 模式时，应同时通过 system 或 user 提示词指示模型生成 JSON。

结构化输出

参数：structured_outputs

可选，boolean

指示模型是否能够使用 response_format 中的 json_schema 返回结构化输出。

停止

参数：stop

可选，array

如果模型遇到 stop 数组中指定的任意 token，则立即停止生成。

工具

参数：tools

可选，array

工具调用参数，遵循 OpenAI 的工具调用请求格式。对于非 OpenAI 提供者，会相应地进行转换。

工具选择

参数：tool_choice

可选，array

控制模型调用哪个工具。'none' 表示模型不会调用任何工具，而是生成一条消息。'auto' 表示模型可以在生成消息或调用一个或多个工具之间进行选择。'required' 表示模型必须调用一个或多个工具。通过 {"type": "function", "function": {"name": "my_function"}} 指定特定工具会强制模型调用该工具。

并行工具调用

参数：parallel_tool_calls

可选，boolean

默认：true

是否在使用工具时启用并行函数调用。如果为 true，模型可以同时调用多个函数。如果为 false，函数将按顺序依次调用。

冗长程度

参数：verbosity

可选，enum，low medium high

默认：medium

控制模型响应的冗长程度和长度。较低的值会生成更简洁的回答，而较高的值会生成更详细、更全面的回答。

以上文档为标准版 API 接口文档，可直接用于项目开发和系统调用。如果标准版 API 接口无法满足您的需求，需要定制开发 API 接口，请联系我们的 IT 技术支持工程师：

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