มีข้อ จำกัด ใด ๆ เกี่ยวกับจำนวนเทิร์น Deepseek API สามารถจัดการได้หรือไม่

เมื่อเซิร์ฟเวอร์ของ Deepseek อยู่ภายใต้แรงกดดันจากการจราจรสูงผู้ใช้อาจประสบกับความล่าช้าในการรับคำตอบ API จะเปิดการเชื่อมต่อไว้และอาจส่งคืนบรรทัดที่ว่างเปล่าหรือความคิดเห็นที่เก็บรักษาไว้ในคำขอสตรีมมิ่งเพื่อรักษาการเชื่อมต่อ [1] หากคำขอไม่เสร็จสมบูรณ์หลังจาก 30 นาทีเซิร์ฟเวอร์จะปิดการเชื่อมต่อ [1]

แม้จะไม่มีการ จำกัด อัตรา แต่ Deepseek ได้เผชิญกับความท้าทายด้วยความต้องการสูงกว่าความสามารถของเซิร์ฟเวอร์ สิ่งนี้นำไปสู่ปัญหาด้านประสิทธิภาพความล่าช้าและข้อ จำกัด ชั่วคราวในการเข้าถึง API เพื่อจัดการความต้องการและป้องกันการโอเวอร์โหลดของระบบ [7] [8] ตัวอย่างเช่น Deepseek ได้ระงับการสมัครใช้งานบัญชีใหม่และหยุดการเติมเครดิต API เพื่อจัดการความเครียดของเซิร์ฟเวอร์ [8]

ในแง่ของการเพิ่มประสิทธิภาพการใช้งานผู้ใช้สามารถใช้ประโยชน์จากคุณลักษณะการแคชบริบทของ Deepseek เพื่อลดต้นทุนและปรับปรุงประสิทธิภาพ ระบบแคชใช้โทเค็น 64 เป็นหน่วยเก็บข้อมูลและเนื้อหาน้อยกว่า 64 โทเค็นไม่ได้แคช โดยการจัดโครงสร้างคำขอเพื่อนำเนื้อหาที่แคชกลับมาใช้ใหม่ผู้ใช้สามารถเพิ่มต้นทุนได้สูงสุด [4] [10]

โดยรวมในขณะที่ไม่มีข้อ จำกัด ที่ชัดเจนเกี่ยวกับจำนวนการเลี้ยวผู้ใช้ควรตระหนักถึงปัญหาด้านประสิทธิภาพที่อาจเกิดขึ้นในช่วงระยะเวลาที่ต้องการสูงและวางแผนเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการใช้งาน API ของพวกเขา

การอ้างอิง:
[1] https://api-docs.deepseek.com/quick_start/rate_limit
[2] https://simonwillison.net/2025/jan/18/deepseek-api-docs-rate-limit/
[3] https://www.reddit.com/r/perplexity_ai/comments/1ibe1f6/there_shouldnt_be_any_limit_for_r1_model_for_pro/
[4] https://api-docs.deepseek.com/news/News0802
[5] https://www.byteplus.com/en/topic/384050
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/384057
[7] https://www.bardeen.ai/answers/what-are-the-limitations-of-deepseek
[8] https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-02-06/deepseek-limits-access-to-ai-model-as-demand-strains-capacity
[9] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i9jre5/the_browser_version_of_deepseek_r1_allows_for/
[10] https://www.datacamp.com/tutorial/deepseek-api