查询似乎可能存在误解，因为所提供的搜索结果中没有提到“ deeperseek”。但是，我可以提供有关DeepSeek API的详细信息，并比较其模型和功能，这可能有助于阐明任何混乱。
DeepSeek API概述
DeepSeek API是将高级AI功能集成到应用程序中的强大工具。它支持自然语言理解，内容生成和多转交谈支持，而无需用户从头开始开发这些功能[2]。 API与OpenAI的SDK兼容，使其易于集成到现有项目中[5]。
DeepSeek模型：V3和R1
DeepSeek提供了两个主要型号：DeepSeek-V3和DeepSeek-R1。
- DeepSeek-V3专为一般对话和内容创建而设计。它在自然的互动中表现出色，非常适合诸如编写和回答通用问题之类的任务。 V3使用了Experts(MOE)架构的混合物，使其能够快速有效地响应[4]。与R1相比，它更具预算友好性，缓存的输入的成本为每百万个令牌0.07美元，产出的成本为每百万个代币[1]。
- 另一方面，DeepSeek-R1是针对复杂的解决问题和推理任务而定制的。它使用强大的增强学习管道，并可以在单个请求中处理多达128,000个令牌，使其适用于代码审查和多步问题解决的任务[3] [6]。 R1更昂贵，新投入的成本为每百万个代币，成本为每百万个代币，产出的成本为2.19美元[1]。
DeepSeek的关键特征
- Experts架构的混合物：两种模型都使用此体系结构，但是R1在其上扩展，仅激活特定查询的必要子网络[3]。
- 增强学习：R1具有强大的RL管道，用于通过连续迭代和反馈来学习推理[3]。
- 长上下文窗口：DeepSeek模型，尤其是R1，可以处理广泛的上下文，使其适合复杂的任务[6]。
- 开源模型：DeepSeek-V3是完全开源的，可以提高透明度和社区参与[9]。
##集成和用法
要使用DeepSeek API，开发人员需要注册一个API键，并使用兼容的库(例如Openai SDK)进行Python [2]。 API支持灵活的基础URL配置，可以将其设置为https：//api.deepseek.com`或`https：//api.deepseek.com/v1`以与OpenAI [5]兼容。
总而言之，DeepSeek API为不同用例提供了强大的模型，V3专注于一般对话和R1对复杂的推理任务。提供的搜索结果中没有有关“ deeperseek”的信息。
引用：
[1] https://www.datacamp.com/tutorial/deepseek-api
[2] https://froala.com/blog/general/deepseek-api-integration-guide/
[3] https://www.popai.pro/templatesassasset/resources/everything-about-deepseek/
[4] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1-vs-v3
[5] https://apidog.com/blog/how-to-get-deepseek-free-api/
[6] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-know-bout-this-new-llm-in-in-in-rand-in-In-in-in-in-place
[7] https://www.techtarget.com/whatis/feature/deepseek-explain--verythe-verything-you-need-need-nead
[8] https://api-docs.deepseek.com/news/news250115
[9] https://api-docs.deepseek.com/news/news1226