DeepSeek V3.1
DeepSeek V3.1 è un potente modello di ragionamento che offre prestazioni eccellenti a un prezzo competitivo, con una modalità di “enhanced thinking” opzionale per problemi complessi.
Panoramica
| Proprietà | Valore |
|---|---|
| Provider | DeepSeek |
| Costo | 10 crediti |
| Modalità | Testo |
| Vision | ❌ No |
| Prompt richiesto | Sì |
Ideale per
- Ragionamento conveniente — Risultati di qualità a metà del costo dei modelli premium
- Task tecnici — Generazione codice, debugging e analisi
- Output strutturati — JSON, tabelle e dati formattati
- Assistenza generale — Versatile per molti use case
- Ragionamento potenziato — Modalità thinking opzionale per problemi complessi
Input
Prompt (Obbligatorio)
Il testo principale che descrive cosa vuoi che il modello faccia.
Colore connessione: 🟡 Giallo
Configurazione
Thinking Mode
Type: Select
Attiva ragionamento potenziato per problemi complessi.
| Opzione | Descrizione |
|---|---|
| None | Risposte standard e veloci |
| Medium (Enhanced Reasoning) | Analisi più profonda, ragionamento step-by-step |
Default: None
Quando usare Medium:
- Problemi di matematica multi-step
- Rompicapo logici complessi
- Analisi di codice dettagliata
- Task di pianificazione strategica
Max Tokens
Type: Slider
Range: 1 - 4,096
Default: 1,024
Numero massimo di token da generare.
Temperature
Type: Slider
Range: 0 - 2
Default: 0.1
Controlla la casualità dell’output. Il default basso (0.1) rende DeepSeek più deterministico.
Top P
Type: Slider
Range: 0 - 1
Default: 1
Parametro di nucleus sampling per la diversità della risposta.
Presence Penalty
Type: Slider
Range: -2 to 2
Default: 0
Penalizza i token in base alla presenza nel testo finora. Valori positivi incoraggiano nuovi argomenti.
Frequency Penalty
Type: Slider
Range: -2 to 2
Default: 0
Penalizza i token in base alla frequenza. Valori positivi riducono la ripetizione.
Output
Type: Testo
Colore connessione: 🟡 Giallo
Casi d’uso
Generazione codice
Write a Python function that validates email addresses using regex.
Include error handling and docstrings.
Trasformazione dati
Convert this CSV data into a properly formatted JSON structure
with nested objects for related fields.
Documentazione tecnica
Write API documentation for this endpoint including request/response
examples, error codes, and rate limiting information.
Task di ragionamento potenziato
With Thinking Mode: Medium
A company has three products. Product A costs $10 and sells 100 units.
Product B costs $15 and sells 80 units. Product C costs $20 and sells 50 units.
If they want to increase total revenue by 20% while keeping prices fixed,
what's the minimum increase in units needed for each product?
Consigli per ottenere i migliori risultati
- Usa temperature bassa — DeepSeek lavora bene con settaggi deterministici
- Attiva thinking per task complessi — Vale il tempo extra di elaborazione
- Sii strutturato — Prompt chiari e organizzati producono risultati migliori
- Sfruttalo per lavoro tecnico — Ottimo con codice e dati
- Itera velocemente — Il costo basso consente più sperimentazione
Confronto costi
| Modello | Costo | Ideale per |
|---|---|---|
| Llama 3 8B | 2 crediti | Task semplici |
| DeepSeek V3.1 | 10 crediti | Prestazioni bilanciate |
| Gemini 2.5 Flash | 10 crediti | Task multimodali |
| GPT-5 | 20 crediti | Qualità massima |
| Claude 4.5 Sonnet | 30 crediti | Scrittura long-form |
DeepSeek V3.1 offre il miglior rapporto qualità/prezzo per task solo testo che non richiedono capacità di visione.
Modelli correlati
- Llama 3 8B — Ancora più economico per task semplici
- Llama 3 70B — Più potente, costo leggermente più alto
- GPT-5 — Opzione premium con vision