DeepSeek V3.1
DeepSeek V3.1은 경쟁력 있는 가격에서 뛰어난 성능을 제공하는 강력한 추론 모델입니다. 복잡한 문제에는 선택적으로 enhanced thinking 모드를 사용할 수 있습니다.
Overview
| Property | Value |
|---|---|
| Provider | DeepSeek |
| Cost | 10 credits |
| Modality | Text |
| Vision | ❌ No |
| Prompt Required | Yes |
What It's Best For
- Cost-effective reasoning — 프리미엄 모델 대비 낮은 비용으로 높은 품질
- Technical tasks — 코드 생성, 디버깅, 분석
- Structured outputs — JSON, 테이블, 포맷된 데이터
- General assistance — 다양한 작업에 범용적으로 사용
- Enhanced reasoning — 복잡한 문제를 위한 optional thinking 모드
Inputs
Prompt (Required)
모델이 수행해야 할 작업을 설명하는 주요 텍스트 입력입니다.
Connection Color: 🟡 Yellow
Configuration
Thinking Mode
Type: Select
복잡한 문제에 대해 강화된 추론을 활성화합니다.
| Option | Description |
|---|---|
| None | 표준 빠른 응답 |
| Medium (Enhanced Reasoning) | 더 깊은 분석, 단계별 사고 |
Default: None
When to use Medium:
- 멀티 스텝 수학 문제
- 복잡한 로직 퍼즐
- 상세 코드 분석
- 전략적 계획 수립
Max Tokens
Type: Slider
Range: 1 - 4,096
Default: 1,024
생성할 최대 토큰 수입니다.
Temperature
Type: Slider
Range: 0 - 2
Default: 0.1
출력 랜덤성을 제어합니다. 기본값(0.1)이 낮아 기본적으로 더 결정적(deterministic)입니다.
Top P
Type: Slider
Range: 0 - 1
Default: 1
응답 다양성을 위한 nucleus sampling 파라미터입니다.
Presence Penalty
Type: Slider
Range: -2 to 2
Default: 0
지금까지 등장한 토큰을 기반으로 패널티를 부여합니다. 양수 값은 새로운 주제로 확장하는 경향을 높입니다.
Frequency Penalty
Type: Slider
Range: -2 to 2
Default: 0
반복 빈도에 따라 토큰에 패널티를 부여합니다. 양수 값은 반복을 줄입니다.
Output
Type: Text
Connection Color: 🟡 Yellow
Use Cases
Code Generation
Write a Python function that validates email addresses using regex.
Include error handling and docstrings.
Data Transformation
Convert this CSV data into a properly formatted JSON structure
with nested objects for related fields.
Technical Documentation
Write API documentation for this endpoint including request/response
examples, error codes, and rate limiting information.
Enhanced Reasoning Task
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?
Tips for Best Results
- Use low temperature — DeepSeek는 결정적인 설정에서 잘 동작합니다
- Enable thinking for complex tasks — 더 오래 걸리더라도 복잡한 작업에는 가치가 큽니다
- Be structured — 명확하고 구조화된 프롬프트가 더 좋은 결과를 냅니다
- Leverage for technical work — 코드/데이터 작업에 특히 강합니다
- Iterate quickly — 비용이 낮아 실험을 많이 할 수 있습니다
Cost Comparison
| Model | Cost | Best For |
|---|---|---|
| Llama 3 8B | 2 credits | Simple tasks |
| DeepSeek V3.1 | 10 credits | Balanced performance |
| Gemini 2.5 Flash | 10 credits | Multimodal tasks |
| GPT-5 | 20 credits | Maximum quality |
| Claude 4.5 Sonnet | 30 credits | Long-form writing |
DeepSeek V3.1은 비전 기능이 필요 없는 텍스트 중심 작업에서 특히 높은 가성비를 제공합니다.
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