DeepSeek V3.1
DeepSeek V3.1 to mocny model rozumowania, który oferuje świetną wydajność w konkurencyjnej cenie, z opcjonalnym trybem enhanced thinking dla złożonych problemów.
Overview
| Właściwość | Wartość |
|---|---|
| Provider | DeepSeek |
| Cost | 10 credits |
| Modality | Text |
| Vision | ❌ No |
| Prompt Required | Yes |
What It's Best For
- Cost-effective reasoning — dobre wyniki za ok. połowę ceny modeli premium
- Technical tasks — code generation, debugging i analiza
- Structured outputs — JSON, tabele i sformatowane dane
- General assistance — wszechstronny w wielu use cases
- Enhanced reasoning — opcjonalny thinking mode dla złożonych problemów
Inputs
Prompt (Required)
Główne wejście tekstowe opisujące, co model ma zrobić.
Connection Color: 🟡 Żółty
Configuration
Thinking Mode
Type: Select
Włącz enhanced reasoning dla złożonych zadań.
| Option | Description |
|---|---|
| None | Standard fast responses |
| Medium (Enhanced Reasoning) | Głębsza analiza, step-by-step thinking |
Default: None
When to use Medium:
- multi-step zadania matematyczne
- złożone zagadki logiczne
- szczegółowa analiza kodu
- zadania strategicznego planowania
Max Tokens
Type: Slider
Range: 1 - 4,096
Default: 1,024
Maksymalna liczba tokenów do wygenerowania.
Temperature
Type: Slider
Range: 0 - 2
Default: 0.1
Kontroluje losowość outputu. Niska wartość domyślna (0.1) sprawia, że DeepSeek jest bardziej deterministyczny.
Top P
Type: Slider
Range: 0 - 1
Default: 1
Parametr nucleus sampling dla różnorodności odpowiedzi.
Presence Penalty
Type: Slider
Range: -2 to 2
Default: 0
Kara za tokeny zależnie od tego, czy pojawiają się już w tekście. Dodatnie wartości sprzyjają wprowadzaniu nowych tematów.
Frequency Penalty
Type: Slider
Range: -2 to 2
Default: 0
Kara za często powtarzające się tokeny. Dodatnie wartości redukują powtórzenia.
Output
Type: Text
Connection Color: 🟡 Żółty
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 — DeepSeek dobrze działa na ustawieniach deterministycznych
- Enable thinking for complex tasks — warto przy złożonych zadaniach
- Be structured — klarowne, uporządkowane prompty dają lepsze wyniki
- Leverage for technical work — świetny do kodu i danych
- Iterate quickly — niski koszt pozwala na więcej eksperymentów
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 V3.1 oferuje bardzo dobrą wartość dla zadań text-only, które nie wymagają vision.
Related Models
- Llama 3 8B — jeszcze tańszy do prostych zadań
- Llama 3 70B — mocniejszy, nieco droższy
- GPT-5 — premium opcja z vision