Memadukan $/1 juta di seluruh versi terlacak dari baris ini.
Campuran output-to-input 3:1, per 1 juta token
Harga pada 2026-04-28 · Sumber: legacy_model_catalog
Pembuatan teks, obrolan, ringkasan, dan beban kerja konten untuk tujuan umum yang mengutamakan kemampuan luas dan biaya rendah.
DeepSeek-V3.1 is a large hybrid reasoning model (671B parameters, 37B active) that supports both thinking and non-thinking modes via prompt templates. It extends the DeepSeek-V3 base with a two-phase long-context...
deepseek-chat-v3.1 adalah model Teks dari DeepSeek (CN). HotON.ai melacaknya pada $0.15 per 1 juta token masukan dan $0.75 per 1 juta token keluaran, dengan jendela konteks token 33K. Skor efisiensi gabungannya adalah 88/100 dengan perkiraan $0.001 per tugas yang berhasil.
deepseek-chat-v3.1 dilacak pada $0.15 per 1 juta token masukan dan $0.75 per 1 juta token keluaran. Beban kerja output-to-input 3:1 rata-rata berpadu menjadi $0.60 per 1 juta token. Angka adalah ilustrasi data demo.
Pembuatan teks, obrolan, ringkasan, dan beban kerja konten untuk tujuan umum yang mengutamakan kemampuan luas dan biaya rendah.
deepseek-chat-v3.1 mendukung hingga jendela konteks token 33K — cukup besar untuk dokumen panjang dan percakapan panjang dalam satu permintaan.
Dalam rangkaian terlacak HotON.ai, deepseek-chat-v3.1 lebih murah dibandingkan 69% model dalam hal harga input dan menempati peringkat #336 dari 521 berdasarkan efisiensi keseluruhan.
Ya — deepseek/deepseek-v4-flash adalah opsi berbiaya lebih rendah di $0.28 per 1 juta token keluaran, namun tetap mencakup kasus penggunaan Teks yang serupa. Bandingkan keduanya secara berdampingan di HotON.ai.
Harga nyata (melalui katalog TestKey, diperbarui setiap hari). Kualitas (Arena Elo) nyata dimana modelnya diperingkat di LMArena. Kecepatan, ketersediaan, dan efisiensi merupakan perkiraan yang dimodelkan.