DeepSeek V3
Red Neuronal
DeepSeek V3 es un modelo de lenguaje de DeepSeek, utilizado para trabajar con código y seguir instrucciones con precisión.
Longitud máxima de respuesta
(en tokens)
Tamaño del contexto
(en tokens)
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona DeepSeek V3?
DeepSeek V3 es un modelo de lenguaje del equipo de DeepSeek que desarrolla las fortalezas de versiones anteriores: seguir instrucciones y trabajar con código. Se basa en un preentrenamiento con casi 15 billones de tokens. Conectarlo a través de BotHub es más fácil que directamente: el acceso está abierto sin VPN ni tarjetas extranjeras, el pago se realiza con tarjetas rusas en rublos y solo por los tokens realmente consumidos, y el saldo no utilizado no caduca. Cerca, en la misma ventana, hay más de 250 modelos: puedes comparar respuestas y cambiar, y para tus servicios hay una API única compatible con OpenAI, por lo que cambiar de modelo no requiere reescribir la integración. Para los desarrolladores, DeepSeek V3 ayuda a analizar código desconocido, escribir funciones y pruebas, y buscar causas de errores. Para analistas y equipos de producto, ayuda a recopilar resúmenes de documentos largos y correspondencia. Para editores y especialistas en marketing, ayuda a preparar borradores a partir de un breve resumen. Las empresas encontrarán útiles los contratos, facturas y EDI, el panel de administración con límites por empleado, mientras que el tráfico se cifra mediante AES-GCM y la correspondencia no se guarda.Preguntas frecuentes sobre DeepSeek V3
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
Es un modelo de texto universal: diálogo y correspondencia, trabajo con código, explicación y refactorización, análisis de documentos e imágenes, analítica y resúmenes. La ventana de contexto de 64 000 tokens permite mantener en trabajo correspondencia larga, especificaciones técnicas o varios archivos a la vez.
Hasta 16 000 tokens por respuesta: suficiente para un artículo extenso, un análisis detallado o un módulo de código grande. Si el material es mayor, divide la tarea en partes y pide continuar: en BotHub pagas por los tokens consumidos, no caducan.
No se indica un modo de razonamiento separado en nuestros datos, pero el modelo maneja bien el análisis paso a paso si se solicita directamente en el prompt: desglosar la lógica por pasos, verificar hipótesis y solo entonces dar la conclusión final.
Sí, el modelo admite llamadas a funciones (function calling) y salida estructurada en JSON, lo cual es útil para agentes, integraciones con tus servicios y automatización. Se conecta a través de la API única de BotHub compatible con OpenAI, por lo que puedes cambiar de modelo sin reescribir la integración.
Se aceptan texto, imágenes y documentos: puedes pedir analizar una captura de pantalla, esquema, contrato o informe y obtener una respuesta en texto. El audio y video no están marcados entre sus capacidades; para ellos, BotHub tiene modelos especializados separados.
Los modelos DeepSeek fueron entrenados con datos multilingües y manejan bien las tareas en ruso en la práctica. La forma más fácil de verificar es mediante la experiencia: en una ventana de BotHub, ejecuta tu prompt a través de deepseek-chat y modelos vecinos y compara los resultados. Acceso desde Rusia sin VPN, pago con tarjetas rusas.