DeepSeek R1
Rede Neural
DeepSeek R1 é um modelo de raciocínio aberto da DeepSeek: ideal para lógica complexa, tarefas STEM e programação.
Comprimento máximo de resposta
(em tokens)
Tamanho do contexto
(em tokens)
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Custo da resposta
(por 1M tokens)
Como funciona DeepSeek R1?
DeepSeek R1 é um modelo de raciocínio de código aberto da DeepSeek: 671 bilhões de parâmetros, com 37 bilhões ativos em cada passagem. Os tokens de raciocínio permanecem abertos, permitindo ver o processo de solução, não apenas a resposta final. No BotHub, está disponível sem VPN: pagamento por uso, tokens não expiram. Com mais de 250 redes neurais em uma única janela, é fácil comparar o DeepSeek R1 com outros modelos na mesma tarefa. Conecte o DeepSeek aos seus serviços via API unificada e alterne entre modelos sem reescrever a integração. Os dados são criptografados via AES-GCM e não são salvos. Empresas têm acesso a contratos, faturas e painel administrativo com limites. Útil para analisar e depurar código, realizar refatoração e revisão, resolver problemas de matemática ou STEM passo a passo, verificar lógica analítica ou criar um serviço multimodal onde o R1 lida com raciocínios complexos.Perguntas frequentes sobre DeepSeek R1
Você pode usar os resultados da geração para fins comerciais. Todos os direitos sobre o conteúdo criado pertencem a você. A única restrição: certifique-se de que a solicitação não inclua materiais de terceiros protegidos por direitos autorais. A responsabilidade pelo cumprimento dos direitos sobre os dados de entrada é do usuário.
O deepseek-r1 é um modelo com raciocínio antes da resposta: adequado para análise e depuração de código, matemática e tarefas STEM, análise de documentos e textos longos. Aceita texto, documentos e imagens como entrada, e pode chamar funções, sendo útil tanto para análise quanto para fluxos de trabalho de desenvolvimento.
A resposta máxima é de 16.000 tokens, e a janela de contexto total é de 64.000 tokens, permitindo que um documento grande e uma análise detalhada caibam em uma única solicitação. Se houver mais material, divida a tarefa em partes e peça para continuar de onde parou.
Sim, este é o seu modo principal: o deepseek-r1 constrói uma cadeia de raciocínio e só então fornece a resposta final. Por isso, o modelo lida melhor com matemática de várias etapas, lógica e análise de código — ele verifica as conclusões intermediárias por conta própria. O raciocínio também consome tokens.
Sim. A chamada de funções e a saída estruturada em JSON são suportadas, permitindo conectar o modelo a ferramentas, bancos de dados e serviços externos. No BotHub, isso funciona via API unificada compatível com OpenAI: não é necessário reescrever a integração, basta alterar o identificador do modelo na solicitação.
O modelo aceita imagens e documentos como entrada — você pode enviar uma captura de tela, esquema ou arquivo e pedir para analisar o conteúdo. Não há informações sobre áudio e vídeo em nossos dados. O deepseek-r1 responde em texto, portanto, para áudio ou imagens, alterne para um modelo especializado na mesma janela.
Não temos dados específicos sobre o desempenho em português, então é melhor testar com sua própria solicitação. O serviço em si é voltado para o público russo: interface, suporte e pagamento com cartões russos em rublos, sem necessidade de VPN ou cartões estrangeiros.