Una API key
Usa las mismas credenciales entre modelos y proveedores.
Texto
DeepSeek
DeepSeek API
Accede a la API de DeepSeek a través de RunAPI con una habilidad de modelo, autenticación unificada y precios de pago por uso.
# Base URL
https://runapi.ai
# Endpoints
POST /v1/chat/completions
POST /v1/responses
POST /v1/messages
POST /v1beta/models/{model}:generateContent
POST /v1beta/models/{model}:streamGenerateContent
curl https://runapi.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $RUNAPI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "deepseek-v4-flash-vision-exp",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Refactoriza este módulo de Python para mejorar su legibilidad, explica cada cambio y añade pruebas unitarias para los casos extremos."
}
]
}'from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://runapi.ai/v1",
api_key="your-runapi-key"
)
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v4-flash-vision-exp",
messages=[{"role": "user", "content": "Refactoriza este módulo de Python para mejorar su legibilidad, explica cada cambio y añade pruebas unitarias para los casos extremos."}]
)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://runapi.ai/v1",
apiKey: "your-runapi-key"
});
const response = await client.chat.completions.create({
model: "deepseek-v4-flash-vision-exp",
messages: [{ role: "user", content: "Refactoriza este módulo de Python para mejorar su legibilidad, explica cada cambio y añade pruebas unitarias para los casos extremos." }]
});RESUMEN
Acerca de DeepSeek
Usa deepseek-flash para tareas cotidianas y deepseek-v4-pro para razonamiento complejo. Según DeepSeek, la API oficial directa usa DeepSeek-V4.1-Flash-1017 desde la actualización del 2026-10-17. Los canales de terceros pueden usar versiones anteriores; su actualización a 1017 no está verificada. DeepSeek anuncia oficialmente entrada de imágenes, un contexto de 1M de tokens y hasta 384K tokens de salida para V4.1 Flash. En RunAPI, usa deepseek-flash; la entrada de imágenes y estos límites de contexto y salida aún no se han probado en todos los canales.
Proveedor
DeepSeek
Modalidad
Texto
Endpoints API de DeepSeek
| Endpoint | Protocol |
|---|---|
POST /v1/chat/completions | OpenAI compatible |
POST /v1/responses | OpenAI Responses |
POST /v1/messages | Anthropic compatible |
POST /v1beta/models/{model}:generateContent | Gemini generateContent |
POST /v1beta/models/{model}:streamGenerateContent | Gemini streamGenerateContent |
Variantes
| Variante | Facturación | Precios | |
|---|---|---|---|
| deepseek-flash | 1K tokens | Entrada $0.30 / 1M de tokens | Salida $1.20 / 1M de tokens | Ver → |
| deepseek-v4-flash | 1K tokens | Entrada $0.30 / 1M de tokens | Salida $1.20 / 1M de tokens | Ver → |
| deepseek-v4-flash-vision-exp | 1K tokens | Entrada $0.30 / 1M de tokens | Salida $1.20 / 1M de tokens | Ver → |
| deepseek-v4-pro | 1K tokens | Entrada $1.32 / 1M de tokens | Salida $3.96 / 1M de tokens | Ver → |
PRECIOS
Precios de DeepSeek
| Endpoint | Resolución | Duración | Precio | |
|---|---|---|---|---|
| chat_completion | — | — | Entrada $0.30 / 1M de tokens | Salida $1.20 / 1M de tokens | |
| message | — | — | Entrada $0.30 / 1M de tokens | Salida $1.20 / 1M de tokens |
Precios mostrados para deepseek-flash. Otras variantes mantienen sus propios precios por endpoint.
Integración de agentes
Ejecuta DeepSeek desde un agente
CÓMO FUNCIONA
Empieza con DeepSeek
-
Elige el modelo
Selecciona el modelo y la variante que encajan con tu tipo de salida, calidad objetivo y latencia.
-
Autentica una vez
Usa tu clave RunAPI para todos los modelos compatibles.
-
Instala el skill
Añade el model skill a tu workspace de código antes de implementar la función.
-
Recibe la salida
Consulta por task ID o procesa el callback cuando termine la generación.
CONTEXTO
Dónde encaja DeepSeek
Los modelos de DeepSeek son modelos de lenguaje de gran escala optimizados para razonamiento, código y uso agéntico de herramientas. A través de RunAPI comparten una única API key con facturación por token de pago por uso, y son accesibles desde los SDK de OpenAI y Anthropic.
Por qué usar DeepSeek mediante RunAPI
Listo para skills
El model skill incluye schemas, notas de setup, contexto de precios e IDs de modelo.
Facturación predecible
El precio por uso es visible antes de llamar.
Preguntas sobre DeepSeek
¿Qué nombre de modelo debo usar para DeepSeek Flash?
Usa deepseek-flash en código nuevo. Según DeepSeek, su API oficial directa atiende los nombres retirados deepseek-v4-flash y deepseek-v4-flash-vision-exp con DeepSeek-V4.1-Flash-1017 al precio de Flash. Las asignaciones a 1017 en canales de terceros siguen sin confirmarse.
¿Cuál es la diferencia entre deepseek-flash y deepseek-v4-pro?
Flash es el nivel rápido y económico para tareas cotidianas; pro está orientado al razonamiento más complejo y flujos de trabajo agénticos largos a un precio por token más alto.
¿Cómo activo el modo de pensamiento (razonamiento)?
El pensamiento es un parámetro de solicitud en deepseek-flash, no un modelo separado — actívalo por solicitud cuando quieras razonamiento paso a paso.
¿Puedo llamar a DeepSeek tanto con el SDK de OpenAI como con el de Anthropic?
Sí. DeepSeek está disponible en las superficies de Chat Completions de OpenAI y de Messages de Anthropic; apunta cualquiera de los dos SDK a RunAPI y pasa el ID del modelo deepseek.
¿Cómo se facturan los tokens de prompt en caché?
Los tokens de prompt en caché se facturan a una tarifa de lectura de caché mucho más baja que los tokens de entrada frescos; los hits de caché se detectan automáticamente y se reflejan en el uso.
¿Qué variantes de DeepSeek debería usar?
Usa deepseek-flash para tareas cotidianas y deepseek-v4-pro para razonamiento complejo. Según DeepSeek, la API oficial directa usa DeepSeek-V4.1-Flash-1017 desde la actualización del 2026-10-17. Los canales de terceros pueden usar versiones anteriores; su actualización a 1017 no está verificada. DeepSeek anuncia oficialmente entrada de imágenes, un contexto de 1M de tokens y hasta 384K tokens de salida para V4.1 Flash. En RunAPI, usa deepseek-flash; la entrada de imágenes y estos límites de contexto y salida aún no se han probado en todos los canales.
MODELOS SIMILARES