Hubris
Скачать из Google PlayСкачайте из RuStore
hubris
Логотип DeepSeek — провайдер модели DeepSeek: DeepSeek V3 0324

DeepSeek: DeepSeek V3 0324

deepseek/deepseek-chat-v3-0324
deepseek
Выпущена 24 марта 2025 г.|164К контекст|36,61 ₽/М вход|143,91 ₽/М выход
34,20 ₽за 1M токенов в среднемпо запросам клиентов за 30 дней, с учётом кэша

DeepSeek V3, модель с 685 миллиардами параметров и архитектурой Mixture-of-Experts, является последней итерацией флагманского семейства чат-моделей от команды DeepSeek.

Она является преемником модели DeepSeek V3 и демонстрирует очень хорошие результаты в различных задачах.

Провайдер для DeepSeek: DeepSeek V3 0324

Hubris маршрутизирует запросы к лучшему доступному провайдеру с автоматическим fallback при сбоях.

deepseek
Контекст
164К
токенов
Макс. ответ
115К
токенов
Вход
36,61 ₽
за 1М токенов
Выход
143,91 ₽
за 1М токенов
Кеш чтение
13,89 ₽
за 1М токенов

Модальности

Вход:ТекстВыход:Текст

Провайдеры

Запросы обслуживает один из провайдеров ниже — маршрутизация автоматически выбирает оптимального по доступности и скорости в момент запроса. Итоговая стоимость зависит от того, какой провайдер обслужил запрос, и от попадания в кэш: при повторяющемся контексте вход тарифицируется по цене чтения кэша — до 60–80 % дешевле. Цены — в рублях за 1 млн токенов.

Средняя фактическая цена
34,20 ₽
по запросам за 30 дней · за 1 млн токенов
SiliconFlow
31,56 ₽126,24 ₽—22 т/с100,0 %49,5 %
GMICloud
36,61 ₽143,91 ₽13,89 ₽32 т/с94,0 %11,4 %

Доля запросов, скорость и латентность считаются по нашему трафику за 30 дней, в разрезе по провайдеру. У одного провайдера может быть несколько строк — разные регионы или тарифы с отдельными ценами; эти значения общие для провайдера, поэтому в таких строках они совпадают.

Поддерживаемые параметры

frequency_penaltylogprobsmax_tokensresponse_formatseedstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p

Другие модели от deepseek

DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash

DeepSeek V4.1 Flash — это разреженная модель Mixture-of-Experts от DeepSeek, представляющая собой экономичный уровень семейства V4.1. DeepSeek сообщает, что она превосходит V4 Pro по производительности, скорости и времени выполнения задач, поэтому она находится выше предыдущего флагмана, а не ниже. Она подходит для кодирования, рассуждений и агентских рабочих процессов, и особенно сильна в долгосрочных задачах, которые должны быть выполнены до конца за множество шагов.

1.0М контекст·от 5,68 ₽/М

DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0731

DeepSeek V4 Flash 0731 — это разреженная модель mixture-of-experts от DeepSeek с 13 миллиардами активных параметров из 284 миллиардов общих. Эта переобученная версия подходит для кодирования, рассуждений и рабочих процессов агентов.

1.0М контекст·от 7,45 ₽/М

DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423

DeepSeek V4 Pro — это крупномасштабная модель Mixture-of-Experts от DeepSeek с общим количеством параметров 1,6T и 49B активированных параметров, поддерживающая контекстное окно в 1M токенов. Она разработана для продвинутого рассуждения, кодирования и рабочих процессов агентов с длительным горизонтом, демонстрируя высокую производительность в тестах по знаниям, математике и разработке программного обеспечения. Построенная на той же архитектуре, что и DeepSeek V4 Flash, она представляет гибридную систему attention для эффективной обработки длинного контекста. Поддерживаются уровни рассуждения high и xhigh; xhigh соответствует максимальному уровню рассуждения. Модель хорошо подходит для сложных рабочих нагрузок, таких как анализ всей кодовой базы, многошаговая автоматизация и крупномасштабный синтез информации, где критически важны как возможности, так и эффективность.

1.0М контекст·от 201,98 ₽/М

DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017

DeepSeek V4.1 Flash 1017 — это снимок DeepSeek V4.1 Flash от 17 октября 2026 года, предоставляемый DeepSeek под именем API-модели deepseek-flash. V4.1 Flash — это разреженная модель mixture-of-experts от DeepSeek, первая, построенная на архитектуре Causal Encoder-Decoder (CED) компании. Она активирует 8B параметров на входе и 16B на выходе из основы в 552B параметров, асимметричное разделение, которое поддерживает низкие вычислительные затраты на токен относительно общего размера модели. Понимание изображений является родным для архитектуры, с визуальными и текстовыми embedding'ами, совместно обученными с самого начала предварительного обучения, а не добавленными позже, как в более ранней экспериментальной V4 Flash Vision Exp. Она подходит для кодирования, терминальных и компьютерных агентов, а также для долгосрочных задач, которые должны быть выполнены за множество шагов, и для анализа длинных контекстов. Сжатое KV-кэширование сокращает память кэша примерно до четверти по сравнению с предыдущим поколением Flash, значительно снижая затраты на агентские рабочие нагрузки. DeepSeek позиционирует ее как экономичный уровень семейства V4.1 и сообщает, что она превосходит V4 Pro по производительности, скорости и времени выполнения задач.

1.0М контекст·от 18,94 ₽/М

DeepSeek: DeepSeek Pro Latest

Эта модель всегда перенаправляется на последнюю модель семейства DeepSeek Pro.

1.0М контекст·от 13,07 ₽/М

DeepSeek: DeepSeek Flash Latest

Эта модель всегда перенаправляется на новейшую модель семейства DeepSeek Flash.

1.0М контекст·от 4,42 ₽/М