DeepSeek: R1 0528

deepseek/deepseek-r1-0528

Выпущена 28 мая 2025 г.|164К контекст|63,12 ₽/М вход|271,41 ₽/М выход

Обновление от 28 мая к оригинальному DeepSeek R1. Производительность наравне с OpenAI o1, но с открытым исходным кодом и полностью открытыми токенами рассуждений. Размер модели составляет 671B параметров, из которых 37B активны при проходе вывода.

Полностью открытая модель.

Провайдер для DeepSeek: R1 0528

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

deepseek

Latency

—

Throughput

—

Uptime

—

Контекст

164К

токенов

Макс. ответ

33К

токенов

Вход

63,12 ₽

за 1М токенов

Выход

271,41 ₽

за 1М токенов

Кеш чтение

44,18 ₽

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.


DeepInfra	63,12 ₽	271,41 ₽	44,18 ₽	—	98,9 %
SiliconFlow	63,12 ₽	275,20 ₽	—	—	99,2 %
StreamLake	72,08 ₽	288,58 ₽	—	—	99,7 %

Поддерживаемые параметры

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p

Тарификация для DeepSeek: R1 0528

Цены в рублях за 1 млн токенов. Списание — за реальные токены, без подписок.

Тип	Цена в ₽	Единица
Вход	63,12 ₽	за 1М токенов
Выход	271,41 ₽	за 1М токенов
Кэш: чтение	44,18 ₽	за 1М токенов

Пример кода и API для DeepSeek: R1 0528

Hubris — OpenAI-совместимый API. Используйте любой OpenAI SDK, поменяв только base URL и ключ.

Получить API-ключ

curl https://api.hubris.pw/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-gw-..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek/deepseek-r1-0528",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Привет"}]
  }'

curl https://api.hubris.pw/v1/chat/completions \  -H "Authorization: Bearer sk-gw-..." \  -H "Content-Type: application/json" \  -d '{    "model": "deepseek/deepseek-r1-0528",    "messages": [{"role": "user", "content": "Привет"}]  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.hubris.pw/v1",
    api_key="sk-gw-...",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek/deepseek-r1-0528",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

from openai import OpenAIclient = OpenAI(    base_url="https://api.hubris.pw/v1",    api_key="sk-gw-...",)response = client.chat.completions.create(    model="deepseek/deepseek-r1-0528",    messages=[{"role": "user", "content": "Привет"}],)print(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api.hubris.pw/v1",
  apiKey: process.env.HUBRIS_API_KEY!,
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "deepseek/deepseek-r1-0528",
  messages: [{ role: "user", content: "Привет" }],
});

console.log(response.choices[0].message.content);

import OpenAI from "openai";const client = new OpenAI({  baseURL: "https://api.hubris.pw/v1",  apiKey: process.env.HUBRIS_API_KEY!,});const response = await client.chat.completions.create({  model: "deepseek/deepseek-r1-0528",  messages: [{ role: "user", content: "Привет" }],});console.log(response.choices[0].message.content);

Весь блог →

DeepSeek API из России: как подключиться и оплатить в 2026 году

DeepSeek API из России: как подключиться и оплатить. Пошаговая инструкция — регистрация, ключ API, пополнение баланса в рублях через СБП, карту или счёт для юрлиц. Четырнадцать моделей DeepSeek в каталоге.

24 июн·9 мин

Сравнить с…

выбрать любую модель →

R1 0528 или DeepSeek V4.1 Flashтой же линейки · цена, скорость, качество, код R1 0528 или MiMo-V2.5-Proблизкая по цене · цена, скорость, качество, код R1 0528 или Claude Sonnet 5популярная · цена, скорость, качество, код R1 0528 или Claude Opus 5популярная · цена, скорость, качество, код

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