DeepSeek: DeepSeek V3.1 Terminus deepseek/deepseek-v3.1-terminus

Модель DeepSeek: DeepSeek V3.1 Terminus от DeepSeek (семейство deepseek) доступна через единый OpenAI-совместимый API НейроГейт — без VPN, с оплатой в рублях, единым ключом для всех 353+ моделей платформы.
Китайский лидер reasoning-моделей. R1 потряс рынок ценой в 2025.

👁 Зрение 🧠 Рассуждение 🎨 Генерация изображений 🎙 Аудио-вход 🔊 Синтез речи 🆓 Бесплатно

164K

контекст, токенов

27 ₽

за 1 млн входных токенов

95 ₽

за 1 млн выходных токенов

возможностей

2025-03

база знаний до

Что такое DeepSeek: DeepSeek V3.1 Terminus

Продакшн-агенты и сложные аналитические задачи, где нужны длинный контекст, надёжное следование языку и устойчивые многошаговые рассуждения.

DeepSeek V3.1 Terminus — обновлённая версия модели DeepSeek V3.1, выпущенная командой DeepSeek для устранения проблем, выявленных пользователями в ходе эксплуатации. Ключевые улучшения касаются языковой согласованности (модель стала стабильнее придерживаться заданного языка общения) и агентных возможностей — способности последовательно выполнять многошаговые задачи, вызывать инструменты и работать в автономных пайплайнах.

Модель поддерживает контекстное окно в 163 840 токенов и оснащена механизмом внутреннего рассуждения (reasoning), что позволяет ей разбирать сложные задачи поэтапно перед выдачей ответа. Семейство DeepSeek V3 известно сильными показателями в задачах программирования, математики и аналитики при конкурентоспособной стоимости инференса. Terminus сохраняет эти сильные стороны, добавляя к ним повышенную надёжность в продакшн-сценариях.

Если вы уже использовали DeepSeek V3.1 и сталкивались с непоследовательным выбором языка или нестабильностью агентных цепочек — Terminus адресован именно этим болевым точкам.

Когда брать эту модель

✓ Агентные системы и автономные пайплайны с многошаговым планированием
✓ Задачи с длинным контекстом: анализ больших кодовых баз, юридических или технических документов
✓ Разработка и отладка кода, включая сложные алгоритмические задачи
✓ Мультиязычные приложения, где критична стабильность выбора языка ответа
✓ Математические и логические задачи, требующие пошагового рассуждения

Пример работы

Реальный сценарий, на котором модель проявляет себя:

Реализуй агента на Python, который последовательно вызывает несколько инструментов (поиск, калькулятор, запись в файл) для решения многошаговой аналитической задачи, и объясни каждый шаг своего рассуждения.

Использование DeepSeek: DeepSeek V3.1 Terminus через НейроГейт

OpenAI-совместимый эндпоинт https://api.neuralgate.ru/v1 — замени base_url в любом SDK и используй модель по её id.

# Chat completion
curl https://api.neuralgate.ru/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $NEURALGATE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek/deepseek-v3.1-terminus",
    "messages": [{"role":"user","content":"Привет!"}]
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-...your-neuralgate-key...",
    base_url="https://api.neuralgate.ru/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek/deepseek-v3.1-terminus",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.NEURALGATE_API_KEY,
  baseURL: "https://api.neuralgate.ru/v1",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "deepseek/deepseek-v3.1-terminus",
  messages: [{ role: "user", content: "Привет!" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);