
เข้าถึง DeepSeek API แบบเต็มรูปแบบบน Atlas Cloud! เอ็นด์พอยต์ที่เข้ากันได้กับ OpenAI แบบครบวงจรที่ครอบคลุมทุกโมเดลในกลุ่มผลิตภัณฑ์ DeepSeek ไม่ว่าคุณจะต้องการ DeepSeek V4 API สำหรับการให้เหตุผลระดับแนวหน้า, DeepSeek V4 Pro API สำหรับงานบริบทความยาว 1 ล้านโทเค็น, DeepSeek V4 Flash API สำหรับเวิร์กโหลดที่มีทรูพุตสูงและใช้เวลาแฝงต่ำ, DeepSeek R1 API สำหรับการให้เหตุผลแบบห่วงโซ่ความคิด หรือ DeepSeek V3 API และ DeepSeek V3.2 API สำหรับการสร้างข้อความระดับการผลิต — คีย์ API เพียงอันเดียวก็ช่วยให้คุณเข้าถึงทั้งหมดนี้ได้ทันที ไม่มีบัญชีแยก ไม่มีเซอร์ไพรส์เรื่องการจำกัดอัตรา จ่ายเฉพาะสิ่งที่คุณใช้งานจริง
Atlas Cloud มอบโมเดลสร้างสรรค์ล่าสุดที่นำหน้าในอุตสาหกรรมให้กับคุณ
สำรวจโมเดล DeepSeek API และเปรียบเทียบความสามารถ หน้าต่างบริบท ราคา และกรณีการใช้งานที่เหมาะสมที่สุด
| รูปแบบ | คำอธิบาย |
|---|---|
| DeepSeek V4 Pro | DeepSeek V4 Pro เป็น LLM ประสิทธิภาพสูงระดับเรือธงที่ออกแบบมาเพื่อการให้เหตุผลขั้นสูง การเขียนโค้ดที่ซับซ้อน และเวิร์กโฟลว์ของเอเจนต์ ด้วยสถาปัตยกรรม MoE ขนาดใหญ่และความสามารถในการรองรับบริบทถึง 1 ล้านโทเค็น ทำให้มอบความฉลาดที่เหนือกว่าสำหรับงานที่ท้าทาย เช่น การพัฒนาซอฟต์แวร์ การวิเคราะห์การวิจัย และการแก้ปัญหาแบบหลายขั้นตอน ซึ่งความแม่นยำและความลึกซึ้งในการให้เหตุผลเป็นสิ่งสำคัญ |
| DeepSeek V4 Flash | DeepSeek V4 Flash คือ LLM ประสิทธิภาพสูงที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการอนุมานที่รวดเร็ว แอปพลิเคชันที่ปรับขนาดได้ และปริมาณงานการผลิตที่คำนึงถึงต้นทุน ด้วยสถาปัตยกรรม MoE ที่มีน้ำหนักเบาและความสามารถในการรองรับบริบทถึง 1 ล้านโทเค็น ทำให้มีความสมดุลอย่างมากระหว่างประสิทธิภาพและเวลาแฝง ซึ่งเหมาะสำหรับตัวแทน AI ขั้นตอนการทำงานอัตโนมัติ แอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ และการใช้งาน API ในปริมาณมาก |
| DeepSeek V3.2 | DeepSeek V3.2 เป็น LLM อเนกประสงค์รุ่นเรือธง ที่ผสานรวมกลไก sparse attention เข้ากับความสามารถในการประมวลผลบริบทขนาด 163.8K อันแข็งแกร่ง ด้วยราคาเริ่มต้นที่แข่งขันได้สูง จึงทำหน้าที่เป็นรากฐานสำคัญสำหรับเวิร์กโฟลว์ประจำวัน รวมถึงการใช้เหตุผลทั่วไปที่ซับซ้อนและการสร้าง Agents จัดตารางงานแบบหลายขั้นตอน |
| DeepSeek V3.2 Speciale | DeepSeek V3.2 Speciale ถูกวางตำแหน่งให้เป็น LLM แบบกำหนดเองประสิทธิภาพสูง โดดเด่นด้วยหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ถึง 163.8K และโครงสร้างราคาแบบแบ่งระดับพรีเมียม ($0.4 ขาเข้า / $1.2 ขาออก) ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับโหนดธุรกิจหลักที่ไวต่อความหน่วงและต้องการคุณภาพผลลัพธ์สูงสุด เช่น การบริการลูกค้าอัจฉริยะสำหรับลูกค้าที่มีสินทรัพย์สูง หรือการวิเคราะห์เชิงปริมาณในระดับมิลลิวินาที |
| DeepSeek V3.2 Exp | DeepSeek V3.2 Exp เป็นเวอร์ชันทดลองที่ล้ำสมัยซึ่งสร้างขึ้นบนสถาปัตยกรรม V3.2 โดยผสานรวมคุณสมบัติอัลกอริทึมล่าสุดในขณะที่ยังคงบริบทขนาด 163.8K และต้นทุนที่เทียบเคียงได้ ทำให้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับทีม R&D ที่ดำเนินการวิจัยล่วงหน้าทางเทคนิคและการทดสอบแบบ Canary เพื่อตรวจสอบความสามารถที่โดดเด่นของ AI รุ่นต่อไปสำหรับผลิตภัณฑ์ในอนาคต |
| DeepSeek-V3.1 | DeepSeek-V3.1 เป็นรุ่นล่าสุดของโมเดลระบบนิเวศโอเพ่นซอร์สที่มีประสิทธิภาพสูง ซึ่งสร้างสมดุลใหม่ระหว่างประสิทธิภาพและต้นทุนภายในบริบท 131.1K ในฐานะตัวเลือกอันดับต้นสำหรับการนำไปใช้ในโครงการเชิงพาณิชย์ มันทำหน้าที่เป็นกระดูกสันหลังสำหรับสถานการณ์ที่ต้องการทั้งการสร้างผลงานคุณภาพสูงและต้นทุนที่ควบคุมได้ |
| DeepSeek V3.1 Terminus | DeepSeek V3.1 Terminus ทำหน้าที่เป็นรูปแบบสูงสุดที่มีความเสถียรในระยะยาวของซีรีส์ V3.1 โดย DeepSeek V3.1 Terminus ยังคงรักษาพารามิเตอร์และราคาที่เหมือนกับรุ่นมาตรฐานทุกประการ เพื่อมุ่งเน้นให้รูปแบบผลลัพธ์และตรรกะมีความเสถียรอย่างถาวร สำหรับบริการ endpoint ในสภาพแวดล้อมการใช้งานจริง (production environment) ที่ราบรื่นและมุ่งเน้นผู้บริโภค |
| DeepSeek-V3-0324 | DeepSeek-V3-0324 เป็นเวอร์ชันสแนปช็อตย้อนหลังเฉพาะที่มีบริบท 131.1K และต้นทุนการป้อนข้อความที่ต่ำที่สุดที่มีอยู่ โดยส่วนใหญ่จะใช้ในการบำรุงรักษาระบบเก่า (Legacy System) ที่ต้องการความสม่ำเสมอของพฤติกรรมอย่างสมบูรณ์ หรือทาสก์การประมวลผลแบบกลุ่ม (Batch Processing) ที่มีปริมาณข้อมูลนำเข้ามหาศาลแต่มีความต้องการด้านตรรกะของผลลัพธ์ในระดับปานกลาง |
| DeepSeek-R1-0528 | DeepSeek-R1-0528 ถูกวางตำแหน่งให้เป็นโมเดลการให้เหตุผลเชิงลึกระดับแนวหน้า โดยใช้บริบทขนาด 131.1K และมีต้นทุนการประมวลผลสูงที่สุด ($0.55/$2.15) ซึ่งแสดงถึงจุดสูงสุดของความสามารถทางตรรกะวิภาษวิธี โดยใช้สำหรับงาน "ระดมสมอง" ที่สำคัญโดยเฉพาะ เช่น การสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน และการสร้างสถาปัตยกรรมโค้ดขั้นสูง |
| DeepSeek OCR | DeepSeek OCR เป็น LLM แบบมัลติโมดัลด้านการมองเห็นโดยเฉพาะ ที่รองรับอินพุตภาพและข้อความแบบ dual-track ด้วยบริบทสั้น 8.2K และต้นทุนการใช้งานที่ต่ำมาก ปรับให้เข้ากับสถานการณ์ไปป์ไลน์การป้อนข้อมูลอัตโนมัติได้อย่างสมบูรณ์แบบ เช่น การแปลงเอกสารสแกนจำนวนมหาศาลเป็นดิจิทัล และการดึงข้อมูลแบบมีโครงสร้างจากใบเสร็จรับเงินทางการเงิน |
การผสมผสานโมเดลขั้นสูงกับแพลตฟอร์มเร่งความเร็ว GPU ของ Atlas Cloud มอบความเร็ว ความสามารถในการปรับขนาด และการควบคุมเชิงสร้างสรรค์ที่ไม่มีใครเทียบได้สำหรับการสร้างภาพและวิดีโอ

DeepSeek-V3.2-Speciale is the "long-thought" enhanced variant of the V3.2 architecture, integrating advanced theorem-proving capabilities from DeepSeek-Math-V2. Engineered for extreme precision, this model excels in rigorous mathematical proofing, complex logical verification, and superior instruction following, rivaling the performance of Gemini-3.0-Pro in mainstream reasoning benchmarks. It is the premier choice for academic research, automated formal verification, and high-stakes technical problem-solving where logical integrity is non-negotiable.

โมเดล DeepSeek-R1 ยืนหยัดอยู่ในแนวหน้าของ AI ด้านการใช้เหตุผล (reasoning AI) โดยมอบประสิทธิภาพระดับชั้นนำของอุตสาหกรรมในด้านคณิตศาสตร์ การเขียนโปรแกรม และตรรกะทั่วไป ด้วยการบรรลุความทัดเทียมกับโมเดลระดับแนวหน้าของโลก เช่น o3 ของ OpenAI และ Gemini-2.5-Pro ทำให้ R1 ได้นิยามขีดความสามารถของปัญญาประดิษฐ์แบบโอเพนซอร์สใหม่ มันถูกปรับให้เหมาะสมเป็นพิเศษสำหรับงานที่ต้องใช้การคิดเชิงลึก รวมถึงการพัฒนาอัลกอริทึมที่ซับซ้อน การสังเคราะห์ข้อมูลที่ละเอียดซับซ้อน และขั้นตอนการทำงานทางปัญญาขั้นสูงที่ต้องใช้การใช้เหตุผลแบบนิรนัยหลายขั้นตอน
ตั้งแต่แชทบอทไปจนถึงไปป์ไลน์แบบเอเจนต์ สร้างสิ่งที่คุณต้องการได้ด้วย API เดียว
ผสานรวม DeepSeek เข้ากับแอปของคุณเพื่อขับเคลื่อนการสนทนาแบบหลายรอบ มันสามารถจัดการบริบทข้ามบทสนทนาที่ยาวนาน ทำให้เหมาะสำหรับการสนับสนุนลูกค้า ผู้ช่วยเสมือน และแผนกช่วยเหลือภายใน การตอบสนองมีความรวดเร็วและสอดคล้องกันแม้ในการแลกเปลี่ยนที่ซับซ้อน
ใช้ DeepSeek เพื่อเขียน ตรวจสอบ และรีแฟกเตอร์โค้ดในภาษาโปรแกรมหลักๆ มันสามารถสร้างลอจิกแบ็กเอนด์ เอกสาร API และการทดสอบหน่วย (unit tests) จากคำอธิบายง่ายๆ วงจรการพัฒนาสั้นลงโดยไม่ลดทอนคุณภาพของผลลัพธ์
DeepSeek R1 จะประมวลผลปัญหาทีละขั้นตอนก่อนที่จะส่งคืนคำตอบ ซึ่งทำงานได้ดีในงานคณิตศาสตร์ ตรรกะ และการวิจัยที่ความแม่นยำมีความสำคัญมากกว่าความเร็ว ทีมงานใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล การสังเคราะห์รายงาน และการสนับสนุนการตัดสินใจทางเทคนิค
สร้างแบบร่าง บทสรุป และข้อความที่มีโครงสร้างในปริมาณมากผ่านการเรียกใช้ API เพียงครั้งเดียว DeepSeek รองรับทั้งภาษาอังกฤษและภาษาจีนโดยกำเนิด ทำให้ใช้งานได้จริงสำหรับทีมระดับโลก ผลลัพธ์สามารถใช้เทมเพลตและปรับแต่งให้เข้ากับน้ำเสียงของแบรนด์คุณได้
เชื่อมต่อ DeepSeek เข้ากับเครื่องมือภายนอกและ API เพื่อทำให้งานที่มีหลายขั้นตอนเป็นอัตโนมัติ โมเดลสามารถวางแผน เรียกใช้เครื่องมือ และปรับเปลี่ยนตามผลลัพธ์ได้ภายในเวิร์กโฟลว์เดียว สิ่งนี้ทำให้มีประโยชน์สำหรับการวิจัยอัตโนมัติ การจัดตารางเวลา และการทำให้กระบวนการเป็นอัตโนมัติ
จับคู่ DeepSeek กับฐานความรู้ของคุณเพื่อตอบคำถามโดยอิงจากข้อมูลจริง การแคชบริบทในตัวช่วยลดต้นทุนโทเค็นในการสืบค้นซ้ำ เป็นทางเลือกที่ใช้งานได้จริงสำหรับการค้นหาปริมาณมาก การถามตอบเกี่ยวกับเอกสาร และการสืบค้นความรู้ระดับองค์กร
ดูว่าโมเดลจากผู้ให้บริการต่างๆ เปรียบเทียบกันอย่างไร — เปรียบเทียบประสิทธิภาพ ราคา และจุดแข็งเฉพาะตัวเพื่อตัดสินใจอย่างมีข้อมูล
| โมเดล | บริบท | เอาต์พุตสูงสุด | ข้อมูลนำเข้า | การวางตำแหน่ง |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Pro | 1M | 384K | Text | Flagship Reasoning |
| DeepSeek V4 Flash | 1M | 384K | Text | Fast & Economical |
| DeepSeek V3.2 | 163.84K | 163.84K | Text | เรือธงทั่วไป |
| DeepSeek V3.2 Speciale | 163.84K | 163.84K | Text | แบบปรับแต่งประสิทธิภาพสูง |
| DeepSeek V3.2 Exp | 163.84K | 163.84K | Text | บิลด์ทดลอง |
| DeepSeek-V3.1 | 131.07K | 65.54K | Text | โครงสร้างหลักโอเพนซอร์ส |
| DeepSeek V3.1 Terminus | 131.07K | 65.54K | Text | เสถียรภาพระยะยาว (LTS) |
| DeepSeek-V3-0324 | 131.07K | 32.77K | Text | สแนปชอตประวัติ |
| DeepSeek-R1-0528 | 131.07K | 131.07K | Text | การใช้เหตุผลระดับสูง |
| DeepSeek OCR | 8.19K | 8.19K | Text | มัลติโมดัลเฉพาะทาง |
| GLM-5 | 200K | 128K | Text | โมเดลพื้นฐานระดับเรือธง |
| MiniMax-M2.5 | 204.8K | 196.6K | Text | การเขียนโค้ดแบบ Agentic ระดับ SOTA |
เริ่มต้นได้ในไม่กี่นาที — ทำตามขั้นตอนง่าย ๆ เหล่านี้เพื่อเชื่อมต่อและใช้งานโมเดลผ่านแพลตฟอร์ม Atlas Cloud
สมัครสมาชิกที่ atlascloud.ai และยืนยันตัวตน ผู้ใช้ใหม่จะได้รับเครดิตฟรีเพื่อสำรวจแพลตฟอร์มและทดสอบโมเดล
การรวมโมเดล DeepSeek ขั้นสูงเข้ากับแพลตฟอร์มที่เร่งด้วย GPU ของ Atlas Cloud ให้ประสิทธิภาพ ความสามารถในการขยาย และประสบการณ์นักพัฒนาที่ไม่มีใครเทียบได้
เวลาแฝงต่ำ:
inference ที่ปรับแต่ง GPU เพื่อการตอบสนองแบบเรียลไทม์
API แบบรวมศูนย์:
รัน DeepSeek, GPT, Gemini และ DeepSeek ด้วยการเชื่อมต่อเดียว
ราคาโปร่งใส:
ชำระเงินต่อโทเค็นที่คาดเดาได้พร้อมตัวเลือก serverless
ประสบการณ์นักพัฒนา:
SDK, การวิเคราะห์, เครื่องมือปรับแต่ง และเทมเพลต
ความน่าเชื่อถือ:
ความพร้อมใช้งาน 99.99%, RBAC และการบันทึกที่พร้อมสำหรับการปฏิบัติตาม
ความปลอดภัยและการปฏิบัติตาม:
SOC 2 Type II, สอดคล้อง HIPAA, อธิปไตยข้อมูลในสหรัฐอเมริกา
Atlas Cloud ให้บริการ DeepSeek API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ซึ่งช่วยให้นักพัฒนาสามารถเข้าถึงโมเดลต่างๆ เช่น R1, V4, V4 Pro และ V4 Flash ผ่านปลายทาง (endpoint) เดียว ทำให้ง่ายต่อการผสานรวมโมเดล DeepSeek เข้ากับแอปพลิเคชันที่มีอยู่โดยไม่ต้องเรียนรู้รูปแบบ API ใหม่ นักพัฒนาสามารถใช้เวิร์กโฟลว์และเครื่องมือเดียวกันกับที่พวกเขาใช้อยู่แล้วสำหรับโปรเจ็กต์ที่ใช้ OpenAI เป็นหลัก
ใช่ Atlas Cloud เข้ากันได้กับ OpenAI SDK อย่างสมบูรณ์ ซึ่งช่วยให้นักพัฒนาสามารถเชื่อมต่อโมเดล DeepSeek โดยใช้ไลบรารีไคลเอนต์และรูปแบบคำขอเดียวกัน ในกรณีส่วนใหญ่ การย้ายแอปพลิเคชันที่มีอยู่ต้องการเพียงแค่การอัปเดตคีย์ API และ URL ของ endpoint เท่านั้น แทนที่จะต้องเขียนลอจิกของแอปพลิเคชันใหม่
หากต้องการใช้ DeepSeek API กับ OpenAI SDK เพียงกำหนดค่าไคลเอนต์ของคุณให้ใช้ปลายทางและคีย์ API ของ Atlas Cloud ตัวอย่างโค้ด การผสานการทำงาน และเวิร์กโฟลว์ SDK ที่มีอยู่โดยทั่วไปสามารถนำมาใช้ซ้ำได้โดยมีการแก้ไขเพียงเล็กน้อย สิ่งนี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเริ่มต้นได้อย่างรวดเร็วและลดความยุ่งยากในการย้ายข้อมูล
Atlas Cloud รองรับโมเดล DeepSeek ที่เพิ่มขึ้นเรื่อยๆ รวมถึง R1, V4, V4 Pro และ V4 Flash โมเดลที่รองรับทั้งหมดสามารถเข้าถึงได้ผ่าน API Endpoint ที่เป็นหนึ่งเดียว ทำให้ง่ายต่อการสลับระหว่างโมเดลตามข้อกำหนดด้านประสิทธิภาพ ความเร็ว หรือต้นทุน โดยไม่ต้องเปลี่ยนแนวทางการผสานรวมของคุณ
ไม่ Atlas Cloud ใช้โครงสร้าง API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ดังนั้นแอปพลิเคชันส่วนใหญ่จึงสามารถใช้รหัส SDK และรูปแบบการร้องขอที่มีอยู่ต่อไปได้ โดยทั่วไปนักพัฒนาเพียงแค่ต้องอัปเดตการตั้งค่าคอนฟิกูเรชัน เช่น ตำแหน่งข้อมูล API และข้อมูลประจำตัวสำหรับการรับรองความถูกต้อง ซึ่งช่วยลดเวลาในการย้ายระบบได้อย่างมาก
ใช่ เนื่องจาก Atlas Cloud มี endpoint ที่เข้ากันได้กับ OpenAI จึงสามารถรวมเข้ากับเฟรมเวิร์กยอดนิยม เช่น LangChain และ LlamaIndex ได้ โดยปกติแล้วนักพัฒนาสามารถเชื่อมต่อโมเดล DeepSeek ได้โดยการอัปเดตการตั้งค่าคอนฟิกูเรชัน ซึ่งช่วยให้พวกเขาสามารถสร้างเอเจนต์ AI ระบบ RAG และแอปพลิเคชันระดับการผลิตโดยใช้เวิร์กโฟลว์ที่มีอยู่ได้
ใช่ Atlas Cloud มีอินเทอร์เฟซ API ที่สอดคล้องกันสำหรับโมเดล DeepSeek ที่รองรับทั้งหมด ทำให้ง่ายต่อการสลับระหว่าง R1, V4, V4 Pro และ V4 Flash ความยืดหยุ่นนี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถปรับแต่งคุณภาพการให้เหตุผล ความเร็วในการตอบสนอง หรือต้นทุนได้อย่างเหมาะสมโดยไม่ต้องเปลี่ยนสถาปัตยกรรมแอปพลิเคชัน
Join the Discord community for the latest model updates, prompts, and support.