DeepSeek-V3.1 en SiliconFlow: pensamiento híbrido, herramientas más inteligentes y ventana de contexto de 164K

En pocas palabras (TL;DR): ¡DeepSeek-V3.1 ya está disponible en SiliconFlow! Con razonamiento avanzado, una ventana de contexto de 164K y una eficiencia ultrarrápida, ahora puedes integrar la API de DeepSeek-V3.1 de SiliconFlow directamente en Claude Code, ¡reduciendo costes al tiempo que mejoras tu flujo de trabajo!

SiliconFlow se complace en añadir a DeepSeek-V3.1 a nuestro catálogo de modelos, la última actualización de DeepSeek que acerca la IA un paso más a la era de los agentes. Con su modo de pensamiento híbrido, los usuarios pueden controlar el cambio entre razonamiento estándar y profundo según sea necesario, mientras que una llamada a herramientas más inteligente y un razonamiento más rápido ofrecen una experiencia de usuario más fluida. Además de eso, SiliconFlow soporta ventanas de contexto de hasta 164K, lo que permite conversaciones más ricas, manejo de documentos más largos y tareas más complejas con facilidad.

Con la API de DeepSeek-V3.1 de SiliconFlow, puedes esperar:

• Precios económicos: DeepSeek-V3.1 a 0,27 $ por millón de tokens (input) y 1,1 $ por millón de tokens (output).

• Ventana de contexto ampliada: ventana de contexto de 164K para tareas complejas.

Tanto si eres una startup como una gran empresa, SiliconFlow proporciona APIs listas para producción que se integran perfectamente en aplicaciones del mundo real, a una fracción del coste.

El rendimiento revolucionario de DeepSeek-V3.1

En comparación con la versión anterior, esta actualización aporta mejoras en múltiples aspectos:

• Modo de pensamiento híbrido: un único modelo admite tanto el modo de pensamiento como el modo de no pensamiento mediante el cambio de la plantilla de chat.

• Llamada a herramientas más inteligente: a través de la optimización posterior al entrenamiento, el rendimiento del modelo en el uso de herramientas y tareas de agentes ha mejorado notablemente.

• Mayor eficiencia de pensamiento: DeepSeek-V3.1-Think logra una calidad de respuesta comparable a DeepSeek-R1-0528, al tiempo que responde con mayor rapidez.

Detrás de estos avances se encuentra un gran salto en el entrenamiento. DeepSeek-V3.1 amplía la canalización de extensión de contexto largo con 10 veces más datos para la fase de 32K (630B de tokens) y 3,3 veces más para la fase de 128K (209B de tokens). Al incorporar datos adicionales de documentos largos y entrenar con el formato UE8M0 FP8, el modelo convierte el entrenamiento a mayor escala en una inferencia más rápida, una mayor eficiencia y una compatibilidad perfecta con la infraestructura moderna.

Lo que esto significa para ti:

• Ventana de contexto más larga: revisa contratos legales enteros en una sola pasada, analiza bases de código grandes sin fragmentar o procesa artículos de investigación de principio a fin. A través de SiliconFlow, incluso puedes acceder a una ventana de contexto extendida de 164K (~130 000 palabras), el equivalente a procesar de 4 a 5 copias de El viejo y el mar en una sola sesión, para manejar documentos excepcionalmente grandes y flujos de trabajo complejos.

• Mejor rendimiento en todos los dominios: ya sea resolviendo problemas matemáticos complejos, redactando documentación técnica o manejando tareas de razonamiento interdisciplinario, DeepSeek-V3.1 ofrece outputs más precisos y fiables gracias a los datos de entrenamiento ampliados.

• Flujos de trabajo más rápidos y eficientes: gracias a la precisión de UE8M0 FP8, puedes generar respuestas más rápido y con un menor coste de computación, lo que se traduce en una iteración más rápida para las startups y un escalado más eficiente para las empresas.

Rendimiento de los benchmarks

Las mejoras de DeepSeek-V3.1 no son solo teóricas; se traducen en mejoras medibles en los benchmarks del mundo real:

• Codificación y ejecución: en las evaluaciones de corrección de código en SWE y tareas complejas en entornos de terminal de línea de comandos (Terminal-Bench), DeepSeek-V3.1 muestra mejoras notables en comparación con los modelos anteriores de la serie DeepSeek.

• Búsqueda y Razonamiento: DeepSeek-V3.1 logra mejoras significativas en múltiples métricas de evaluación de búsqueda. En pruebas de búsqueda complejas que requieren razonamiento de varios pasos (BrowseComp) y pruebas de problemas multidisciplinarios de nivel experto (HLE), el rendimiento de DeepSeek-V3.1 supera sustancialmente al de R1-0528.

Usa la API de DeepSeek-V3.1 de SiliconFlow en Claude Code

Ahora, con Claude Code admitiendo los modelos de DeepSeek, puedes integrar la API de DeepSeek-V3.1 de SiliconFlow.

Paso 1: Obtén tu API Key de SiliconFlow

1. Inicia sesión en tu panel de control de SiliconFlow.

2. Navega a la sección de API Keys.

3. Genera una nueva API Key para el acceso a DeepSeek V3.1.

4. Copia y guarda de forma segura tu API Key.

Paso 2: Configura las variables de entorno

Abre tu terminal y establece las siguientes variables de entorno:

export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.siliconflow.com/v1"
export ANTHROPIC_MODEL="deepseek-ai/DeepSeek-V3.1"  # You can modify this to use other models as needed
export ANTHROPIC_API_KEY="YOUR_SILICONFLOW_API_KEY" # Please replace with your actual API Key

export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.siliconflow.com/v1"
export ANTHROPIC_MODEL="deepseek-ai/DeepSeek-V3.1"  # You can modify this to use other models as needed
export ANTHROPIC_API_KEY="YOUR_SILICONFLOW_API_KEY" # Please replace with your actual API Key

export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.siliconflow.com/v1"
export ANTHROPIC_MODEL="deepseek-ai/DeepSeek-V3.1"  # You can modify this to use other models as needed
export ANTHROPIC_API_KEY="YOUR_SILICONFLOW_API_KEY" # Please replace with your actual API Key

Paso 3: Comienza a usar Claude Code con DeepSeek V3.1

Navega al directorio de tu proyecto e inicia Claude Code:

cd your-project-directory
claude

cd your-project-directory
claude

cd your-project-directory
claude

¡Claude Code ahora utilizará DeepSeek V3.1 a través del servicio de API de SiliconFlow para todas tus necesidades de asistencia de codificación!

Además, también puedes acceder al modelo DeepSeek v3.1 de SiliconFlow a través de gen-cli y Cline.

Gen-CLI

Gen-CLI se basa en la herramienta de código abierto Gemini-CLI y ya está disponible en GitHub. Instálalo siguiendo estos pasos:

1. Asegúrate de tener instalado Node.js 18+ en tu sistema.

2. Establece la variable de entorno para la API Key:

export SILICONFLOW_API_KEY="YOUR_API_KEY"

export SILICONFLOW_API_KEY="YOUR_API_KEY"

export SILICONFLOW_API_KEY="YOUR_API_KEY"

3. Ejecuta Gen-CLI:

A través de npx:

npx https://github.com/gen-cli/gen-cli

npx https://github.com/gen-cli/gen-cli

npx https://github.com/gen-cli/gen-cli

O instálalo a través de npm:

npm install -g @gen-cli/gen-cli
gen

npm install -g @gen-cli/gen-cli
gen

npm install -g @gen-cli/gen-cli
gen

Cline

1. En VSCode, abre la paleta de comandos con Ctrl/Command+Shift+P y abre Cline en una nueva pestaña para su configuración.

2. Configura en la nueva ventana:

• Proveedor de API: Selecciona OpenAI Compatible

• Base URL: https://api.siliconflow.com/v1

• API Key: Consíguela en https://cloud.siliconflow.com/account/ak

• ID del modelo: Selecciónalo en https://cloud.siliconflow.com/models

3. Comienza a usar Cline.

Empieza de inmediato

1. Explora: Prueba DeepSeek-V3.1 en el playground de SiliconFlow.

2. Integra: Utiliza nuestra API compatible con OpenAI. Explora todas las especificaciones de la API en la documentación de la API de SiliconFlow.

import requests

url = "https://api.siliconflow.com/v1/chat/completions"

payload = {
    "model": "deepseek-ai/DeepSeek-V3.1",
    "thinking_budget": 4096,
    "top_p": 0.7,
    "messages": [
        {
            "content": "tell me a story",
            "role": "user"
        }
    ],
    "enable_thinking": True
}
headers = {
    "Authorization": "Bearer <token>",
    "Content-Type": "application/json"
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

print(response.json())

import requests

url = "https://api.siliconflow.com/v1/chat/completions"

payload = {
    "model": "deepseek-ai/DeepSeek-V3.1",
    "thinking_budget": 4096,
    "top_p": 0.7,
    "messages": [
        {
            "content": "tell me a story",
            "role": "user"
        }
    ],
    "enable_thinking": True
}
headers = {
    "Authorization": "Bearer <token>",
    "Content-Type": "application/json"
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

print(response.json())

import requests

url = "https://api.siliconflow.com/v1/chat/completions"

payload = {
    "model": "deepseek-ai/DeepSeek-V3.1",
    "thinking_budget": 4096,
    "top_p": 0.7,
    "messages": [
        {
            "content": "tell me a story",
            "role": "user"
        }
    ],
    "enable_thinking": True
}
headers = {
    "Authorization": "Bearer <token>",
    "Content-Type": "application/json"
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

print(response.json())

Comienza a desarrollar hoy mismo con DeepSeek-V3.1 en SiliconFlow: una IA más rápida, más inteligente y más rentable para tus aplicaciones.

• Consultas comerciales o de ventas →

• Únete a nuestra comunidad de Discord ahora →

• Síguenos en X para conocer las últimas actualizaciones →

• Explora todos los modelos disponibles en SiliconFlow →