围绕上下文持续交流
DeepSeek-V3 可结合此前的问题与回答继续解释、补充或改写，适合需要逐步澄清需求的文本助手。通过消息历史或托管会话延续交流，再配合角色设定与格式要求，可让同一任务中的语气、术语和交付结构保持一致。
规格与接口特性
在选型前明确容量、输入输出与调用方式。
- 调用型号
- deepseek-v3
- 输入与输出
- 文本提示、消息历史输入；助手文本回复
- 消息式入口
- POST /deepseek/chat/completions，提交 model 与 messages
- 托管会话入口
- /aichat/conversations、/aichat2/conversations
- 流式回复
- Chat Completions 使用 stream=true，逐段接收内容
- 生成控制
- 回复长度、生成随机性、候选回复与返回格式设置
以上输入、输出与控制项按本平台调用方式说明，不将接口参数范围作为模型原生容量。
核心能力
了解 deepseek-v3 能为你的工作带来什么。
从需求走向代码草案
可用于代码生成、问题分析、调试建议与技术文档编写。给出目标行为、现有代码和报错信息，比单独要求“修复程序”更有针对性；回复可组织为原因分析、修改方案和测试建议，帮助开发者推进后续验证。
把材料整理成可读成果
面向摘要、翻译、内容改写和报告草稿，DeepSeek-V3 能围绕提供的文字完成表达转换。指定读者、保留术语和章节结构，可以得到更贴近用途的交付物；对事实敏感的材料，可要求区分原文结论与模型建议。
适用场景
从具体任务出发，找到模型发挥作用的位置。
知识问答与客服草稿
输入产品说明、业务规则和用户问题，让模型先整理问题意图，再生成解释或回复草稿。通过 preset 或系统消息规定措辞与回答边界，适合构建连续咨询体验；遇到材料没有覆盖的问题，应引导补充信息而不是自行补全规则。
代码审查与故障排查
提交相关函数、运行环境和错误日志，请模型分析可能原因，输出修复候选与验证步骤。也可将接口需求转成示例代码或说明文档。交付重点是可检查的建议与代码草案，而不是未经运行便认定故障已经解决。
文稿加工与摘要整理
把会议记录、文章正文或报告片段作为文本输入，要求提炼主题、行动项或章节摘要，再按目标读者改写。需要处理大量材料时，可先逐段提取要点，再汇总成文，便于保留关键细节并追查各条结论对应的原文。
如何选择这个模型
结合任务复杂度、输入材料与预期结果选择。
按任务选择 V3，不混用版本
若目标是文本问答、文稿处理和代码辅助，deepseek-v3 可作为通用模型候选。它与 deepseek-v3-250324、deepseek-v3.2-exp 等带日期或后缀的 ID 应分别评估，不应只凭系列名称认定行为相同。已有应用切换版本前，宜用真实任务比较格式遵循、答案质量和代码可用性。
按历史管理方式选择入口
需要精确控制每轮消息、裁剪历史或处理增量回复时，选择 Chat Completions，由应用维护 messages。希望简化连续交流时，可选择托管会话，通过 stateful 与 id 延续任务。两种方式都能服务文本对话，取舍主要在历史控制权、客户端复杂度和响应处理方式。
开始使用
从一次小规模任务到正式接入。
准备任务与材料
明确目标、必要输入与输出要求，使用真实业务样例作为起点。
在 API 调试区试用
打开试用页，确认此入口支持的参数，再提交小规模任务查看结果。
按 API 文档接入
保留完整模型 ID，使用文档规定的请求格式，并在 Pricing 页确认计费规则。
使用边界
在正式使用前，了解输出质量与能力范围。
- DeepSeek-V3 的介绍以文本工作为核心。图片、音频与文件处理不能仅凭通用接口中的同名字段判断为本型号能力；处理扫描件或复杂附件时，宜先取得可读文字，再让模型进行摘要、解释或改写。
- 多轮交流依赖实际保留的上下文，不意味着永久记住所有内容。消息式调用需要提交相关历史；托管会话也应在重要任务中重申关键条件，避免对话拉长后遗漏早期约束或沿用已经失效的假设。
- 代码建议与技术分析属于生成结果，不等于已执行测试或完成部署。涉及依赖版本、边界条件和业务规则时，应在真实环境验证；材料整理也应核对关键数字、专有名词与引用，尤其是原文表述含糊的部分。
常见问题
解答使用 deepseek-v3 时的常见疑问。
deepseek-v3 与 deepseek-chat 可以直接互换吗？
在这里调用 DeepSeek-V3 应使用 deepseek-v3。deepseek-chat 与日期后缀型号不应仅凭名称相近就当成同一版本。若要切换 ID，建议先对典型问题、格式要求和代码任务做回归测试，避免应用默认行为随之改变。
DeepSeek-V3 怎样实现连续对话？
使用 Chat Completions 时，把相关 user 和 assistant 历史放入 messages。使用托管会话时，开启 stateful 并在后续请求带回 id。前者适合精细管理历史，后者适合减少客户端维护消息的工作。
怎样让 DeepSeek-V3 边生成边显示？
在 /deepseek/chat/completions 的请求体中设置 stream=true，客户端按流读取增量内容并拼接。收到 [DONE] 表示本轮结束。不要把整段响应当作普通单个 JSON 解析，也不要重复追加已累计的文本。
DeepSeek-V3 写代码时应该提供哪些信息？
建议同时提供语言与依赖环境、预期行为、相关代码和完整报错，并说明希望得到补丁还是解释。可以要求回复附带测试思路与边界情况，但仍需自行运行验证，生成代码不会因为一次问答而自动执行。
DeepSeek-V3 能整理 PDF 或图片里的内容吗？
对这一型号，优先把正文或识别后的文字作为输入，再请求摘要、分类或改写。附件字段不等于原生视觉或文件理解能力；若任务依赖版面、图表或图像细节，应选择适合该输入的处理方式，保留必要的文字说明。
模型资料 · 更新日期：2026-10-01。调用参数与计费规则请查看 API 和定价栏目。