DeepSeek

deepseek.com にアクセスして「Start Now」をクリックすれば無料ウェブチャットにアクセスできます。アカウントを作成しなくても V3（汎用チャット）と R1（推論）モデルを使用可能ですが、登録すると追加機能が解放されます。 チャット上部のモデルセレクターでモデルを切り替え。V3 は日常的な会話、ライティング、クイックコーディングタスクに最適。R1 は複雑な推論、数学問題、多段階分析に最適——思考の連鎖推論過程を表示します。 iOS と Android モバイルアプリは同じアクセスを提供し、モバイル向けに最適化されたクリーンなインターフェースです。

1. platform.deepseek.com で登録して API キーを取得 2. OpenAI SDK をインストール：pip install openai 3. ベース URL を DeepSeek のエンドポイントに設定： ```python from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key="your-deepseek-key", base_url="https://api.deepseek.com" ) response = client.chat.completions.create( model="deepseek-chat", # または "deepseek-reasoner" messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}] ) print(response.choices[0].message.content) ``` コンテキストキャッシュは自動——プロンプト中の繰り返しプレフィックスはキャッシュにヒットしコストが 75% 削減されます。オフピーク時間帯（UTC 16:30-00:30）にバッチ処理をスケジュールするとさらに 50-75% 節約。

**deepseek-chat (V3)**：日常の会話、コンテンツライティング、要約、翻訳、標準コーディングタスクに使用。高速、コスト効率に優れ、ほとんどのユースケースに対応。 **deepseek-reasoner (R1)**：複雑な数学問題、多段階論理推論、高度なコーディング課題、深い分析思考を要するタスクに使用。思考の連鎖推論トレースを出力。 **Coder V2**：338 言語にまたがるプログラミングタスクに最適。OpenRouter や Together.ai などのサードパーティプロバイダー経由でアクセス。 **R1 のヒント**：システムプロンプトは避ける——すべての指示をユーザーメッセージに入れてください。最良の結果を得るにはステップバイステップの推論を明示的にリクエスト。最適な出力品質のために温度 0.5-0.7 を使用。

DeepSeek モデルは寛容なライセンスで Hugging Face に公開されています： **フルモデル（エンタープライズハードウェア）：** - V3/R1（671B）：8x A100 80GB または同等品が必要 - vLLM サービングフレームワークで最高パフォーマンス - メモリ削減のための FP8 量子化が利用可能 **蒸留モデル（コンシューマーハードウェア）：** - R1-Distill-Qwen-32B：24GB+ VRAM GPU で実行可能 - R1-Distill-Llama-8B：16GB VRAM GPU で実行可能 - R1-Distill-Qwen-1.5B：8GB VRAM で実行可能 **Ollama で簡単セットアップ：** ``` ollama pull deepseek-r1:8b ollama run deepseek-r1:8b ``` Ollama は量子化と最適化を自動的に処理し、モダンな GPU を持つ誰でもローカル展開を容易にします。