本文按系列统一口径，整理 DeepSeek（以 R1 为代表）的企业选型要点。具体能力、价格与条款以官方文档为准。
官方入口（示例）：
- DeepSeek 官方公告/更新：
https://api-docs.deepseek.com/news/news250120
适用场景
- 需要“深度推理/多步推导”的任务（以你们任务集验证为准）
- 成本敏感、希望在“推理强度 vs 成本/延迟”之间做权衡的业务（常见会有多档模式/配置）
不适用/高风险场景（需要门禁）
- 高风险动作自动执行（下单、写库、对外发送）——一律强制人审/双确认
- 对输出格式极端敏感但又不做 schema 校验的系统（会放大不可控风险）
成本与工程化关注点
DeepSeek 类模型在企业落地时，常见要重点核对：
- 推理模式差异：是否存在“深度思考/推理”与“普通指令”两类模式（质量/延迟/成本不同）
- 长上下文与分段计价：输入接近阈值时成本是否跳变
- 批量/缓存：是否支持批量推理与缓存，折扣与限制是什么
接入形态差异：直连 vs 平台托管
你最终接入 DeepSeek 的方式，可能是：
- 直连厂商 API
- 通过云平台/聚合平台托管（配额、区域、能力可能不同）
POC 前必须核对并记录：
- 你实际调用的模型别名与版本
- 限流口径（组织/项目/Key/Region）
- 是否支持结构化输出/工具调用（以及失败恢复建议）
- 数据保留与训练使用条款（以合同与官方说明为准）
推荐默认配置（POC 起步）
- 固定版本（或固定 dated/稳定别名），避免线上漂移
- 强制结构化输出（能 schema 校验就不要依赖自然语言）
- 工具层做最小权限 + 参数强校验 + 幂等
你的 POC 应该重点验证什么
- “推理模式”在你们真实任务上的收益：成功率提升是否能覆盖延迟/成本上涨
- 结构化输出稳定性（schema 失败率）
- 高并发与限流下的稳定性（超时、重试导致的成本放大）