novita/deepseek/deepseek-r1-turbo

该模型属于 DeepSeek-R1 系列，在第三方平台以 turbo 变体形式提供。R1 系列要解决的是让模型在给出结论前显式完成推理链，从而提升数学、逻辑、代码这类需要多步演算任务的可靠性，与追求直接成文的通用对话模型形成分工。模型为纯文本输入输出，上下文窗口 64K tokens，支持工具调用，可把计算、检索等步骤交给外部服务执行。发布日期 2025-01-20，与 R1 系列首次亮相的时间一致。turbo 版本相对标准 R1 的差异主要体现在推理速度与部署侧优化，但具体的加速方案、参数量与训练细节公开资料较少，本站也未收录可核验的第三方跑分。价格上，官方标价为输入 0.7 美元、输出 2.5 美元每百万 tokens，缓存读同为 0.7 美元。整体看，它适合把推理型模型接入产品的工程团队，用偏低的输入成本换取更稳的推导过程。

选型建议需要可解释的多步推理、且任务以文本为主时选它；追求低延迟、多模态输入或超长上下文则不适合。

• 分步求解数学与逻辑题，并把中间推导作为可核查的输出保留下来
• 生成与调试代码片段，借助工具调用执行函数或查询依赖信息
• 搭建需要多步规划的 Agent 流程，用工具调用串联检索与计算环节
• 在 64K 上下文内做合同、报告的逻辑一致性核对，定位前后矛盾之处
• 批量处理对准确率要求高的文本推理任务，并按输出长度预估成本

沿用 DeepSeek-R1 的推理导向设计，重点不在闲聊体验，而在把思考步骤完整展开后再输出答案。

• 结构以大规模混合专家主干配合强化学习训练，优化长链条推导能力；turbo 后缀对应的具体加速方案与参数规模，公开资料较少。
• 能力模型先输出思维过程再给结论，数学、逻辑与代码类任务受益明显；同时支持工具调用，可接入外部函数扩展动作范围。
• 披露本站未收录该模型的技术文档与第三方评测，训练数据、知识截止时间与部署限流策略均缺少可核验来源。

能力侧偏重推导质量而非响应速度，输出较长、延迟偏高是可预期的取舍，具体跑分暂无公开数据支撑。

• 强项多步推导与结构化输出较稳，适合需要把中间过程摊开检查的任务；工具调用能把计算、检索交给外部服务，降低算错概率。
• 短板推理型输出通常偏长，首字延迟与总耗时高于同规模通用模型；纯文本接口，无法处理图像、音频等输入。
• 适合对答案正确率敏感、能接受较长输出与等待时间的场景，比追求低延迟的通用对话模型更匹配。

输入 0.7 美元、输出 2.5 美元每百万 tokens 的定价，在推理型模型里属中低价位，成本重心明显落在输出侧。

• 定位输入价格相对温和，输出单价是输入的数倍，说明计费结构鼓励短输入、可控输出的用法，长思维链任务需提前估算费用。
• 横向对比比同为 Novita 托管的 deepseek-r1（输入 4 美元）便宜很多，但输出高于 deepseek_v3 的 0.89 美元，长输出任务未必更省。
• 平台差价Requesty 挂出的价格与官方完全一致，输入 0.7、输出 2.5 美元；缓存读同为 0.7 美元，重复上下文未体现额外折扣。
• 省钱精简提示词、限制最大输出长度、把重复性的简单查询分流给更便宜的蒸馏版模型，能有效压低整体账单。

同一个模型在不同网关的报价可能不同。本页基准取官方口径 $0.7/M / $2.5/M（输入 / 输出，美元 / 百万 tokens），其余来源的差价在「相对输入价」列列出，供比价参考。

取上下文相近（约 0.5~2 倍）的同类主流模型；同厂商、同家族优先；价格差为相对本模型的输入价

• 口径本站未收录该模型的第三方跑分，平台覆盖数为 0，横向判断只能依据价格与同类模型对照，能力结论需结合实际测试。
• 边界64K 上下文与纯文本输入输出，不适合超长文档或图文混合场景；turbo 版本的具体加速方式与限流规则公开资料较少。

本页资料由多个公开来源交叉整理：按「官方目录 → 通用网关 → 开源仓库 → 中文资料」的优先级合并， 冲突时取优先级高的来源。价格单位是美元 / 百万 tokens，为各平台对 API 调用的报价，不含自部署成本。 资料由公开来源整理，不代表 AiTest 已对该模型或其收录中转站做过真实性、稳定性或安全检测。

本页的模型介绍、架构、性能与性价比解读为 AI 综合公开信息整理，部分未经本站逐项核实；规格、价格与跑分以本页数据字段为准。