DeepSeek-R1 is an open-weight reasoning model developed by DeepSeek AI (China). It uses chain-of-thought reasoning to solve complex problems and achieved 97.3% on AIME 2024 math benchmarks, matching GPT-o1 performance. Unlike GPT-o1, DeepSeek-R1's model weights are publicly available on Hugging Face, making it open-source. It excels at mathematics, coding, and logical reasoning tasks.

How does DeepSeek R1 compare to GPT-o1?

DeepSeek-R1 achieved 97.3% on AIME 2024 vs GPT-o1's 96.7% — making it marginally better on advanced math reasoning. On MATH-500, DeepSeek-R1 scores ~97% vs GPT-o1's 96.4%. On HumanEval coding, DeepSeek-R1 (~95%) slightly leads GPT-o1 (~92%). The key difference: DeepSeek-R1 is open-weight (inspect/run locally), while GPT-o1 is closed. Cost: DeepSeek-R1 via ChinaModelAPI is 60-80% cheaper per token than GPT-o1.

What is the DeepSeek R1 API endpoint?

Via ChinaModelAPI, the DeepSeek-R1 API endpoint is https://api.chinamodelapi.com/v1 (OpenAI-compatible). Model ID: deepseek-r1. Set this as your base_url in the OpenAI Python SDK or Node.js SDK. DeepSeek-R1 responses include a thinking field containing the chain-of-thought reasoning process.

Is DeepSeek R1 open source?

DeepSeek-R1 is open-weight — the model weights are publicly released on Hugging Face under MIT license. This means you can download and run it locally (requires significant GPU resources), fine-tune it on your data, or deploy it on your own infrastructure. The training code and technical report are also publicly available.

What are the best use cases for DeepSeek R1?

DeepSeek-R1 excels at: (1) Advanced mathematics — olympiad-level problems, proofs, calculus; (2) Competitive programming — algorithm design, complex data structure implementations; (3) Scientific reasoning — physics, chemistry problem solving; (4) Legal and financial analysis — structured argument reasoning; (5) Code debugging — finding logical errors through step-by-step analysis. For simple chat or content generation, DeepSeek-V3 is faster and more cost-efficient.

How much does DeepSeek R1 API cost?

Via ChinaModelAPI, DeepSeek-R1 access starts with the Starter plan at $9.9 (USDT payment accepted). Because DeepSeek-R1 uses chain-of-thought reasoning, it generates more tokens per response than standard models — factor this into your cost estimates. For reference, DeepSeek-R1 via ChinaModelAPI is approximately 60-80% cheaper per token than GPT-o1 from OpenAI.

2026년 6월 업데이트 · API 연동 가이드

DeepSeek R1 API: 연동 가이드 & 가격 (2026)

DeepSeek-R1은 AIME 2024에서 97.3%를 기록하며 당대 최고 수준의 추론 모델들과 대등한 성능을 달성했습니다. 오픈 웨이트 모델로 서구권 프론티어 모델보다 훨씬 저렴하며, OpenAI 호환 API를 통해 이용할 수 있습니다. 본 가이드에서는 Python/Node.js 연동 방법, 가격 책정, 그리고 최신 DeepSeek-V4-Pro 대비 R1을 선택해야 하는 기준을 다룹니다.

DeepSeek R1이란 무엇인가요?

DeepSeek-R1은 중국의 DeepSeek AI가 출시한 오픈 웨이트 추론 모델로, 생각의 사슬(CoT) 추론을 사용합니다. 이는 GPT-o1 및 o3의 작동 방식과 유사하게 최종 답변을 내놓기 전에 단계별로 문제를 고민합니다.

DeepSeek-R1 주요 정보:

• AIME 2024: 97.3% (GPT-o1의 96.7% 대비) — 최고 수준의 수학 추론 벤치마크
• MATH-500: 약 97% (GPT-o1의 96.4% 대비)
• HumanEval (코딩): 약 95% (GPT-o1의 약 92% 대비)
• 오픈 웨이트: Hugging Face에서 MIT 라이선스로 제공 — 로컬 실행 또는 파인튜닝 가능
• 컨텍스트 창: 128K 토큰
• API 형식: OpenAI 호환 (chat completions)
• ChinaModelAPI 이용 비용: GPT-o1 대비 토큰당 약 60~80% 저렴

DeepSeek R1 vs DeepSeek V3: 어떤 모델을 사용해야 할까요?

구분	DeepSeek-R1	DeepSeek-V3
유형	추론 (CoT)	범용
AIME 2024	97.3% 🏆	~40%
응답 속도	느림 (추론 토큰 생성)	빠름
토큰 비용	높음 (더 많은 토큰 생성)	낮음
추천 용도	수학, 추론, 고난도 코딩	대화, 콘텐츠 작성, 일반 코딩
오픈 웨이트	예 ✓	예 ✓
모델 ID (ChinaModelAPI)	deepseek-r1	deepseek-v4-pro

기본 팁: 단계별 추론이 필요한 복잡한 문제에는 R1을, 그 외 모든 작업에는 V3를 사용하세요.

Python 연동: DeepSeek R1 API

설치: pip install openai

deepseek_r1.py

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.chinamodelapi.com/v1",
    api_key="your-chinamodelapi-key"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-r1",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "Prove that there are infinitely many prime numbers."
    }],
    max_tokens=4096  # R1 uses more tokens for reasoning steps
)

# R1 may include a reasoning field with chain-of-thought
message = response.choices[0].message

if hasattr(message, "reasoning_content"):
    print("Thinking:", message.reasoning_content)

print("Answer:", message.content)

⚡ 성능 팁:

DeepSeek-R1은 최종 답변을 출력하기 전에 추론 토큰을 생성합니다. 단순한 작업에는 더 빠르고 저렴한 deepseek-v4-pro를 대신 사용하세요. R1은 단계별 추론이 꼭 필요한 경우(수학, 고난도 코딩, 논리 문제)에만 사용하는 것이 좋습니다.

Node.js 연동: DeepSeek R1 API

설치: npm install openai

deepseek.mjs

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
    baseURL: "https://api.chinamodelapi.com/v1",
    apiKey: "your-chinamodelapi-key"
});

const response = await client.chat.completions.create({
    model: "deepseek-r1",
    messages: [{
        role: "user",
        content: "Write a merge sort implementation in TypeScript with type annotations."
    }],
    max_tokens: 4096
});

console.log(response.choices[0].message.content);

DeepSeek R1 추천 활용 사례

🧮

고급 수학

AIME 2024 97.3% 점수 달성. 올림피아드 문제, 증명, 미적분 및 수치 계산에 이상적입니다. 생각의 사슬(CoT)을 통해 모든 풀이 단계를 보여줍니다.

💻

복잡한 코딩 문제

HumanEval 약 95% 달성. 알고리즘 설계, 동적 계획법(DP), 자료구조 구현 및 복잡한 논리 오류 디버깅에 가장 적합합니다.

⚖️

법률 & 금융 분석

구조화된 논증 추론. 계약서 분석, 조항 식별, 재무 모델 로직 등 순차적인 논리적 단계가 필요한 작업에 적합합니다.

🔬

과학적 추론

물리, 화학, 생물 문제 해결. 대학원 수준의 과학 질문인 GPQA에서 뛰어난 성능을 보이며 연구 지원에 유용합니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

DeepSeek R1을 로컬에서 실행할 수 있나요?

네. DeepSeek-R1의 가중치는 MIT 라이선스에 따라 Hugging Face에 공개되어 있습니다. 전체 모델 추론에는 약 800GB의 VRAM이 필요합니다. 증류 버전(DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 등)은 16GB VRAM 이상의 일반 소비자용 하드웨어에서도 구동됩니다. 대부분의 개발자에게는 로컬 배포보다 ChinaModelAPI를 통한 API 연동이 훨씬 간편합니다.

DeepSeek R1은 스트리밍을 지원하나요?

네. Python에서는 stream=True로, Node.js에서는 stream: true로 설정하면 됩니다. R1의 경우 스트림에서 최종 답변 토큰보다 추론 토큰이 먼저 수신된다는 점을 참고하세요.

DeepSeek R1이 GPT-4보다 느린 이유는 무엇인가요?

DeepSeek-R1은 GPT-o1과 유사하게 최종 답변을 출력하기 전에 내부 추론 토큰(생각의 사슬)을 먼저 생성합니다. 이 "생각하는 시간"으로 인해 지연 시간은 늘어나지만 복잡한 문제에서의 정확도는 비약적으로 향상됩니다. 추론의 깊이보다 속도가 중요한 작업에는 DeepSeek-V4-Pro를 대신 사용하세요.

더 빠른 추론을 위한 DeepSeek R1 증류(Distilled) 버전이 있나요?

네. DeepSeek는 R1-Distill-Qwen-7B, R1-Distill-Qwen-14B, R1-Distill-Qwen-32B, R1-Distill-Llama-70B 등 증류 모델들을 공개했습니다. 이 모델들은 크기가 작고 속도가 빠르면서도 R1의 추론 능력을 대부분 유지합니다. ChinaModelAPI를 통한 증류 버전 이용에 대해서는 문의해 주세요.