DeepSeek V4.1 Flash 1017: tạo dự án đầu tiên rồi kết nối API

Mô hình lập trình chỉ thực sự hữu ích khi thứ nó viết chạy được. Hãy bắt đầu từ đó: một ứng dụng nhỏ mà bạn có thể mở, kiểm tra và cải thiện, thay vì một câu lệnh khổng lồ yêu cầu tạo cả doanh nghiệp.

DeepSeek phát hành V4.1 Flash ngày 10 tháng 9 năm 2026; ngày 17 tháng 10 mang đến bản cập nhật 1017, chứ không phải lần phát hành V4.1 đầu tiên. Bản cập nhật hiện có trên trang web, ứng dụng và API của DeepSeek, còn ID mô hình API vẫn là deepseek-flash. Nhật ký cập nhật có ngày của DeepSeek

Bài hướng dẫn đưa bạn từ dự án đầu tiên trên trình duyệt đến quy trình phát triển có thể lặp lại, sau đó chỉ cách thiết lập API trên Windows, macOS và Linux. Tiếp theo, chúng ta sẽ tìm hiểu kiến trúc, benchmark do nhà cung cấp báo cáo, chi phí token và những giới hạn thực tiễn cần cân nhắc trước khi giao cho agent một công việc lớn hơn.

Ảnh đầu trang: hình minh họa giải thích nguyên bản cho thấy các bước đặc tả, xây dựng, kiểm tra và chỉnh sửa. Hình mô tả quy trình, không phải ảnh chụp sản phẩm DeepSeek.

Có lần chạy thành công đầu tiên trước khi cài đặt bất cứ thứ gì

Mở trò chuyện web DeepSeek hoặc ứng dụng chính thức rồi bắt đầu cuộc trò chuyện mới. Trong bài tập đầu tiên này, hãy dùng thông tin hư cấu. Dịch vụ AI công khai không phải nơi để phát hiện tệp mẫu của bạn có danh sách khách hàng hoặc mã truy cập.

Dự án đầu tiên của chúng ta là hàng đợi bài đọc: một trang nhỏ chứa những bài báo bạn muốn đọc. Nó không cần tài khoản, cơ sở dữ liệu đám mây hay khóa API. Nội dung sau là bài tập minh họa, không phải báo cáo về một lần chạy mô hình đã hoàn thành.

1. Yêu cầu tạo sản phẩm hoàn chỉnh nhỏ nhất bằng câu lệnh sau:

   Văn bản thuần

   Build a reading queue as one self-contained index.html file.
   Use plain HTML, CSS and JavaScript, with no libraries or network calls.
   Include three fictional example articles, a title filter, and a
   read/unread toggle. Keep state in memory; reloading should reset it.
   Use accessible labels and make the layout work at 360px wide.
   Return the complete file, followed by five manual acceptance checks.
   Do not add login, analytics, remote fonts or a backend.
   

2. Đặt tệp được tạo vào thư mục mới, ngoài ra để trống, rồi mở index.html trong trình duyệt. Trước khi mở mã lạ do mô hình tạo, hãy kiểm tra xem có yêu cầu mạng hoặc script không mong đợi không. Bài tập này không cần lệnh terminal, phụ thuộc tải xuống hay hộp thoại xin quyền.

3. Tự kiểm tra hành vi: lọc theo một phần tiêu đề, bật/tắt trạng thái bài viết, xóa bộ lọc, thu hẹp cửa sổ rồi tải lại. Trạng thái bật/tắt cần được giữ nguyên sau khi lọc nhưng trở về mặc định sau khi tải lại, vì đó là phạm vi đã yêu cầu.

4. Gửi lại một lỗi cụ thể: “Lọc ẩn hết các hàng khi truy vấn có khoảng trắng ở cuối. Hãy cắt khoảng trắng của truy vấn, giữ nguyên hành vi còn lại và trả về tệp đã sửa.” Chạy lại các bước kiểm tra tương tự.

Đó là lần thành công đầu tiên mà bạn có thể nhận biết. “Trông ổn” mang tính chủ quan; “công tắc vẫn hoạt động sau khi lọc” là điều kiện nghiệm thu. Cố ý giữ dự án đầu thật nhỏ cũng giúp bạn dễ phân biệt bản chỉnh sửa đã sửa lỗi hay chỉ đổi giao diện.

Bản cập nhật tháng 10 tập trung hoàn thiện dự án, không chỉ viết đoạn mã

DeepSeek cho biết 1017 dùng học tăng cường với tự phản hồi để cải thiện quá trình phát triển dự án đầu cuối. Thông báo đưa ra bốn ví dụ: mô hình hóa 3D Tử Cấm Thành, trò chơi đua xe trên web, bản tái tạo Godot lấy cảm hứng từ Portal 2 và Valley of Ages, một cảnh 3D trải qua các thời kỳ lịch sử. Theo dõi bản trình diễn dự án chính thức để xem các ví dụ; đó là bản demo của nhà cung cấp, không phải kết quả được đảm bảo cho mọi câu lệnh.

Điểm khác biệt quan trọng là: tự phản hồi trong huấn luyện là một tuyên bố về quá trình phát triển mô hình, còn phản hồi cho dự án của bạn đến từ việc chạy phần mềm. Câu trả lời trong chat không tự thực thi trình duyệt, kiểm tra kho mã hay xác minh bản dựng trò chơi chỉ vì mô hình được huấn luyện bằng phản hồi. Những việc đó cần môi trường và công cụ.

Hãy hình dung quy trình là vòng lặp dự án: đặc tả, triển khai, kiểm tra, chỉnh sửa. Theo nhận định của chúng tôi, vòng lặp này quan trọng hơn độ dài câu trả lời được tạo đầu tiên. Một thay đổi gọn, vượt qua bước nghiệm thu hữu ích hơn kho mã ấn tượng mà chưa ai chạy thử.

Sơ đồ nguyên bản: bước kiểm tra nghiệm thu và phê duyệt phát hành vẫn nằm ngoài câu trả lời của mô hình. Công cụ và môi trường thực thi quyết định điều gì có thể xác minh thực tế.

Đặt hàng đợi bài đọc thành dự án có tiêu chí hoàn tất rõ ràng

Ở lần lặp thứ hai, hãy tưởng tượng hàng đợi bài đọc cho một nhóm học nhỏ. Thành viên cần thêm liên kết, đánh dấu bài đã đọc và xuất hàng đợi. Giữ phiên bản này ở chế độ một người dùng, chỉ chạy trên trình duyệt; cộng tác và đồng bộ là những dự án riêng.

1. Viết hợp đồng. Bắt buộc có tiêu đề, URL và trạng thái đã đọc; từ chối liên kết không hợp lệ; giữ lại mục sau khi tải lại; xuất tệp JSON. Nêu rõ điều gì xảy ra khi không có mục nào, tiêu đề quá dài hoặc tệp nhập bị lỗi. Để xác thực và lưu trữ máy chủ ra ngoài.

2. Yêu cầu kế hoạch trước khi sửa. Đề nghị mô hình xác định các tệp cần thiết, cách lưu trữ và bài kiểm thử dự kiến. Cấp một thư mục sạch hoặc worktree cô lập. Đừng bắt đầu bằng cách giao thư mục home, thông tin xác thực production hay quyền cài phần mềm tùy ý.

3. Triển khai từng lát dọc. Thêm một bài, lưu lại rồi tải lại. Sau đó thêm lọc, tiếp đến xuất và nhập. Mỗi bước tăng dần cần chạy được để hàm xuất lỗi không bị rối cùng một lần chuyển đổi lưu trữ và thiết kế lại không liên quan.

4. Đưa bằng chứng làm phản hồi. Cung cấp chính xác lỗi, đầu vào và hành vi mong đợi. Với vấn đề bố cục, đính kèm ảnh chụp đã cắt và xóa thông tin riêng tư. Yêu cầu sửa hẹp rồi lặp lại cùng các bước kiểm tra thay vì mỗi lần lại chấp nhận viết mới toàn bộ.

5. Phê duyệt ứng viên phát hành. Kiểm thử điều hướng bằng bàn phím, hàng đợi trống, liên kết trùng và tiêu đề dài. Xuất, xóa hàng đợi thử, nhập lại và xác nhận các trường được giữ nguyên qua cả vòng. Giữ bản đã biết là tốt trước khi nhận thêm một bản chỉnh sửa.

Mô hình cũng có thể giúp viết kế hoạch kiểm thử trước khi triển khai. Chẳng hạn, yêu cầu mô tả cấu trúc JSON dự kiến và xác định các trường bộ nhập cần xác thực. Sau đó đối chiếu bản triển khai với kế hoạch. Cách này tách lời hứa khỏi mã và khiến bất đồng trở nên dễ nhận thấy.

Harness dự án cung cấp thao tác sửa tệp, chạy lệnh và các công cụ khác xung quanh mô hình. DeepSeek khuyến nghị Harness v0.2.1-rc.1 trở lên cho 1017 trong thông báo phát hành. Hãy theo hướng dẫn Harness chính thức để cài đặt, đừng cho rằng gửi yêu cầu chat API sẽ tự tạo ra agent lập trình.

Kết nối API mà không đặt bí mật vào trang web

Dùng API khi chương trình của bạn cần phản hồi từ mô hình. Hàng đợi bài đọc có thể tiếp tục là ứng dụng trình duyệt cục bộ; script sau đây là trợ lý phát triển riêng chạy trong terminal. Tuyệt đối không nhúng khóa DeepSeek vào index.html, JavaScript trên trình duyệt hay kho mã công khai.

1. Tạo khóa API và chọn tác vụ nhỏ

Tạo khóa trên nền tảng API DeepSeek và kiểm tra số dư tài khoản. Hướng dẫn gọi lần đầu của DeepSeek nêu base URL tương thích OpenAI https://api.deepseek.com và mô hình deepseek-flash. Tài khoản chat web không đồng nghĩa sử dụng API trả phí không giới hạn.

Với yêu cầu đầu tiên, hãy xin các bước nghiệm thu thay vì cả kho mã. Nhờ vậy đầu ra dễ kiểm tra và lượng sinh ra được giới hạn nếu có cấu hình sai.

2. Chuẩn bị Python trên hệ điều hành

Cài Python 3 nếu máy chưa có. Trong thư mục dự án mới, tạo môi trường biệt lập và cài SDK. Các lệnh gọi trực tiếp trình thông dịch trong môi trường, vì vậy không cần kích hoạt script hay đổi chính sách thực thi PowerShell. Cách này làm theo tài liệu môi trường ảo của Python.

Windows, PowerShell:

py -m venv .venv
.\.venv\Scripts\python.exe -m pip install --upgrade openai

Nếu không có py nhưng python --version nhận diện bản Python 3, hãy dùng python -m venv .venv cho lệnh đầu tiên.

macOS, Terminal:

python3 -m venv .venv
./.venv/bin/python -m pip install --upgrade openai

Linux, terminal:

python3 -m venv .venv
./.venv/bin/python -m pip install --upgrade openai

Một số bản phân phối Linux đóng gói venv riêng. Nếu tạo môi trường báo thiếu thành phần này, hãy cài gói môi trường ảo Python theo tài liệu của bản phân phối rồi tạo lại. Đừng xử lý vấn đề môi trường cô lập bằng sudo pip install toàn hệ thống.

3. Tạo trợ lý chạy trong terminal

Tạo first_request.py cạnh .venv với ví dụ sau. Script dùng lời nhắc nhập khóa ẩn qua module getpass của Python, thay vì ghi bí mật trong mã nguồn hoặc lệnh lưu vào lịch sử shell. Chạy script trong terminal thông thường có hỗ trợ nhập ẩn.

from getpass import getpass

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=getpass("DeepSeek API key: "),
    base_url="https://api.deepseek.com",
    timeout=120.0,
    max_retries=0,
)

reply = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-flash",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": (
            "Propose five manual acceptance checks for a browser-only "
            "reading queue with filtering, read status and JSON export. "
            "Return checks only; do not claim to have executed them."
        ),
    }],
    max_tokens=2048,
    stream=False,
    extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}},
)

print(reply.choices[0].message.content)
print("Finish reason:", reply.choices[0].finish_reason)
print("Usage:", reply.usage)

4. Chạy và kiểm tra phản hồi

Trên Windows, chạy \.venv\Scripts\python.exe first_request.py. Trên macOS hoặc Linux, chạy ./.venv/bin/python first_request.py. Khi được nhắc, dán khóa; kết quả dự kiến là danh sách bước kiểm tra, lý do kết thúc và thông tin sử dụng, không phải các tệp dự án mới được tạo.

Nếu yêu cầu thất bại, hãy kiểm tra mã trạng thái trước khi thử lại. 401 liên quan xác thực, 402 là thiếu số dư và 429 là giới hạn; DeepSeek mô tả trong hướng dẫn mã lỗi. Lý do kết thúc length nghĩa là câu trả lời chạm giới hạn, không chứng minh câu trả lời đầy đủ. Hãy chủ động kiểm soát số lần thử lại trong lúc tìm hiểu API.

Suy nghĩ, thị giác và công cụ web giải quyết các việc khác nhau

Chế độ suy nghĩ bật mặc định với mức nỗ lực high. Với câu hỏi gỡ lỗi khó hơn, thay extra_body trong ví dụ bằng {"thinking": {"type": "enabled"}} rồi thêm reasoning_effort="high". Các mức nỗ lực được tài liệu hóa là low, high và max; chế độ suy nghĩ bỏ qua temperature, vì vậy giảm nó không phải lối tắt để suy luận đáng tin cậy hơn. Hướng dẫn chế độ suy nghĩ, kiểm tra ngày 18 tháng 10

Suy nghĩ cũng tiêu tốn ngân sách sinh nội dung. Hãy chủ động tăng giới hạn đầu ra nhỏ khi chuyển từ câu trả lời ngắn không suy nghĩ sang suy luận phức tạp. Nếu triển khai lệnh gọi công cụ trong chế độ suy nghĩ, hãy giữ reasoning_content của assistant trong các yêu cầu tiếp theo có công cụ, như hướng dẫn yêu cầu. Đừng dựng cuộc hội thoại công cụ bằng cách chỉ giữ câu trả lời cuối hiển thị.

Thị giác nhận ảnh cùng văn bản; đây không phải endpoint tạo ảnh. Trong Chat Completions, đặt nội dung ảnh trong thông điệp user bằng khối image_url, URL dữ liệu base64 hoặc định dạng Files API được tài liệu hóa. Hỗ trợ JPEG, PNG, GIF và WebP. Giới hạn thân yêu cầu nội tuyến là 48 MiB, còn mỗi ảnh nội tuyến hoặc liên kết ngoài giới hạn 32 MiB. Hướng dẫn thị giác

Với hàng đợi bài đọc, hãy gửi ảnh chụp đã xóa thông tin nhạy cảm rồi hỏi nhãn nào bị chồng lấn ở chiều rộng hẹp. Xem đó là chẩn đoán cần kiểm tra trên trình duyệt, không phải bằng chứng bố cục đã sửa. Khả năng hiểu ảnh cũng không cấp quyền cho API di chuyển chuột hoặc sửa tệp.

Search tìm trang; Fetch lấy trang dưới dạng Markdown. Endpoint độc lập là POST /v1/tools/search và POST /v1/tools/fetch, xác thực bằng cùng bearer key. Yêu cầu Search có thể dùng {"query":"browser storage documentation","count":3}; Fetch dùng {"url":"https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/Storage"}. Ứng dụng của bạn phải gọi rõ các endpoint này hoặc dùng tích hợp cung cấp chúng. Chỉ nhắc đến URL trong yêu cầu chat cơ bản không tạo ra cùng quy trình. Hướng dẫn Search và Fetch

Giữ nội dung tải về tách biệt với chỉ dẫn. Trang được truy xuất là bằng chứng, không phải thẩm quyền cho phép chạy lệnh, tiết lộ khóa hay thay đổi yêu cầu dự án. Fetch cũng phải tuân theo chính sách truy cập của trang đích; nó không cấp quyền vào nội dung riêng tư hoặc có tường phí.

Backbone lớn có thể kích hoạt ít tham số hơn mà vẫn không vừa laptop

Thẻ mô hình V4.1 tháng 9 mô tả backbone MoE 552 tỷ tham số, kích hoạt khoảng 8 tỷ tham số cho mỗi token đầu vào trong bước prefill và 16 tỷ tham số cho mỗi token đầu ra trong bước decoding. Causal Encoder-Decoder tách encoder nhân quả 20 tầng khỏi decoder 20 tầng. Chi tiết kiến trúc này thuộc bản V4.1 nền, không phải kiến trúc mới được thông báo ngày 17 tháng 10. Kiến trúc mô hình nền và liên kết báo cáo kỹ thuật

Nói đơn giản, prefill xử lý câu lệnh đã có; decoding tạo câu trả lời. Cơ chế định tuyến Mixture-of-Experts dùng các chuyên gia được chọn thay vì kích hoạt mọi tham số backbone cho từng token. Attention nén và thiết kế cache dùng chung của mô hình nhằm xử lý chi phí bộ nhớ của câu lệnh dài. Tuy vậy, số tham số đang hoạt động mô tả lượng tính toán, không phải toàn bộ dung lượng lưu trữ và bộ nhớ cần để chạy checkpoint.

Ngữ cảnh được quảng bá là một triệu token. Đó là sức chứa, không phải yêu cầu dán toàn bộ kho mã vào mọi yêu cầu hay bảo đảm nhớ hoàn hảo. Hãy bắt đầu với tác vụ, tệp liên quan và lỗi cụ thể; mở rộng ngữ cảnh khi thiếu phụ thuộc hoặc hợp đồng khiến việc đó cần thiết.

Để tự lưu trữ mô hình, dùng hướng dẫn suy luận 1017 chính thức, trong đó mô tả chuyển đổi checkpoint và thực thi tensor-parallel. Lệnh khởi chạy vLLM chung trên trang Hugging Face không phải công thức triển khai riêng cho mô hình này. Kiểm tra phần cứng, kernel được hỗ trợ và khả năng tương thích của dịch vụ trước khi tải trọng số. deepseek-recipe xử lý chuyển đổi prompt/protocol; nó không cung cấp suy luận hay thực thi công cụ. Người dùng laptop thông thường nên bắt đầu bằng dịch vụ lưu trữ.

Ước tính toàn bộ tác vụ, không chỉ token rẻ nhất

Tính đến ngày 18 tháng 10 năm 2026, DeepSeek niêm yết các mức giá Flash sau bằng đô la Mỹ trên mỗi một triệu token. Bảng giá chính thức

Giờ cao điểm là 01:00-04:00 và 06:00-10:00 UTC từ thứ Hai đến thứ Sáu, không tính ngày nghỉ lễ của Trung Quốc; các khung giờ khác là ngoài cao điểm. Theo lịch này, cuối tuần hoàn toàn là giờ thấp điểm. Khi lên lịch, hãy dùng UTC thay vì cho rằng ban ngày theo giờ địa phương sẽ đắt.

Với tác vụ minh họa gồm 100.000 token đầu vào cache miss, 200.000 token đầu vào cache hit và 20.000 token đầu ra, phép tính giờ cao điểm là:

(0.1 x $0.30) + (0.2 x $0.006) + (0.02 x $1.20)
= $0.0300 + $0.0012 + $0.0240
= $0.0552

Ở mức giá ngoài giờ cao điểm, các lượng giả định đó tốn $0.0276. Đây là phép tính, không phải hóa đơn dự án đã đo. Hãy dùng số liệu cache hit và cache miss thực tế thay vì cho rằng ngữ cảnh lặp lại luôn được hưởng mức giá rẻ hơn.

Search và Fetch mỗi công cụ tính $0.75 cho 1.000 yêu cầu thành công có trả kết quả. Như vậy, 40 lượt tìm kiếm tính phí cộng 60 lượt fetch tính phí thành $0.075, chưa gồm token mô hình dùng để đọc kết quả. Giai đoạn miễn phí tạm thời áp dụng cho lời gọi phía máy chủ qua các tích hợp API DeepSeek có tên; bắt đầu tính phí vào 16:00 UTC ngày 31 tháng 10 năm 2026. Đây không phải giai đoạn miễn phí chung cho việc gọi endpoint trực tiếp. Quy tắc tính phí công cụ

Sơ đồ tính toán nguyên bản: đưa đầu ra suy nghĩ, thử lại, gọi công cụ và công rà soát vào ngân sách. Không hàm ý chi phí dự án trung bình.

Đọc mức tăng benchmark cùng harness đã dùng

DeepSeek báo cáo các thay đổi sau từ V4.1 Flash nền sang 1017. Đây là điểm số do nhà cung cấp báo cáo, không phải kết quả độc lập của hướng dẫn này. So sánh trên thẻ mô hình 1017

Thẻ 1017 nêu Claude Code cho Terminal-Bench 4.0 và Mini-SWE-V2 cho DeepSWE v1.1. Harness cung cấp công cụ, quản lý ngữ cảnh và chính sách thực thi; thay harness cũng làm thay đổi thí nghiệm. Đừng xem chênh lệch điểm giữa các thiết lập khác nhau là phép đo thuần túy năng lực mô hình.

Để tự so sánh, hãy giữ nguyên kho mã, bước nghiệm thu, quyền và ngân sách. Ghi lại dự án có chạy được không, cần bao nhiêu lần sửa, tổng mức sử dụng và thời gian đã trôi qua. Điểm công khai cao hơn giúp chọn ứng viên; tác vụ có thể lặp lại trong môi trường của bạn mới xác định nó có xứng đáng nhận việc không.

Những câu hỏi cần chốt trước khi giao việc lớn hơn

1017 có tên mô hình API riêng không?

Không. Dùng deepseek-flash. Tên checkpoint có ngày nhận diện bản cập nhật, còn API lưu trữ DeepSeek giữ nguyên mã định danh hiện tại. Khi cần tái lập kết quả, hãy lưu ngày và thông tin mô hình được trả về. Tài liệu gọi lần đầu

Trọng số MIT có khiến API miễn phí không?

Không. Thẻ mô hình 1017 cấp phép kho mã và trọng số theo MIT. Dùng dịch vụ lưu trữ có khoản phí riêng. Giấy phép trọng số cũng không cấp quyền đối với đầu vào riêng tư, tài sản của bên thứ ba hay nội dung đa phương tiện trong bản demo.

Có thể tạo trọn một trò chơi chỉ bằng một câu lệnh không?

Hãy xem demo chính thức là ví dụ về kết quả của nhà phát hành, không phải bảo đảm bàn giao. Xác định cách di chuyển, va chạm, khởi động lại và điều kiện hoàn tất trước khi yêu cầu trau chuốt hình ảnh. Trò chơi có thể kiểm tra và chơi lại là cột mốc tốt hơn một kho mã lớn được tạo ra.

Có phải lúc nào cũng dùng mức suy nghĩ tối đa và toàn bộ ngữ cảnh?

Không. Bắt đầu bằng yêu cầu có giới hạn, rồi tăng mức nỗ lực hoặc ngữ cảnh khi một lỗi cụ thể đòi hỏi. Suy luận sinh thêm và câu lệnh lớn hơn đều tiêu tốn tài nguyên; không yếu tố nào thay thế bước nghiệm thu hay quyền dùng công cụ cẩn trọng.

Có thể lập tức phát hành sản phẩm được tạo ra không?

Trước tiên hãy rà soát chức năng, bảo mật, giấy phép phụ thuộc và nguồn gốc tài sản. Xóa thông tin xác thực mẫu và kiểm tra mọi yêu cầu mạng. Hãy tách phê duyệt triển khai khỏi quyền chỉnh sửa dự án cục bộ.

Kết luận: hoàn tất nghĩa là có người kiểm tra kết quả

Lời hứa hữu ích của 1017 là khả năng hoàn thiện dự án tốt hơn, không phải lý do để ngừng rà soát dự án. Giao cho mô hình một mục tiêu nhỏ, môi trường có giới hạn và các bước kiểm tra quan sát được. Sau đó chỉ mở rộng dự án khi hành vi hiện tại đã được bạn chấp thuận.

Nguồn

Tài liệu sản phẩm và giá được kiểm tra ngày 18 tháng 10 năm 2026. Các tuyên bố benchmark và huấn luyện được ghi rõ là của DeepSeek; bài tập chỉ nhằm giảng giải, không khẳng định là kết quả thực hành. Cả ba sơ đồ đều là hình minh họa giải thích nguyên bản. Có liên kết đến nội dung demo của nhà cung cấp thay vì đăng lại.

• Bản cập nhật ngày 17 tháng 10 và demo dự án
• Bản phát hành nền ngày 10 tháng 9
• Nhật ký cập nhật có ngày
• Thẻ mô hình 1017, benchmark và giấy phép MIT
• Kiến trúc V4.1 nền và báo cáo kỹ thuật
• Lần gọi API đầu tiên, suy nghĩ, thị giác, Search và Fetch và giá
• Tài liệu tham khảo suy luận chính thức và deepseek-recipe

Giúp dự án tiếp theo dễ tiếp tục hơn

Gợi ý Telli.sh: hãy giữ liên kết nguồn, bản mô tả dự án, câu lệnh và ghi chú rà soát cùng nhau để phiên làm việc sau bắt đầu từ các quyết định, không phải phỏng đoán. Telli.sh có thể sắp xếp kiến thức dự án đó; đây không phải tích hợp agent lập trình DeepSeek. Tạo tài khoản Telli.sh