Как использовать reasoning-модель DeepSeek и получить финальный ответ без потери контекста

const r = await client.chat.completions.create({
 model:"deepseek-reasoner",
 messages:[{role:"user",content:"Сравни варианты A и B. Верни выбор, допущения и проверки."}]
});
const msg=r.choices[0].message;
console.log(msg.content);
// reasoning_content обрабатывайте только по правилам API,
// не показывайте как доказательство правильности.

• Reasoning повышает вычислительную работу, но не добавляет свежих данных.
• Проверяемое обоснование — это входы, допущения, источники и тест, а не скрытая цепочка мыслей.
• Для фактов после cutoff нужен внешний источник.
• Сравнивайте reasoning и chat на одном размеченном наборе.

Пошаговая проверка

1. Добавьте задачу с отсутствующей ценой: модель должна вынести её в допущения.
2. Пересчитайте математический итог отдельной функцией.
3. Измерьте точность и долю отказов минимум на нескольких десятках примеров.

Чего не делать

• Не публикуйте API-ключ и не передавайте его браузеру.
• Не записывайте результат в базу без проверки структуры.
• Не делайте бесконечные повторы после 401, 429 или 5xx.
• Не называйте уверенный текст доказанным фактом.

Ограничения

Доступность моделей, контекст, лимиты и цена зависят от актуальной версии сервиса и аккаунта. Сначала запускайте небольшой тест на обезличенных данных. Для важных решений используйте первичный источник и независимую проверку.

FAQ

Можно ли использовать пример в production?