So verwenden Sie DeepSeek 3.1 in Codex: Von der Einrichtung bis zum ersten Durchlauf

DeepSeek 3.1 ist das Large Language Model der nächsten Generation, das für fortgeschrittene Reasoning-, Coding- und agentische Workflows entwickelt wurde. Mit seinem hybriden Denkmodus, intelligenterem Tool-Aufruf und höherer Denkeffizienz liefert es zuverlässige Leistung für anspruchsvolle praxisnahe Aufgaben und bleibt gleichzeitig flexibel für die unterschiedlichen Anforderungen von Entwicklern.

Gleichzeitig bietet Codex eine leichtgewichtige, aber vielseitige Kommandozeilenoberfläche (CLI). Sie ermöglicht es Ihnen, direkt von Ihrem Terminal aus mit Large Language Models zu arbeiten. Sie können Prompts senden, Code debuggen, ohne auf eine schwere IDE angewiesen zu sein.

Diese Anleitung führt Sie Schritt für Schritt durch die Verwendung von DeepSeek 3.1 in Codex – von der Installation und Einrichtung bis zur Ausführung Ihrer ersten Coding-Aufgaben. Anschließend können Sie die leistungsstarken Modellfunktionen in einem optimierten Entwickler-Workflow nutzen.

Was ist DeepSeek 3.1: Grundlagen und Highlights

Funktion	Detail
Parameter	671B insgesamt, 37B aktiviert
Architektur	Mixture-of-Experts
Open Source	Ja
Kontextlänge	128K
Denkmodus	Hybrid (Denken + Nicht-Denken)
Bildeingabe-Unterstützung	Ja
Sprachunterstützung	Hervorragend in Chinesisch und Englisch, Unterstützung für über 100 Sprachen
Lizenz	MIT

Wichtige Highlights

Architektur & Training

• Hybrider Denkmodus – Unterstützt sowohl Denk- als auch Nicht-Denkmodi durch einfaches Umschalten von Vorlagen, wodurch Tiefe und Geschwindigkeit ausbalanciert werden.
• Erweitertes Langkontext-Training – Zweiphasige Erweiterung auf 32K und 128K, skaliert mit Hunderten von Milliarden Tokens für stärkeres Verständnis.
• Effizientes FP8-Training – Trainiert im UE8M0-FP8-Format für Gewichte und Aktivierungen für bessere Effizienz und Kompatibilität mit Mikroskalierungs-Datenformaten.
• Intelligentere Post-Training-Optimierung – Verbesserter Datensatz und Fine-Tuning optimieren Tool-Nutzung, Reasoning und praxisnahe Coding-Aufgaben.

Agentische Fähigkeiten

• Intelligenterer Tool-Aufruf – Das Post-Training steigert die Leistung bei der Tool-Nutzung und mehrstufigen Agenten-Aufgaben deutlich.
• Flexible Aufgabenausführung – Führt Toolchains und Agenten-Workflows ohne aufwändige Orchestrierung aus, gut geeignet für moderne Frameworks.

Coding-Stärken

• Überlegene Benchmark-Leistung – Große Fortschritte bei SWE-bench, Terminal-Bench und xBench-DeepSearch, die eine starke angewandte Coding-Fähigkeit zeigen.
• Praktisch für die Entwicklung – Hervorragend geeignet für Software-Debugging, Terminal-Operationen und die Lösung von praxisnahen Engineering-Problemen.
• Mehrsprachige Unterstützung – Effektiv in englischen und mehrsprachigen Coding-Benchmarks.

Reasoning-Leistung

• Höhere Denkeffizienz – DeepSeek-V3.1-Think erreicht eine Antwortqualität, die mit DeepSeek-R1-0528 vergleichbar ist, reagiert aber schneller.
• Breite Problemlösungsfähigkeit – Starke Ergebnisse bei wissenschaftlichen, logischen und domänenübergreifenden Reasoning-Aufgaben.
• Erweiterte Kontextverarbeitung – Behält hohe Genauigkeit bei sehr langen Eingaben, wodurch Zuverlässigkeit in komplexen Workflows gewährleistet ist.

Warum Sie DeepSeek 3.1 in Codex verwenden sollten

DeepSeek 3.1 ist allein bereits ein leistungsfähiges Modell – aber in Kombination mit Codex wird es für die tägliche Entwicklung deutlich praktischer. Codex ist nicht nur eine Hülle; es ist eine terminalnative Oberfläche, die Large Language Models natürlich in der Kommandozeile integriert, genau dort, wo viele Entwickler bevorzugt arbeiten.

Codex als Begleiter für Entwickler

Im Gegensatz zu schweren IDE-Integrationen oder Web-Dashboards ist Codex darauf ausgelegt, leichtgewichtig und schnell zu sein. Sie können DeepSeek 3.1 direkt aufrufen, Ergebnisse sofort testen und verschiedene API-Anbieter verwalten, ohne das Terminal zu verlassen. Für Entwickler, die Geschwindigkeit, Fokus und direkte Kontrolle wünschen, ist dieser CLI-Ansatz besonders wertvoll.

Wichtige Vorteile der Verwendung von DeepSeek 3.1 in Codex

Vorteil	Was es für Entwickler bedeutet
Direkter Modellzugriff	Führen Sie Prompts aus und sehen Sie die Ausgaben sofort im Terminal.
Automatisierte Workflows	Verknüpfen Sie Aufgaben – Generieren → Testen → Optimieren – ohne zusätzliche Tools.
Flexible Integration	Wechseln Sie mit minimalem Aufwand zwischen DeepSeek und anderen Anbietern.
Leichtgewichtige Einrichtung	Keine sperrigen IDE-Plugins, nur eine einfache CLI-Installation.

Vorteile von DeepSeek 3.1 gegenüber nativen Codex-Modellen

Native Codex-Modelle eignen sich gut für allgemeines Coding, aber DeepSeek 3.1 bietet nicht nur starke Coding- und Agentenleistung – es hat auch einen klaren Kostenvorteil, der es hervorstechen lassen.

• Robuste Coding- und Agentenleistung – Kombiniert starke Ergebnisse in Coding-Benchmarks mit zuverlässigem Tool-Aufruf und mehrstufiger Planung, wodurch es sowohl für Entwicklungs- als auch für Agenten-Workflows gut geeignet ist.
• Kostenvorteil – DeepSeek 3.1 bietet diese fortschrittlichen Funktionen zu einem deutlich niedrigeren Preis als native Codex-Optionen

Aktuelle Preise auf Novita AI: 131072 Kontext, $0,27/1M Eingabe-Tokens, $1,0/1M Ausgabe-Tokens

Praxisbeispiele

• Schnelles Prototyping – Generieren Sie innerhalb von Sekunden ein funktionsfähiges Skript und führen Sie es sofort aus.
• Schnelles Debugging – Iterieren Sie an SQL-Abfragen oder Code-Snippets mit minimalem Aufwand.
• Unternehmens-Workflows – Kombinieren Sie hohe Leistung mit Kosteneinsparungen in compliance-orientierten Umgebungen.

Kurz gesagt: Codex macht DeepSeek 3.1 nicht nur zu einem leistungsstarken Modell, sondern zu einem erschwinglichen Alltagstool für Coding, Reasoning und agentengesteuerte Entwicklung.

So verwenden Sie DeepSeek 3.1 in Codex: Übersicht der Voraussetzungen

Um DeepSeek 3.1 in Codex zu verwenden, benötigen Sie drei Dinge:

1. Einen API-Schlüssel für DeepSeek 3.1: Es wird empfohlen, diesen von Novita AI zu beziehen und in einer Konfigurationsdatei für nahtlose Integration zu speichern.
2. Die Codex-CLI: Global installiert, damit Sie den Agenten direkt von Ihrem Terminal aus aufrufen können.
3. Eine funktionsfähige Umgebung: Node.js 18 oder höher sowie npm zur Paketverwaltung.

Sobald alles vorbereitet ist, können Sie Codex mit DeepSeek 3.1 verknüpfen und mit dem Experimentieren beginnen. Die Einrichtung ist leichtgewichtig und dauert nur wenige Minuten.

So verwenden Sie DeepSeek 3.1 in Codex: Schritt-für-Schritt-Anleitung

Schritt 1: Holen Sie sich Ihren API-Schlüssel auf Novita AI

Erstellen Sie ein Novita AI-Konto und generieren Sie einen API-Schlüssel auf der Novita AI-Plattform. Gehen Sie dann zu Schlüsselverwaltung und wählen Sie Neuen Schlüssel hinzufügen.

Dieser API-Schlüssel dient als Ihre Zugangsberechtigung. Da er nur einmal angezeigt wird, kopieren Sie ihn sofort und speichern Sie ihn an einem sicheren Ort. Er wird für die folgenden Schritte benötigt.

Novita AI bietet erstklassige Codex-Unterstützung für eine Reihe von state-of-the-art-Modellen, wie zum Beispiel:

• deepseek/deepseek-v3.1
• zai-org/glm-4.5
• qwen/qwen3-coder-480b-a35b-instruct
• moonshotai/kimi-k2-0905
• openai/gpt-oss-120b
• google/gemma-3-12b-it

Schritt 2: Installieren Sie die Codex-CLI

Node.js 18+ ist erforderlich

node -v

Installation über npm (Empfohlen)

npm install -g @openai/codex

Installation über Homebrew (macOS)

brew install codex

Installation überprüfen

codex --version

Konfiguration von DeepSeek 3.1 über die Novita AI API

Erstellen Sie eine Codex-Konfigurationsdatei und legen Sie DeepSeek 3.1 als Standardmodell fest.

• macOS/Linux: ~/.codex/config.toml
• Windows: %USERPROFILE%\.codex\config.toml

Grundkonfigurationsvorlage

model = "deepseek/deepseek-v3.1"
model_provider = "novitaai"

[model_providers.novitaai]
name = "Novita AI"
base_url = "https://api.novita.ai/openai"
http_headers = {"Authorization" = "Bearer YOUR_NOVITA_API_KEY"}
wire_api = "chat"

Schritt 3: Erste Schritte

Starten der Codex-CLI

codex

Grundlegende Nutzungsbeispiele

Code-Generierung:

> Create a Python class for handling REST API responses with error handling

Projektanalyse:

> Review this codebase and suggest improvements for performance

Fehlerbehebung:

> Fix the authentication error in the login function

Testen:

> Generate comprehensive unit tests for the user service module

Arbeit mit bestehenden Projekten

Navigieren Sie vor dem Starten der Codex-CLI zu Ihrem Projektverzeichnis:

cd /path/to/your/project
codex

Die Codex-CLI versteht automatisch Ihre Projektstruktur, liest vorhandene Dateien und behält den Kontext zu Ihrer Codebase während der gesamten Sitzung bei.

Fazit

DeepSeek 3.1 bietet zuverlässige Coding-Leistung, effizientes Reasoning und starke Agentenfunktionen, während Codex eine leichtgewichtige Oberfläche bietet, um es nahtlos im Terminal auszuführen. Zusammen bilden sie einen Workflow, der schnell einzurichten, einfach zu bedienen und sowohl für alltägliche Coding-Aufgaben als auch für komplexere agentengesteuerte Projekte anpassbar ist.

Für Entwickler beseitigt diese Kombination Reibungspunkte: Die Vielseitigkeit von DeepSeek 3.1 in Kombination mit der optimierten CLI-Erfahrung von Codex macht fortschrittliche Modellleistung zugänglich, ohne das Terminal verlassen zu müssen.

Häufig gestellte Fragen

Was ist DeepSeek 3.1? DeepSeek 3.1 ist ein Large Language Model der neuesten Generation, das für Reasoning-, Coding- und Agenten-Aufgaben entwickelt wurde und über einen hybriden Denkmodus, intelligenteren Tool-Aufruf und effiziente Langkontextverarbeitung verfügt.

Wie verbinde ich DeepSeek 3.1 mit Codex? Nach der Installation von Codex müssen Sie nur Ihren API-Schlüssel von Novita AI beziehen und DeepSeek 3.1 als Modell in Codex auswählen. Der Vorgang ist minimal und dauert nur wenige Minuten.

Warum sollte ich DeepSeek 3.1 anstelle von nativen Codex-Modellen verwenden? Weil es starke Coding- und Agenten-Fähigkeiten mit deutlich niedrigeren Kosten kombiniert, wodurch es sowohl leistungsstark als auch erschwinglich ist.

Novita AI ist eine KI-Cloud-Plattform, die Entwicklern eine einfache Möglichkeit bietet, KI-Modelle über unsere einfache API bereitzustellen, und gleichzeitig eine erschwingliche und zuverlässige GPU-Cloud zum Erstellen und Skalieren bereitstellt.