Accede a DeepSeek V3.1 en Trae: Guía completa de configuración e integración

DeepSeek V3.1 es un modelo de mezcla de expertos (MoE) de código abierto de última generación (671B parámetros, 37B activados, contexto de 128K) que admite modos de pensamiento y no pensamiento. Trae es un IDE potenciado por IA que permite a los desarrolladores conectar modelos a través de API.

Esta guía explica cómo integrar DeepSeek V3.1 en Trae: desde los requisitos del sistema y una comparación de compatibilidad, hasta la configuración paso a paso, mejores prácticas de uso, solución de problemas y consideraciones de seguridad.

Lo que Trae + DeepSeek V3.1 permiten juntos

1. Codificación potenciada por IA dentro de tu editor

Dentro de tu IDE Trae, DeepSeek V3.1 se convierte en un compañero de codificación inteligente. Puede generar, refactorizar, explicar o depurar código, todo sin salir de tu editor. El “modo agente” o la interfaz de construcción de Trae permite que DeepSeek V3.1 opere dentro de flujos de tareas, manejando de forma inteligente tareas de codificación de múltiples pasos o flujos de razonamiento mediante llamadas a herramientas y lógica de tipo agente.

2. Flujos de trabajo de herramientas y agentes más inteligentes

Con capacidades mejoradas de llamada a herramientas y agente de búsqueda, DeepSeek V3.1 puede integrarse con funciones como formateadores, linters o incluso herramientas externas. Usando las capacidades multimodales de Trae, los desarrolladores simplemente proporcionan maquetas de diseño y observan cómo el sistema traduce automáticamente los diseños visuales en código listo para producción. En el modo agente de Trae, esto significa que el modelo puede desencadenar acciones (por ejemplo, ejecutar pruebas, buscar documentación) como parte de un flujo de trabajo estructurado.

Datos clave — DeepSeek V3.1

• Precisión en razonamiento y codificación
  • Benchmark AIME 2025: 88.4% → cercano a GPT-5 en tareas de razonamiento matemático
• Longitud de contexto
  • Admite 128K tokens → puede manejar grandes bases de código, documentos y conversaciones largas en una sola ejecución
• Rendimiento y costo
  • Licencia MIT de código abierto
  • Eficiencia de inferencia mejorada con menor costo operativo en comparación con modelos de código cerrado
• Uso de herramientas
  • Llamada a herramientas estructurada más potente y flujos de trabajo con complementos

DeepSeek V3.1 frente a otros modelos similares en Trae

Característica	DeepSeek V3.1	Kimi-K2	Qwen3-Coder
Tipo de modelo (Parámetros)	MoE: 671B total (37B activos)	MoE: 1,000B total (32B activos)	MoE: 480B total (35B activos)
Ventana de contexto	128K tokens	128K tokens	262K tokens (nativa)
Modos especiales	Admite modos “thinking” (pensamiento) y no “thinking”	Principalmente no “thinking” (flujos de trabajo agénticos)	Solo no “thinking” (enfocado en codificación)
Enfoque principal	Razonamiento general, preguntas y respuestas, codificación, uso de herramientas	Tareas agénticas, codificación/depuración	Codificación avanzada y tareas agénticas de código
Integración en Trae	Proveedor: DeepSeek (clave API) / Hugging Face	Proveedor: Novita (vía Moonshot)	Generalmente vía Hugging Face o API personalizada
Soporte API	Proveedor de servicios tercero (ej. Novita AI)	Trae o proveedor de servicios tercero (ej. Novita AI)	Proveedor de servicios tercero (ej. Novita AI)

Kimi-K2 lidera en codificación/depuración, Qwen3-Coder destaca por su largo contexto y especialización en codificación, mientras que DeepSeek V3.1 ofrece el equilibrio más flexible entre razonamiento y tareas relacionadas con código.

Alternativas a Trae: Claude Code y Qwen Coder

Herramienta / Modelo	Fortalezas	Compensaciones / Notas
Trae (IDE)	Gratuito, IDE integrado con funciones de IA	Problemas de telemetría y seguimiento de datos
Claude Code	Alta precisión, contexto largo, resultados pulidos, CLI agéntico	Costo más alto, modelo propietario (El modelo debe ser compatible con la API de Anthropic)
Qwen Coder	Código abierto, contexto grande, rentable, alojamiento local	Más lento que Claude, requiere infraestructura para tokens altos

Cómo acceder a DeepSeek V3.1 dentro de Trae

El IDE Trae nunca ha admitido modelos de lenguaje grandes desplegados localmente. Solo admite modelos a los que se accede mediante llamadas API.

Si se usa la API de DeepSeek V3.1 (en lugar de inferencia local), Trae solo necesita acceso a internet y una clave de proveedor API.

Requisitos previos: Obtener clave API

Novita AI proporciona APIs de GPT-OSS 120B
con contexto de 131K y costos de $0.1/entrada y $0.5/salida. Novita AI también proporciona GPT-OSS 20B con contexto de 131 y costos de $0.05/entrada y $0.2/salida, brindando un fuerte soporte para maximizar el potencial del agente de código GPT OSS.

Novita AI

Paso 1: Iniciar sesión y acceder a la Biblioteca de Modelos

Inicia sesión en tu cuenta y haz clic en el botón Biblioteca de Modelos.

¡Prueba Deepseek V3.1 ahora!

Paso 2: Elegir tu modelo

Navega por las opciones disponibles y selecciona el modelo que se adapte a tus necesidades.

Paso 3: Iniciar tu prueba gratuita

Comienza tu prueba gratuita para explorar las capacidades del modelo seleccionado.

Paso 4: Obtener tu clave API

Para autenticarte con la API, te proporcionaremos una nueva clave API. Ingresa a la página de “Configuración” y copia la clave API como se indica en la imagen.

Paso 5: Instalar la API

Instala la API usando el gestor de paquetes específico de tu lenguaje de programación.

Después de la instalación, importa las bibliotecas necesarias en tu entorno de desarrollo. Inicializa la API con tu clave API para empezar a interactuar con Novita AI LLM. Este es un ejemplo de uso de la API de completaciones de chat para usuarios de Python.

from openai import OpenAI

base_url = "https://api.novita.ai/openai"
api_key = "<Your API Key>"
model = "deepseek/deepseek-v3.1"

client = OpenAI(
    base_url=base_url,
    api_key=api_key,
)

stream = True # or False
max_tokens = 1000

response_format = { "type": "text" }

chat_completion_res = client.chat.completions.create(
    model=model,
    messages=[
        
        {
            "role": "user",
            "content": "Hi there!",
        }
    ],
    stream=stream,
    extra_body={
    }
  )

if stream:
    for chunk in chat_completion_res:
        print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
    print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
  

Usar Deepseek V3.1 en TRAE

Paso 1: Abrir Trae y acceder a los modelos

Lanza la aplicación Trae. Haz clic en el botón Toggle AI Side Bar en la esquina superior derecha para abrir la Barra lateral de IA. Luego, ve a Gestión de IA y selecciona Modelos.

Paso 2: Agregar un modelo personalizado y elegir Novita como proveedor y seleccionar modelos

Haz clic en el botón Agregar modelo para crear una entrada de modelo personalizado. En el cuadro de diálogo de agregar modelo, selecciona Proveedor = Novita del menú desplegable.

En el menú desplegable de Modelo, elige tu modelo deseado (DeepSeek-R1-0528, Kimi K2, GLM 4.5, DeepSeek-V3-0324 o MiniMax-M1-80k). Si el modelo exacto no aparece en la lista, simplemente escribe el ID del modelo que anotaste de la biblioteca de Novita. Puedes ingresar directamente check ID on provider para obtenerlo. Asegúrate de elegir la variante correcta del modelo que deseas usar.

Paso 3: Ingresar tu clave API

Copia la clave API de Novita AI desde tu consola de Novita y pégala en el campo de Clave API en Trae.

¡Obtén tu clave API de Novita AI!

Mejores prácticas para usar DeepSeek v3.1

Corrección automática de errores de código

La herramienta detecta problemas en el código (por ejemplo, extensiones .js faltantes en declaraciones de importación) y proporciona correcciones que se pueden aplicar directamente, como se muestra en la notificación de ‘Aplicación exitosa’ en la primera imagen, y escribe automáticamente los cambios en el archivo correspondiente.

Recopilación de contexto de error para consultas directas en el chat

Cuando ocurren errores (como el ERR_MODULE_NOT_FOUND en la segunda imagen), la herramienta recopila la traza completa del error y el contexto, permitiendo a los usuarios hacer preguntas sobre el problema directamente en la interfaz de chat.

Ejecución directa de comandos en la terminal

La interfaz admite la ejecución de comandos de terminal (por ejemplo, npm install expo-image-picker expo-media-library en la tercera imagen) con un botón dedicado “Run”, agilizando los flujos de trabajo basados en comandos.

Solución de problemas de acceso a DeepSeek V3.1 en Trae

• Problemas de conexión / API

  • Verifica primero la clave API y el endpoint.
  • 401 Error de autenticación → clave inválida o caducada.
  • 402 Saldo insuficiente → cuota/saldo de la cuenta agotado.
  • 429 Límite de velocidad → estás llamando demasiado rápido; pausa y reintenta.
  • Consulta la página de estado de la API de DeepSeek si el servicio está caído.

• Rendimiento lento

  • Modelo grande → las respuestas iniciales pueden tardar.
  • Si las consultas largas congelan el chat de Trae, reduce el tamaño de entrada o los ejemplos.
  • Verifica la velocidad de internet (todo el tráfico es online).

• Salida inesperada

  • Las etiquetas thinking o response pueden aparecer en el modo de razonamiento.
  • Son marcadores internos y se pueden ignorar.

• Códigos de error

  • 400 → entrada malformada (verifica el formato JSON/chat).
  • 500+ → problemas del lado del servidor; reintenta más tarde.

• Soluciones comunes

  • Verifica nuevamente la clave API, la cuota y el saldo de la cuenta.
  • Acorta los mensajes demasiado largos.
  • Asegúrate de que Trae tenga acceso a internet y esté actualizado.
  • Consulta la documentación de la API de DeepSeek para solución de problemas detallada.

Consideraciones de seguridad de DeepSeek V3.1 en Trae

• Privacidad de datos

  • Todas las entradas se envían a un modelo remoto cuando se usa la API en la nube.
  • Para datos sensibles, considera la implementación local o el alojamiento privado.
  • Evita enviar código propietario o confidencial a través de la nube.

• Claves API y secretos

  • Trata tu clave API como una contraseña; nunca la codifiques en proyectos compartidos.
  • Trae almacena las claves en la configuración — mantén tu dispositivo seguro.
  • Rota las claves regularmente y usa variables de entorno si es posible.

• Manejo de datos

  • La API de DeepSeek utiliza cifrado HTTPS.
  • Revisa la política de tu organización antes de usar LLMs de terceros.
  • Para máxima seguridad, ejecuta un servidor de modelo local o privado.

• Aislamiento (sandboxing) y seguridad del sistema

  • Trae se ejecuta localmente y solo llama a DeepSeek a través de API.
  • Riesgo mínimo, pero mantén Trae actualizado y con protección antivirus.

• Cumplimiento normativo

  • En industrias reguladas, confirma que el uso de DeepSeek cumple con las reglas de gobierno.
  • Algunos equipos anonimizan o depuran las entradas antes de enviarlas a las APIs.

• Mejores prácticas

  • Almacena las claves API de forma segura y rótalas a menudo.
  • Sé cuidadoso con las entradas sensibles; redacta o anonimiza cuando sea necesario.
  • Usa canales cifrados (HTTPS).
  • Sigue la higiene estándar de API — no se requieren requisitos de seguridad adicionales.

DeepSeek V3.1 aporta potentes capacidades de razonamiento, codificación y llamada a herramientas al IDE Trae, convirtiéndolo en algo más que un asistente de codificación: se convierte en un agente inteligente para flujos de trabajo de extremo a extremo. En comparación con competidores como Kimi-K2 y Qwen Coder, ofrece la combinación más equilibrada de precisión en razonamiento, manejo de contexto y uso de herramientas. Aunque Trae solo se conecta a través de API (sin modelos locales), la configuración es sencilla y, una vez integrado, los desarrolladores obtienen un entorno seguro y versátil para depurar, refactorizar y construir código de manera eficiente.

Preguntas frecuentes

¿Puedo ejecutar DeepSeek V3.1 localmente en Trae?

No. Trae solo admite modelos mediante llamadas API, no implementación local.

¿Cómo conecto DeepSeek V3.1 a Trae?

Obtén una clave API de un proveedor (ej. Novita AI), agrega el modelo en la configuración de Gestión de IA de Trae y pega tu clave.

¿Por qué el rendimiento es lento?

DeepSeek V3.1 es un modelo grande. Las consultas largas o las entradas grandes pueden tardar más en procesarse. Reduce el tamaño del mensaje o verifica la velocidad de internet.

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