DeepSeek 3.1 es el modelo de lenguaje grande de nueva generación diseñado para razonamiento avanzado, codificación y flujos de trabajo agentivos. Con su modo de pensamiento híbrido, llamadas a herramientas más inteligentes y mayor eficiencia de pensamiento, ofrece un rendimiento fiable para tareas exigentes del mundo real, manteniéndose flexible para las diferentes necesidades de los desarrolladores.
Al mismo tiempo, Codex ofrece una interfaz de línea de comandos (CLI) ligera pero versátil. Te permite trabajar con modelos de lenguaje grandes directamente desde tu terminal. Puedes enviar indicaciones, depurar código sin depender de un IDE pesado.
Esta guía te explicará cómo usar DeepSeek 3.1 dentro de Codex, desde la instalación y configuración hasta la ejecución de tus primeras tareas de codificación. Así podrás desbloquear potentes capacidades del modelo en un flujo de trabajo de desarrollo optimizado.
¿Qué es DeepSeek 3.1? Conceptos básicos y aspectos destacados
| Característica | Detalle |
| Parámetros | 671B en total, 37B activados |
| Arquitectura | Mixture-of-Experts |
| Código abierto | Sí |
| Longitud de contexto | 128K |
| Modo de pensamiento | Híbrido (Think + Non-Think) |
| Soporte de entrada de imágenes | Sí |
| Soporte de idiomas | Destaca en chino e inglés, soporte para más de 100 idiomas |
| Licencia | MIT |
Aspectos destacados clave
Arquitectura y entrenamiento
- Modo de pensamiento híbrido – Soporta modos de pensamiento y no pensamiento simplemente cambiando plantillas, equilibrando profundidad y velocidad.
- Entrenamiento extendido de contexto largo – Extensión en dos fases a 32K y 128K, escalada con cientos de miles de millones de tokens para una comprensión más sólida.
- Entrenamiento eficiente FP8 – Entrenado con formato FP8 UE8M0 en pesos y activaciones para una mejor eficiencia y compatibilidad con formatos de datos de microescala.
- Optimización post-entrenamiento más inteligente – Conjunto de datos mejorado y ajuste fino que mejoran el uso de herramientas, el razonamiento y las tareas de codificación del mundo real.
Capacidades agentivas
- Llamadas a herramientas más inteligentes – El post-entrenamiento mejora significativamente el rendimiento en el uso de herramientas y tareas agentivas de múltiples pasos.
- Ejecución flexible de tareas – Ejecuta cadenas de herramientas y flujos de trabajo agentivos sin orquestación pesada, bien adaptado para marcos modernos.
Fortalezas en codificación
- Rendimiento superior en benchmarks – Grandes mejoras en SWE-bench, Terminal-Bench y xBench-DeepSearch, mostrando una fuerte capacidad de codificación aplicada.
- Práctico para el desarrollo – Destaca en depuración de software, operaciones de terminal y resolución de problemas de ingeniería del mundo real.
- Soporte multilingüe – Eficaz en benchmarks de codificación en inglés y multilingües.
Poder de razonamiento
- Mayor eficiencia de pensamiento – DeepSeek-V3.1-Think logra una calidad de respuesta comparable a DeepSeek-R1-0528 pero responde más rápidamente.
- Amplia resolución de problemas – Resultados sólidos en tareas de razonamiento científico, lógico y de dominio abierto.
- Manejo de contexto extendido – Mantiene alta precisión con entradas muy largas, garantizando fiabilidad en flujos de trabajo complejos.
Por qué usar DeepSeek 3.1 en Codex
DeepSeek 3.1 por sí solo ya es un modelo capaz, pero cuando se combina con Codex, se vuelve mucho más práctico para el desarrollo diario. Codex no es solo un envoltorio; es una interfaz nativa de terminal que hace que los modelos de lenguaje grandes se sientan naturales dentro de la línea de comandos, justo donde muchos desarrolladores prefieren trabajar.
Codex como compañero del desarrollador
A diferencia de las integraciones pesadas de IDE o los paneles web, Codex está diseñado para ser ligero y rápido. Puedes llamar a DeepSeek 3.1 directamente, probar resultados al instante y gestionar diferentes proveedores de API sin salir de la terminal. Para desarrolladores que buscan velocidad, enfoque y control directo, este enfoque CLI es especialmente valioso.
Ventajas clave de usar DeepSeek 3.1 en Codex
| Ventaja | Qué significa para los desarrolladores |
|---|---|
| Acceso directo al modelo | Ejecuta indicaciones y ve resultados inmediatamente dentro de la terminal. |
| Flujos de trabajo automatizados | Encadena tareas —generar → probar → refinar— sin herramientas adicionales. |
| Integración flexible | Cambia entre DeepSeek y otros proveedores con mínimo esfuerzo. |
| Configuración ligera | Sin complementos pesados de IDE, solo una instalación CLI simple. |
Beneficios de usar DeepSeek 3.1 sobre los modelos nativos de Codex
Los modelos nativos de Codex funcionan bien para codificación de propósito general, pero DeepSeek 3.1 no solo ofrece un rendimiento sólido en codificación y agentes, sino que también tiene una clara ventaja de costo que lo hace destacar.
- Rendimiento robusto en codificación y agentes – Combina resultados sólidos en benchmarks de codificación con llamadas a herramientas fiables y planificación de múltiples pasos, siendo adecuado tanto para desarrollo como para flujos de trabajo agentivos.
- Ventaja de costo – DeepSeek 3.1 ofrece estas capacidades avanzadas a un precio mucho más bajo que las opciones nativas de Codex.
Precio actual en Novita AI: 131072 Contexto, $0,27/1M tokens de entrada, $1,0/1M tokens de salida
Escenarios del mundo real
- Prototipado rápido – Genera un script funcional en segundos y ejecútalo de inmediato.
- Depuración rápida – Itera sobre consultas SQL o fragmentos de código con una sobrecarga mínima.
- Flujos de trabajo empresariales – Combina alto rendimiento con ahorro de costos en entornos centrados en el cumplimiento.
En resumen, Codex convierte a DeepSeek 3.1 no solo en un modelo de alto rendimiento, sino en una herramienta asequible y cotidiana para codificación, razonamiento y desarrollo impulsado por agentes.
Cómo usar DeepSeek 3.1 en Codex: descripción general de requisitos previos
Para usar DeepSeek 3.1 dentro de Codex, necesitarás tres cosas:
- Una clave API para DeepSeek 3.1: Se recomienda obtenerla de Novita AI, almacenada en un archivo de configuración para una integración perfecta.
- La CLI de Codex: Instalada globalmente para poder llamar al agente directamente desde la terminal.
- Un entorno de trabajo: Node.js 18 o superior, además de npm para la gestión de paquetes.
Una vez que todo esté preparado, puedes vincular Codex con DeepSeek 3.1 y empezar a experimentar. La configuración es ligera y solo toma unos minutos.
Cómo usar DeepSeek 3.1 en Codex: guía paso a paso
Paso 1: Obtén tu clave API en Novita AI
Crea una cuenta en Novita AI y genera una clave API desde la plataforma Novita AI. Luego ve a Key Management y selecciona Add New Key.
Esta clave API actúa como tu credencial de acceso. Como solo se muestra una vez, cópiala inmediatamente y guárdala en un lugar seguro. Será necesaria para los pasos siguientes.
Novita AI proporciona soporte de primera clase para Codex con una gama de modelos de última generación, como:
deepseek/deepseek-v3.1zai-org/glm-4.5qwen/qwen3-coder-480b-a35b-instructmoonshotai/kimi-k2-0905openai/gpt-oss-120bgoogle/gemma-3-12b-it
Paso 2: Instala la CLI de Codex
Se requiere Node.js 18+
node -v
Instalar mediante npm (Recomendado)
npm install -g @openai/codex
Instalar mediante Homebrew (macOS)
brew install codex
Verificar la instalación
codex --version
Configurar DeepSeek 3.1 a través de la API de Novita AI
Crea un archivo de configuración de Codex y establece DeepSeek 3.1 como modelo predeterminado.
- macOS/Linux:
~/.codex/config.toml - Windows:
%USERPROFILE%\.codex\config.toml
Plantilla de configuración básica
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 TU_CLAVE_API_NOVITA"}
wire_api = "chat"
Paso 3: Primeros pasos
Iniciar la CLI de Codex
codex
Ejemplos de uso básico
Generación de código:
> Crea una clase en Python para manejar respuestas de API REST con manejo de errores
Análisis de proyectos:
> Revisa esta base de código y sugiere mejoras de rendimiento
Corrección de errores:
> Corrige el error de autenticación en la función de inicio de sesión
Pruebas:
> Genera pruebas unitarias completas para el módulo de servicio de usuario
Trabajar con proyectos existentes
Navega al directorio de tu proyecto antes de iniciar la CLI de Codex:
cd /ruta/a/tu/proyecto
codex
La CLI de Codex entenderá automáticamente la estructura de tu proyecto, leerá los archivos existentes y mantendrá el contexto sobre tu base de código durante toda la sesión.
Conclusión
DeepSeek 3.1 ofrece un rendimiento fiable en codificación, razonamiento eficiente y sólidas capacidades agentivas, mientras que Codex proporciona una interfaz ligera para ejecutarlo sin problemas en la terminal. Juntos, forman un flujo de trabajo que es rápido de configurar, fácil de usar y adaptable tanto para tareas de codificación cotidianas como para proyectos agentivos más complejos.
Para los desarrolladores, esta combinación elimina fricciones: la versatilidad de DeepSeek 3.1 combinada con la experiencia CLI optimizada de Codex hace que el poder del modelo avanzado sea accesible sin salir de la terminal.
Preguntas frecuentes
¿Qué es DeepSeek 3.1?
DeepSeek 3.1 es un modelo de lenguaje grande de última generación diseñado para razonamiento, codificación y tareas agentivas, que cuenta con modo de pensamiento híbrido, llamadas a herramientas más inteligentes y manejo eficiente de contextos largos.
¿Cómo conecto DeepSeek 3.1 a Codex?
Después de instalar Codex, solo necesitas obtener tu clave API de Novita AI y elegir DeepSeek 3.1 como modelo en Codex. El proceso es mínimo y solo toma unos minutos.
¿Por qué debería usar DeepSeek 3.1 en lugar de los modelos nativos de Codex?
Porque combina sólidas habilidades de codificación y agentes con un costo mucho más bajo, lo que lo hace potente y asequible a la vez.
Novita AI es una plataforma en la nube de IA que ofrece a los desarrolladores una forma sencilla de implementar modelos de IA mediante nuestra API simple, al tiempo que proporciona GPU en la nube asequible y fiable para construir y escalar.
