Accéder à DeepSeek V3.1 dans Trae : guide d'installation et d'intégration complet

DeepSeek V3.1 est un modèle open-source de pointe de type Mixture-of-Experts (671B paramètres, 37B activés, contexte 128K) qui prend en charge les modes réflexion et non-réflexion. Trae est un IDE alimenté par l’IA qui permet aux développeurs de connecter des modèles via une API.

Ce guide vous accompagne dans l’intégration de DeepSeek V3.1 dans Trae : des prérequis système et une comparaison de compatibilité, jusqu’à la configuration pas à pas, les bonnes pratiques d’utilisation, le dépannage et les considérations de sécurité.

Ce que Trae + DeepSeek V3.1 permettent ensemble

1. Codage assisté par IA dans votre éditeur

Dans votre IDE Trae, DeepSeek V3.1 devient un compagnon de codage intelligent. Il peut générer, refactoriser, expliquer ou déboguer du code — tout cela sans quitter votre éditeur. Le mode « agent » ou l’interface builder de Trae permet à DeepSeek V3.1 d’opérer dans des flux de tâches, gérant intelligemment des tâches de codage en plusieurs étapes ou des workflows de raisonnement via des appels d’outils et une logique de type agent.

2. Workflows d’outils et d’agents plus intelligents

Avec des capacités améliorées d’appel d’outils et d’agent de recherche, DeepSeek V3.1 peut s’intégrer à des fonctions telles que les formateurs, les linters, ou même des outils externes. Grâce aux capacités multimodales de Trae, il suffit de fournir des maquettes de conception et de regarder le système traduire automatiquement les conceptions visuelles en code prêt pour la production. En mode agent de Trae, cela signifie que le modèle peut déclencher des actions (par exemple, exécuter des tests, rechercher de la documentation) dans le cadre d’un workflow structuré.

Points clés — DeepSeek V3.1

• Précision de raisonnement et de codage
  • Benchmark AIME 2025 : 88,4% → proche de GPT-5 sur les tâches de raisonnement mathématique
• Longueur du contexte

• Prend en charge 128K tokens → peut traiter de grandes bases de code, des documents et de longues conversations en une seule exécution
• Performances et coût

• Licence MIT open-source
• Efficacité d’inférence améliorée avec un coût d’exploitation inférieur par rapport aux modèles closed-source
• Utilisation d’outils

• Appel d’outils structurés et workflows de plugins plus puissants

DeepSeek V3.1 vs autres modèles similaires dans Trae

Fonctionnalité	DeepSeek V3.1	Kimi-K2	Qwen3-Coder
Type de modèle (Paramètres)	MoE : 671B total (37B actifs)	MoE : 1 000B total (32B actifs)	MoE : 480B total (35B actifs)
Fenêtre de contexte	128K tokens	128K tokens	262K tokens (natif)
Modes spéciaux	Prend en charge les modes « réflexion » (thinking) et non-réflexion	Principalement non-réflexion (workflows agentiques)	Non-réflexion uniquement (axé codage)
Focus principal	Raisonnement général, QA, codage, utilisation d’outils	Tâches agentiques, codage/débogage	Codage avancé et tâches de code agentiques
Intégration Trae	Fournisseur : DeepSeek (clé API) / Hugging Face	Fournisseur : Novita (via Moonshot)	Généralement via Hugging Face ou API personnalisée
Support API	Fournisseur de services tiers (ex. Novita AI)	Trae ou fournisseur de services tiers (ex. Novita AI)	Fournisseur de services tiers (ex. Novita AI)

Kimi-K2 leads in coding/debugging, Qwen3-Coder se distingue par un long contexte et une spécialisation en codage, tandis que DeepSeek V3.1 offre l’équilibre le plus flexible entre raisonnement et tâches liées au code.

Alternative à Trae : Claude Code et Qwen Coder

Outil / Modèle	Points forts	Compromis / Remarques
Trae (IDE)	Gratuit, IDE intégré avec fonctionnalités IA	Problèmes de télémétrie et de suivi des données
Claude Code	Haute précision, long contexte, sorties soignées, CLI agentique	Coût plus élevé, modèle propriétaire (Le modèle doit prendre en charge l’API Anthropic)
Qwen Coder	Open-source, grand contexte, économique, hébergement local	Plus lent que Claude, nécessite une infrastructure pour les tokens élevés

Comment accéder à DeepSeek V3.1 dans Trae ?

L’IDE Trae n’a jamais pris en charge les grands modèles de langage déployés localement. Il ne prend en charge que les modèles accessibles via des appels API.

Si vous utilisez l’API DeepSeek V3.1 (plutôt que l’inférence locale), Trae a seulement besoin d’un accès Internet et d’une clé de fournisseur API.

Prérequis : Obtenir une clé API

Novita AI fournit les API GPT-OSS 120B
avec contexte 131K et des coûts de 0,1 $/entrée et 0,5 $/sortie. Novita AI fournit également GPT-OSS 20B avec 131 de contexte et des coûts de 0,05 $/entrée et 0,2 $/sortie, offrant un fort support pour maximiser le potentiel d’agent de code de GPT OSS.

Novita AI

Étape 1 : Connectez-vous et accédez à la bibliothèque de modèles

Connectez-vous à votre compte et cliquez sur le bouton Model Library.

Essayez Deepseek V3.1 maintenant !

Étape 2 : Choisissez votre modèle

Parcourez les options disponibles et sélectionnez le modèle qui correspond à vos besoins.

Étape 3 : Démarrez votre essai gratuit

Commencez votre essai gratuit pour explorer les capacités du modèle sélectionné.

Étape 4 : Obtenez votre clé API

Pour vous authentifier auprès de l’API, nous vous fournirons une nouvelle clé API. En entrant dans la page « Settings », vous pouvez copier la clé API comme indiqué dans l’image.

Étape 5 : Installez l’API

Installez l’API à l’aide du gestionnaire de paquets spécifique à votre langage de programmation.

Après l’installation, importez les bibliothèques nécessaires dans votre environnement de développement. Initialisez l’API avec votre clé API pour commencer à interagir avec Novita AI LLM. Voici un exemple d’utilisation de l’API de complétion de chat pour les utilisateurs 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)
  

Utiliser Deepseek V3.1 dans TRAE

Étape 1 : Ouvrez Trae et accédez aux modèles

Lancez l’application Trae. Cliquez sur le bouton Toggle AI Side Bar dans le coin supérieur droit pour ouvrir la AI Side Bar. Ensuite, allez dans AI Management et sélectionnez Models.

Étape 2 : Ajoutez un modèle personnalisé et choisissez Novita comme fournisseur puis sélectionnez les modèles

Cliquez sur le bouton Add Model pour créer une entrée de modèle personnalisée. Dans la boîte de dialogue d’ajout de modèle, sélectionnez Provider = Novita dans le menu déroulant.

Dans le menu déroulant Model, choisissez le modèle souhaité (DeepSeek-R1-0528, Kimi K2, GLM 4.5, DeepSeek-V3-0324, ou MiniMax-M1-80k). Si le modèle exact n’est pas répertorié, tapez simplement l’ID du modèle que vous avez noté depuis la bibliothèque Novita. Vous pouvez directement entrer le check ID on provider pour l’obtenir ! Assurez-vous de choisir la variante correcte du modèle que vous souhaitez utiliser.

Étape 3 : Entrez votre clé API

Copiez la clé API Novita AI depuis votre console Novita et collez-la dans le champ API Key dans Trae.

Obtenez la clé API Novita AI !

Bonnes pratiques pour utiliser DeepSeek v3.1

Correction automatique des erreurs de code

L’outil détecte les problèmes dans le code (par exemple, des extensions .js manquantes dans les instructions d’importation) et propose des corrections qui peuvent être appliquées directement, comme le montre la notification « Apply success » dans la première image, et écrit automatiquement les modifications dans le fichier correspondant.

Collecte du contexte d’erreur pour les demandes directes dans le chat

Lorsque des erreurs se produisent (comme ERR_MODULE_NOT_FOUND dans la deuxième image), l’outil rassemble la pile d’erreur complète et le contexte, permettant aux utilisateurs de poser des questions sur le problème directement dans l’interface de chat.

Exécution directe de commandes dans le terminal

L’interface prend en charge l’exécution de commandes terminal (par exemple, npm install expo-image-picker expo-media-library dans la troisième image) avec un bouton « Run » dédié, simplifiant les workflows basés sur des commandes.

Dépannage de l’accès à DeepSeek V3.1 dans Trae

• Problèmes de connexion / API

  • Vérifiez d’abord la clé API et le point de terminaison.
  • 401 Échec d’authentification → clé invalide ou expirée.
  • 402 Solde insuffisant → quota/solde du compte épuisé.
  • 429 Limite de débit → appels trop rapides ; faites une pause et réessayez.
  • Consultez la page de statut de l’API DeepSeek si le service est en panne.

• Performance lente

  • Grand modèle → les réponses initiales peuvent accuser un retard.
  • Si les longues requêtes bloquent le chat de Trae, réduisez la taille de l’entrée ou les exemples.
  • Vérifiez la vitesse Internet (tout le trafic passe en ligne).

• Sortie inattendue

  • Les balises thinking ou response peuvent apparaître en mode raisonnement.
  • Ce sont des marqueurs internes et peuvent être ignorés.

• Codes d’erreur

  • 400 → entrée mal formée (vérifiez le format JSON/chat).
  • 500+ → problèmes côté serveur ; réessayez plus tard.

• Correctifs courants

  • Revérifiez la clé API, le quota et le solde du compte.
  • Raccourcissez les instructions trop longues.
  • Assurez-vous que Trae a accès à Internet et est à jour.
  • Consultez la documentation de l’API DeepSeek pour un dépannage détaillé.

Considérations de sécurité pour DeepSeek V3.1 dans Trae

• Confidentialité des données

  • Toutes les entrées sont envoyées à un modèle distant lors de l’utilisation de l’API cloud.
  • Pour les données sensibles, envisagez un déploiement local ou un hébergement privé.
  • Évitez d’envoyer du code propriétaire ou confidentiel via le cloud.

• Clés API et secrets

  • Traitez votre clé API comme un mot de passe ; ne la codez jamais en dur dans des projets partagés.
  • Trae stocke les clés dans les paramètres — protégez votre appareil.
  • Rotation régulière des clés et utilisez des variables d’environnement si possible.

• Gestion des données

  • L’API DeepSeek utilise le chiffrement HTTPS.
  • Examinez la politique de votre organisation avant d’utiliser des LLM tiers.
  • Pour une sécurité maximale, exécutez un serveur de modèle local ou privé.

• Sandboxing et sécurité du système

  • Trae s’exécute localement et n’appelle DeepSeek que via API.
  • Risque minimal, mais maintenez Trae à jour et une protection antivirus.

• Conformité

  • Dans les secteurs réglementés, confirmez que l’utilisation de DeepSeek respecte les règles de gouvernance.
  • Certaines équipes anonymisent ou nettoient les entrées avant de les envoyer aux API.

• Bonnes pratiques

  • Stockez les clés API de manière sécurisée et faites-les tourner souvent.
  • Soyez prudent avec les entrées sensibles ; anonymisez ou réduisez si nécessaire.
  • Utilisez des canaux chiffrés (HTTPS).
  • Suivez les bonnes pratiques API standard — aucune exigence de sécurité supplémentaire au-delà.

DeepSeek V3.1 apporte des capacités puissantes de raisonnement, de codage et d’appel d’outils dans l’IDE Trae, le transformant en plus qu’un simple assistant de codage — il devient un agent intelligent pour des workflows de bout en bout. Comparé à ses pairs comme Kimi-K2 et Qwen Coder, il offre le mélange le plus équilibré de précision de raisonnement, de gestion du contexte et d’utilisation d’outils. Bien que Trae ne se connecte que via API (pas de modèles locaux), la configuration est simple, et une fois intégré, les développeurs gagnent un environnement sécurisé et polyvalent pour déboguer, refactoriser et construire du code efficacement.

Questions fréquentes

Puis-je exécuter DeepSeek V3.1 localement dans Trae ?

Non. Trae ne prend en charge que les modèles via des appels API, pas le déploiement local.

Comment connecter DeepSeek V3.1 à Trae ?

Obtenez une clé API auprès d’un fournisseur (ex. Novita AI), ajoutez le modèle dans les paramètres AI Management de Trae, et collez votre clé.

Pourquoi les performances sont-elles lentes ?

DeepSeek V3.1 est un grand modèle. Les requêtes longues ou les entrées volumineuses peuvent prendre plus de temps à traiter. Réduisez la taille de l’invite ou vérifiez la vitesse Internet.

Novita AI est la plateforme cloud tout-en-un qui donne vie à vos ambitions IA. API intégrées, serverless, instance GPU — les outils rentables dont vous avez besoin. Éliminez l’infrastructure, commencez gratuitement et faites de votre vision IA une réalité.

Lecture recommandée

Fine-Tuning DeepSeek R1-0528: More Cost-Effective Solutions

Bare Metal vs On-Demand Instance: Which Is Right for Your Small Business?

DeepSeek R1 0528 Cost: API, GPU, On-Prem Comparison