TraeでDeepSeek V3.1にアクセス：完全セットアップ＆統合ガイド

Trae + DeepSeek V3.1 が一緒に実現すること
主要データ – DeepSeek V3.1
Trae における DeepSeek V3.1 と他の類似モデルの比較
Trae の代替：Claude Code と Qwen Coder
Trae 内で DeepSeek V3.1 にアクセスする方法
DeepSeek V3.1 使用時のベストプラクティス
DeepSeek V3.1 Trae アクセスのトラブルシューティング
Trae における DeepSeek V3.1 のセキュリティ考慮事項

DeepSeek V3.1 は、最先端のオープンソース Mixture-of-Experts モデル（671B パラメータ、37B 活性化、128K コンテキスト）であり、思考モードと非思考モードの両方をサポートします。Trae は、開発者が API 経由でモデルをプラグインできる AI 搭載 IDE です。

このガイドでは、DeepSeek V3.1 を Trae に統合する手順を説明します：システム要件、互換性比較、ステップバイステップのセットアップ、使用上のベストプラクティス、トラブルシューティング、セキュリティ考慮事項まで。

Trae + DeepSeek V3.1 が一緒に実現すること

エディタ内での AI 搭載コーディング

Trae IDE 内で、DeepSeek V3.1 はインテリジェントなコーディングコンパニオンになります。コードの生成、リファクタリング、説明、デバッグを、エディタから離れることなく実行できます。Trae の「エージェントモード」またはビルダーインターフェースにより、DeepSeek V3.1 はタスクフロー内で動作し、ツール呼び出しとエージェントスタイルのロジック を介してマルチステップのコーディングタスクや推論ワークフローをインテリジェントに処理できます。

2. よりスマートなツール＆エージェントワークフロー

強化された ツール呼び出しと検索エージェント機能 により、DeepSeek V3.1 はフォーマッター、リンター、外部ツールなどの機能と統合できます。Trae のマルチモーダル機能を使用して、デザインモックアップを提供するだけで、システムが自動的にビジュアルデザインを本番環境対応のコードに変換するのを確認できます。Trae のエージェントモードでは、モデルが構造化ワークフローの一部としてアクション（例：テストの実行、ドキュメントの検索）をトリガーできます。

主要データ – DeepSeek V3.1

推論とコーディングの精度

AIME 2025 ベンチマーク：88.4% → 数学推論タスクで GPT-5 に迫る

コンテキスト長

128K トークン をサポート → 大規模なコードベース、ドキュメント、長い会話を 1 回の実行で処理可能

パフォーマンスとコスト

オープンソース MIT ライセンス

クローズドソースモデルと比較して 運用コストが低い 推論効率の改善

ツール使用

より強力な 構造化ツール呼び出し とプラグインワークフロー

Trae における DeepSeek V3.1 と他の類似モデルの比較

機能	DeepSeek V3.1	Kimi-K2	Qwen3-Coder
モデルタイプ（パラメータ数）	MoE: 671B 合計（37B アクティブ）	MoE: 1,000B 合計（32B アクティブ）	MoE: 480B 合計（35B アクティブ）
コンテキストウィンドウ	128K トークン	128K トークン	262K トークン（ネイティブ）
特殊モード	「思考」（ `thinking`）モードと非思考モードの両方をサポート	主に非思考（エージェンティックワークフロー）	非思考のみ（コーディング特化）
主な焦点	一般的な推論、QA、コーディング、ツール使用	エージェントタスク、コーディング/デバッグ	高度なコーディングとエージェントコードタスク
Trae 統合	プロバイダー: DeepSeek (APIキー) / Hugging Face	プロバイダー: Novita (Moonshot 経由)	通常は Hugging Face またはカスタムAPI経由
API サポート	サードパーティサービスプロバイダー（例：Novita AI）	Trae またはサードパーティサービスプロバイダー（例：Novita AI）	サードパーティサービスプロバイダー（例：Novita AI）

Kimi-K2 はコーディング/デバッグでリードし、Qwen3-Coder は長いコンテキストとコーディング特化で際立ち、DeepSeek V3.1 は推論とコード関連タスクの最も柔軟なバランスを提供します。

Trae の代替：Claude Code と Qwen Coder

ツール/モデル	強み	トレードオフ/備考
Trae (IDE)	無料、AI搭載機能を備えた統合IDE	テレメトリとデータ追跡の懸念
Claude Code	高精度、長いコンテキスト、洗練された出力、エージェンティックCLI	高コスト、プロプライエタリモデル (モデルが Anthropic API をサポートする必要あり)
Qwen Coder	オープンソース、大きなコンテキスト、コスト効率、ローカルホスティング	Claude より低速、高トークンにはインフラストラクチャが必要

Trae 内で DeepSeek V3.1 にアクセスする方法

Trae IDE はローカルにデプロイされた大規模言語モデルをサポートしていません。API 呼び出しを介してアクセスされるモデルのみをサポートします。

（ローカル推論ではなく）DeepSeek V3.1 API を使用する場合、Trae はインターネットアクセスと API プロバイダーキーのみが必要です。

前提条件：API キーを取得する

Novita AI は **131K コンテキスト ** で **$0.1/入力、$0.5/出力 ** の GPT-OSS 120B API を提供しています。また、Novita AI は 131 コンテキストで $0.05/入力、$0.2/出力 の GPT-OSS 20B も提供しており、GPT OSS のコードエージェントの可能性を最大限に引き出す強力なサポートを提供します。

Novita AI

ステップ 1：ログインしてモデルライブラリにアクセス

アカウントにログインし、モデルライブラリ ボタンをクリックします。

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ステップ 2：モデルを選択

利用可能なオプションを参照し、ニーズに合ったモデルを選択します。

ステップ 3：無料トライアルを開始

無料トライアルを開始して、選択したモデルの機能を試してください。

ステップ 4：API キーを取得

API で認証するために、新しい API キーを提供します。「設定」ページに移動し、画像に示されているように API キーをコピーします。

ステップ 5：API をインストール

プログラミング言語に適したパッケージマネージャーを使用して API をインストールします。

インストール後、開発環境に必要なライブラリをインポートします。API キーを使用して API を初期化し、Novita AI LLM とのやり取りを開始します。これは、Python ユーザー向けのチャット補完 API の使用例です。

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)

TRAE で Deepseek V3.1 を使用する

ステップ 1：Trae を起動し、モデルにアクセス

Trae アプリを起動します。右上隅の AI サイドバーの切り替え ** をクリックして AI サイドバー を開きます。次に、AI 管理 ** に移動し、 モデル を選択します。

ステップ 2：カスタムモデルを追加し、プロバイダーとして Novita を選択し、モデルを選択

**モデル追加 ** ボタンをクリックして、カスタムモデルエントリを作成します。モデル追加ダイアログで、ドロップダウンメニューから Provider = Novita を選択します。

モデルドロップダウンから、希望するモデル（DeepSeek-R1-0528、Kimi K2、GLM 4.5、DeepSeek-V3-0324、または MiniMax-M1-80k）を選択します。正確なモデルがリストにない場合は、Novita ライブラリからメモしたモデル ID を直接入力します。プロバイダーで ID を確認 に直接アクセスして取得できます！使用したいモデルの正しいバリアントを選択してください。

ステップ 3：API キーを入力

Novita コンソールから Novita AI API キーをコピーし、Trae の API キーフィールドに貼り付けます。

Novita AI API キーを取得！

DeepSeek V3.1 使用時のベストプラクティス

自動コードエラー修正

このツールはコード内の問題（例：インポート文での .js 拡張子の欠落）を検出し、直接適用できる修正を提供します。最初の画像の「Apply success」通知で示され、対応するファイルに変更を自動的に書き込みます。

エラーコンテキスト収集による直接チャット問い合わせ

エラーが発生した場合（2 番目の画像の ERR_MODULE_NOT_FOUND など）、ツールは完全なエラースタックとコンテキストを収集し、ユーザーがチャットインターフェースで問題について直接質問できるようにします。

直接ターミナルコマンド実行

インターフェースは専用の「実行」ボタンを使用したターミナルコマンドの実行（3 番目の画像の npm install expo-image-picker expo-media-library など）をサポートし、コマンドベースのワークフローを効率化します。

DeepSeek V3.1 Trae アクセスのトラブルシューティング

接続 / API の問題
- 最初に API キーとエンドポイントを確認します。
- 401 認証失敗 → 無効または期限切れのキー。
- 402 残高不足 → アカウントのクォータ/残高が不足しています。
- 429 レート制限 → 呼び出しが速すぎます；一時停止して再試行してください。
- サービスがダウンしている場合は、DeepSeek API ステータスページを確認してください。
パフォーマンス低下
- 大規模モデル → 最初の応答に遅延が発生する可能性があります。
- 長いクエリで Trae のチャットがフリーズする場合は、入力サイズまたは例を減らしてください。
- インターネット速度を確認してください（すべてのトラフィックはオンライン経由です）。
予期しない出力
- 推論モードでは thinking または response タグが表示される場合があります。
- これらは内部マーカーであり、無視して構いません。
エラーコード
- 400 → 不正な入力（JSON/チャット形式を確認）。
- 500+ → サーバーサイドの問題；後で再試行してください。
一般的な修正
- API キー、クォータ、アカウント残高を再確認します。
- 過度に長いプロンプトを短縮します。
- Trae がインターネットにアクセスでき、更新されていることを確認します。
- 詳細なトラブルシューティングについては、DeepSeek API ドキュメントを参照してください。

Trae における DeepSeek V3.1 のセキュリティ考慮事項

データプライバシー
- クラウド API を使用する場合、すべての入力はリモートモデルに送信されます。
- 機密データの場合は、ローカルデプロイメントまたはプライベートホスティングを検討してください。
- 独自のコードや機密コードをクラウド経由で送信しないでください。
API キーとシークレット
- API キーはパスワードのように扱い、共有プロジェクトにハードコードしないでください。
- Trae はキーを設定に保存します — デバイスを安全に保ってください。
- 定期的にキーをローテーションし、可能であれば環境変数を使用してください。
データ取り扱い
- DeepSeek の API は HTTPS 暗号化を使用します。
- サードパーティの LLM を使用する前に、所属組織のポリシーを確認してください。
- 最大限のセキュリティを確保するには、ローカルまたはプライベートモデルサーバーを実行してください。
サンドボックス化とシステム安全性
- Trae はローカルで実行され、API 経由でのみ DeepSeek を呼び出します。
- リスクは最小限ですが、Trae を最新の状態に保ち、ウイルス対策を維持してください。
コンプライアンス
- 規制対象の業界では、DeepSeek の使用がガバナンスルールに準拠していることを確認してください。
- 一部のチームは、API に送信する前に入力を匿名化または編集します。
ベストプラクティス
- API キーを安全に保存し、頻繁にローテーションしてください。
- 機密性の高い入力には注意し、必要に応じて編集または匿名化してください。
- 暗号化されたチャネル（HTTPS）に依存してください。
- 標準の API 衛生管理に従ってください — それ以上の特別なセキュリティ要件はありません。

DeepSeek V3.1 は、強力な推論、コーディング、ツール呼び出し機能を Trae IDE にもたらし、単なるコーディングアシスタントではなく、エンドツーエンドのワークフローのためのインテリジェントエージェントに変えます。Kimi-K2 や Qwen Coder などの同種モデルと比較して、推論精度、コンテキスト処理、ツール使用の最もバランスの取れた組み合わせを提供します。Trae は API 経由でのみ接続しますが（ローカルモデルは不可）、セットアップは簡単で、統合後は開発者はデバッグ、リファクタリング、効率的なコード構築のための安全で多用途な環境を得ることができます。

よくある質問

Trae で DeepSeek V3.1 をローカルに実行できますか？

いいえ。Trae はローカルデプロイメントではなく、API 呼び出しを介したモデルのみをサポートします。

DeepSeek V3.1 を Trae に接続するにはどうすればよいですか？

プロバイダー（例：Novita AI）から API キーを取得し、Trae の AI 管理設定でモデルを追加し、キーを貼り付けます。

パフォーマンスが遅いのはなぜですか？

DeepSeek V3.1 は大規模モデルです。長いクエリや大きな入力は処理に時間がかかる場合があります。プロンプトサイズを減らすか、インターネット速度を確認してください。

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TraeでDeepSeek V3.1にアクセス：完全セットアップ＆統合ガイド

Trae + DeepSeek V3.1 が一緒に実現すること

主要データ – DeepSeek V3.1

Trae における DeepSeek V3.1 と他の類似モデルの比較

Trae の代替：Claude Code と Qwen Coder