access-deepseek-v3-1-in-trae-complete-setup-and-integration-guide

` 태그가 나타날 수 있습니다.

• 이는 내부 마커이므로 무시해도 됩니다.
• 오류 코드
  • 400 → 형식이 잘못된 입력(JON/채팅 형식 확인)
  • 500+ → 서버 측 문제; 나중에 재시도하세요.
• 일반 수정 방법
  • API 키, 할당량, 계정 잔액을 다시 확인하세요.
  • 너무 긴 프롬프트를 줄이세요.
  • Trae에 인터넷 액세스 권한이 있고 최신 상태인지 확인하세요.
  • 자세한 문제 해결을 위해 DeepSeek API 문서를 참조하세요.

Trae에서의 DeepSeek V3.1 보안 고려 사항

• 데이터 개인정보 보호
  • 클라우드 API를 사용할 때 모든 입력이 원격 모델로 전송됩니다.
  • 민감한 데이터의 경우 로컬 배포 또는 프라이빗 호스팅을 고려하세요.
  • 클라우드를 통해 독점적이거나 기밀한 코드를 전송하지 마세요.
• API 키 및 비밀
  • API 키를 비밀번호처럼 취급하세요. 공유 프로젝트에 하드코딩하지 마세요.
  • Trae는 키를 설정에 저장합니다. 기기를 안전하게 유지하세요.
  • 정기적으로 키를 교체하고 가능하면 환경 변수를 사용하세요.
• 데이터 처리
  • DeepSeek의 API는 HTTPS 암호화를 사용합니다.
  • 서드파티 LLM을 사용하기 전에 조직의 정책을 검토하세요.
  • 최대 보안을 위해 로컬 또는 프라이빗 모델 서버를 실행하세요.
• 샌드박싱 및 시스템 안전
  • Trae는 로컬에서 실행되며 API를 통해 DeepSeek만 호출합니다.
  • 위험은 최소화되지만 Trae를 최신 상태로 유지하고 antivirus 보호를 유지하세요.
• 규정 준수
  • 규제 산업의 경우 DeepSeek 사용이 거버넌스 규칙을 준수하는지 확인하세요.
  • 일부 팀은 API로 전송하기 전에 입력을 익명화하거나 스크러빙합니다.
• 모범 사례
  • API 키를 안전하게 저장하고 자주 교체하세요.
  • 민감한 입력에 주의하세요. 필요한 경우 삭제하거나 익명화하세요.
  • 암호화된 채널(HTTPS)을 사용하세요.
  • 표준 API 위생을 따르세요. 이 외에 추가 보안 요구 사항은 없습니다.

DeepSeek V3.1은 Trae IDE에 강력한 추론, 코딩, 도구 호출 기능을 제공해 단순한 코딩 어시스턴트를 넘어 엔드투엔드 워크플로를 위한 지능형 에이전트로 만들어줍니다. Kimi-K2 및 Qwen Coder와 같은 동료 모델과 비교해 추론 정확도, 컨텍스트 처리, 도구 사용의 가장 균형 잡힌 조합을 제공합니다. Trae가 API로만 연결됩니다(로컬 모델 없음). 설정은 간단하며 통합 후 개발자는 디버깅, 리팩토링, 코드 효율적 구축을 위한 안전하고 다용도의 환경을 얻을 수 있습니다.

자주 묻는 질문

Trae에서 DeepSeek V3.1을 로컬로 실행할 수 있나요? 아니요. Trae는 로컬 배포가 아닌 API 호출을 통해 모델만 지원합니다.

DeepSeek V3.1을 Trae에 연결하려면 어떻게 해야 하나요? 제공자(예: Novita AI)에서 API 키를 얻고, Trae의 AI 관리 설정에서 모델을 추가한 후 키를 붙여넣으세요.

성능이 느린 이유는 무엇인가요? DeepSeek V3.1은 대규모 모델입니다. 긴 쿼리나 대규모 입력은 처리 시간이 더 오래 걸릴 수 있습니다. 프롬프트 크기를 줄이거나 인터넷 속도를 확인하세요.

Novita AI는 AI 야망을 실현하는 올인원 클라우드 플랫폼입니다. 통합 API, 서버리스, GPU 인스턴스 — 필요한 비용 효율적인 도구를 제공합니다. 인프라를 제거하고 무료로 시작해 AI 비전을 현실로 만드세요.

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이제 YAML 프론트매터에 locale과 translationKey를 추가하고, 모든 내용을 정리해서 마크다운으로 반환하겠습니다. 번역할 때 코드 블록, URL, 이미지 경로, 모델 이름 등은 그대로 유지했는지 확인합니다. 또한 마크다운 문법(링크, 표, 인용구 등)도 그대로 유지합니다.

잠시만, YAML 부분에 locale과 translationKey를 추가해야 합니다. 원래 YAML에는 없었으니 추가해야죠. 사용자 지침에 “Set locale to the target locale. Set translationKey to the provided slug if it is missing.” 이라고 했으므로, locale: ko, translationKey: access-deepseek-v3-1-in-trae-complete-setup-and-integration-guide 를 추가합니다.

또한 title과 description은 번역했고, 나머지 YAML 필드는 그대로 유지합니다. wpSlug, canonical 등은 원래 값 그대로 둡니다.

이제 전체를 조합해서 반환합니다.

title: “Trae에서 DeepSeek V3.1 사용하기: 완전한 설정 및 통합 가이드” description: “AI 기반 도구와 지능형 워크플로우로 코딩 경험을 혁신할 DeepSeek V3.1을 Trae에서 사용하는 방법을 알아보세요.” pubDate: “2025-09-04 19:00:00” updatedDate: “2025-08-31 21:47:43” wpSlug: “access-deepseek-v3-1-in-trae-complete-setup-and-integration-guide” canonical: “/access-deepseek-v3-1-in-trae-complete-setup-and-integration-guide/” author: “Novita AI” categories: [“Novita AI”] tags: [“LLM”] cover: “/uploads/2025/08/Frame-9-1.webp” isSticky: false readingMinutes: 8 wordpressId: 16674 locale: ko translationKey: “access-deepseek-v3-1-in-trae-complete-setup-and-integration-guide”

DeepSeek V3.1은 사고(thinking) 및 비사고(non-thinking) 모드를 모두 지원하는 최첨단 오픈소스 Mixture-of-Experts 모델(671B 매개변수, 37B 활성화, 128K 컨텍스트)입니다. Trae는 개발자가 API를 통해 모델을 연결할 수 있는 AI 기반 IDE입니다.

이 가이드는 DeepSeek V3.1을 Trae에 통합하는 전체 과정을 안내합니다: 시스템 요구 사항 및 호환성 비교부터 단계별 설정, 사용 모범 사례, 문제 해결, 보안 고려 사항까지 다룹니다.

Trae + DeepSeek V3.1이 함께 제공하는 기능

1. 에디터 내 AI 기반 코딩 Trae IDE 내에서 DeepSeek V3.1은 지능형 코딩 동반자가 됩니다. 에디터를 나가지 않고도 코드 생성, 리팩토링, 설명, 디버깅을 수행할 수 있습니다. Trae의 “에이전트 모드” 또는 빌더 인터페이스를 통해 DeepSeek V3.1이 Task 흐름 내에서 작동하며, 도구 호출 및 에이전트 스타일 로직을 통해 다단계 코딩 작업이나 추론 워크플로를 지능적으로 처리할 수 있습니다.

2. 더 스마트한 도구 및 에이전트 워크플로 향상된 도구 호출 및 검색 에이전트 기능을 통해 DeepSeek V3.1은 포맷터, 린터, 심지어 외부 도구와 같은 기능과 통합할 수 있습니다. Trae의 멀티모달 기능을 활용해 디자인 목업을 제공하면 시스템이 자동으로 시각적 디자인을 프로덕션 준비 코드로 변환합니다. Trae의 에이전트 모드에서 이는 모델이 구조화된 워크플로의 일부로 작업(예: 테스트 실행, 문서 검색)을 트리거할 수 있음을 의미합니다.

주요 데이터 포인트 — DeepSeek V3.1

• 추론 및 코딩 정확도
  • AIME 2025 벤치마크: 88.4% → 수학 추론 작업에서 GPT-5에 근접
• 컨텍스트 길이
  • 128K 토큰 지원 → 대규모 코드베이스, 문서, 긴 대화를 단일 실행으로 처리 가능
• 성능 및 비용
  • 오픈소스 MIT 라이선스
  • 폐쇄형 모델 대비 낮은 운영 비용으로 향상된 추론 효율성 제공
• 도구 사용
  • 강력한 구조화된 도구 호출 및 플러그인 워크플로 지원

Trae에서 DeepSeek V3.1과 기타 유사 모델 비교

기능	DeepSeek V3.1	Kimi-K2	Qwen3-Coder
모델 유형 (매개변수)	MoE: 총 671B (활성화 37B)	MoE: 총 1,000B (활성화 32B)	MoE: 총 480B (활성화 35B)
컨텍스트 창	128K 토큰	128K 토큰	262K 토큰 (네이티브)
특수 모드	“사고”(<think>) 및 비사고 모드 모두 지원	주로 비사고 (에이전트 워크플로)	비사고만 지원 (코딩 특화)
주요 초점	일반 추론, QA, 코딩, 도구 사용	에이전트 작업, 코딩/디버깅	고급 코딩 및 에이전트 코드 작업
Trae 통합	제공자: DeepSeek (API 키) / Hugging Face	제공자: Novita (Moonshot을 통해)	일반적으로 Hugging Face 또는 커스텀 API를 통해
API 지원	서드파티 서비스 제공자 (예: Novita AI)	Trae 또는 서드파티 서비스 제공자 (예: Novita AI)	서드파티 서비스 제공자 (예: Novita AI)

Kimi-K2는 코딩/디버깅에서, Qwen3-Coder는 긴 컨텍스트와 코딩 특화로 두각을 나타내는 반면, DeepSeek V3.1은 추론 및 코드 관련 작업의 가장 유연한 균형을 제공합니다.

Trae의 대안: Claude Code 및 Qwen Coder

도구 / 모델	장점	단점 / 참고 사항
Trae (IDE)	무료, AI 기반 기능이 통합된 IDE	원격 측정 및 데이터 추적 우려
Claude Code	높은 정확도, 긴 컨텍스트, 세련된 출력, 에이전트 CLI	높은 비용, 독점 모델 (해당 모델은 Anthropic API를 지원해야 함)
Qwen Coder	오픈소스, 대규모 컨텍스트, 비용 효율적, 로컬 호스팅	Claude보다 느림, 높은 토큰 처리에 인프라 필요

Trae에서 DeepSeek V3.1에 액세스하는 방법은?

Trae IDE는 로컬 배포된 대규모 언어 모델을 지원한 적이 없습니다. API 호출을 통해 액세스하는 모델만 지원합니다.

DeepSeek V3.1 API를 사용하는 경우(로컬 추론이 아닌 경우), Trae에는 인터넷 액세스와 API 제공자 키만 필요합니다.

사전 요구 사항: API 키 얻기

Novita AI는 131K 컨텍스트의 GPT-OSS 120B API를 입력당 $0.1, 출력당 $0.5의 비용으로 제공합니다. Novita AI는 또한 131 컨텍스트의 GPT-OSS 20B를 입력당 $0.05, 출력당 $0.2의 비용으로 제공하여 GPT OSS의 코드 에이전트 잠재력을 극대화하는 강력한 지원을 제공합니다.

Novita AI

1단계: 로그인 및 모델 라이브러리 액세스 계정에 로그인하고 모델 라이브러리 버튼을 클릭합니다.

지금 Deepseek V3.1 사용해 보세요!

2단계: 모델 선택 사용 가능한 옵션을 탐색하고 필요에 맞는 모델을 선택합니다.

3단계: 무료 평가판 시작 선택한 모델의 기능을 탐색하기 위해 무료 평가판을 시작합니다.

4단계: API 키 얻기 API로 인증하려면 새 API 키를 제공합니다. “설정” 페이지에 들어가면 이미지에 표시된 대로 API 키를 복사할 수 있습니다.

5단계: API 설치 프로그래밍 언어에 맞는 패키지 관리자를 사용해 API를 설치합니다.

설치 후 필요한 라이브러리를 개발 환경으로 가져옵니다. API 키로 API를 초기화해 Novita AI LLM과 상호작용을 시작합니다. 아래는 Python 사용자를 위한 채팅 완성 API 사용 예시입니다.

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)
  

Trae에서 DeepSeek V3.1 사용하기

1단계: Trae 열기 및 모델 액세스 Trae 앱을 실행합니다. 오른쪽 상단의 AI 사이드바 토글을 클릭해 AI 사이드바를 엽니다. 그 다음 AI 관리로 이동해 모델을 선택합니다.

2단계: 커스텀 모델 추가 및 제공자로 Novita 선택, 모델 선택 모델 추가 버튼을 클릭해 커스텀 모델 항목을 생성합니다. 모델 추가 대화 상자에서 드롭다운 메뉴에서 제공자 = Novita를 선택합니다. 모델 드롭다운에서 원하는 모델(DeepSeek-R1-0528, Kimi K2, GLM 4.5, DeepSeek-V3-0324, MiniMax-M1-80k)을 선택합니다. 정확한 모델이 목록에 없으면 Novita 라이브러리에서 확인한 모델 ID를 직접 입력하면 됩니다. 제공자에서 ID 확인을 직접 방문해 확인할 수 있습니다! 사용하려는 모델의 올바른 변형을 선택했는지 확인하세요.

3단계: API 키 입력 Novita 콘솔에서 Novita AI API 키를 복사해 Trae의 API 키 필드에 붙여넣습니다.

Novita AI API 키 받기!

DeepSeek v3.1 사용 모범 사례

자동 코드 오류 수정 도구가 코드의 문제(예: import 문에서 누락된 .js 확장자)를 감지하고 첫 번째 이미지의 ‘적용 성공’ 알림에서 보여지듯 직접 적용할 수 있는 수정 사항을 제공하며, 자동으로 해당 파일에 변경 사항을 작성합니다.

직접 채팅 문의를 위한 오류 컨텍스트 수집 오류가 발생하면(두 번째 이미지의 ERR_MODULE_NOT_FOUND와 같이) 도구가 전체 오류 스택과 컨텍스트를 수집해 사용자가 채팅 인터페이스에서 해당 문제에 대해 직접 질문할 수 있도록 합니다.

직접 터미널 명령 실행 인터페이스는 전용 “실행” 버튼으로 터미널 명령(예: 세 번째 이미지의 npm install expo-image-picker expo-media-library) 실행을 지원해 명령 기반 워크플로를 간소화합니다.

DeepSeek V3.1 Trae 액세스 문제 해결

• 연결 / API 문제
  • 먼저 API 키와 엔드포인트를 확인하세요.
  • 401 인증 실패 → 유효하지 않거나 만료된 키입니다.
  • 402 잔액 부족 → 계정 할당량/잔액이 소진되었습니다.
  • 429 속도 제한 → 너무 빨리 호출하고 있습니다. 일시 중지 후 재시도하세요.
  • 서비스가 다운된 경우 DeepSeek API 상태 페이지를 확인하세요.
• 성능 저하
  • 대규모 모델 → 초기 응답이 지연될 수 있습니다.
  • 긴 쿼리로 Trae 채팅이 멈추는 경우 입력 크기나 예시를 줄이세요.
  • 인터넷 속도를 확인하세요(모든 트래픽이 온라인을 통해 이동합니다).
• 예상치 못한 출력
  • 추론 모드에서 <think> 또는 </think> 태그가 나타날 수 있습니다.
  • 이는 내부 마커이므로 무시해도 됩니다.
• 오류 코드
  • 400 → 형식이 잘못된 입력(JSON/채팅 형식 확인)
  • 500+ → 서버 측 문제; 나중에 재시도하세요.
• 일반 수정 방법
  • API 키, 할당량, 계정 잔액을 다시 확인하세요.
  • 너무 긴 프롬프트를 줄이세요.
  • Trae에 인터넷 액세스 권한이 있고 최신 상태인지 확인하세요.
  • 자세한 문제 해결을 위해 DeepSeek API 문서를 참조하세요.

Trae에서의 DeepSeek V3.1 보안 고려 사항

• 데이터 개인정보 보호
  • 클라우드 API를 사용할 때 모든 입력이 원격 모델로 전송됩니다.
  • 민감한 데이터의 경우 로컬 배포 또는 프라이빗 호스팅을 고려하세요.
  • 클라우드를 통해 독점적이거나 기밀한 코드를 전송하지 마세요.
• API 키 및 비밀
  • API 키를 비밀번호처럼 취급하세요. 공유 프로젝트에 하드코딩하지 마세요.
  • Trae는 키를 설정에 저장합니다. 기기를 안전하게 유지하세요.
  • 정기적으로 키를 교체하고 가능하면 환경 변수를 사용하세요.
• 데이터 처리
  • DeepSeek의 API는 HTTPS 암호화를 사용합니다.
  • 서드파티 LLM을 사용하기 전에 조직의 정책을 검토하세요.
  • 최대 보안을 위해 로컬 또는 프라이빗 모델 서버를 실행하세요.
• 샌드박싱 및 시스템 안전
  • Trae는 로컬에서 실행되며 API를 통해 DeepSeek만 호출합니다.
  • 위험은 최소화되지만 Trae를 최신 상태로 유지하고 antivirus 보호를 유지하세요.
• 규정 준수
  • 규제 산업의 경우 DeepSeek 사용이 거버넌스 규칙을 준수하는지 확인하세요.
  • 일부 팀은 API로 전송하기 전에 입력을 익명화하거나 스크러빙합니다.
• 모범 사례
  • API 키를 안전하게 저장하고 자주 교체하세요.
  • 민감한 입력에 주의하세요. 필요한 경우 삭제하거나 익명화하세요.
  • 암호화된 채널(HTTPS)을 사용하세요.
  • 표준 API 위생을 따르세요. 이 외에 추가 보안 요구 사항은 없습니다.

DeepSeek V3.1은 Trae IDE에 강력한 추론, 코딩, 도구 호출 기능을 제공해 단순한 코딩 어시스턴트를 넘어 엔드투엔드 워크플로를 위한 지능형 에이전트로 만들어줍니다. Kimi-K2 및 Qwen Coder와 같은 동료 모델과 비교해 추론 정확도, 컨텍스트 처리, 도구 사용의 가장 균형 잡힌 조합을 제공합니다. Trae가 API로만 연결됩니다(로컬 모델 없음). 설정은 간단하며 통합 후 개발자는 디버깅, 리팩토링, 코드 효율적 구축을 위한 안전하고 다용도의 환경을 얻을 수 있습니다.

자주 묻는 질문

Trae에서 DeepSeek V3.1을 로컬로 실행할 수 있나요? 아니요. Trae는 로컬 배포가 아닌 API 호출을 통해 모델만 지원합니다.

DeepSeek V3.1을 Trae에 연결하려면 어떻게 해야 하나요? 제공자(예: Novita AI)에서 API 키를 얻고, Trae의 AI 관리 설정에서 모델을 추가한 후 키를 붙여넣으세요.

성능이 느린 이유는 무엇인가요? DeepSeek V3.1은 대규모 모델입니다. 긴 쿼리나 대규모 입력은 처리 시간이 더 오래 걸릴 수 있습니다. 프롬프트 크기를 줄이거나 인터넷 속도를 확인하세요.

Novita AI는 AI 야망을 실현하는 올인원 클라우드 플랫폼입니다. 통합 API, 서버리스, GPU 인스턴스 — 필요한 비용 효율적인 도구를 제공합니다. 인프라를 제거하고 무료로 시작해 AI 비전을 현실로 만드세요.

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