DeepSeek V3.1 是一个最先进的开源混合专家模型（671B 参数，37B 激活，128K 上下文），支持 思维 以及 不思考 模式。Trae 是一个由人工智能驱动的 IDE，允许开发人员通过 API 插入模型。
本指南介绍如何将 DeepSeek V3.1 集成到 Trae：从系统要求和兼容性比较，到逐步设置、使用最佳实践、故障排除和安全注意事项。
Trae + DeepSeek V3.1 共同实现的功能
1. 编辑器中的人工智能编码
在 Trae IDE 中，DeepSeek V3.1 将成为您的智能编码伙伴。它可以生成、重构、解释或调试代码——所有这些都无需离开您的编辑器。Trae 的“代理模式”或构建器界面使 DeepSeek V3.1 可以在任务流中运行，通过以下方式智能地处理多步骤编码任务或推理工作流： 工具调用和代理式逻辑.
2.更智能的工具和代理工作流程
具有增强型 工具调用和搜索代理功能DeepSeek V3.1 可以与格式化程序、linters 甚至外部工具等功能集成。利用 Trae 的多模式功能，他们只需提供设计模型，即可观察系统自动将可视化设计转换为可用于生产的代码。在 Trae 的代理模式下，这意味着模型可以触发操作（例如，运行测试、搜索文档），作为结构化工作流的一部分。
关键数据点 — DeepSeek V3.1
- 推理和编码准确性
- AIME 2025 基准： 88.4% → 在数学推理任务上接近 GPT-5
- 上下文长度
- 支持 128K 代币 → 一次运行即可处理大型代码库、文档和长对话
- 性能和成本
- 开源 MIT 许可证
- 提高推理效率 降低运营成本 与闭源模型相比
- 工具使用
- 更强 结构化工具调用 和插件工作流程
DeepSeek V3.1 与 Trae 中的其他类似模型
| 特性 | DeepSeek V3.1 | Kimi-K2 | Qwen3-编码器 |
|---|---|---|---|
| 模型类型（参数） | 教育部：总计 671 亿（其中 37 亿活跃） | 教育部：总计 1,000 亿（其中 32 亿活跃） | 教育部：总计 480 亿（其中 35 亿活跃） |
| 上下文窗口 | 128K 代币 | 128K 代币 | 262K 代币（原生） |
| 特殊模式 | 支持“思考”（<think>）和非思维模式 | 主要是非思考的（代理工作流程） | 无需思考（专注于编码） |
| 主要焦点 | 一般推理、质量保证、编码、工具使用 | 代理任务、编码/调试 | 高级编码和代理代码任务 |
| Trae 集成 | 提供者：DeepSeek（API 密钥）/ Hugging Face | 提供商：Novita（通过 Moonshot） | 通常通过 Hugging Face 或自定义 API |
| API支持 | 第三方服务提供商（例如， Novita AI) | Trae 或第三方服务提供商（例如， Novita AI) | 第三方服务提供商（例如， Novita AI) |
Kimi-K2 l编码/调试方面的经验， Qwen3-编码器 凭借长上下文和编码专业化脱颖而出，而 DeepSeek V3.1 提供推理和代码相关任务的最灵活的平衡。
Trae 的替代方案：Claude Code 和 Qwen Coder
| 工具/模型 | 我们的强项 | 权衡/注意事项 |
|---|---|---|
| Trae（IDE） | 免费的集成 IDE，具有 AI 功能 | 遥测和数据跟踪问题 |
| 克劳德·科德 | 高精度、长上下文、完善的输出、代理 CLI | 成本较高，专有模型 （模型必须支持Anthropic API） |
| Qwen编码器 | 开源、大环境、高性价比、本地托管 | 比 Claude 慢，需要高额代币的基础设施 |
如何在 Trae 中访问 DeepSeek V3.1？
Trae IDE 从未支持本地部署的大型语言模型。它仅支持通过 API 调用访问的模型。
如果使用 DeepSeek V3.1 API （而不是本地推理），Trae 只需要互联网访问和 API 提供商密钥。
先决条件：获取 API 密钥
Novita AI 提供 GPT-OSS 120B
Novita AI
API 具有 131K背景 和成本 每次输入 0.1 美元 以及 0.5 美元/输出. Novita AI 还为 GPT-OSS 20B 提供了 131 个上下文和成本 每次输入 0.05 美元 以及 0.2 美元/输出 为最大限度地发挥GPT OSS代码代理的潜力提供强有力的支持。
步骤 1：登录并访问模型库
登录您的帐户并点击 模型库 按钮。
步骤 2：选择您的型号
浏览可用的选项并选择适合您需求的模型。
第 3 步：开始免费试用
开始免费试用，探索所选型号的功能。
步骤 4：获取您的 API 密钥
为了通过 API 进行身份验证，我们将为您提供一个新的 API 密钥。进入“设置”页面，您可以按照图中所示复制 API 密钥。
步骤 5：安装 API
使用特定于您的编程语言的包管理器安装 API。
安装完成后，将必要的库导入到你的开发环境中。使用你的 API 密钥初始化 API，即可开始与 Novita AI LLM。这是 Python 用户使用聊天完成 API 的示例。
从 openai 导入 OpenAI base_url = "https://api.novita.ai/openai”api_key =“ “模型=“deepseek/deepseek-v3.1”客户端=OpenAI（base_url=base_url，api_key=api_key，）stream = True＃或False max_tokens = 1000响应格式={“type”：“text”} chat_completion_res =客户端.chat.completions.create（模型=模型，消息= [{“role”：“user”，“content”：“Hi there！”，} ]，stream = stream，extra_body = {}）如果流：对于chat_completion_res中的块：打印（chunk.choices [0] .delta.content或“”，end =“”）否则：打印（chat_completion_res.choices [0] .message.content）
在 TRAE 中使用 Deepseek V3.1
步骤 1：打开 Trae 和访问模型
启动 Trae 应用。点击右上角的“切换 AI 侧栏”打开 人工智能侧边栏。 然后去 人工智能管理 并选择 型号.
步骤 2：添加自定义模型并选择 Novita 作为提供商并选择模型
点击 添加型号 按钮创建自定义模型条目。在添加模型对话框中，选择 供应商= Novita 从下拉菜单中选择。
从“模型”下拉菜单中，选择您想要的模型（DeepSeek-R1-0528、Kimi K2、GLM 4.5、DeepSeek-V3-0324 或 MiniMax-M1-80k）。如果没有列出确切的模型，只需输入您从 Novita 库中记下的模型 ID。您可以直接输入 检查提供商的身份 去获取它！确保你选择了你想要使用的正确型号。
步骤 3：输入您的 API 密钥
复制 Novita AI 从您的 Novita 控制台获取 API 密钥并将其粘贴到 Trae 中的 API 密钥字段中。
使用 DeepSeek v3.1 的最佳实践
自动代码错误修复
该工具检测代码中的问题（例如缺失 .js 它提供了一种简单易用的修复程序（在 import 语句中引入扩展名），并提供可直接应用的修复程序，如第一幅图中的“应用成功”通知所示，并自动将更改写入相应的文件。”
直接聊天查询的错误上下文收集
当发生错误时（例如 ERR_MODULE_NOT_FOUND （在第二张图片中），该工具收集了完整的错误堆栈和上下文，允许用户直接在聊天界面中询问有关该问题的问题。
直接终端命令执行
该界面支持运行终端命令（例如， npm install expo-image-picker expo-media-library 在第三张图片中）有一个专用的“运行”按钮，简化了基于命令的工作流程。
DeepSeek V3.1 Trae 访问故障排除
- 连接/API问题
- 首先验证 API 密钥和端点。
- 401 身份验证失败 → 密钥无效或过期。
- 402 余额不足 → 账户配额/余额已用完。
- 429 速率限制 → 呼叫太快；暂停并重试。
- 如果服务已关闭，请检查 DeepSeek API 状态页面。
- 性能缓慢
- 大型模型→初始响应可能会滞后。
- 如果长查询冻结了 Trae 的聊天，请减少输入大小或示例。
- 检查网速（所有流量都在线）。
- 意外的输出
<think>or</think>标签可能会出现在推理模式中。- 这些是内部标记，可以忽略。
- 错误代码
- 400 → 输入格式错误（检查 JSON/聊天格式）。
- 500年 → 服务器端问题；稍后重试。
- 常见修复
- 重新检查 API 密钥、配额和账户余额。
- 缩短过长的提示。
- 确保 Trae 可以访问互联网并且已更新。
- 有关详细的故障排除，请参阅 DeepSeek API 文档。
Trae 中的 DeepSeek V3.1 安全注意事项
- 数据隐私
- 使用云 API 时，所有输入都会发送到远程模型。
- 对于敏感数据，请考虑本地部署或私人托管。
- 避免通过云发送专有或机密代码。
- API 密钥和机密
- 将您的 API 密钥视为密码；切勿在共享项目中进行硬编码。
- Trae 将密钥存储在设置中——保证您的设备安全。
- 定期轮换密钥并尽可能使用环境变量。
- 数据处理
- DeepSeek 的 API 使用 HTTPS 加密。
- 在使用第三方之前，请查看您组织的政策 LLMs.
- 为了获得最大的安全性，请运行本地或私有模型服务器。
- 沙盒和系统安全
- Trae 在本地运行，仅通过 API 调用 DeepSeek。
- 风险最小，但请保持 Trae 更新并维护防病毒保护。
- 合规性
- 在受监管的行业中，确认 DeepSeek 的使用符合治理规则。
- 一些团队在发送到 API 之前会将输入匿名化或清理。
- 最佳实践
- 安全存储 API 密钥并经常轮换。
- 对敏感输入要谨慎；必要时进行编辑或匿名化。
- 依赖加密通道（HTTPS）。
- 遵循标准 API 卫生 - 除此之外没有额外的安全要求。
DeepSeek V3.1 为 Trae IDE 带来了强大的推理、编码和工具调用功能，使其不再仅仅是一个编码助手，而是成为端到端工作流程的智能代理。与 Kimi-K2 和 Qwen Coder 等同类产品相比，它在推理准确性、上下文处理和工具使用方面实现了最均衡的平衡。虽然 Trae 仅通过 API 连接（无本地模型），但设置非常简单，一旦集成，开发人员就能获得一个安全、多功能的环境，用于高效地调试、重构和构建代码。
常見問題解答
不可以。Trae 仅支持通过 API 调用的模型，不支持本地部署。
从提供商处获取 API 密钥（例如， Novita AI)，在 Trae 的 AI 管理设置中添加模型，并粘贴你的密钥。
DeepSeek V3.1 模型规模较大。长查询或大量输入可能需要更长时间才能处理。请减小提示大小或检查网速。
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