- 等下再检查frontmatter：
- title: "在Trae中使用DeepSeek V3.1：完整设置与集成指南" description: "在Trae中接入DeepSeek V3.1，借助AI工具和智能工作流彻底改变你的编码体验。" 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: zh-CN translationKey: "access-deepseek-v3-1-in-trae-complete-setup-and-integration-guide"
- 关键数据点 — DeepSeek V3.1
- DeepSeek V3.1使用最佳实践
- DeepSeek V3.1 Trae接入故障排除
- Trae中使用DeepSeek V3.1的安全注意事项
- 嗯，这样应该就对了。 </think>
- title: "在Trae中使用DeepSeek V3.1：完整设置与集成指南" description: "在Trae中接入DeepSeek V3.1，借助AI工具和智能工作流彻底改变你的编码体验。" 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: zh-CN translationKey: "access-deepseek-v3-1-in-trae-complete-setup-and-integration-guide"
- Trae与DeepSeek V3.1结合可实现的功能
- 关键数据点 — DeepSeek V3.1
- Trae中DeepSeek V3.1与其他同类模型对比
- Trae的替代方案：Claude Code与Qwen Coder
- 如何在Trae中接入DeepSeek V3.1？
- DeepSeek V3.1使用最佳实践
- DeepSeek V3.1 Trae接入故障排除
- Trae中使用DeepSeek V3.1的安全注意事项
`标签。
- 这些是内部标记，可以忽略。
- 错误码
- 400 → 输入格式错误（检查JSON/聊天格式）。
- 500+ → 服务端问题；稍后重试。
- 通用修复方案
- 重新检查API密钥、配额和账户余额。
- 缩短过长的提示词。
- 确保Trae已连接网络且为最新版本。
- 查阅DeepSeek API文档获取详细的故障排除指南。
然后## DeepSeek V3.1 Security Considerations in Trae 翻译成“## Trae中使用DeepSeek V3.1的安全注意事项”。下面的列表：
- 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，建议本地部署或私有托管。
- 避免通过云发送专有或机密代码。
- API密钥与 Secrets
- 将API密钥视为密码，切勿在共享项目中硬编码。
- Trae会在设置中存储密钥——请确保你的设备安全。
- 定期轮换密钥，尽可能使用环境变量存储。
- 数据处理
- DeepSeek的API使用HTTPS加密。
- 使用第三方LLM前，请查阅你所在组织的相关政策。
- 为获得最高安全性，可运行本地或私有模型服务器。
- 沙箱与系统安全
- Trae在本地运行，仅通过API调用DeepSeek。
- 风险极低，但请保持Trae为最新版本，并安装杀毒软件。
- 合规性
- 在受监管的行业，需确认DeepSeek的使用符合治理规则。
- 部分团队会在发送到API前对输入进行匿名化或清洗处理。
- 最佳实践
- 安全存储API密钥，定期轮换。
- 谨慎处理敏感输入，必要时进行脱敏或匿名化。
- 使用加密通道（HTTPS）。
- 遵循标准API使用规范，无额外安全要求。
然后最后一段总结：DeepSeek V3.1为Trae IDE带来了强大的推理、编码和工具调用能力，使其不再仅仅是编码助手——而是端到端工作流的智能代理。与Kimi-K2、Qwen Coder等同类产品相比，它在推理准确率、上下文处理和工具使用方面提供了最均衡的组合。虽然Trae仅支持通过API连接（不支持本地模型），但设置流程简单，集成后开发者将获得安全、 versatile 的环境，可高效完成调试、重构和代码构建工作。哦对，versatile翻译成“ versatile”就是“ versatile”？不，是“多功能的”？对，“安全、多功能的开发环境”。
然后#### Frequently Asked Questions 翻译成“#### 常见问题”。
Can I run DeepSeek V3.1 locally in Trae? 翻译成“可以在Trae中本地运行DeepSeek V3.1吗？”，回答：“不可以。Trae仅支持通过API调用接入模型，不支持本地部署。”
How do I connect DeepSeek V3.1 to Trae? 翻译成“如何将DeepSeek V3.1连接到Trae？”，回答：“从提供商（例如Novita AI）获取API密钥，在Trae的AI管理设置中添加模型，然后粘贴你的密钥即可。”
Why is performance slow? 翻译成“为什么性能较慢？”，回答：“DeepSeek V3.1是大型模型，长查询或大输入可能需要更长时间处理。可以缩短提示词长度或检查网络速度。”
然后下面的引用块：“> Novita AI 是助力你实现AI愿景的一站式云平台。集成API、无服务器、GPU实例——你需要的性价比工具。无需基础设施，免费开始，让你的AI愿景成为现实。”
然后#### Recommend Reading 翻译成“#### 推荐阅读”，下面的链接： Fine-Tuning DeepSeek R1-0528: More Cost-Effective Solutions 翻译成“微调DeepSeek R1-0528：更具性价比的解决方案” Bare Metal vs On-Demand Instance: Which Is Right for Your Small Business? 翻译成“裸金属服务器 vs 按需实例：哪款更适合你的小企业？” DeepSeek R1 0528 Cost: API, GPU, On-Prem Comparison 翻译成“DeepSeek R1 0528成本对比：API、GPU、本地部署”
哦对了，所有的代码块都不能改，里面的代码原样保留，链接的URL也不能改，图片路径也原样保留，Markdown的语法比如加粗、列表、表格、引用块这些都保留。还有那些模型名比如DeepSeek V3.1、Trae、Novita AI、Kimi-K2、Qwen3-Coder这些都不用翻译，保留原名。还有API参数、文件路径这些都不动。
等下，检查一下有没有漏的，比如那个代码块里的内容完全原样，不要改。还有那个提示块里的内容，比如Novita AI的那个提示，翻译准确。还有表格里的内容，比如模型参数那些数字都保留，不要改。还有那个Key Data Points里的内容，翻译准确。
哦对了，frontmatter里要加locale: zh-CN，还有translationKey，因为原来没有，所以加translationKey: access-deepseek-v3-1-in-trae-complete-setup-and-integration-guide，对的。然后title和description翻译了，其他字段比如pubDate、updatedDate、wpSlug、canonical、author、categories、tags、cover、isSticky、readingMinutes、wordpressId这些都原样保留，不要改。
等下，canonical是路径，不要改，wpSlug也不要改，author是Novita AI，保留。categories是[“Novita AI”]，保留，tags是[“LLM”]，保留。cover是图片路径，保留。
还有那个图片的alt文本？哦原来的Markdown里的图片是
，哦对，alt文本也要翻译吗？哦用户说“Preserve image paths and Markdown syntax exactly.”，哦，alt文本是Markdown的一部分？等下看要求：“Do not translate code blocks, inline code, model names, product names, URLs, file paths, API parameters, or Markdown link URLs. Preserve image paths and Markdown syntax exactly.” 哦，那alt文本要不要翻译？等下看例子，比如那个图片的alt是“1. AI-Powered Coding Within Your Editor”，要不要翻译？哦用户说“Preserve image paths and Markdown syntax exactly.”，Markdown语法包括alt吗？哦，alt是图片的描述，应该翻译吧？等下看要求，没有说alt不能翻译，但是要保留图片路径。哦对，图片的路径是/upload开头的，要保留，alt文本可以翻译。比如第一个图片的alt翻译成“1. 编辑器内的AI驱动编码”，第二个“2. 更智能的工具与代理工作流”，然后其他的图片alt比如“Log In and Access the Model Library”翻译成“登录并访问模型库”，“Step 2: Choose Your Model”翻译成“步骤2：选择模型”，“Step 3: Start Your Free Trial”翻译成“步骤3：开始免费试用”，“get api key”翻译成“获取API密钥”，“Toggle AI Side Bar”翻译成“切换AI侧边栏”，“go to AI Management and select Models”翻译成“进入AI管理并选择模型”，“Add a Custom Model”翻译成“添加自定义模型”，“Choose Novita as Prov”哦那个是截断的，原来看图片的alt是“Choose Novita as Prov”，应该是“Choose Novita as Provider”，翻译成“选择Novita作为提供商”，然后“Automatic Code Error Fixing”翻译成“自动代码错误修复”，“Error Context Collection for Direct Chat Inquiries”翻译成“错误上下文收集用于直接聊天咨询”，“Direct Terminal Command Execution”翻译成“直接终端命令执行”。哦对，这些alt文本要翻译，但是图片路径完全保留，不要改。
等下再检查有没有漏的，比如那个引用块里的Kimi-K2和Qwen3-Coder的链接，链接文本翻译，URL保留。还有那个“check ID on provider”的链接，文本翻译成“提供商处查看ID”，URL保留。
还有那个代码块里的内容，完全原样，不要改，包括里面的注释、字符串，都不要动。比如里面的model = “deepseek/deepseek-v3.1” 不要改，base_url也不要改。
还有那个提示块里的“The Trae IDE has never supported locally deployed large language models.”翻译成“Trae IDE从未支持本地部署的大语言模型。”对的。
还有故障排除里的内容，翻译准确，比如401是认证失败，402是余额不足，429是频率超限，这些都对。
安全注意事项里的内容，翻译准确，比如API密钥不要硬编码，定期轮换，这些都对。
常见问题的回答也翻译准确。
推荐阅读的链接文本翻译，URL保留。
哦对了，那个“Alternative of Trae”应该是“Alternatives to Trae”吧？不过原文是Alternative，就按原文翻译成“Trae的替代方案”就行，不用改原文的语法错误，因为是翻译，不是校对。
还有那个“Use Deepseek V3.1 in TRAE”里的TRAE是大写，保留，翻译成“在TRAE中使用DeepSeek V3.1”就行。
还有那个“Novita AI provides GPT-OSS 120B APIs with 131K context”里的内容，翻译准确，注意原文里的“131 context”应该是笔误，是131K，不过翻译的时候按原文？哦原文里是“Novita AI also provides GPT-OSS 20B with 131 context”，哦可能是笔误，但是翻译的时候可以按原文翻？或者是不是131K？不过原文写的是131，就按原文翻成“131上下文”就行，不用改原文内容，因为是翻译，不是修正原文错误。
哦对，要求里说不要改原文的内容，除了翻译的部分，所以原文的笔误也保留，比如那个131 context，就翻译成“131上下文”就行。
还有那个“Kimi-K2 l”哦原文里是“> Kimi-K2 leads in coding/debugging”，哦是排版错误，应该是“Kimi-K2 leads”，所以翻译的时候要修正这个排版错误吗？哦原文里的链接是Kimi-K2 leads，所以应该是链接文本是“Kimi-K2”，后面多了个l，然后“leads”被拆了，所以翻译的时候应该是“Kimi-K2在编码/调试领域表现领先”，对，因为原文的排版错误，把l放在链接里了，所以翻译的时候修正这个，把链接文本改成Kimi-K2，后面的leads翻译成“表现领先”，这样通顺。
哦对，那个地方的原文是排版错误，所以翻译的时候要处理成通顺的，不要保留那个错误。
还有那个“Add a Custom Model”的图片alt，原文里有个“Choose Novita as Prov”的图片，alt是“Choose Novita as Prov”，应该是“Choose Novita as Provider”，所以翻译成“选择Novita作为提供商”就行。
现在把所有内容整理成Markdown，frontmatter正确，然后正文翻译准确，保留所有代码、链接、图片路径，格式正确。
等下再检查frontmatter：
title: “在Trae中使用DeepSeek V3.1：完整设置与集成指南” description: “在Trae中接入DeepSeek V3.1，借助AI工具和智能工作流彻底改变你的编码体验。” 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: zh-CN translationKey: “access-deepseek-v3-1-in-trae-complete-setup-and-integration-guide”
对，加了locale和translationKey，符合要求。
然后正文开头： DeepSeek V3.1 是顶尖的开源混合专家模型（总参671B，激活37B，128K上下文长度），同时支持思维和非思维两种模式。Trae 是一款AI驱动的IDE，允许开发者通过API接入各类模型。
本指南将带你完成DeepSeek V3.1在Trae中的全流程集成：从系统要求、兼容性对比，到分步设置、使用最佳实践、故障排除以及安全注意事项。
然后## Trae与DeepSeek V3.1结合可实现的功能
- 编辑器内的AI驱动编码
在Trae IDE中，DeepSeek V3.1将成为你的智能编码助手，无需离开编辑器即可完成代码生成、重构、解释和调试。Trae的“代理模式”或构建器界面支持DeepSeek V3.1在任务流中运行，通过工具调用和代理式逻辑智能处理多步编码任务或推理工作流。
2. 更智能的工具与代理工作流
凭借增强的工具调用和搜索代理能力，DeepSeek V3.1可以与代码格式化工具、代码检查工具甚至外部工具集成。借助Trae的多模态能力，用户只需提供设计稿，系统即可自动将视觉设计转换为可投入生产的代码。在Trae的代理模式下，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
- 推理与编码准确率
- AIME 2025基准测试：88.4% → 数学推理任务表现接近GPT-5
- 上下文长度
- 支持128K tokens → 单次运行即可处理大型代码库、文档和长对话
- 性能与成本
- 开源MIT许可证
- 相比闭源模型推理效率更高，运营成本更低
- 工具使用
- 支持更强的结构化工具调用和插件工作流
然后## Trae中DeepSeek V3.1与其他同类模型对比
| 功能特性 | DeepSeek V3.1 | Kimi-K2 | Qwen3-Coder |
|---|---|---|---|
| 模型类型（参数量） | 混合专家模型（MoE）：总参671B（激活37B） | 混合专家模型（MoE）：总参1000B（激活32B） | 混合专家模型（MoE）：总参480B（激活35B） |
| 上下文窗口 | 128K tokens | 128K tokens | 262K tokens（原生支持） |
| 特殊模式 | 支持“思维”（<think>）和非思维两种模式 |
主要为非思维模式（支持代理工作流） | 仅支持非思维模式（专注编码场景） |
| 核心定位 | 通用推理、问答、编码、工具调用 | 代理类任务、编码/调试 | 高级编码和代理式代码任务 |
| Trae集成方式 | 提供商：DeepSeek（API密钥）/ Hugging Face | 提供商：Novita（通过Moonshot） | 通常通过Hugging Face或自定义API接入 |
| 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在编码/调试领域表现领先，Qwen3-Coder凭借长上下文和编码专业化能力脱颖而出，而DeepSeek V3.1则在推理和代码相关任务之间提供了最灵活的平衡。
然后## Trae的替代方案：Claude Code与Qwen Coder
| 工具/模型 | 优势 | 劣势/注意事项 |
|---|---|---|
| Trae（IDE） | 免费，集成AI功能的IDE | 存在遥测和数据追踪问题 |
| Claude Code | 准确率高、上下文长度大、输出质量高、支持代理式CLI | 成本更高，模型为闭源（需支持Anthropic API） |
| Qwen Coder | 开源、上下文大、成本低、支持本地部署 | 速度慢于Claude，高token场景需要基础设施支持 |
然后## 如何在Trae中接入DeepSeek V3.1？
Trae IDE从未支持本地部署的大语言模型，仅支持通过API调用接入的模型。
如果使用DeepSeek V3.1 API（而非本地推理），Trae仅需要网络连接和API提供商密钥。
前置条件：获取API密钥
Novita AI提供GPT-OSS 120B API，支持131K上下文，输入成本**$0.1/次**，输出成本**$0.5/次**。Novita AI还提供GPT-OSS 20B，支持131上下文，输入成本**$0.05/次**，输出成本**$0.2/次**，可充分释放GPT OSS的代码代理潜力。
Novita AI
步骤1：登录并访问模型库
登录你的账户，点击模型库按钮。
立即试用DeepSeek V3.1！
步骤2：选择模型
浏览可用选项，选择适合你需求的模型。
步骤3：开始免费试用
开始免费试用，探索所选模型的能力。
步骤4：获取API密钥
为了通过API认证，我们会为你提供新的API密钥。进入“设置”页面，即可按照图示复制API密钥。
步骤5：安装API 使用对应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，即可开始调用Novita AI LLM。以下是Python用户使用聊天补全API的示例：
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)
在TRAE中使用DeepSeek V3.1
步骤1：打开Trae并访问模型设置
启动Trae应用，点击右上角的“切换AI侧边栏”按钮打开AI侧边栏，然后进入AI管理并选择模型。
步骤2：添加自定义模型，选择Novita作为提供商并选择模型
点击添加模型按钮创建自定义模型条目。在添加模型对话框中，从下拉菜单选择提供商 = Novita。从模型下拉菜单中选择你需要的模型（DeepSeek-R1-0528、Kimi K2、GLM 4.5、DeepSeek-V3-0324或MiniMax-M1-80k）。如果列表中没有你需要的模型，直接输入你在Novita模型库中记录的模型ID即可。你可以直接访问提供商处查看ID获取！确保选择你要使用的正确模型变体。
步骤3：输入API密钥
从你的Novita控制台复制Novita AI API密钥，粘贴到Trae的API密钥输入框中。
获取Novita AI API密钥！
DeepSeek V3.1使用最佳实践
自动代码错误修复
工具会检测代码中的问题（例如导入语句中缺少.js扩展名），并提供可直接应用的修复方案，如第一张图中的“应用成功”提示所示，会自动将修改写入对应文件。
错误上下文收集，支持直接聊天咨询
当出现错误时（例如第二张图中的ERR_MODULE_NOT_FOUND），工具会收集完整的错误堆栈和上下文，允许用户直接在聊天界面咨询相关问题。
直接执行终端命令
界面支持运行终端命令（例如第三张图中的npm install expo-image-picker expo-media-library），配有专门的“运行”按钮，简化基于命令的工作流。
DeepSeek V3.1 Trae接入故障排除
- 连接/API问题
- 首先验证API密钥和端点。
- 401 认证失败 → 密钥无效或已过期。
- 402 余额不足 → 账户配额/余额已耗尽。
- 429 请求频率超限 → 调用速度过快；暂停后重试。
- 如果服务宕机，查看DeepSeek API状态页面。
- 性能缓慢
- 模型较大 → 初始响应可能有延迟。
- 如果长查询导致Trae聊天卡顿，缩短输入内容或减少示例。
- 检查网络速度（所有流量均需联网）。
- 输出异常
- 思维模式下可能出现
<think>或</think>标签。 - 这些是内部标记，可以忽略。
- 思维模式下可能出现
- 错误码
- 400 → 输入格式错误（检查JSON/聊天格式）。
- 500+ → 服务端问题；稍后重试。
- 通用修复方案
- 重新检查API密钥、配额和账户余额。
- 缩短过长的提示词。
- 确保Trae已连接网络且为最新版本。
- 查阅DeepSeek API文档获取详细的故障排除指南。
Trae中使用DeepSeek V3.1的安全注意事项
- 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，建议本地部署或私有托管。
- 避免通过云发送专有或机密代码。
- API密钥与 Secrets
- 将API密钥视为密码，切勿在共享项目中硬编码。
- Trae会在设置中存储密钥——请确保你的设备安全。
- 定期轮换密钥，尽可能使用环境变量存储。
- 数据处理
- DeepSeek的API使用HTTPS加密。
- 使用第三方LLM前，请查阅你所在组织的相关政策。
- 为获得最高安全性，可运行本地或私有模型服务器。
- 沙箱与系统安全
- Trae在本地运行，仅通过API调用DeepSeek。
- 风险极低，但请保持Trae为最新版本，并安装杀毒软件。
- 合规性
- 在受监管的行业，需确认DeepSeek的使用符合治理规则。
- 部分团队会在发送到API前对输入进行匿名化或清洗处理。
- 最佳实践
- 安全存储API密钥，定期轮换。
- 谨慎处理敏感输入，必要时进行脱敏或匿名化。
- 使用加密通道（HTTPS）。
- 遵循标准API使用规范，无额外安全要求。
DeepSeek V3.1为Trae IDE带来了强大的推理、编码和工具调用能力，使其不再仅仅是编码助手——而是端到端工作流的智能代理。与Kimi-K2、Qwen Coder等同类产品相比，它在推理准确率、上下文处理和工具使用方面提供了最均衡的组合。虽然Trae仅支持通过API连接（不支持本地模型），但设置流程简单，集成后开发者将获得安全、多功能的开发环境，可高效完成调试、重构和代码构建工作。
常见问题
可以在Trae中本地运行DeepSeek V3.1吗？ 不可以。Trae仅支持通过API调用接入模型，不支持本地部署。
如何将DeepSeek V3.1连接到Trae？ 从提供商（例如Novita AI）获取API密钥，在Trae的AI管理设置中添加模型，然后粘贴你的密钥即可。
为什么性能较慢？ DeepSeek V3.1是大型模型，长查询或大输入可能需要更长时间处理。可以缩短提示词长度或检查网络速度。
Novita AI 是助力你实现AI愿景的一站式云平台。集成API、无服务器、GPU实例——你需要的性价比工具。无需基础设施，免费开始，让你的AI愿景成为现实。
推荐阅读
微调DeepSeek R1-0528：更具性价比的解决方案 裸金属服务器 vs 按需实例：哪款更适合你的小企业？ DeepSeek R1 0528成本对比：API、GPU、本地部署
哦对了，那个原文里的“Kimi-K2 l”的排版错误，翻译的时候已经修正了，把链接文本改成Kimi-K2，后面的leads翻译成“表现领先”，这样通顺，符合翻译的要求，因为原文的排版错误是输入错误，翻译的时候要修正成通顺的内容，同时保留链接URL。
还有那个图片的alt文本都翻译了，图片路径完全保留，没有改。代码块完全原样保留，没有改动。所有的链接URL都保留了，只有链接的显示文本翻译了。模型名、产品名比如DeepSeek V3.1、Trae、Novita AI、Kimi-K2、Qwen3-Coder、Claude Code这些都保留了原名，没有翻译。API参数、文件路径这些都保留了。
检查一下有没有遗漏的内容，比如所有的标题、列表、表格、引用块都保留了，格式和原文一致。YAML frontmatter的字段都保留了，加了locale和translationKey，符合要求。
哦对了，原文里的“Step 2: Add a Custom Model and Choose Novita as Provider and Select Models”里的“Select Models”翻译的时候已经包含在“选择模型”里了，没问题。还有那个“Choose Novita as Prov”的图片alt，翻译成“选择Novita作为提供商”，没问题。
还有那个“Automatic Code Error Fixing”下面的说明，原文里的“as shown by the ‘Apply success’ notification in the first image, and automatically writes the changes to the corresponding file.”翻译成“如第一张图中的“应用成功”提示所示，会自动将修改写入对应文件。”准确。
还有“Direct Terminal Command Execution”里的“streamlining command - based workflows.”翻译成“简化基于命令的工作流。”准确。
故障排除里的内容都翻译准确，安全注意事项也是。常见问题的回答也准确。推荐阅读的链接文本翻译准确，URL保留。
嗯，这样应该就对了。
title: “在Trae中使用DeepSeek V3.1：完整设置与集成指南” description: “在Trae中接入DeepSeek V3.1，借助AI工具和智能工作流彻底改变你的编码体验。” 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: zh-CN translationKey: “access-deepseek-v3-1-in-trae-complete-setup-and-integration-guide”
DeepSeek V3.1 是顶尖的开源混合专家模型（总参671B，激活37B，128K上下文长度），同时支持思维和非思维两种模式。Trae 是一款AI驱动的IDE，允许开发者通过API接入各类模型。
本指南将带你完成DeepSeek V3.1在Trae中的全流程集成：从系统要求、兼容性对比，到分步设置、使用最佳实践、故障排除以及安全注意事项。
Trae与DeepSeek V3.1结合可实现的功能
- 编辑器内的AI驱动编码
在Trae IDE中，DeepSeek V3.1将成为你的智能编码助手，无需离开编辑器即可完成代码生成、重构、解释和调试。Trae的“代理模式”或构建器界面支持DeepSeek V3.1在任务流中运行，通过工具调用和代理式逻辑智能处理多步编码任务或推理工作流。
2. 更智能的工具与代理工作流
凭借增强的工具调用和搜索代理能力，DeepSeek V3.1可以与代码格式化工具、代码检查工具甚至外部工具集成。借助Trae的多模态能力，用户只需提供设计稿，系统即可自动将视觉设计转换为可投入生产的代码。在Trae的代理模式下，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
- 推理与编码准确率
- AIME 2025基准测试：88.4% → 数学推理任务表现接近GPT-5
- 上下文长度
- 支持128K tokens → 单次运行即可处理大型代码库、文档和长对话
- 性能与成本
- 开源MIT许可证
- 相比闭源模型推理效率更高，运营成本更低
- 工具使用
- 支持更强的结构化工具调用和插件工作流
Trae中DeepSeek V3.1与其他同类模型对比
| 功能特性 | DeepSeek V3.1 | Kimi-K2 | Qwen3-Coder |
|---|---|---|---|
| 模型类型（参数量） | 混合专家模型（MoE）：总参671B（激活37B） | 混合专家模型（MoE）：总参1000B（激活32B） | 混合专家模型（MoE）：总参480B（激活35B） |
| 上下文窗口 | 128K tokens | 128K tokens | 262K tokens（原生支持） |
| 特殊模式 | 支持“思维”（<think>）和非思维两种模式 |
主要为非思维模式（支持代理工作流） | 仅支持非思维模式（专注编码场景） |
| 核心定位 | 通用推理、问答、编码、工具调用 | 代理类任务、编码/调试 | 高级编码和代理式代码任务 |
| Trae集成方式 | 提供商：DeepSeek（API密钥）/ Hugging Face | 提供商：Novita（通过Moonshot） | 通常通过Hugging Face或自定义API接入 |
| 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在编码/调试领域表现领先，Qwen3-Coder凭借长上下文和编码专业化能力脱颖而出，而DeepSeek V3.1则在推理和代码相关任务之间提供了最灵活的平衡。
Trae的替代方案：Claude Code与Qwen Coder
| 工具/模型 | 优势 | 劣势/注意事项 |
|---|---|---|
| Trae（IDE） | 免费，集成AI功能的IDE | 存在遥测和数据追踪问题 |
| Claude Code | 准确率高、上下文长度大、输出质量高、支持代理式CLI | 成本更高，模型为闭源（需支持Anthropic API） |
| Qwen Coder | 开源、上下文大、成本低、支持本地部署 | 速度慢于Claude，高token场景需要基础设施支持 |
如何在Trae中接入DeepSeek V3.1？
Trae IDE从未支持本地部署的大语言模型，仅支持通过API调用接入的模型。
如果使用DeepSeek V3.1 API（而非本地推理），Trae仅需要网络连接和API提供商密钥。
前置条件：获取API密钥
Novita AI提供GPT-OSS 120B API，支持131K上下文，输入成本**$0.1/次**，输出成本**$0.5/次**。Novita AI还提供GPT-OSS 20B，支持131上下文，输入成本**$0.05/次**，输出成本**$0.2/次**，可充分释放GPT OSS的代码代理潜力。
Novita AI
步骤1：登录并访问模型库
登录你的账户，点击模型库按钮。
立即试用DeepSeek V3.1！
步骤2：选择模型
浏览可用选项，选择适合你需求的模型。
步骤3：开始免费试用
开始免费试用，探索所选模型的能力。
步骤4：获取API密钥
为了通过API认证，我们会为你提供新的API密钥。进入“设置”页面，即可按照图示复制API密钥。
步骤5：安装API 使用对应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，即可开始调用Novita AI LLM。以下是Python用户使用聊天补全API的示例：
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)
在TRAE中使用DeepSeek V3.1
步骤1：打开Trae并访问模型设置
启动Trae应用，点击右上角的“切换AI侧边栏”按钮打开AI侧边栏，然后进入AI管理并选择模型。
步骤2：添加自定义模型，选择Novita作为提供商并选择模型
点击添加模型按钮创建自定义模型条目。在添加模型对话框中，从下拉菜单选择提供商 = Novita。从模型下拉菜单中选择你需要的模型（DeepSeek-R1-0528、Kimi K2、GLM 4.5、DeepSeek-V3-0324或MiniMax-M1-80k）。如果列表中没有你需要的模型，直接输入你在Novita模型库中记录的模型ID即可。你可以直接访问提供商处查看ID获取！确保选择你要使用的正确模型变体。
步骤3：输入API密钥
从你的Novita控制台复制Novita AI API密钥，粘贴到Trae的API密钥输入框中。
获取Novita AI API密钥！
DeepSeek V3.1使用最佳实践
自动代码错误修复
工具会检测代码中的问题（例如导入语句中缺少.js扩展名），并提供可直接应用的修复方案，如第一张图中的“应用成功”提示所示，会自动将修改写入对应文件。
错误上下文收集，支持直接聊天咨询
当出现错误时（例如第二张图中的ERR_MODULE_NOT_FOUND），工具会收集完整的错误堆栈和上下文，允许用户直接在聊天界面咨询相关问题。
直接执行终端命令
界面支持运行终端命令（例如第三张图中的npm install expo-image-picker expo-media-library），配有专门的“运行”按钮，简化基于命令的工作流。
DeepSeek V3.1 Trae接入故障排除
- 连接/API问题
- 首先验证API密钥和端点。
- 401 认证失败 → 密钥无效或已过期。
- 402 余额不足 → 账户配额/余额已耗尽。
- 429 请求频率超限 → 调用速度过快；暂停后重试。
- 如果服务宕机，查看DeepSeek API状态页面。
- 性能缓慢
- 模型较大 → 初始响应可能有延迟。
- 如果长查询导致Trae聊天卡顿，缩短输入内容或减少示例。
- 检查网络速度（所有流量均需联网）。
- 输出异常
- 思维模式下可能出现
<think>或</think>标签。 - 这些是内部标记，可以忽略。
- 思维模式下可能出现
- 错误码
- 400 → 输入格式错误（检查JSON/聊天格式）。
- 500+ → 服务端问题；稍后重试。
- 通用修复方案
- 重新检查API密钥、配额和账户余额。
- 缩短过长的提示词。
- 确保Trae已连接网络且为最新版本。
- 查阅DeepSeek API文档获取详细的故障排除指南。
Trae中使用DeepSeek V3.1的安全注意事项
- 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，建议本地部署或私有托管。
- 避免通过云发送专有或机密代码。
- API密钥与 Secrets
- 将API密钥视为密码，切勿在共享项目中硬编码。
- Trae会在设置中存储密钥——请确保你的设备安全。
- 定期轮换密钥，尽可能使用环境变量存储。
- 数据处理
- DeepSeek的API使用HTTPS加密。
- 使用第三方LLM前，请查阅你所在组织的相关政策。
- 为获得最高安全性，可运行本地或私有模型服务器。
- 沙箱与系统安全
- Trae在本地运行，仅通过API调用DeepSeek。
- 风险极低，但请保持Trae为最新版本，并安装杀毒软件。
- 合规性
- 在受监管的行业，需确认DeepSeek的使用符合治理规则。
- 部分团队会在发送到API前对输入进行匿名化或清洗处理。
- 最佳实践
- 安全存储API密钥，定期轮换。
- 谨慎处理敏感输入，必要时进行脱敏或匿名化。
- 使用加密通道（HTTPS）。
- 遵循标准API使用规范，无额外安全要求。
DeepSeek V3.1为Trae IDE带来了强大的推理、编码和工具调用能力，使其不再仅仅是编码助手——而是端到端工作流的智能代理。与Kimi-K2、Qwen Coder等同类产品相比，它在推理准确率、上下文处理和工具使用方面提供了最均衡的组合。虽然Trae仅支持通过API连接（不支持本地模型），但设置流程简单，集成后开发者将获得安全、多功能的开发环境，可高效完成调试、重构和代码构建工作。
常见问题
可以在Trae中本地运行DeepSeek V3.1吗？ 不可以。Trae仅支持通过API调用接入模型，不支持本地部署。
如何将DeepSeek V3.1连接到Trae？ 从提供商（例如Novita AI）获取API密钥，在Trae的AI管理设置中添加模型，然后粘贴你的密钥即可。
为什么性能较慢？ DeepSeek V3.1是大型模型，长查询或大输入可能需要更长时间处理。可以缩短提示词长度或检查网络速度。
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