DeepSeek V3.1 是最先进的开源混合专家模型（671B 参数，37B 激活，128K 上下文），支持 thinking 和 non-thinking 两种模式。Trae 是一款 AI 驱动的 IDE，允许开发者通过 API 接入模型。
本指南将引导你完成 DeepSeek V3.1 与 Trae 的集成：从系统要求和兼容性对比，到逐步设置、使用最佳实践、故障排除以及安全考量。
Trae + DeepSeek V3.1 联合能实现什么
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编辑器内的 AI 赋能编码
在你的 Trae IDE 中，DeepSeek V3.1 成为智能编码伴侣。它可以生成、重构、解释或调试代码——所有这些都无需离开你的编辑器。Trae 的“代理模式”或构建器界面让 DeepSeek V3.1 在任务流中运行，通过 工具调用和代理风格逻辑 智能处理多步骤编码任务或推理工作流。
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更智能的工具与代理工作流
借助增强的 工具调用和搜索代理能力，DeepSeek V3.1 可以与格式化器、代码检查工具甚至外部工具等功能集成。利用 Trae 的多模态能力，你只需提供设计稿，系统便会自动将视觉设计转换为生产就绪的代码。在 Trae 的代理模式下，模型可以作为结构化工作流的一部分触发操作（例如运行测试、搜索文档）。
关键数据点 — DeepSeek V3.1
- 推理与编码准确性
- AIME 2025 基准测试：88.4% → 在数学推理任务上接近 GPT-5
- 上下文长度
- 支持 128K 个 token → 一次运行可处理大型代码库、文档和长对话
- 性能与成本
- 开源 MIT 许可证
- 相比闭源模型，推理效率提升，运营成本更低
- 工具使用
- 更强的 结构化工具调用 和插件工作流
Trae 中 DeepSeek V3.1 与其他类似模型的对比
| **功能 ** | DeepSeek V3.1 | Kimi-K2 | Qwen3-Coder |
|---|---|---|---|
| 模型类型（参数） | MoE：671B 总量（37B 激活） | MoE：1,000B 总量（32B 激活） | MoE：480B 总量（35B 激活） |
| 上下文窗口 | 128K 个 token | 128K 个 token | 262K 个 token（原生） |
| 特殊模式 | 同时支持“思考”（ thinking）和非思考模式 |
主要非思考模式（代理工作流） | 仅非思考模式（专注于编码） |
| 主要重点 | 通用推理、问答、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 |
| 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 在编码/调试方面领先，Qwen3-Coder 以长上下文和编码专长脱颖而出，而 DeepSeek V3.1 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 和 Qwen Coder
| 工具/模型 | 优势 | 权衡/说明 |
|---|---|---|
| Trae（IDE） | 免费，集成 AI 功能的 IDE | 遥测和数据追踪方面的顾虑 |
| Claude Code | 高准确性、长上下文、输出精致、代理 CLI | 成本较高，专有模型（** 模型必须支持 Anthropic API**） |
| Qwen Coder | 开源、上下文大、成本低、可本地托管 | 比 Claude 慢，高 token 时需要基础设施支持 |
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。它只支持通过 API 调用访问的模型。
如果使用 DeepSeek V3.1 API（而非本地推理），Trae 只需要互联网接入和一个 API 提供商密钥。
先决条件：获取 API 密钥
Novita AI 提供 GPT-OSS 120B API，上下文 131K，价格为 **$0.1/输入 ** 和 **$0.5/输出 **。Novita AI 还提供 GPT-OSS 20B，上下文 131K，价格为 **$0.05/输入 ** 和 $0.2/输出，为最大化 GPT OSS 的代码代理潜力提供了有力支持。
Novita AI
第 1 步：登录并访问模型库
登录你的账户，点击 Model Library（模型库） 按钮。
第 2 步：选择你的模型
浏览可用的选项，选择适合你需求的模型。
第 3 步：开始免费试用
开始免费试用，探索所选模型的能力。
第 4 步：获取你的 API 密钥
为了通过 API 进行身份验证，我们将为你提供一个新的 API 密钥。进入“Settings（设置）”页面，如图所示复制 API 密钥。
第 5 步：安装 API
使用你编程语言对应的包管理器安装 API。
安装后，将必要的库导入你的开发环境。用你的 API 密钥初始化 API，开始与 Novita AI LLM 交互。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
第 1 步：打开 Trae 并访问模型
启动 Trae 应用。点击右上角的 Toggle AI Side Bar（切换 AI 侧边栏） 以打开 AI Side Bar（AI 侧边栏）。然后，转到 AI Management（AI 管理） 并选择 Models（模型）。
第 2 步：添加自定义模型并选择 Novita 作为提供商，然后选择模型
点击 Add Model（添加模型） 按钮创建一个自定义模型条目。在添加模型对话框中，从下拉菜单中选择 Provider = Novita。
从 Model（模型）下拉菜单中，选择你想要的模型（DeepSeek-R1-0528、Kimi K2、GLM 4.5、DeepSeek-V3-0324 或 MiniMax-M1-80k）。如果未列出确切模型，直接输入你从 Novita 库中记下的模型 ID。你可以直接输入 check ID on provider（在提供商处检查 ID） 来获取！确保选择了你想使用的正确模型变体。
第 3 步：输入你的 API 密钥
从你的 Novita 控制台复制 Novita AI API 密钥，并将其粘贴到 Trae 的 API Key（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，导入语句中缺少 .js 扩展名），并提供可直接应用的修复，如第一张图片中的“Apply success（应用成功）”通知所示，并自动将更改写入相应文件。
用于直接聊天查询的错误上下文收集
当出现错误时（如第二张图片中的 ERR_MODULE_NOT_FOUND），该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中提出关于该问题的疑问。
直接终端命令执行
该界面支持运行终端命令（如第三张图片中的 npm install expo-image-picker expo-media-library），并带有专用的“Run（运行）”按钮，简化了基于命令的工作流。
DeepSeek V3.1 在 Trae 中的访问故障排除
- 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/余额耗尽。
- 429 速率限制 → 调用太快；暂停后重试。
- 如果服务宕机，请检查 DeepSeek API 状态页面。
- 性能缓慢
- 大模型 → 初始响应可能有延迟。
- 如果长查询导致 Trae 聊天卡顿，请减少输入大小或示例数量。
- 检查网速（所有流量都在线上）。
- 意外输出
- 在推理模式下可能会出现
thinking或response标签。 - 这些是内部标记，可忽略。
- 在推理模式下可能会出现
- 错误代码
- 400 → 输入格式错误（检查 JSON/聊天格式）。
- 500+ → 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。
- 缩短过长的提示词。
- 确保 Trae 可以访问互联网并且已更新。
- 查阅 DeepSeek API 文档以获取详细的问题排查指南。
DeepSeek V3.1 在 Trae 中的安全考量
- 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，考虑本地部署或私有托管。
- 避免通过云发送专有或机密代码。
- API 密钥与秘密
- 像对待密码一样对待你的 API 密钥；切勿在共享项目中硬编码。
- Trae 在设置中存储密钥——确保设备安全。
- 定期轮换密钥，如果可能，使用环境变量。
- 数据处理
- DeepSeek 的 API 使用 HTTPS 加密。
- 在使用第三方 LLM 之前，请查看你所在组织的政策。
- 为了最大安全性，请运行本地或私有模型服务器。
- 沙盒与系统安全
- Trae 在本地运行，仅通过 API 调用 DeepSeek。
- 风险极小，但请保持 Trae 更新并维持防病毒保护。
- 合规性
- 在受监管的行业，请确认 DeepSeek 的使用符合治理规则。
- 一些团队在发送到 API 之前会对输入进行匿名化或清洗处理。
- 最佳实践
- 安全存储 API 密钥并经常轮换。
- 谨慎处理敏感输入；必要时进行脱敏或匿名化处理。
- 依赖加密通道（HTTPS）。
- 遵循标准的 API 卫生习惯——除此之外没有额外的安全要求。
DeepSeek V3.1 将强大的推理、编码和工具调用能力带入 Trae IDE，使其不仅仅是一个编码助手——它成为一个用于端到端工作流的智能代理。与 Kimi-K2 和 Qwen Coder 等同类模型相比，它在推理准确性、上下文处理和工具使用方面提供了最均衡的组合。虽然 Trae 仅通过 API 连接（不支持本地模型），但设置过程简单直接，集成后，开发者将获得一个安全、多功能的调试、重构和高效构建代码的环境。
常见问题
我可以在 Trae 中本地运行 DeepSeek V3.1 吗？
不能。Trae 仅支持通过 API 调用访问模型，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。
为什么性能缓慢？
DeepSeek V3.1 是一个大型模型。长查询或大输入可能需要更长时间处理。请减小提示词大小或检查网速。
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