在 Trae 中存取 DeepSeek V3.1：完整設定與整合指南

DeepSeek V3.1 是一款先進的開放原始碼混合專家模型（671B 參數，37B 啟用，128K 脈絡），同時支援 ** 思考與 ** 非思考模式。Trae 是一款 AI 驅動的 IDE，讓開發者可透過 API 接入模型。

本指南將逐步引導您將 DeepSeek V3.1 整合至 Trae：從系統需求與相容性比較，到逐步設定、使用最佳實務、疑難排解及安全考量。

Trae + DeepSeek V3.1 能共同實現的功能

1. 在編輯器內實現 AI 輔助編碼

在您的 Trae IDE 中，DeepSeek V3.1 成為智慧的編碼夥伴。它可以在不離開編輯器的情況下，生成、重構、解釋或除錯程式碼。Trae 的「代理模式」或建置介面讓 DeepSeek V3.1 能在任務流程中運作，透過 工具呼叫與代理風格邏輯，智慧處理多步驟編碼任務或推理工作流程。

2. 更智慧的工具與代理工作流程

憑藉增強的 工具呼叫與搜尋代理能力，DeepSeek V3.1 可與格式化工具、程式碼檢查器甚至外部工具等功能整合。使用 Trae 的多模態能力，開發者只需提供設計稿，系統便會自動將視覺設計轉換為可上線的程式碼。在 Trae 的代理模式中，這表示模型可以在結構化工作流程中觸發動作（例如執行測試、搜尋文件）。

關鍵數據 — DeepSeek V3.1

• 推理與編碼準確度
  • AIME 2025 基準測試：88.4% → 在數學推理任務上接近 GPT-5
• 脈絡長度
  • 支援 128K tokens → 可一次處理大型程式碼庫、文件與長時間對話
• 效能與成本
  • 開放原始碼 MIT 授權
  • 推理效率提升，營運成本低於 封閉原始碼模型
• 工具使用
  • 更強大的 結構化工具呼叫 與外掛工作流程

DeepSeek V3.1 與 Trae 中其他類似模型的比較

**功能 **	DeepSeek V3.1	Kimi-K2	Qwen3-Coder
模型類型（參數）	MoE：671B 總計（37B 活躍）	MoE：1,000B 總計（32B 活躍）	MoE：480B 總計（35B 活躍）
脈絡視窗	128K tokens	128K tokens	262K tokens（原生）
特殊模式	支援「思考」（ thinking）與非思考模式	主要為非思考（代理工作流程）	僅非思考（專注編碼）
主要焦點	通用推理、問答、編碼、工具使用	代理任務、編碼/除錯	進階編碼與代理程式碼任務
Trae 整合	提供者：DeepSeek（API 金鑰）/ Hugging Face	提供者：Novita（透過 Moonshot）	通常透過 Hugging Face 或自訂 API
API 支援	第三方服務提供者（例如 Novita AI）	Trae 或第三方服務提供者（例如 Novita AI）	第三方服務提供者（例如 Novita AI）

Kimi-K2 在編碼/除錯方面領先，Qwen3-Coder 以長脈絡與編碼專業脫穎而出，而 DeepSeek V3.1 則在推理與程式碼相關任務之間提供最靈活的平衡。

Trae 的替代方案：Claude Code 與 Qwen Coder

工具/模型	優點	取捨/備註
Trae (IDE)	免費，整合 AI 功能的 IDE	有遙測與資料追蹤的疑慮
Claude Code	高準確度、長脈絡、精良輸出、代理 CLI	成本較高，專有模型 (模型必須支援 Anthropic API)
Qwen Coder	開放原始碼、長脈絡、經濟實惠、可本地部署	速度比 Claude 慢，高 token 時需要基礎設施

如何在 Trae 中存取 DeepSeek V3.1？

Trae IDE 從未支援本地部署的大型語言模型。它僅支援透過 API 呼叫存取的模型。

如果使用 DeepSeek V3.1 API（而非本地推理），Trae 只需要網路連線與 API 提供者金鑰。

前置作業：取得 API 金鑰

Novita AI 提供 GPT-OSS 120B API，具備 **131K 脈絡 **，成本為 **$0.1/輸入 ** 與 **$0.5/輸出 **。Novita AI 也提供 GPT-OSS 20B，具備 131 脈絡，成本為 **$0.05/輸入 ** 與 $0.2/輸出，為最大化 GPT OSS 的程式碼代理潛力提供強力支援。

Novita AI

步驟 1：登入並存取模型庫

登入您的帳戶，然後按一下 模型庫 按鈕。

立即試用 Deepseek V3.1！

步驟 2：選擇您的模型

瀏覽可用的選項，然後選擇符合您需求的模型。

步驟 3：開始免費試用

開始免費試用，探索所選模型的功能。

步驟 4：取得您的 API 金鑰

為了透過 API 進行驗證，我們會提供您一個新的 API 金鑰。進入「設定」頁面，您可以依圖示指示複製 API 金鑰。

步驟 5：安裝 API

使用您程式語言專屬的套件管理器安裝 API。

安裝完成後，將必要的函式庫匯入您的開發環境。使用您的 API 金鑰初始化 API，開始與 Novita AI LLM 互動。以下是 Python 使用者使用聊天補全 API 的範例。

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

步驟 1：開啟 Trae 並存取模型

啟動 Trae 應用程式。按一下右上角的「切換 AI 側邊欄」以開啟 **AI 側邊欄 **。然後，前往 **AI 管理 ，並選擇 ** 模型。

步驟 2：新增自訂模型並選擇 Novita 作為提供者，然後選擇模型

按一下 新增模型 ** 按鈕以建立自訂模型項目。在新增模型對話方塊中，從下拉式選單中選擇 ** 提供者 = Novita。

從模型下拉式選單中挑選您想要的模型（DeepSeek-R1-0528、Kimi K2、GLM 4.5、DeepSeek-V3-0324 或 MiniMax-M1-80k）。如果確切模型未列出，只需輸入您從 Novita 模型庫記下的模型 ID。您可以直接輸入 在提供者上檢查 ID 來取得！請確保您選擇了正確的模型變體。

步驟 3：輸入您的 API 金鑰

從您的 Novita 控制台複製 Novita AI API 金鑰，然後貼到 Trae 的「API 金鑰」欄位中。

取得 Novita AI API 金鑰！

使用 DeepSeek v3.1 的最佳實務

自動程式碼錯誤修正

工具會偵測程式碼中的問題（例如匯入陳述式中缺少 .js 副檔名），並提供可直接套用的修正，如第一張圖片中顯示的「套用成功」通知，並自動將變更寫入對應檔案。

用於直接聊天查詢的錯誤脈絡收集

當發生錯誤時（如第二張圖片中的 ERR_MODULE_NOT_FOUND），工具會收集完整的錯誤堆疊與脈絡，讓使用者可以直接在聊天介面中詢問有關該問題的疑問。

直接終端機指令執行

介面支援執行終端機指令（例如第三張圖片中的 npm install expo-image-picker expo-media-library），並提供專屬的「執行」按鈕，簡化指令式工作流程。

DeepSeek V3.1 Trae 存取疑難排解

• 連線 / API 問題

  • 首先驗證 API 金鑰與端點。
  • 401 驗證失敗 → 金鑰無效或過期。
  • 402 餘額不足 → 帳戶配額/餘額已耗盡。
  • 429 速率限制 → 呼叫過快；請暫停後重試。
  • 若服務中斷，請檢查 DeepSeek API 狀態頁面。

• 效能緩慢

  • 大型模型 → 初始回應可能延遲。
  • 如果長查詢導致 Trae 聊天凍結，請減少輸入大小或範例數量。
  • 檢查網路速度（所有流量皆透過線上傳輸）。

• 非預期輸出

  • 在推理模式中可能出現 thinking 或 response 標籤。
  • 這些是內部標記，可以忽略。

• 錯誤碼

  • 400 → 格式錯誤的輸入（檢查 JSON/聊天格式）。
  • 500+ → 伺服器端問題；稍後重試。

• 常見修正

  • 重新檢查 API 金鑰、配額與帳戶餘額。
  • 縮短過長的提示。
  • 確保 Trae 有網路存取並已更新。
  • 查閱 DeepSeek API 文件以取得詳細疑難排解。

Trae 中 DeepSeek V3.1 的安全考量

• 資料隱私

  • 使用雲端 API 時，所有輸入都會傳送至遠端模型。
  • 對於敏感資料，請考慮本地部署或私人託管。
  • 避免透過雲端傳送專有或機密程式碼。

• API 金鑰與機密

  • 將 API 金鑰視為密碼；絕不要在共用專案中硬編碼。
  • Trae 將金鑰儲存在設定中；請確保您的裝置安全。
  • 定期輪換金鑰，並盡可能使用環境變數。

• 資料處理

  • DeepSeek 的 API 使用 HTTPS 加密。
  • 在使用第三方 LLM 之前，請審查您組織的政策。
  • 為獲得最高安全性，請執行本地或私人模型伺服器。

• 沙箱與系統安全性

  • Trae 在本地執行，僅透過 API 呼叫 DeepSeek。
  • 風險極低，但請保持 Trae 更新並維持防毒保護。

• 合規性

  • 在受監管行業中，請確認 DeepSeek 的使用符合治理規則。
  • 有些團隊會在傳送至 API 之前對輸入進行匿名化或清理。

• 最佳實務

  • 安全儲存 API 金鑰並經常輪換。
  • 對敏感輸入保持謹慎；必要時進行編輯或匿名化。
  • 依賴加密通道（HTTPS）。
  • 遵循標準的 API 衛生習慣 — 無需額外的安全要求。

DeepSeek V3.1 將強大的推理、編碼與工具呼叫能力帶入 Trae IDE，使其不僅僅是編碼助手，更成為端到端工作流程的智慧代理。與 Kimi-K2 和 Qwen Coder 等同類模型相比，它在推理準確度、脈絡處理與工具使用之間提供了最平衡的組合。雖然 Trae 僅透過 API 連線（無本地模型），但設定過程簡單明瞭。整合完成後，開發者便能獲得一個安全、多功能的環境，用於除錯、重構及高效建置程式碼。

常見問題

我可以在 Trae 中本地執行 DeepSeek V3.1 嗎？

不行。Trae 僅支援透過 API 呼叫存取模型，不支援本地部署。

如何將 DeepSeek V3.1 連線至 Trae？

從提供者（例如 Novita AI）取得 API 金鑰，在 Trae 的「AI 管理」設定中新增模型，然後貼上您的金鑰。

為什麼效能緩慢？

DeepSeek V3.1 是一個大型模型。長查詢或大量輸入可能需要較長時間處理。請縮小提示大小或檢查網路速度。

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