Razonamiento con DeepSeek

Trabajar con DeepSeek en Python

James Chapman

AI Curriculum Lead, DataCamp

icono de chat.

  • Predecir las siguientes palabras
  • ✅ Gran variedad de casos de uso
  • ❌ Dificultad con tareas profundas y de varios pasos

icono de razonamiento.

  • Dividir tareas complejas en subtareas
  • ✅ Mejor rendimiento en tareas complejas
  • ❌ Más lento y más costoso
Trabajar con DeepSeek en Python

Razonamiento y matemáticas

Un tren recorre 60 millas en 1,5 horas. Si mantiene la misma velocidad, ¿cuánto recorrerá en 4 horas y a qué hora llegará si sale a las 2:15 p. m.?

Un tren circulando por una vía.

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Razonamiento y matemáticas

Un tren recorre 60 millas en 1,5 horas. Si mantiene la misma velocidad, ¿cuánto recorrerá en 4 horas y a qué hora llegará si sale a las 2:15 p. m.?

  1. Calcular la velocidad (60 ÷ 1,5 = 40 mph)

  2. Multiplicar por 4 horas para hallar la distancia (40 × 4 = 160 millas)

  3. Sumar 4 horas a la hora de salida (2:15 p. m. + 4 horas = 6:15 p. m.)

  4. Devolver: "160 millas, llegada a las 6:15 p. m."

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Razonar sobre el razonamiento

Flujo de trabajo de alto nivel para razonar: pensar, actuar y actualizar el conocimiento.

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El razonamiento está activo por defecto

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash",
    messages=[{"role": "user", "content": train_problem}]
)

print(response.choices[0].message.content)
  • V4-Pro razona por defecto → no se necesita ningún parámetro extra
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print(response.choices[0].message.content)

**Paso 1 - Calcular la velocidad del tren**
Velocidad = 60 / 1,5 = **40 mph**

**Paso 2 - Distancia en 4 horas**
Distancia = 40 × 4 = **160 millas**

**Paso 3 - Hora de llegada**
2:15 p. m. + 4 horas = **6:15 p. m.**

**Respuesta final:** 160 millas, llegada a las 6:15 p. m.
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Desactivar el razonamiento

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash",
    extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}},
    messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)
  • Pensar está "enabled" por defecto; pasa "disabled" para desactivarlo
  • Sin razonamiento, el modelo se comporta como un modelo de chat estándar
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Subir el esfuerzo

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash",
    reasoning_effort="max",
    messages=[{"role": "user", "content": train_problem}]
)

print(response.choices[0].message.content)
  • El esfuerzo por defecto es "high" → usa "max" para problemas más duros
  • Aumentar el esfuerzo de razonamiento aumenta los costes
  • Prueba siempre primero con valores de esfuerzo más bajos
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¡Vamos a practicar!

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