Ragionare con DeepSeek

Lavorare con DeepSeek in Python

James Chapman

AI Curriculum Lead, DataCamp

Icona chat.

  • Prevedi le parole successive
  • ✅ Ampia gamma di casi d'uso
  • ❌ Fa fatica con compiti lunghi e a più passaggi

Icona ragionamento.

  • Scomponi compiti complessi in sotto-attività
  • ✅ Migliori prestazioni su compiti complessi
  • ❌ Più lento e costoso
Lavorare con DeepSeek in Python

Ragionamento e matematica

Un treno percorre 60 miglia in 1,5 ore. Se mantiene la stessa velocità, quante miglia percorrerà in 4 ore e a che ora arriverà se parte alle 2:15 PM?

Un treno che viaggia su un binario.

Lavorare con DeepSeek in Python

Ragionamento e matematica

Un treno percorre 60 miglia in 1,5 ore. Se mantiene la stessa velocità, quante miglia percorrerà in 4 ore e a che ora arriverà se parte alle 2:15 PM?

  1. Calcola la velocità (60 ÷ 1,5 = 40 mph)

  2. Moltiplica per 4 ore per trovare la distanza (40 × 4 = 160 miglia)

  3. Aggiungi 4 ore all'orario di partenza (2:15 PM + 4 ore = 6:15 PM)

  4. Risultato: "160 miglia, arrivo alle 6:15 PM"

Lavorare con DeepSeek in Python

Ragionare sul ragionamento

Il flusso di lavoro di alto livello del ragionamento: pensare, fare e aggiornare la conoscenza.

Lavorare con DeepSeek in Python

Il ragionamento è attivo di default

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

print(response.choices[0].message.content)
  • V4-Pro ragiona di default → nessun parametro extra necessario
Lavorare con DeepSeek in Python
print(response.choices[0].message.content)

**Passo 1 - Trova la velocità del treno**
Velocità = 60 / 1,5 = **40 mph**

**Passo 2 - Distanza in 4 ore**
Distanza = 40 × 4 = **160 miglia**

**Passo 3 - Orario di arrivo**
2:15 PM + 4 ore = **6:15 PM**

**Risposta finale:** 160 miglia, arrivo alle 6:15 PM
Lavorare con DeepSeek in Python

Disattivare il ragionamento

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro",
    extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}},
    messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)
  • Il thinking è "enabled" di default; passa "disabled" per disattivarlo
  • Senza ragionamento, il modello si comporta come un normale modello di chat
Lavorare con DeepSeek in Python

Aumentare lo sforzo

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

print(response.choices[0].message.content)
  • Lo sforzo predefinito è "high" → imposta "max" per problemi più difficili
  • Aumentare lo sforzo di ragionamento aumenta i costi
  • Prova sempre prima con valori di sforzo più bassi
Lavorare con DeepSeek in Python

Esercitiamoci!

Lavorare con DeepSeek in Python

Preparing Video For Download...