DeepSeek로 추론하기

Python으로 DeepSeek 활용하기

James Chapman

AI Curriculum Lead, DataCamp

다음 단어 예측
✅ 다양한 사용 사례
❌ 복잡한 다단계 작업에 취약

복잡한 작업을 하위 작업으로 분해
✅ 복잡한 작업에서 더 나은 성능
❌ 더 느리고 비용이 많이 듦

추론과 수학

기차가 1.5시간 동안 60마일을 이동합니다. 같은 속도로 계속 간다면 4시간 후에는 얼마나 멀리 이동할까요? 그리고 오후 2시 15분에 출발하면 도착 시간은 언제일까요?

선로를 달리는 기차

추론과 수학

기차가 1.5시간 동안 60마일을 이동합니다. 같은 속도로 계속 간다면 4시간 후에는 얼마나 멀리 이동할까요? 그리고 오후 2시 15분에 출발하면 도착 시간은 언제일까요?

속도 계산 (60 ÷ 1.5 = 40mph)
4시간을 곱해 거리 구하기 (40 × 4 = 160마일)
출발 시간에 4시간 더하기 (오후 2시 15분 + 4시간 = 오후 6시 15분)
결과 반환: "160마일, 오후 6시 15분 도착"

추론에 대한 추론

생각하기, 실행하기, 지식 업데이트로 이루어진 고차원 추론 워크플로

추론은 기본적으로 켜져 있습니다

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-Pro는 기본적으로 추론합니다 → 별도 파라미터 불필요

print(response.choices[0].message.content)

**Step 1 - Find the train's speed**
Speed = 60 / 1.5 = **40 mph**

**Step 2 - Distance in 4 hours**
Distance = 40 × 4 = **160 miles**

**Step 3 - Arrival time**
2:15 PM + 4 hours = **6:15 PM**

**Final Answer:** 160 miles, arriving at 6:15 PM

추론 비활성화하기

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

Thinking 기능은 기본적으로 "enabled"이며, 비활성화하려면 "disabled"를 전달하세요
추론을 사용하지 않으면 모델은 표준 채팅 모델처럼 동작합니다

추론 강도 높이기

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)

기본 reasoning_effort는 "high" → 더 어려운 문제는 "max"로 설정
추론 강도를 높이면 비용도 증가합니다
항상 _낮은_ 추론 강도 값부터 테스트하세요

연습해 봅시다!

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