Raciocínio com DeepSeek

Trabalhando com DeepSeek em Python

James Chapman

AI Curriculum Lead, DataCamp

Ícone de chat.

  • Prediz próximas palavras
  • ✅ Muitos casos de uso
  • ❌ Dificuldade em tarefas longas e complexas

Ícone de raciocínio.

  • Divide tarefas complexas em subtarefas
  • ✅ Melhor desempenho em tarefas complexas
  • ❌ Mais lento e mais caro
Trabalhando com DeepSeek em Python

Raciocínio e matemática

Um trem percorre 60 milhas em 1,5 hora. Se mantiver a mesma velocidade, qual distância percorrerá em 4 horas e a que horas chegará se sair às 2:15 PM?

Um trem viajando nos trilhos.

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Raciocínio e matemática

Um trem percorre 60 milhas em 1,5 hora. Se mantiver a mesma velocidade, qual distância percorrerá em 4 horas e a que horas chegará se sair às 2:15 PM?

  1. Calcular a velocidade (60 ÷ 1,5 = 40 mph)

  2. Multiplique por 4 horas para obter a distância (40 × 4 = 160 milhas)

  3. Some 4 horas ao horário de saída (2:15 PM + 4 horas = 6:15 PM)

  4. Retorne: "160 milhas, chegada às 6:15 PM"

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Raciocinando sobre o raciocínio

O fluxo de trabalho de alto nível de raciocinar, executar e atualizar o conhecimento.

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Raciocínio ativado por padrão

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

print(response.choices[0].message.content)
  • O V4-Pro raciocina por padrão → nenhum parâmetro extra é necessário
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print(response.choices[0].message.content)

**Passo 1 - Encontrar a velocidade do trem**
Velocidade = 60 / 1,5 = **40 mph**

**Passo 2 - Distância em 4 horas**
Distância = 40 × 4 = **160 milhas**

**Passo 3 - Horário de chegada**
2:15 PM + 4 horas = **6:15 PM**

**Resposta final:** 160 milhas, chegando às 6:15 PM
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Desativando o raciocínio

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro",
    extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}},
    messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)
  • O "thinking" vem "enabled" por padrão; passe "disabled" para desativar
  • Sem raciocínio, o modelo age como um modelo de chat padrão
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Aumentando o esforço

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)
  • O esforço padrão é "high" → defina "max" para problemas mais difíceis
  • Aumentar o esforço de raciocínio aumenta os custos
  • Sempre teste primeiro com valores menores de esforço
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Vamos praticar!

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