Résumer et modifier du texte

Travailler avec DeepSeek en Python

James Chapman

AI Curriculum Lead, DataCamp

En résumé…

  • Questions-réponses
response = client.chat.completions.create(
  model="deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813",
  messages=[{"role": "user", "content": "How many days are in October?"}]
)

print(response.choices[0].message.content)
October has **31 days**.  

It's one of the seven months in the Gregorian calendar with 31 days...
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Modification de texte

  • Exemple : mise à jour du nom, des pronoms et du titre de poste

$$

prompt = """
Update name to Maarten, pronouns to he/him, and job title to Senior Content Developer
in the following text:

Joanne is a Content Developer at DataCamp. Her favorite programming language is R,
which she uses for her statistical analyses.
"""
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Modification de texte

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813",

messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
) print(response.choices[0].message.content)
Here's the updated text with the requested changes:

Maarten is a Senior Content Developer at DataCamp. His favorite programming language
is R, which he uses for his statistical analyses.

Let me know if you'd like any further adjustments!
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Résumé de texte

  • Exemple : résumé d'échanges de clavardage client

Équipe de soutien à la clientèle

text = """
Customer: Hi, I'm trying to log into 
my account, but it keeps saying 
my password is incorrect. I'm sure 
I'm entering the right one.  

Support: I'm sorry to hear that! 
Have you tried resetting your password?  
...
"""
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Résumé de texte

prompt = f"""Summarize the customer support chat 
             in three concise key points: {text}"""


response = client.chat.completions.create( model="deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813", messages=[{"role": "user", "content": prompt}] ) print(response.choices[0].message.content)
1. **Login Issue**: Customer couldn't log in due to a password issue and missing reset link.  
2. **Password Reset Suggestion**: Support resent the reset email after confirming it was sent.  
3. **Prompt Assistance**: Customer resolved the issue by using Google sign-in.
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Contrôler la longueur de la réponse

  • max_tokens = 5
response = client.chat.completions.create(
  model="deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813",
  messages=[{"role":"user",
      "content":"Write a haiku about AI."}],
  max_tokens=5
)

**Silent circuits hum
  • max_tokens = 30
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813",
    messages=[{"role":"user",
      "content":"Write a haiku about AI."}],
    max_tokens=30
)

**Silent circuits hum,**  
**thoughts of light and logic bloom—**  
**minds beyond our own.**
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Comprendre les jetons

$$

  • Jetons : unités de texte qui aident l'IA à comprendre et interpréter le texte

$$

La phrase « How can the OpenAI API deliver business value? », chaque jeton étant surligné d'une couleur différente.

1 https://lunary.ai/deepseek-tokenizer
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Calculer le coût

 

  • Les coûts d'utilisation de l'API dépendent de la plateforme, du modèle et du nombre de jetons 💰

    • Les modèles sont tarifés au coût/jeton
    • Les jetons d'entrée et de sortie peuvent coûter différemment
  • Augmenter max_tokens augmente le coût 📈

Screenshot 2025-03-05 at 11.46.54.png

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Calculer le coût

prompt = f"""Summarize the customer support chat 
             in three concise key points: {text}"""

max_tokens = 500

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813",
    messages=[{"role": "user", "content": prompt}], 
    max_tokens=max_tokens
)
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Calculer le coût

# Define price per token
input_token_price = 2.1 / 1_000_000
output_token_price = 4.4 / 1_000_000

# Extract token usage input_tokens = response.usage.prompt_tokens
output_tokens = max_tokens
# Calculate cost cost = (input_tokens * input_token_price + output_tokens * output_token_price) print(f"Estimated cost: ${cost}")
Estimated cost: $0.0153964
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Passons à la pratique !

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