टेक्स्ट का सारांश और संपादन

Python में DeepSeek के साथ काम करना

James Chapman

AI Curriculum Lead, DataCamp

रिकैप...

Q&A

response = client.chat.completions.create(
  model="deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash",
  messages=[{"role": "user", "content": "How many days are in October?"}]
)

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

October में **31 दिन** होते हैं.  

यह Gregorian कैलेंडर के सात महीनों में से एक है जिनमें 31 दिन होते हैं...

टेक्स्ट एडिटिंग

उदाहरण: name, pronouns, और job title अपडेट करना

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.
"""

टेक्स्ट एडिटिंग

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash",

    messages=[{"role": "user", "content": prompt}]

)

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

माँगी गई बदलावों के साथ अपडेट किया हुआ टेक्स्ट:

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

यदि आप और कोई समायोजन चाहें तो बताएँ!

टेक्स्ट समरीकरण

उदाहरण: कस्टमर चैट ट्रांसक्रिप्ट्स का सारांश

कस्टमर सपोर्ट टीम

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?  
...
"""

टेक्स्ट समरीकरण

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


response = client.chat.completions.create(
  model="deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash",
  messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)
print(response.choices[0].message.content)

1. **लॉगिन समस्या**: पासवर्ड इश्यू और रिसेट लिंक न मिलने से कस्टमर लॉगिन नहीं कर पाया.  
2. **पासवर्ड रीसेट सुझाव**: पुष्टि के बाद सपोर्ट ने रीसेट ईमेल दोबारा भेजा.  
3. **त्वरित सहायता**: कस्टमर ने Google sign-in से समस्या सुलझाई.

रेस्पॉन्स की लंबाई नियंत्रित करना

max_tokens = 5

response = client.chat.completions.create(
  model="deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash",
  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-V4.1-Flash",
    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.**

Tokens को समझना

Tokens: टेक्स्ट की इकाइयाँ, जिनसे AI टेक्स्ट समझता और इंटरप्रेट करता है

वाक्य, "How can the OpenAI API deliver business value?" जिसमें हर token अलग रंग में हाइलाइटेड है.

¹ https://lunary.ai/deepseek-tokenizer

लागत की गणना

API उपयोग लागत platform, model, और tokens की संख्या पर निर्भर करती है 💰
- Models की कीमत cost/tokens के रूप में होती है
- Input और output tokens की लागत अलग हो सकती है
max_tokens बढ़ाने से लागत बढ़ती है 📈

Screenshot 2025-03-05 at 11.46.54.png

लागत की गणना

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-V4.1-Flash",
    messages=[{"role": "user", "content": prompt}], 
    max_tokens=max_tokens
)

लागत की गणना

# 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

अभ्यास करते हैं!

Python में DeepSeek के साथ काम करना