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🚀 EDDI 6.5.0

19 LLM प्रदाता, आपकी साइट क्रॉल करने और आपकी फ़ाइलें पढ़ने वाले नॉलेज बेस, और संगत एजेंट संस्करणों के साथ आगे बढ़ने वाली बातचीतनया क्या है

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DeepSeekतेज़ और कम लागत

DeepSeek Flash (V4.1)

DeepSeek का मौजूदा Flash मॉडल, नेटिव इमेज समझ, 1M-टोकन कॉन्टेक्स्ट और डिफ़ॉल्ट रूप से चालू थिंकिंग के साथ; वेट्स MIT लाइसेंस के तहत हैं।

खूबियाँ

  • 1M-टोकन कॉन्टेक्स्ट, 384K तक आउटपुट
  • टूल कॉल और JSON आउटपुट
  • इमेज और टेक्स्ट इनपुट
  • MIT के तहत ओपन वेट्स

सबसे उपयुक्त

  • लागत-कुशल एजेंट
  • कोडिंग एजेंट
  • लंबे, इनपुट-भारी वर्कलोड

इसे EDDI में चलाएं

सबसे तेज़ रास्ता Manager है: एजेंट विज़ार्ड या Platform Operator खोलें और प्रदाता व मॉडल चुनें। इसे खुद कॉन्फ़िगर करने के लिए, अपने चुने हुए प्रदाता के लिए ये चरण अपनाएं।

DeepSeek · type: "deepseek"

मॉडल id: deepseek-flash

1. क्रेडेंशियल सहेजें

प्रदाता की API कुंजी को Manager में Secrets Vault में, या PUT /secretstore/secrets/default/deepseek-key से, नीचे इस्तेमाल किए गए नाम के तहत जोड़ें। कॉन्फ़िगरेशन इसे ${vault:…} के रूप में संदर्भित करते हैं, इसलिए कुंजी कभी सादे टेक्स्ट में नहीं दिखती।

${vault:deepseek-key}

2. LLM टास्क कॉन्फ़िगर करें

इसे एजेंट के वर्कफ़्लो की langchain.json के रूप में इस्तेमाल करें, या पैरामीटर Manager के LLM एडिटर में पेस्ट करें।

{
  "tasks": [
    {
      "actions": [
        "send_message"
      ],
      "id": "chat",
      "type": "deepseek",
      "parameters": {
        "apiKey": "${vault:deepseek-key}",
        "modelName": "deepseek-flash",
        "systemMessage": "You are a helpful assistant",
        "addToOutput": "true"
      }
    }
  ]
}

या पूरा एजेंट एक ही कॉल में बनाएं

setup_agent नियम, LLM कॉन्फ़िगरेशन और वर्कफ़्लो लिखता है, फिर एजेंट को डिप्लॉय करता है। इसे MCP से या POST /administration/agents/setup से कॉल करें।

setup_agent(
  agentName: "My deepseek-flash agent",
  systemPrompt: "You are a helpful assistant.",
  provider: "deepseek",
  model: "deepseek-flash",
  apiKey: "${vault:deepseek-key}"
)

EDDI के लिए नोट्स

  • यह प्रदाता माँगता है कि टूल लूप के दौरान मॉडल की रीज़निंग वापस भेजी जाए। EDDI का प्रीसेट यह आपके लिए करता है: returnThinking और sendThinking को उनके डिफ़ॉल्ट पर रहने दें।
  • मॉडल कैस्केड का एक अच्छा पहला टियर: तेज़ और सस्ता, जो केवल कम कॉन्फ़िडेंस पर बड़े मॉडल की ओर एस्केलेट करता है।

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स्रोत

इस पेज के तथ्य वेंडर के डॉक्यूमेंटेशन से लिए गए हैं, जिन्हें 2026-09-30 को जाँचा गया। मॉडल तेज़ी से बदलते हैं, इसलिए उन पर निर्भर होने से पहले सीमाओं की पुष्टि वेंडर से करें। कीमतें यहाँ नहीं दी गई हैं: वेंडर का प्राइसिंग पेज देखें।

वेंडर डॉक्यूमेंटेशन ↗ · प्राइसिंग ↗