curl --request POST \
  --url https://direct.evolink.ai/v1/chat/completions \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '
{
  "model": "deepseek-v4-flash",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Bitte stellen Sie sich vor"
    }
  ]
}
'

{
  "id": "837f529d-00f9-4731-b2e1-4a54fc31790a",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1777026806,
  "model": "deepseek-v4-flash",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Hallo! Ich bin der DeepSeek-Assistent, jederzeit bereit, Ihre Fragen zu beantworten und zu helfen."
      },
      "logprobs": null,
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 7,
    "completion_tokens": 31,
    "total_tokens": 38,
    "prompt_tokens_details": {
      "cached_tokens": 0
    },
    "prompt_cache_hit_tokens": 0,
    "prompt_cache_miss_tokens": 7
  },
  "system_fingerprint": "fp_evolink_v4_20260402"
}

Chat Completions API

DeepSeek V4 - OpenAI-kompatible API

Verwenden Sie das OpenAI Chat Completions Protokoll, um die DeepSeek V4 Modelle aufzurufen
Unterstützt drei Modelle: deepseek-v4-flash (schnell und universell), deepseek-v4-pro (tiefes Reasoning) und deepseek-v4-flash-vision-exp (Bildverständnis)
Textkonversation: Einzel- oder Mehrrunden-Kontext-Dialog mit Unterstützung für 1M Ultra-Langkontext
Bildverständnis: deepseek-v4-flash-vision-exp akzeptiert gemischten Text und Bilder in einer Nachricht und unterstützt mehrere Bilder
System-Prompts: KI-Rolle und -Verhalten anpassen
Thinking-Modus: Tiefes Reasoning über thinking.type steuern; bei deepseek-v4-pro wird der Denkinhalt über reasoning_content zurückgegeben
Streaming-Ausgabe: SSE-Streaming wird unterstützt
Tool-Aufrufe: Unterstützt Function Calling (bis zu 128 Tools)
JSON-Modus: Über response_format aktivierbar
Kontext-Cache: Anfragen mit identischem Präfix treffen automatisch den Cache und reduzieren die Input-Kosten erheblich

Verhalten unbekannter Parameter: Nicht erkannte Top-Level-Felder im Request-Body werden vom Upstream stillschweigend und ohne Fehler ignoriert. Bei Tippfehlern in Parameternamen erscheint keine Warnung; verwenden Sie daher nur die in dieser Referenz aufgeführten Felder.

POST

chat

completions

curl --request POST \
  --url https://direct.evolink.ai/v1/chat/completions \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '
{
  "model": "deepseek-v4-flash",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Bitte stellen Sie sich vor"
    }
  ]
}
'

{
  "id": "837f529d-00f9-4731-b2e1-4a54fc31790a",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1777026806,
  "model": "deepseek-v4-flash",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Hallo! Ich bin der DeepSeek-Assistent, jederzeit bereit, Ihre Fragen zu beantworten und zu helfen."
      },
      "logprobs": null,
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 7,
    "completion_tokens": 31,
    "total_tokens": 38,
    "prompt_tokens_details": {
      "cached_tokens": 0
    },
    "prompt_cache_hit_tokens": 0,
    "prompt_cache_miss_tokens": 7
  },
  "system_fingerprint": "fp_evolink_v4_20260402"
}

BaseURL: Die Standard-BaseURL ist https://direct.evolink.ai und bietet bessere Unterstützung für Textmodelle sowie persistente Verbindungen. https://api.evolink.ai ist der primäre Endpunkt für multimodale Dienste und dient bei Textmodellen als Ausweichadresse.

Autorisierungen

Authorization

string

header

erforderlich

##Alle APIs erfordern Bearer-Token-Authentifizierung##

API-Schlüssel erhalten:

Besuchen Sie die API-Schlüsselverwaltungsseite, um Ihren API-Schlüssel zu erhalten

Zum Anfrage-Header hinzufügen:

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Body

application/json

model

enum<string>

Standard:deepseek-v4-flash

erforderlich

Name des Chat-Modells

deepseek-v4-flash: Schnelles Universalmodell, 1M Kontext
deepseek-v4-pro: Modell für tiefes Reasoning, stark in Mathematik, Programmierung und komplexer Logik
deepseek-v4-flash-vision-exp: Experimentelles Flash-basiertes Modell mit nativem Bildverständnis; Textfähigkeiten, Parameter und Preise entsprechen Flash

Hinweis: Alle drei Modelle haben thinking standardmäßig aktiviert; die Antwort enthält reasoning_content. Mit thinking.type="disabled" kann es deaktiviert werden, um Output-Token-Kosten zu senken.

Bilder werden nur von deepseek-v4-flash-vision-exp unterstützt: Bilder an deepseek-v4-flash / deepseek-v4-pro führen zu HTTP 400 mit This model does not support image.

Experimenteller Hinweis: -exp kennzeichnet eine experimentelle Upstream-Version. Modellname und Verfügbarkeit können sich ändern; implementieren Sie für den Produktiveinsatz einen Fallback.

Verfügbare Optionen:

deepseek-v4-flash,

deepseek-v4-pro,

deepseek-v4-flash-vision-exp

Beispiel:

"deepseek-v4-flash"

messages

(System Message · object | User Message · object | Assistant Message · object | Tool Message · object)[]

erforderlich

Liste der Konversationsnachrichten, unterstützt Mehrrunden-Dialog

Nachrichten verschiedener Rollen haben unterschiedliche Feldstrukturen. Bitte wählen Sie die entsprechende Rolle zur Ansicht.

Minimum array length: 1

System Message
User Message
Assistant Message
Tool Message

Show child attributes

thinking

object

Thinking-Modus Steuerung (neu in V4)

Hinweis:

Steuert die Chain-of-Thought-Funktion
Bei beiden Modellen standardmäßig aktiviert (type=enabled)
Bei Aktivierung wird der Reasoning-Prozess über choices[].message.reasoning_content zurückgegeben und als Output-Token abgerechnet

Hinweis für Mehrrunden-Dialog / Tool-Aufrufe: Wenn die aktuelle Antwort reasoning_content enthält, muss in der nächsten Anfrage die entsprechende assistant-Nachricht in der messages-Historie dieses Feld unverändert zurückgeben, sonst antwortet die API mit 400 The reasoning_content in the thinking mode must be passed back to the API. Wenn Sie dies nicht handhaben möchten, können Sie für die gesamte Sitzung thinking.type="disabled" explizit setzen.

Show child attributes

temperature

number

Standard:1

Sampling-Temperatur, steuert die Zufälligkeit der Ausgabe

Hinweis:

Niedrigere Werte (z.B. 0,2): Deterministischere und fokussiertere Ausgabe
Höhere Werte (z.B. 1,5): Zufälligere und kreativere Ausgabe
Standardwert: 1

Erforderlicher Bereich: 0 <= x <= 2

Beispiel:

1

top_p

number

Standard:1

Nucleus-Sampling-Parameter

Hinweis:

Steuert das Sampling von Token mit kumulativer Wahrscheinlichkeit
Zum Beispiel bedeutet 0,9, dass aus Token mit den oberen 90% kumulativer Wahrscheinlichkeit gesampelt wird
Standardwert: 1.0 (berücksichtigt alle Token)

Empfehlung: Passen Sie nicht gleichzeitig temperature und top_p an

Erforderlicher Bereich: 0 <= x <= 1

Beispiel:

1

max_tokens

integer

Begrenzt die maximale Anzahl der zu generierenden Tokens

Hinweis:

V4-Serie kann maximal 384.000 Tokens erreichen
Bei aktiviertem Thinking werden reasoning_tokens ebenfalls auf max_tokens angerechnet
Ohne Angabe entscheidet das Modell selbst über die Generierungslänge

Erforderlicher Bereich: 1 <= x <= 384000

Beispiel:

4096

response_format

object

Gibt das Antwortformat an

Hinweis:

Setzen Sie auf {"type": "json_object"}, um den JSON-Modus zu aktivieren
Im JSON-Modus gibt das Modell gültige JSON-Inhalte aus
Es wird empfohlen, die JSON-Ausgabe in der system- oder user-Nachricht explizit zu verlangen, um optimale Ergebnisse zu erzielen

Show child attributes

stop

Stoppsequenzen, das Modell stoppt die Generierung, wenn es diese Zeichenketten trifft

Hinweis:

Kann eine einzelne Zeichenkette oder ein Array von Zeichenketten sein
Maximal 16 Stoppsequenzen werden unterstützt

stream

boolean

Standard:false

Ob die Antwort als Stream zurückgegeben werden soll

true: Stream-Antwort, Inhalt wird über SSE (Server-Sent Events) blockweise in Echtzeit zurückgegeben
false: Auf vollständige Antwort warten und alles auf einmal zurückgeben (Standard)

Beispiel:

false

stream_options

object

Optionen für Stream-Antworten

Nur wirksam, wenn stream=true

Show child attributes

tools

object[]

Liste der Tool-Definitionen für Function Calling

Hinweis:

Maximal 128 Tool-Definitionen werden unterstützt
Jedes Tool muss Name, Beschreibung und Parameter-Schema definieren

Maximum array length: 128

Show child attributes

tool_choice

Steuert das Verhalten der Tool-Aufrufe

Mögliche Werte:

none: Kein Tool aufrufen
auto: Modell entscheidet automatisch, ob ein Tool aufgerufen wird (Standard, wenn tools bereitgestellt werden)
required: Modell muss ein oder mehrere Tools aufrufen
Objektform {"type":"function","function":{"name":"xxx"}}: Ein bestimmtes Tool aufrufen

Standardwert: none, wenn keine tools bereitgestellt werden; auto, wenn tools bereitgestellt werden

Verfügbare Optionen:

none,

auto,

required

logprobs

boolean

Standard:false

Ob die Log-Wahrscheinlichkeiten der Tokens zurückgegeben werden sollen

Hinweis:

Bei true enthält die Antwort Log-Wahrscheinlichkeitsinformationen für jedes Token

top_logprobs

integer

Gibt die Log-Wahrscheinlichkeiten der Top-N Tokens zurück

Hinweis:

Erfordert logprobs auf true gesetzt
Wertebereich: [0, 20]

Erforderlicher Bereich: 0 <= x <= 20

Antwort

Chat-Generierung erfolgreich

string

Eindeutiger Bezeichner der Chat-Vervollständigung

Beispiel:

"53c548dc-ec02-4a2f-bbb6-eca4184630b8"

model

string

Name des tatsächlich verwendeten Modells

Beispiel:

"deepseek-v4-flash"

object

enum<string>

Antworttyp

Verfügbare Optionen:

chat.completion

Beispiel:

"chat.completion"

created

integer

Erstellungszeitstempel (Unix-Sekunden)

Beispiel:

1777021417

choices

object[]

Liste der Auswahlmöglichkeiten der Chat-Generierung

Show child attributes

usage

object

Token-Nutzungsstatistiken (einschließlich Cache- und Reasoning-Aufschlüsselung)

Show child attributes

system_fingerprint

string

System-Fingerprint-Kennung

Beispiel:

"fp_evolink_v4_20260402"

Bildserie

Videoserie

Audioserie

Textserie

Kontoverwaltung

Aufgabenverwaltung

Dateiverwaltung

DeepSeek V4 - OpenAI-kompatible API

Autorisierungen

Body

Antwort