> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://evolink.ai/docs/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # DeepSeek V4 - Anthropic-kompatible API > - Verwenden Sie das Anthropic Messages Protokoll, um die DeepSeek V4 Modelle aufzurufen - Unterstützt `deepseek-v4-flash` / `deepseek-v4-pro` - Request- / Response-Struktur ist an die Anthropic API angeglichen - **Reine Textkonversation** (Bilder / Dokumente als Inhaltstypen werden noch nicht unterstützt) - **System-Prompts**: Über das Top-Level-Feld `system` übergeben - **Thinking-Modus**: Schalter über das `thinking`-Objekt; Denkinhalte werden über `content[type=thinking]` Block zurückgegeben - **Streaming-Ausgabe**: SSE-Event-Stream - **Tool-Aufrufe**: Kompatibel mit Anthropic `tool_use` / `tool_result` Ablauf **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. ## OpenAPI ````yaml de/api-manual/language-series/deepseek-v4/deepseek-v4-messages.json POST /v1/messages openapi: 3.1.0 info: title: DeepSeek V4 Anthropic-kompatible API description: >- Die DeepSeek V4 Serie wird über das Anthropic Messages Protokoll aufgerufen (`deepseek-v4-flash` / `deepseek-v4-pro`). **Kompatibilitätshinweise**: - Pfad: `/v1/messages` (Anthropic-Standardpfad) - Request- / Response-Struktur ist mit der Anthropic Messages API identisch - Unterstützte Felder: `model` `max_tokens` (Pflicht) `messages` `system` `temperature` `top_p` `stop_sequences` `stream` `thinking` `tools` `tool_choice` `output_config` - **Nicht unterstützte Felder**: `top_k`, `container`, `mcp_servers`, `metadata`, `service_tier`, `cache_control` - **Nicht unterstützte Inhaltstypen**: Bilder (`image`), Dokumente (`document`), Suchergebnisse, `redacted_thinking`, `server_tool_use` **Modellfähigkeiten**: - Kontext 1M Tokens, maximale Ausgabe 384K Tokens - Pro hat `thinking` standardmäßig aktiviert, die Antwort enthält einen `thinking` Content-Block **Abrechnungsstufen (UC/1K Tokens, EvoLink-interne Einheit)**: | Modell | Input Cache-Treffer | Input Cache-Fehltreffer | Output | | --- | --- | --- | --- | | deepseek-v4-flash | 20 | 100 | 200 | | deepseek-v4-pro | 100 | 1200 | 2400 | license: name: MIT version: 1.0.0 servers: - url: https://direct.evolink.ai description: Produktion (empfohlen) - url: https://api.evolink.ai description: Alternative URL security: - bearerAuth: [] tags: - name: Messages description: Anthropic Messages Protokoll-Schnittstelle paths: /v1/messages: post: tags: - Messages summary: DeepSeek V4 Messages-Schnittstelle (Anthropic-kompatibel) description: >- - Verwenden Sie das Anthropic Messages Protokoll, um die DeepSeek V4 Modelle aufzurufen - Unterstützt `deepseek-v4-flash` / `deepseek-v4-pro` - Request- / Response-Struktur ist an die Anthropic API angeglichen - **Reine Textkonversation** (Bilder / Dokumente als Inhaltstypen werden noch nicht unterstützt) - **System-Prompts**: Über das Top-Level-Feld `system` übergeben - **Thinking-Modus**: Schalter über das `thinking`-Objekt; Denkinhalte werden über `content[type=thinking]` Block zurückgegeben - **Streaming-Ausgabe**: SSE-Event-Stream - **Tool-Aufrufe**: Kompatibel mit Anthropic `tool_use` / `tool_result` Ablauf operationId: createMessageDeepSeekV4 requestBody: required: true content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/CreateMessageRequest' examples: simple: summary: Minimal ausführbare Anfrage value: model: deepseek-v4-flash max_tokens: 1024 messages: - role: user content: Hello, world system_prompt: summary: Mit system-Prompt + Mehrrunden value: model: deepseek-v4-pro max_tokens: 2048 system: Sie sind ein erfahrener technischer Redakteur. messages: - role: user content: Beschreiben Sie DeepSeek V4 in drei Sätzen. thinking: summary: Thinking-Modus explizit konfigurieren value: model: deepseek-v4-pro max_tokens: 4096 thinking: type: enabled output_config: effort: high messages: - role: user content: Beweisen Sie die Eulersche Identität e^(iπ) + 1 = 0 disable_thinking: summary: Thinking-Modus deaktivieren value: model: deepseek-v4-pro max_tokens: 512 thinking: type: disabled messages: - role: user content: 'In einem Satz: Was ist die Hauptstadt Japans?' tool_use: summary: Tool-Aufrufe (Anthropic tool_use Stil) value: model: deepseek-v4-pro max_tokens: 2048 messages: - role: user content: Frage das Wetter in Shanghai ab und teile es mir mit tools: - name: get_weather description: Wetter für eine bestimmte Stadt abfragen input_schema: type: object properties: city: type: string description: Name der Stadt required: - city tool_choice: type: auto streaming: summary: Streaming-Ausgabe (SSE) value: model: deepseek-v4-flash max_tokens: 1024 stream: true messages: - role: user content: Schreiben Sie ein kurzes Gedicht über den Frühling responses: '200': description: Nachrichtenobjekt content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/MessageResponse' examples: thinking_enabled: summary: >- thinking aktiviert (Standard, enthält thinking-Content-Block) value: id: 53ee6690-e14a-4e6b-890b-a135100d51c7 type: message role: assistant model: deepseek-v4-flash content: - type: thinking thinking: >- Der Benutzer fragt nach der Hauptstadt Japans — eine grundlegende Geografie-Frage. Die Antwort ist Tokio, einfach direkt angeben. signature: 53ee6690-e14a-4e6b-890b-a135100d51c7 - type: text text: Die Hauptstadt Japans ist **Tokio**. stop_reason: end_turn stop_sequence: null usage: input_tokens: 7 cache_creation_input_tokens: 0 cache_read_input_tokens: 0 output_tokens: 77 service_tier: standard thinking_disabled: summary: thinking deaktiviert (nur text-Block) value: id: a42c8fa2-e1b7-4cd3-9c48-71d2f5c6a8e0 type: message role: assistant model: deepseek-v4-flash content: - type: text text: Die Hauptstadt Japans ist Tokio. stop_reason: end_turn stop_sequence: null usage: input_tokens: 7 cache_creation_input_tokens: 0 cache_read_input_tokens: 0 output_tokens: 9 service_tier: standard tool_use: summary: Löst einen Tool-Aufruf aus (stop_reason=tool_use) value: id: b61d9e03-3a78-4b95-8612-54e7f2a9c1d3 type: message role: assistant model: deepseek-v4-pro content: - type: thinking thinking: >- Der Benutzer möchte das Wetter in Peking abfragen. Ich muss das get_weather-Tool mit dem Parameter Peking aufrufen. signature: b61d9e03-3a78-4b95-8612-54e7f2a9c1d3 - type: text text: Alles klar, ich frage das Wetter in Peking für Sie ab. - type: tool_use id: toolu_01abc123xyz name: get_weather input: city: Peking stop_reason: tool_use stop_sequence: null usage: input_tokens: 35 cache_creation_input_tokens: 0 cache_read_input_tokens: 0 output_tokens: 68 service_tier: standard '400': description: Ungültige Anfrageparameter content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' example: error: message: Invalid request type: invalid_request_error request_id: req_xxx type: error '401': description: Authentifizierungsfehler content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' example: error: message: Authentication error type: authentication_error type: error '402': description: Unzureichendes Kontingent content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' example: error: message: Insufficient quota type: billing_error type: error fallback_suggestion: https://evolink.ai/dashboard/credits '403': description: Berechtigungsfehler content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' example: error: message: Permission denied type: permission_error type: error '404': description: Modell oder Ressource nicht gefunden content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' example: error: message: Model not found type: not_found_error type: error '429': description: Ratenlimit content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' example: error: message: Rate limited type: rate_limit_error type: error '500': description: Interner Serverfehler content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' '502': description: Gateway-Fehler content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' '503': description: Dienst vorübergehend nicht verfügbar content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' components: schemas: CreateMessageRequest: type: object required: - model - max_tokens - messages properties: model: type: string description: >- Aufzurufendes Modell - `deepseek-v4-flash`: Schnell und universell - `deepseek-v4-pro`: Tiefes Reasoning **Hinweis**: Beide Modelle **haben thinking standardmäßig aktiviert**, die Antwort enthält stets einen `type="thinking"` Content-Block; zum Deaktivieren bitte explizit `thinking.type="disabled"` setzen. Nicht angegebene oder nicht unterstützte Modelle werden automatisch auf `deepseek-v4-flash` abgebildet. enum: - deepseek-v4-flash - deepseek-v4-pro default: deepseek-v4-flash example: deepseek-v4-flash max_tokens: type: integer description: >- Maximale Anzahl der zu generierenden Tokens (**Pflicht**) **Hinweis**: - V4-Serie kann maximal **384.000** erreichen - Die vom thinking erzeugten Tokens werden ebenfalls auf max_tokens angerechnet minimum: 1 maximum: 384000 example: 1024 messages: type: array description: >- Liste der Konversationsnachrichten, abwechselnd nach user / assistant-Runden **Hinweis**: - Enthält mindestens 1 Nachricht - Die letzte Nachricht ist in der Regel `role=user` - Inhaltstypen `image` / `document` werden noch nicht unterstützt items: $ref: '#/components/schemas/InputMessage' minItems: 1 system: description: >- System-Prompt, zur Festlegung von Rolle und Verhalten der KI **Hinweis**: - Unterstützt Zeichenkette oder Array von Zeichenketten - Im Unterschied zur `system`-Nachricht am OpenAI-Endpunkt verwendet der Anthropic-Endpunkt das Top-Level-Feld `system` oneOf: - type: string example: You are a helpful assistant. - type: array items: type: object properties: type: type: string enum: - text text: type: string temperature: type: number description: >- Sampling-Temperatur **Hinweis**: - Bereich `[0.0, 2.0]` - Standard 1; höhere Werte sind divergierender, niedrigere deterministischer minimum: 0 maximum: 2 default: 1 example: 1 top_p: type: number description: >- Nucleus-Sampling-Schwellenwert **Hinweis**: - Bereich `[0, 1]` - Es wird empfohlen, temperature und top_p nicht gleichzeitig anzupassen minimum: 0 maximum: 1 default: 1 example: 1 stop_sequences: type: array description: >- Benutzerdefinierte Stoppsequenzen **Hinweis**: - Das Modell stoppt die Generierung, sobald es eine der Zeichenketten trifft - Maximal 4 Einträge (gemäß Anthropic-Spezifikation) items: type: string maxItems: 4 stream: type: boolean description: >- Ob als SSE-Stream zurückgegeben werden soll - `true`: Server-Sent Events Streaming - `false`: Nach vollständiger Antwort auf einmal zurückgeben (Standard) default: false example: false thinking: type: object description: >- Thinking-Modus Steuerung (V4) **Hinweis**: - **Bei beiden Modellen standardmäßig aktiviert** (`type=enabled`) - Bei Aktivierung erscheint im `content`-Array der Antwort ein Reasoning-Prozess-Block vom Typ `type="thinking"` (wird zum Output-Preis abgerechnet) - **Achtung**: Die API **ignoriert** das Anthropic-native Feld `budget_tokens`; verwenden Sie `output_config.effort` zur Steuerung der Tiefe - In Mehrrunden-Dialogen legen Sie den thinking-Block der vorherigen Antwort einfach unverändert wieder in das assistant-`content`-Array (das Anthropic-Protokoll ist toleranter und wirft keinen Fehler, wenn thinking fehlt; das Beibehalten der Signatur trägt aber zur Konsistenz des Kontexts bei) properties: type: type: string enum: - enabled - disabled description: |- - `enabled`: Tiefes Denken aktivieren - `disabled`: Tiefes Denken deaktivieren default: enabled budget_tokens: type: integer description: >- **Ignoriert** — Deepseek verwendet nicht die Anthropic-budget_tokens; bitte stattdessen `output_config.effort` verwenden output_config: type: object description: |- Ausgabekonfiguration (V4-Erweiterung) **Hinweis**: Deepseek unterstützt nur das Feld `effort` properties: effort: type: string description: |- Grad des Reasoning-Aufwands - `low`: Geringer Aufwand, schnellere Antwort - `medium`: Mittlerer Aufwand (Standard) - `high`: Hoher Aufwand, tieferes Reasoning enum: - low - medium - high default: medium tools: type: array description: |- Liste der Tool-Definitionen **Hinweis**: - Folgt der Anthropic-Tool-Definitionsspezifikation - `input_schema` verwendet ein JSON-Schema-Objekt items: $ref: '#/components/schemas/Tool' tool_choice: type: object description: >- Steuert das Verhalten der Tool-Aufrufe **Mögliche type**: - `auto`: Modell entscheidet automatisch (Standard, wenn tools bereitgestellt werden) - `any`: Muss ein Tool aufrufen (ohne Angabe welches) - `tool`: Muss das durch `name` angegebene Tool aufrufen - `none`: Tool-Aufrufe verbieten properties: type: type: string enum: - auto - any - tool - none name: type: string description: Bei `type="tool"` der angegebene Tool-Name disable_parallel_tool_use: type: boolean description: Parallele Tool-Aufrufe deaktivieren (Anthropic-Standardfeld) MessageResponse: type: object description: Nachrichtenantwort im Anthropic-Stil properties: id: type: string description: Eindeutige Nachrichten-ID type: type: string enum: - message description: Typ des Antwortobjekts role: type: string enum: - assistant model: type: string description: Tatsächlich verwendetes Modell example: deepseek-v4-pro content: type: array description: |- Liste der Antwort-Content-Blöcke **Mögliche enthaltene Block type**: - `thinking`: Reasoning-Prozess (nur bei aktiviertem thinking) - `text`: Finaler Antworttext - `tool_use`: Vom Modell initiierter Tool-Aufruf items: $ref: '#/components/schemas/OutputContentBlock' stop_reason: type: string description: |- Grund für den Stopp - `end_turn`: Natürliches Ende - `max_tokens`: max_tokens-Limit erreicht - `stop_sequence`: stop_sequences getroffen - `tool_use`: Modell hat Tool-Aufruf ausgelöst enum: - end_turn - max_tokens - stop_sequence - tool_use stop_sequence: type: - string - 'null' description: >- Die konkret getroffene Sequenz, wenn stop_reason=`stop_sequence`, sonst null usage: $ref: '#/components/schemas/AnthropicUsage' ErrorResponse: type: object properties: type: type: string enum: - error error: type: object properties: type: type: string description: >- Fehlertyp (z.B. invalid_request_error / authentication_error / billing_error etc.) message: type: string description: Fehlerbeschreibung request_id: type: string description: Anfrage-Tracking-ID InputMessage: type: object required: - role - content properties: role: type: string enum: - user - assistant description: >- Nachrichtenrolle - `user`: Benutzernachricht (wird auch zum Rückgeben von `tool_result`-Blöcken verwendet) - `assistant`: Historische Assistent-Antwort (kann `text` / `thinking` / `tool_use` Blöcke enthalten) ⚠️ **Akzeptiert kein `system`**: System-Prompts müssen über das Top-Level-Feld `system` übergeben werden; das Auftreten von `role="system"` in messages wird abgelehnt (400 unknown variant). content: description: >- Nachrichteninhalt **Hinweis**: - Bei reinem Text direkt eine Zeichenkette übergeben - Bei Strukturierung ein Array von Content-Blöcken übergeben (`text` / `tool_use` / `tool_result`) - **Nicht unterstützt** werden multimodale Typen wie `image` / `document` oneOf: - type: string - type: array items: $ref: '#/components/schemas/ContentBlock' Tool: type: object required: - name - input_schema properties: name: type: string description: |- Tool-Name **Hinweis**: - Nur `a-zA-Z0-9_-` erlaubt - Maximal 64 Zeichen description: type: string description: >- Beschreibung der Tool-Funktion, damit das Modell beurteilen kann, wann es aufgerufen werden soll input_schema: type: object description: |- JSON-Schema-Objekt für die Tool-Eingabeparameter **Hinweis**: - `type` muss `object` sein - Sollte `properties` und `required` deklarieren OutputContentBlock: type: object description: Content-Block in der Antwort properties: type: type: string enum: - text - thinking - tool_use text: type: string description: Text, wenn type=`text` thinking: type: string description: Reasoning-Prozess-Text, wenn type=`thinking` signature: type: string description: >- Integritätssignatur, wenn type=`thinking` (Anthropic-Spezifikation, zur Verifizierung, dass das Reasoning nicht manipuliert wurde) id: type: string description: Tool-Aufruf-ID, wenn type=`tool_use` name: type: string description: Tool-Name, wenn type=`tool_use` input: type: object description: Vom Modell generierte JSON-Eingabeparameter, wenn type=`tool_use` AnthropicUsage: type: object description: Token-Nutzungsstatistiken (Anthropic-Spezifikation) properties: input_tokens: type: integer description: Anzahl der Input-Tokens (nicht vom Cache getroffener Teil) example: 10 output_tokens: type: integer description: Anzahl der Output-Tokens (einschließlich thinking) example: 30 cache_creation_input_tokens: type: integer description: >- Anzahl der für die Cache-Erstellung verwendeten Input-Tokens (der aktuelle Deepseek-Anthropic-Endpunkt schreibt nicht in den Cache, dieser Wert ist fest 0) example: 0 cache_read_input_tokens: type: integer description: >- Anzahl der aus dem Cache gelesenen Input-Tokens **Hinweis**: Abrechnung zum Cache-Treffer-Preis (Flash 20 UC/1K, Pro 100 UC/1K) example: 0 service_tier: type: string description: Service-Stufe (Anthropic-Standardfeld) example: standard ContentBlock: type: object description: |- Nachrichteninhaltsblock **Unterstützte type**: - `text`: Textfragment - `tool_use`: Assistant initiiert Tool-Aufruf - `tool_result`: User gibt Ergebnis der Tool-Ausführung zurück properties: type: type: string enum: - text - tool_use - tool_result text: type: string description: Textinhalt, wenn type=`text` id: type: string description: Tool-Aufruf-ID (bei tool_use / tool_result erforderlich) name: type: string description: Tool-Name (bei tool_use erforderlich) input: type: object description: Tool-Eingabeparameter (bei tool_use, JSON-Objekt) tool_use_id: type: string description: >- Entsprechende Tool-Aufruf-ID (bei tool_result erforderlich, zurückgeführt auf tool_use.id) content: description: >- Ergebnis der Tool-Ausführung (tool_result), Zeichenkette oder Array von Content-Blöcken oneOf: - type: string - type: array items: type: object securitySchemes: bearerAuth: type: http scheme: bearer description: >- ##Alle APIs erfordern Bearer-Token-Authentifizierung## **API-Schlüssel erhalten**: Besuchen Sie die [API-Schlüsselverwaltungsseite](https://evolink.ai/dashboard/keys), um Ihren API-Schlüssel zu erhalten **Zum Anfrage-Header hinzufügen**: ``` Authorization: Bearer YOUR_API_KEY ``` **Hinweis**: Obwohl die native Anthropic-API den Header `x-api-key` verwendet, nutzt EvoLink für `/v1/messages` einheitlich die Bearer-Token-Authentifizierung. ````