curl --request POST \
  --url https://direct.evolink.ai/v1/responses \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '
{
  "model": "deepseek-v4-flash",
  "input": "Presenta Hangzhou en una sola frase."
}
'

{
  "id": "resp_9f2c1a4b8e7d",
  "object": "response",
  "created_at": 1755000000,
  "status": "completed",
  "model": "deepseek-v4-flash",
  "output": [
    {
      "id": "rs_2b7f",
      "type": "reasoning",
      "summary": [],
      "content": [
        {
          "type": "reasoning_text",
          "text": "El usuario quiere una presentación de una frase que cubra tanto la geografía como la cultura."
        }
      ]
    },
    {
      "id": "msg_5d1a",
      "type": "message",
      "role": "assistant",
      "status": "completed",
      "content": [
        {
          "type": "output_text",
          "text": "Hangzhou es la capital de la provincia de Zhejiang, conocida por el Lago del Oeste y su economía digital.",
          "annotations": []
        }
      ]
    }
  ],
  "error": null,
  "incomplete_details": null,
  "usage": {
    "input_tokens": 694,
    "input_tokens_details": {
      "cached_tokens": 640
    },
    "output_tokens": 20,
    "output_tokens_details": {
      "reasoning_tokens": 10
    },
    "total_tokens": 714
  }
}

{
  "error": {
    "code": 400,
    "message": "Invalid request parameters",
    "type": "invalid_request_error"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 401,
    "message": "Invalid authentication credentials",
    "type": "authentication_error"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 402,
    "message": "Insufficient quota",
    "type": "insufficient_quota"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 403,
    "message": "Model access denied",
    "type": "permission_error"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 404,
    "message": "Model not found",
    "type": "not_found_error"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 413,
    "message": "Request entity too large",
    "type": "invalid_request_error"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 429,
    "message": "Rate limit exceeded",
    "type": "rate_limit_error"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 500,
    "message": "Internal server error",
    "type": "server_error"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 502,
    "message": "Bad gateway",
    "type": "server_error"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 503,
    "message": "Service temporarily unavailable",
    "type": "server_error"
  }
}

Responses API

DeepSeek V4 - API Responses

Llamada a los modelos DeepSeek V4 mediante el protocolo OpenAI Responses
Admite deepseek-v4-flash (rápido y de uso general) y deepseek-v4-pro (razonamiento profundo)
Formas de entrada: input puede ser texto plano o un arreglo de elementos de entrada (mensaje, llamada a función, resultado de función, razonamiento, registro de búsqueda)
Instrucciones de sistema: se envían con instructions y equivalen a un mensaje system al principio
Modo de razonamiento: se controla con reasoning.effort; el contenido de razonamiento se devuelve como elemento de salida reasoning
Salida en streaming: admite eventos SSE semánticos y termina con response.completed; no se envía [DONE]
Llamada a herramientas: admite Function Calling y la búsqueda web integrada web_search
Salida estructurada: se habilita con text.format como objeto JSON o JSON Schema
Caché de contexto: las solicitudes que comparten prefijo aciertan la caché automáticamente y reducen mucho el coste de entrada

Eventos de streaming: response.created, response.output_item.added, response.reasoning_text.delta, response.output_text.delta; los eventos finales son response.completed / response.incomplete / response.failed. Cada evento incluye un sequence_number para ordenarlos.

Campos sin efecto: los siguientes campos de OpenAI pueden enviarse sin error, pero no producen ningún efecto real.

Campo	Comportamiento
`store`	Siempre `false`, las respuestas no se almacenan
`previous_response_id`	Siempre `null`, no se admite continuar una conversación
`conversation`	No admitido
`background` / `metadata` / `include`	Ignorado
`prompt` / `truncation` / `service_tier`	Ignorado
`safety_identifier` / `context_management`	Ignorado
`stream_options`	Ignorado
`parallel_tool_calls`	Ignorado, las llamadas paralelas a herramientas están siempre activas
`max_tool_calls`	Ignorado
Herramientas `file_search` / `code_interpreter` / `mcp`	Ignorado

Otras limitaciones:

Las herramientas personalizadas (type: custom) solo admiten apply_patch
La herramienta web_search ignora search_context_size y user_location
Los bloques de contenido de imagen y archivo se convierten en marcadores de posición; DeepSeek V4 no es un modelo de visión
Si la entrada supera la ventana de contexto se devuelve 400 directamente, sin truncado automático

POST

responses

curl --request POST \
  --url https://direct.evolink.ai/v1/responses \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '
{
  "model": "deepseek-v4-flash",
  "input": "Presenta Hangzhou en una sola frase."
}
'

{
  "id": "resp_9f2c1a4b8e7d",
  "object": "response",
  "created_at": 1755000000,
  "status": "completed",
  "model": "deepseek-v4-flash",
  "output": [
    {
      "id": "rs_2b7f",
      "type": "reasoning",
      "summary": [],
      "content": [
        {
          "type": "reasoning_text",
          "text": "El usuario quiere una presentación de una frase que cubra tanto la geografía como la cultura."
        }
      ]
    },
    {
      "id": "msg_5d1a",
      "type": "message",
      "role": "assistant",
      "status": "completed",
      "content": [
        {
          "type": "output_text",
          "text": "Hangzhou es la capital de la provincia de Zhejiang, conocida por el Lago del Oeste y su economía digital.",
          "annotations": []
        }
      ]
    }
  ],
  "error": null,
  "incomplete_details": null,
  "usage": {
    "input_tokens": 694,
    "input_tokens_details": {
      "cached_tokens": 640
    },
    "output_tokens": 20,
    "output_tokens_details": {
      "reasoning_tokens": 10
    },
    "total_tokens": 714
  }
}

{
  "error": {
    "code": 400,
    "message": "Invalid request parameters",
    "type": "invalid_request_error"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 401,
    "message": "Invalid authentication credentials",
    "type": "authentication_error"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 402,
    "message": "Insufficient quota",
    "type": "insufficient_quota"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 403,
    "message": "Model access denied",
    "type": "permission_error"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 404,
    "message": "Model not found",
    "type": "not_found_error"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 413,
    "message": "Request entity too large",
    "type": "invalid_request_error"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 429,
    "message": "Rate limit exceeded",
    "type": "rate_limit_error"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 500,
    "message": "Internal server error",
    "type": "server_error"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 502,
    "message": "Bad gateway",
    "type": "server_error"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 503,
    "message": "Service temporarily unavailable",
    "type": "server_error"
  }
}

BaseURL: La BaseURL predeterminada es https://direct.evolink.ai, que ofrece mejor compatibilidad con modelos de texto y admite conexiones persistentes. https://api.evolink.ai es el endpoint principal para servicios multimodales y actúa como dirección de respaldo para los modelos de texto.

Autorizaciones

Authorization

string

header

requerido

##Todas las interfaces requieren autenticación mediante Bearer Token##

Obtención de la API Key:

Visita la página de gestión de API Key para obtener tu API Key

Al usarla, añádela en la cabecera de la solicitud:

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Cuerpo

application/json

model

enum<string>

predeterminado:deepseek-v4-flash

requerido

ID del modelo

deepseek-v4-flash: rápido y de uso general, adecuado para conversación cotidiana, resumen y extracción
deepseek-v4-pro: razonamiento profundo, adecuado para matemáticas complejas, código y planificación en varios pasos

Opciones disponibles:

deepseek-v4-flash,

deepseek-v4-pro

Ejemplo:

"deepseek-v4-flash"

input

Entrada del modelo. Debe proporcionarse al menos uno de input e instructions.

Forma de cadena: todo el texto se trata como un único mensaje user
Forma de arreglo: lista de elementos de entrada que admite cinco tipos: message, function_call, function_call_output, reasoning y web_search_call

Conversaciones de varios turnos: el endpoint no tiene estado, por lo que continuar una conversación obliga a incluir el historial completo en el arreglo.

Ejemplo:

"Presenta Hangzhou en una sola frase."

instructions

string

Instrucciones a nivel de sistema, equivalentes a un mensaje system insertado al principio; sirven para fijar el rol, el tono y las restricciones de salida.

Ejemplo:

"Eres un redactor técnico riguroso. Mantén las respuestas concisas."

stream

boolean

predeterminado:false

Si la respuesta se devuelve en streaming

false (predeterminado): devuelve el objeto de respuesta completo de una vez
true: envía eventos SSE semánticos; el evento final es response.completed / response.incomplete / response.failed, y no se envía [DONE]

Ejemplo:

false

max_output_tokens

integer

Número máximo de tokens de salida de esta generación (incluidos los tokens de razonamiento). Rango de 1 a 393216 (384K). Si se deja vacío, lo decide el modelo.

Rango requerido: 1 <= x <= 393216

Ejemplo:

4096

temperature

number

predeterminado:1

Temperatura de muestreo; cuanto mayor sea, más aleatoria será la salida. No tiene efecto en modo de razonamiento.

Rango requerido: 0 <= x <= 2

Ejemplo:

1

top_p

number

predeterminado:1

Umbral de muestreo por núcleo; se recomienda ajustar solo este o temperature. No tiene efecto en modo de razonamiento.

Rango requerido: x <= 1

Ejemplo:

1

top_logprobs

integer

Devuelve en cada posición los tokens candidatos más probables y sus probabilidades logarítmicas.

Rango requerido: 0 <= x <= 20

Ejemplo:

0

reasoning

object

Configuración del modo de razonamiento. DeepSeek V4 activa el razonamiento de forma predeterminada; el contenido de razonamiento se devuelve como elemento de salida reasoning y sus tokens cuentan como salida y se facturan a la tarifa de salida.

Show child attributes

text

object

Configuración del formato de salida de texto.

Show child attributes

tools

Definición de herramienta · object[]

Lista de herramientas que el modelo puede invocar. Las herramientas de tipo función las ejecuta el cliente, que devuelve el resultado como function_call_output; web_search se ejecuta directamente en el servidor, sin intervención del cliente.

Show child attributes

tool_choice

Estrategia de llamada a herramientas

none: prohíbe llamar herramientas
auto (predeterminado): lo decide el modelo
required: debe llamarse al menos una herramienta
{"type": "function", "name": "get_weather"}: fuerza la llamada a una función concreta
{"type": "web_search"}: fuerza una búsqueda web

Ejemplo:

"auto"

Respuesta

Generación correcta

Objeto de respuesta del endpoint Responses.

string

Identificador único de esta respuesta

Ejemplo:

"resp_9f2c1a4b8e7d"

object

string

Tipo de objeto, siempre response

Ejemplo:

"response"

created_at

integer

Fecha de creación como marca de tiempo Unix (segundos)

Ejemplo:

1755000000

status

enum<string>

Estado de la respuesta

completed: finalizada correctamente
in_progress: en proceso de generación
incomplete: truncada, por ejemplo por longitud; consulta incomplete_details
failed: la generación falló; consulta error

Opciones disponibles:

in_progress,

completed,

incomplete,

failed

Ejemplo:

"completed"

model

string

ID del modelo que realmente generó esta respuesta

Ejemplo:

"deepseek-v4-flash"

output

object[]

Lista de elementos de salida en orden de generación. Campos por tipo:

reasoning: el proceso de razonamiento, con id, status, content (lista de bloques reasoning_text) y summary
message: la respuesta final, con id, status, role y content (lista de bloques output_text)
function_call: una llamada a función del modelo, con id, status, call_id, name y arguments; el cliente la ejecuta y devuelve el resultado como function_call_output
web_search_call: un registro de búsqueda web ejecutada en el servidor, con id, status y action (que describe la búsqueda realizada)

error

object | null

Motivo del fallo; null si tuvo éxito

incomplete_details

object | null

Motivo del truncado; null si no se truncó

usage

object

Estadísticas de uso de tokens (con desglose de caché y razonamiento)

Show child attributes

Serie de imágenes

Serie de videos

Serie de audio

Serie de texto

Gestión de cuenta

Gestión de tareas

Gestión de archivos

DeepSeek V4 - API Responses

Autorizaciones

Cuerpo

Respuesta