> ## 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 - 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 **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. ## OpenAPI ````yaml es/api-manual/language-series/deepseek-v4/deepseek-v4-responses.json POST /v1/responses openapi: 3.1.0 info: title: DeepSeek V4 documentación completa de parámetros (API Responses) description: >- Referencia completa de la API del endpoint Responses de la serie DeepSeek V4 (`deepseek-v4-flash` / `deepseek-v4-pro`). **Capacidades del modelo**: - Longitud de contexto: **1.000.000 tokens** (1M) - Salida máxima: **384.000 tokens** (384K) - Modo de razonamiento: se controla con `reasoning.effort`; `deepseek-v4-pro` destaca en razonamiento complejo - Caché de contexto en disco: los aciertos son automáticos y los aciertos y fallos se facturan por separado - Búsqueda web integrada: la herramienta `web_search` se ejecuta en el servidor, sin intervención del cliente **Nota sobre el protocolo**: este endpoint es totalmente compatible con el protocolo de la API OpenAI Responses. El cuerpo de la solicitud se conserva tal cual, sin reordenar ni eliminar campos, de modo que los campos de extensión no declarados y el prefijo de caché no se ven afectados. **Sin estado**: DeepSeek Responses no almacena ninguna sesión; en conversaciones de varios turnos el cliente debe enviar el historial completo en cada solicitud. **Tarifas (UC/1K tokens, unidad interna de EvoLink)**: | Modelo | Entrada con acierto de caché | Entrada sin acierto de caché | Salida | | --- | --- | --- | --- | | deepseek-v4-flash | 2 | 100 | 200 | | deepseek-v4-pro | 3 | 300 | 600 | license: name: MIT version: 1.0.0 servers: - url: https://direct.evolink.ai description: Producción (recomendado) - url: https://api.evolink.ai description: URL alternativa security: - bearerAuth: [] tags: - name: Generación de conversación description: Interfaces relacionadas con la generación de conversación de IA paths: /v1/responses: post: tags: - Generación de conversación summary: API Responses de DeepSeek V4 (compatible con OpenAI) description: >- - 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 operationId: createResponseDeepSeekV4 requestBody: required: true content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ResponsesRequest' examples: simple_text: summary: Conversación de texto de un turno (Flash) value: model: deepseek-v4-flash input: Presenta Hangzhou en una sola frase. with_instructions: summary: Uso de instrucciones de sistema value: model: deepseek-v4-flash instructions: >- Eres un redactor técnico riguroso. Mantén las respuestas concisas. input: Explica qué es el almacenamiento en caché de contexto. multi_turn: summary: >- Conversación de varios turnos (arreglo de elementos de entrada) value: model: deepseek-v4-flash input: - type: message role: user content: Propón tres nombres de producto. - type: message role: assistant content: Nubalto, Luceroalba, Vientopluma. - type: message role: user content: Dame cinco sinónimos del segundo. reasoning_effort: summary: Modelo Pro con esfuerzo de razonamiento alto value: model: deepseek-v4-pro input: >- Una piscina tiene una tubería de entrada que la llena en 3 horas y una de salida que la vacía en 5 horas. ¿Cuánto tarda en llenarse si ambas están abiertas a la vez? Muestra el razonamiento. reasoning: effort: high disable_thinking: summary: Razonamiento desactivado (solo respuesta directa) value: model: deepseek-v4-flash input: >- ¿Cuánto tarda aproximadamente el tren de alta velocidad de Pekín a Shanghái? reasoning: effort: none json_schema: summary: Salida estructurada (JSON Schema) value: model: deepseek-v4-flash input: >- Extrae la persona y la ciudad de esta frase: Zhang Wei viajará por trabajo a Chengdu la próxima semana. text: format: type: json_schema name: extraction schema: type: object properties: person: type: string city: type: string required: - person - city function_calling: summary: Llamada a herramienta con Function Calling value: model: deepseek-v4-flash input: ¿Qué tiempo hace ahora en Hangzhou? tools: - type: function name: get_weather description: >- Consulta el tiempo en tiempo real de una ciudad determinada parameters: type: object properties: city: type: string description: Nombre de la ciudad required: - city tool_choice: auto web_search: summary: Búsqueda web integrada (ejecutada en el servidor) value: model: deepseek-v4-flash input: >- Resume las noticias importantes de esta semana en el campo de la inteligencia artificial. tools: - type: web_search streaming: summary: Salida en streaming value: model: deepseek-v4-flash input: Escribe un poema breve sobre el otoño. stream: true responses: '200': description: Generación correcta content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ResponsesResponse' example: 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 '400': description: Parámetros de solicitud inválidos content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' example: error: code: 400 message: Invalid request parameters type: invalid_request_error '401': description: No autenticado, token inválido o expirado content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' example: error: code: 401 message: Invalid authentication credentials type: authentication_error '402': description: Cuota insuficiente, se requiere recarga content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' example: error: code: 402 message: Insufficient quota type: insufficient_quota '403': description: Sin permiso para acceder al modelo content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' example: error: code: 403 message: Model access denied type: permission_error '404': description: Recurso no encontrado content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' example: error: code: 404 message: Model not found type: not_found_error '413': description: Cuerpo de la solicitud demasiado grande content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' example: error: code: 413 message: Request entity too large type: invalid_request_error '429': description: Límite de frecuencia de solicitudes excedido content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' example: error: code: 429 message: Rate limit exceeded type: rate_limit_error '500': description: Error interno del servidor content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' example: error: code: 500 message: Internal server error type: server_error '502': description: Error de puerta de enlace content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' example: error: code: 502 message: Bad gateway type: server_error '503': description: Servicio temporalmente no disponible content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' example: error: code: 503 message: Service temporarily unavailable type: server_error components: schemas: ResponsesRequest: type: object required: - model properties: model: type: string description: >- 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 enum: - deepseek-v4-flash - deepseek-v4-pro default: deepseek-v4-flash example: deepseek-v4-flash input: type: - string - array description: >- 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. items: $ref: '#/components/schemas/InputItem' example: Presenta Hangzhou en una sola frase. instructions: type: string description: >- 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. example: Eres un redactor técnico riguroso. Mantén las respuestas concisas. stream: type: boolean description: >- 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]`** default: false example: false max_output_tokens: type: integer description: >- 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. minimum: 1 maximum: 393216 example: 4096 temperature: type: number description: >- Temperatura de muestreo; cuanto mayor sea, más aleatoria será la salida. **No tiene efecto en modo de razonamiento.** minimum: 0 maximum: 2 default: 1 example: 1 top_p: type: number description: >- Umbral de muestreo por núcleo; se recomienda ajustar solo este o `temperature`. **No tiene efecto en modo de razonamiento.** maximum: 1 default: 1 example: 1 top_logprobs: type: integer description: >- Devuelve en cada posición los tokens candidatos más probables y sus probabilidades logarítmicas. minimum: 0 maximum: 20 example: 0 reasoning: type: object description: >- 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. properties: effort: type: string description: >- Esfuerzo de razonamiento - `none`: razonamiento desactivado, responde directamente - `minimal` / `low` / `medium`: esfuerzo bajo - `high` (predeterminado): razonamiento profundo habitual - `xhigh` / `max`: esfuerzo máximo; el tiempo y los tokens de salida aumentan notablemente enum: - none - minimal - low - medium - high - xhigh - max default: high example: high max_output_tokens: type: - integer - 'null' description: >- Límite superior de tokens de salida durante la fase de razonamiento; si se deja vacío no hay límite adicional. summary: type: string description: >- Se puede enviar, pero no se genera ningún resumen de razonamiento, por lo que el campo no tiene efecto. text: type: object description: Configuración del formato de salida de texto. properties: format: type: object description: >- Formato de salida - `text` (predeterminado): texto libre - `json_object`: emite un objeto JSON válido; **el prompt debe mencionar JSON** - `json_schema`: sigue el JSON Schema indicado; `name` y `schema` son ambos obligatorios properties: type: type: string enum: - text - json_object - json_schema default: text description: Tipo de formato de salida name: type: string description: Nombre del esquema; obligatorio en el modo `json_schema` schema: type: object description: >- Definición del JSON Schema; obligatoria en el modo `json_schema` strict: type: boolean description: Si se debe seguir el esquema de forma estricta tools: type: array description: >- 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. items: $ref: '#/components/schemas/Tool' tool_choice: type: - string - object description: >- 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 example: auto ResponsesResponse: type: object description: Objeto de respuesta del endpoint Responses. properties: id: type: string description: Identificador único de esta respuesta example: resp_9f2c1a4b8e7d object: type: string description: Tipo de objeto, siempre `response` example: response created_at: type: integer description: Fecha de creación como marca de tiempo Unix (segundos) example: 1755000000 status: type: string description: >- 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` enum: - in_progress - completed - incomplete - failed example: completed model: type: string description: ID del modelo que realmente generó esta respuesta example: deepseek-v4-flash output: type: array description: >- 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) items: type: object error: type: - object - 'null' description: Motivo del fallo; `null` si tuvo éxito incomplete_details: type: - object - 'null' description: Motivo del truncado; `null` si no se truncó usage: $ref: '#/components/schemas/Usage' ErrorResponse: type: object description: Respuesta de error properties: error: type: object properties: code: type: integer description: Código de estado HTTP example: 400 message: type: string description: Descripción del error example: Invalid request parameters type: type: string description: Tipo de error example: invalid_request_error InputItem: type: object title: Elemento de entrada description: Un único elemento del arreglo `input`. `type` determina su significado. required: - type properties: type: type: string description: |- Tipo de elemento de entrada - `message`: un mensaje de conversación - `function_call`: una llamada a función emitida antes por el modelo - `function_call_output`: el resultado de ejecutar una función - `reasoning`: contenido de razonamiento anterior - `web_search_call`: un registro de búsqueda web anterior enum: - message - function_call - function_call_output - reasoning - web_search_call example: message role: type: string description: >- Rol del mensaje, se usa solo con `type: message`. `developer` se trata como `system`. enum: - user - assistant - system - developer example: user content: type: - string - array description: >- Contenido del mensaje, se usa solo con `type: message`. Puede ser texto plano o un arreglo de bloques de contenido; el tipo de bloque del lado de entrada es `input_text`. **Los bloques de imagen y archivo como `input_image` no provocan error, pero se sustituyen por texto de marcador de posición**: DeepSeek V4 no tiene capacidad visual. example: Presenta Hangzhou en una sola frase. call_id: type: string description: >- Identificador de la llamada a función; `function_call` y `function_call_output` se emparejan mediante él. name: type: string description: >- Nombre de la función invocada, se usa solo con `type: function_call`. arguments: type: string description: >- Argumentos de la llamada a función como cadena JSON, se usan solo con `type: function_call`. output: type: string description: >- Resultado de la ejecución de la función, se usa solo con `type: function_call_output`. Tool: type: object title: Definición de herramienta required: - type properties: type: type: string description: >- Tipo de herramienta - `function`: una función personalizada ejecutada por el cliente - `web_search` / `web_search_2025_08_26`: búsqueda web ejecutada en el servidor; se ignoran `search_context_size` y `user_location` - `custom`: solo `apply_patch` `file_search`, `code_interpreter` y `mcp` se ignoran. enum: - function - web_search - web_search_2025_08_26 - custom example: function name: type: string description: >- Nombre de la herramienta, de hasta 128 caracteres, limitado a letras, dígitos, `-` y `_`, y único dentro de una solicitud. maxLength: 128 example: get_weather description: type: string description: >- Descripción del propósito de la herramienta; una descripción clara ayuda al modelo a decidir cuándo invocarla. example: Consulta el tiempo en tiempo real de una ciudad determinada parameters: type: object description: Definición de parámetros en formato JSON Schema. example: type: object properties: city: type: string description: Nombre de la ciudad required: - city Usage: type: object description: Estadísticas de uso de tokens (con desglose de caché y razonamiento) properties: input_tokens: type: integer description: Total de tokens de entrada (incluidos aciertos y fallos de caché) example: 694 input_tokens_details: type: object description: Desglose de tokens de entrada properties: cached_tokens: type: integer description: >- Número de tokens que acertaron la caché de contexto **Nota**: la parte con acierto se factura a la **tarifa de acierto de caché** (Flash 2 UC/1K, Pro 3 UC/1K); la parte sin acierto equivale a `input_tokens - cached_tokens` y se factura a la **tarifa de entrada estándar** (Flash 100 UC/1K, Pro 300 UC/1K) example: 640 output_tokens: type: integer description: Número de tokens de salida (incluida la parte de razonamiento) example: 20 output_tokens_details: type: object description: Desglose de tokens de salida properties: reasoning_tokens: type: integer description: >- Número de tokens de razonamiento producidos por el modo de razonamiento (se cuentan como salida y se facturan a la tarifa de salida) example: 10 total_tokens: type: integer description: Total de tokens = input_tokens + output_tokens example: 714 securitySchemes: bearerAuth: type: http scheme: bearer description: >- ##Todas las interfaces requieren autenticación mediante Bearer Token## **Obtención de la API Key**: Visita la [página de gestión de API Key](https://evolink.ai/dashboard/keys) para obtener tu API Key **Al usarla, añádela en la cabecera de la solicitud**: ``` Authorization: Bearer YOUR_API_KEY ``` ````