curl --request POST \
  --url https://direct.evolink.ai/v1/chat/completions \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data @- <<EOF
{
  "model": "deepseek-v4-flash",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Présentez-vous s'il vous plaît"
    }
  ]
}
EOF

{
  "id": "837f529d-00f9-4731-b2e1-4a54fc31790a",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1777026806,
  "model": "deepseek-v4-flash",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Bonjour ! Je suis l'assistant DeepSeek, toujours prêt à répondre à vos questions et à vous aider."
      },
      "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 - API compatible OpenAI

Appeler les modèles DeepSeek V4 via le protocole OpenAI Chat Completions
Prend en charge trois modèles : deepseek-v4-flash (rapide et généraliste), deepseek-v4-pro (raisonnement approfondi) et deepseek-v4-flash-vision-exp (compréhension des images)
Conversation textuelle : dialogue contextuel en un ou plusieurs tours, prise en charge d’un contexte ultra-long de 1M
Compréhension des images : deepseek-v4-flash-vision-exp accepte du texte et des images mélangés dans un même message et prend en charge plusieurs images
Prompts système : personnaliser le rôle et le comportement de l’IA
Mode de réflexion : contrôler le raisonnement approfondi via thinking.type ; le contenu de réflexion de deepseek-v4-pro est retourné via reasoning_content
Sortie en streaming : prend en charge le retour en streaming SSE
Appel d’outils : prend en charge Function Calling (jusqu’à 128 outils)
Mode JSON : activé via response_format
Cache de contexte : les requêtes avec le même préfixe déclenchent automatiquement le cache, réduisant considérablement le coût d’entrée

Comportement des paramètres inconnus : Les champs de premier niveau non reconnus dans le corps de la requête sont silencieusement ignorés par le fournisseur, sans erreur. Une faute dans le nom d’un paramètre ne déclenche aucun avertissement ; utilisez uniquement les champs répertoriés dans cette référence.

POST

chat

completions

curl --request POST \
  --url https://direct.evolink.ai/v1/chat/completions \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data @- <<EOF
{
  "model": "deepseek-v4-flash",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Présentez-vous s'il vous plaît"
    }
  ]
}
EOF

{
  "id": "837f529d-00f9-4731-b2e1-4a54fc31790a",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1777026806,
  "model": "deepseek-v4-flash",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Bonjour ! Je suis l'assistant DeepSeek, toujours prêt à répondre à vos questions et à vous aider."
      },
      "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 : La BaseURL par défaut est https://direct.evolink.ai, qui offre une meilleure prise en charge des modèles de texte et des connexions persistantes. https://api.evolink.ai est le point d’accès principal pour les services multimodaux et sert d’adresse de secours pour les modèles de texte.

Autorisations

Authorization

string

header

requis

##Toutes les API nécessitent une authentification Bearer Token##

Obtenir une clé API :

Visitez la Page de gestion des clés API pour obtenir votre clé API

Ajouter à l'en-tête de requête :

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Corps

application/json

model

enum<string>

défaut:deepseek-v4-flash

requis

Nom du modèle de conversation

deepseek-v4-flash : modèle rapide et généraliste, contexte de 1M
deepseek-v4-pro : modèle de raisonnement approfondi, excelle en mathématiques, en programmation et en logique complexe
deepseek-v4-flash-vision-exp : modèle expérimental basé sur Flash avec compréhension native des images ; ses capacités textuelles, paramètres et tarifs sont identiques à ceux de Flash

Astuce : Les trois modèles ont thinking activé par défaut et les réponses incluent reasoning_content. Définissez thinking.type="disabled" pour le désactiver et réduire le coût des tokens de sortie.

Les images ne sont prises en charge que par deepseek-v4-flash-vision-exp : envoyer des images à deepseek-v4-flash / deepseek-v4-pro renvoie HTTP 400 avec This model does not support image.

Avis expérimental : -exp désigne une version expérimentale du fournisseur. Le nom et la disponibilité du modèle peuvent changer ; prévoyez une solution de repli en production.

Options disponibles:

deepseek-v4-flash,

deepseek-v4-pro,

deepseek-v4-flash-vision-exp

Exemple:

"deepseek-v4-flash"

messages

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

requis

Liste des messages de conversation, prend en charge les dialogues multi-tours

Les messages de rôles différents ont des structures de champs différentes, veuillez sélectionner le rôle correspondant

Minimum array length: 1

System Message
User Message
Assistant Message
Tool Message

Show child attributes

thinking

object

Contrôle du mode de réflexion (nouveauté V4)

Remarque :

Utilisé pour contrôler la fonctionnalité de réflexion approfondie (Chain of Thought)
Activé par défaut pour les deux modèles (type=enabled)
Une fois activé, le processus de raisonnement est retourné via choices[].message.reasoning_content et facturé au tarif des tokens de sortie

Attention pour les conversations multi-tours / appels d'outils : si la réponse de ce tour contient reasoning_content, le message assistant correspondant dans l'historique messages de la requête suivante doit retourner ce champ tel quel, sinon l'API renverra 400 The reasoning_content in the thinking mode must be passed back to the API. Si vous ne souhaitez pas le gérer, vous pouvez définir explicitement thinking.type="disabled" pour toute la session.

Show child attributes

temperature

number

défaut:1

Température d'échantillonnage, contrôle le caractère aléatoire de la sortie

Remarque :

Valeurs basses (ex. 0.2) : sortie plus déterministe et ciblée
Valeurs élevées (ex. 1.5) : sortie plus aléatoire et créative
Valeur par défaut : 1

Plage requise: 0 <= x <= 2

Exemple:

1

top_p

number

défaut:1

Paramètre d'échantillonnage nucleus (Nucleus Sampling)

Remarque :

Contrôle l'échantillonnage à partir des tokens avec une probabilité cumulative
Par exemple, 0.9 signifie un échantillonnage parmi les tokens ayant 90 % de probabilité cumulative
Valeur par défaut : 1.0 (considère tous les tokens)

Suggestion : Ne pas ajuster simultanément temperature et top_p

Plage requise: 0 <= x <= 1

Exemple:

1

max_tokens

integer

Limite le nombre maximum de tokens générés

Remarque :

La série V4 peut atteindre 384 000 tokens
Lorsque thinking est activé, reasoning_tokens sont également comptés dans la limite max_tokens
Si non défini, le modèle décide lui-même de la longueur générée

Plage requise: 1 <= x <= 384000

Exemple:

4096

response_format

object

Spécifier le format de la réponse

Remarque :

Définir sur {"type": "json_object"} pour activer le mode JSON
En mode JSON, le modèle produira un contenu au format JSON valide
Il est recommandé de demander explicitement une sortie JSON dans le message system ou user pour obtenir les meilleurs résultats

Show child attributes

stop

Séquences d'arrêt, le modèle arrête la génération lorsqu'il rencontre ces chaînes

Remarque :

Peut être une chaîne unique ou un tableau de chaînes
Prend en charge jusqu'à 16 séquences d'arrêt

stream

boolean

défaut:false

Indique si la réponse doit être retournée en streaming

true : retour en streaming, le contenu est renvoyé bloc par bloc en temps réel via SSE (Server-Sent Events)
false : attendre la réponse complète et la retourner en une seule fois (par défaut)

Exemple:

false

stream_options

object

Options de réponse en streaming

Valide uniquement lorsque stream=true

Show child attributes

tools

object[]

Liste des définitions d'outils, utilisée pour Function Calling

Remarque :

Prend en charge jusqu'à 128 définitions d'outils
Chaque outil doit définir un nom, une description et un schéma de paramètres

Maximum array length: 128

Show child attributes

tool_choice

Contrôle le comportement d'appel des outils

Valeurs possibles :

none : n'appeler aucun outil
auto : le modèle décide automatiquement d'appeler ou non un outil (par défaut lorsque tools est fourni)
required : force le modèle à appeler un ou plusieurs outils
Forme objet {"type":"function","function":{"name":"xxx"}} : spécifier un outil particulier à appeler

Valeur par défaut : none si tools n'est pas fourni, auto si tools est fourni

Options disponibles:

none,

auto,

required

logprobs

boolean

défaut:false

Retourner ou non la probabilité logarithmique des tokens

Remarque :

Lorsque défini sur true, la réponse inclura les informations de probabilité logarithmique de chaque token

top_logprobs

integer

Retourner la probabilité logarithmique des N tokens avec la probabilité la plus élevée

Remarque :

Nécessite logprobs défini sur true
Plage de valeurs : [0, 20]

Plage requise: 0 <= x <= 20

Réponse

Génération de conversation réussie

string

Identifiant unique de la complétion de conversation

Exemple:

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

model

string

Nom du modèle réellement utilisé

Exemple:

"deepseek-v4-flash"

object

enum<string>

Type de réponse

Options disponibles:

chat.completion

Exemple:

"chat.completion"

created

integer

Horodatage de création (Unix en secondes)

Exemple:

1777021417

choices

object[]

Liste des choix de génération de conversation

Show child attributes

usage

object

Statistiques d'utilisation des tokens (avec détail du cache et du raisonnement)

Show child attributes

system_fingerprint

string

Identifiant d'empreinte système

Exemple:

"fp_evolink_v4_20260402"

Série Image

Série Vidéo

Série Audio

Série Texte

Gestion du compte

Gestion des tâches

Gestion des fichiers

DeepSeek V4 - API compatible OpenAI

Autorisations

Corps

Réponse