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": "自己紹介をお願いします"
    }
  ]
}
'

{
  "id": "837f529d-00f9-4731-b2e1-4a54fc31790a",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1777026806,
  "model": "deepseek-v4-flash",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "こんにちは！私は DeepSeek アシスタントです。いつでもご質問にお答えし、お手伝いします。"
      },
      "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 互換インターフェース

OpenAI Chat Completions プロトコルを使用して DeepSeek V4 モデルを呼び出し
deepseek-v4-flash（高速汎用）、deepseek-v4-pro（深度推論）、deepseek-v4-flash-vision-exp（画像理解）の 3 モデルをサポート
テキスト会話：シングルまたはマルチターンのコンテキスト対話、1M の超長コンテキストをサポート
画像理解：deepseek-v4-flash-vision-exp は 1 つのメッセージにテキストと画像を混在でき、複数画像にも対応します
システムプロンプト：AI の役割と動作をカスタマイズ
思考モード：thinking.type で深度推論を制御；deepseek-v4-pro の思考内容は reasoning_content で返されます
ストリーミング出力：SSE ストリーミング返却をサポート
ツール呼び出し：Function Calling をサポート（最大 128 ツール）
JSON モード：response_format で有効化
コンテキストキャッシュ：同一プレフィックスのリクエストは自動的にキャッシュにヒットし、入力コストを大幅に削減

未知のパラメータの動作：リクエスト本文内の認識されないトップレベルフィールドは、アップストリームによってエラーなしで黙って無視されます。パラメータ名を誤記しても警告されないため、このリファレンスに記載されたフィールドのみを使用してください。

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": "自己紹介をお願いします"
    }
  ]
}
'

{
  "id": "837f529d-00f9-4731-b2e1-4a54fc31790a",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1777026806,
  "model": "deepseek-v4-flash",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "こんにちは！私は DeepSeek アシスタントです。いつでもご質問にお答えし、お手伝いします。"
      },
      "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：デフォルトの BaseURL は https://direct.evolink.ai で、テキストモデルへの対応が優れており、長時間接続をサポートします。https://api.evolink.ai はマルチモーダルの主力エンドポイントで、テキストモデルに対しては代替アドレスとして使用されます。

承認

Authorization

string

header

必須

##すべてのインターフェースは Bearer Token による認証が必要です##

API Key の取得：

API Key 管理ページにアクセスして API Key を取得してください

使用時はリクエストヘッダに追加：

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

ボディ

application/json

model

enum<string>

デフォルト:deepseek-v4-flash

必須

会話モデル名

deepseek-v4-flash：高速汎用モデル、1M コンテキスト
deepseek-v4-pro：深度推論モデル、数学、プログラミング、複雑なロジックが得意
deepseek-v4-flash-vision-exp：Flash をベースにネイティブ画像理解を追加した実験モデル。テキスト性能、パラメータ、料金は Flash と同一

ヒント：3 モデルすべてで thinking がデフォルトで有効であり、レスポンスには reasoning_content が含まれます。thinking.type="disabled" で無効化すると出力 token コストを削減できます。

画像に対応するのは deepseek-v4-flash-vision-exp のみです：deepseek-v4-flash / deepseek-v4-pro に画像を送信すると、HTTP 400 This model does not support image が返されます。

実験版に関する注意：-exp はアップストリームの実験版を示します。モデル名や提供状況が変更される可能性があるため、本番環境ではフォールバックを用意してください。

利用可能なオプション:

deepseek-v4-flash,

deepseek-v4-pro,

deepseek-v4-flash-vision-exp

例:

"deepseek-v4-flash"

messages

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

必須

会話メッセージリスト、マルチターン会話をサポート

役割ごとにメッセージのフィールド構造が異なるため、該当する役割を選択して確認してください

Minimum array length: 1

System Message
User Message
Assistant Message
Tool Message

Show child attributes

thinking

object

思考モード制御（V4 新機能）

説明：

深度思考（Chain of Thought）機能を制御するために使用
両モデルともデフォルトで有効（type=enabled）
有効時、推論過程は choices[].message.reasoning_content で返され、出力 token として課金されます

マルチターン会話 / ツール呼び出しの注意：本ターンのレスポンスに reasoning_content が含まれている場合、次のリクエストの messages 履歴の該当 assistant メッセージでこのフィールドをそのまま返送する必要があります。さもないと API は 400 The reasoning_content in the thinking mode must be passed back to the API を返します。処理したくない場合は、セッション全体で明示的に thinking.type="disabled" を指定できます。

Show child attributes

temperature

number

デフォルト:1

サンプリング温度、出力のランダム性を制御

説明：

低い値（例：0.2）：より確定的で集中した出力
高い値（例：1.5）：よりランダムで創造的な出力
デフォルト値：1

必須範囲: 0 <= x <= 2

例:

1

top_p

number

デフォルト:1

核サンプリング（Nucleus Sampling）パラメータ

説明：

累積確率の上位何％の token からサンプリングするかを制御
例：0.9 は累積確率が 90% に達する token から選択
デフォルト値：1.0（すべての token を考慮）

推奨：temperature と top_p を同時に調整しないでください

必須範囲: 0 <= x <= 1

例:

1

max_tokens

integer

生成するコンテンツの最大 token 数を制限

説明：

V4 シリーズは最大 384,000 tokens まで可能
thinking 有効時、reasoning_tokens も max_tokens の上限に含まれます
未設定の場合、モデル自身が生成長さを決定

必須範囲: 1 <= x <= 384000

例:

4096

response_format

object

レスポンスフォーマットを指定

説明：

{"type": "json_object"} に設定すると JSON モードを有効化
JSON モード下、モデルは有効な JSON 形式のコンテンツを出力します
最適な効果を得るため、system または user メッセージで JSON 出力を明示的に要求することを推奨

Show child attributes

stop

停止シーケンス、モデルがこれらの文字列に遭遇すると生成を停止

説明：

単一文字列または文字列配列を指定可能
最大 16 個の停止シーケンスをサポート

stream

boolean

デフォルト:false

ストリーミング方式でレスポンスを返すかどうか

true：ストリーミング返却、SSE（Server-Sent Events）を通じてチャンクごとにリアルタイムでコンテンツを返す
false：完全なレスポンスを待ってから一度に返す（デフォルト）

例:

false

stream_options

object

ストリーミングレスポンスオプション

stream=true の場合のみ有効

Show child attributes

tools

object[]

ツール定義リスト、Function Calling に使用

説明：

最大 128 個のツール定義をサポート
各ツールには名前、説明、パラメータ schema を定義する必要があります

Maximum array length: 128

Show child attributes

tool_choice

ツール呼び出し動作を制御

選択可能な値：

none：いかなるツールも呼び出さない
auto：モデルが自動的にツール呼び出しを決定（tools 提供時のデフォルト）
required：モデルに 1 つ以上のツールを強制的に呼び出させる
オブジェクト形式 {"type":"function","function":{"name":"xxx"}}：特定のツール呼び出しを指定

デフォルト値：tools を提供しない場合は none、提供する場合は auto

利用可能なオプション:

none,

auto,

required

logprobs

boolean

デフォルト:false

token の対数確率を返すかどうか

説明：

true に設定すると、レスポンスに各 token の対数確率情報が含まれます

top_logprobs

integer

確率の最も高い上位 N 個の token の対数確率を返す

説明：

logprobs を true に設定する必要があります
値の範囲：[0, 20]

必須範囲: 0 <= x <= 20

レスポンス

会話生成成功

string

会話補完の一意識別子

例:

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

model

string

実際に使用されたモデル名

例:

"deepseek-v4-flash"

object

enum<string>

レスポンスタイプ

利用可能なオプション:

chat.completion

例:

"chat.completion"

created

integer

作成タイムスタンプ（Unix 秒）

例:

1777021417

choices

object[]

会話生成の選択肢リスト

Show child attributes

usage

object

Token 使用統計情報（キャッシュと推論の分項を含む）

Show child attributes

system_fingerprint

string

システム指紋識別子

例:

"fp_evolink_v4_20260402"

画像シリーズ

動画シリーズ

オーディオシリーズ

テキストシリーズ

アカウント管理

タスク管理

ファイル管理

DeepSeek V4 - OpenAI 互換インターフェース

承認

ボディ

レスポンス