> ## 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 - 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）と `deepseek-v4-pro`（深度推論）の 2 つのモデルをサポート - **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 - **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 **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。 ## OpenAPI ````yaml ja/api-manual/language-series/deepseek-v4/deepseek-v4-chat.json POST /v1/chat/completions openapi: 3.1.0 info: title: DeepSeek V4 完全パラメータドキュメント (OpenAI 互換) description: >- DeepSeek V4 シリーズ会話インターフェース（`deepseek-v4-flash` / `deepseek-v4-pro`）の完全な API リファレンス。 **モデル機能**： - コンテキスト長：**1,000,000 tokens**（1M） - 最大出力：**384,000 tokens**（384K） - 思考モード：`thinking` フィールドで切替、`deepseek-v4-pro` は複雑な推論が得意 - コンテキストディスクキャッシュ：自動ヒット、ヒットとミスは別々に課金 **課金区分（UC/1K tokens、EvoLink 内部単位）**： | モデル | 入力キャッシュヒット | 入力キャッシュミス | 出力 | | --- | --- | --- | --- | | 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: 本番環境（推奨） - url: https://api.evolink.ai description: 代替 URL security: - bearerAuth: [] tags: - name: チャット補完 description: AI 会話生成関連インターフェース paths: /v1/chat/completions: post: tags: - チャット補完 summary: DeepSeek V4 会話インターフェース（OpenAI 互換） description: >- - 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）と `deepseek-v4-pro`（深度推論）の 2 つのモデルをサポート - **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 - **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 operationId: createChatCompletionDeepSeekV4 requestBody: required: true content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ChatCompletionRequest' examples: simple_text: summary: シングルターンテキスト会話（Flash） value: model: deepseek-v4-flash messages: - role: user content: 自己紹介をお願いします multi_turn: summary: マルチターン会話（コンテキスト理解） value: model: deepseek-v4-flash messages: - role: user content: Python とは何ですか？ - role: assistant content: Python は高水準プログラミング言語です... - role: user content: どのような利点がありますか？ system_prompt: summary: システムプロンプトの使用 value: model: deepseek-v4-flash messages: - role: system content: あなたはプロの Python プログラミングアシスタントです。簡潔な言葉で質問に答えてください。 - role: user content: ファイルの読み込み方法は？ thinking_mode: summary: Pro モデル + 思考モードを明示的に有効化 value: model: deepseek-v4-pro thinking: type: enabled reasoning_effort: high messages: - role: user content: √2 が無理数であることを証明してください disable_thinking: summary: 思考モードを無効化（直接回答のみ） value: model: deepseek-v4-pro thinking: type: disabled messages: - role: user content: フランスの首都はどこですか？ json_mode: summary: JSON モード構造化出力 value: model: deepseek-v4-flash response_format: type: json_object messages: - role: system content: 厳密な JSON を出力する必要があります。 - role: user content: name と age フィールドを含むサンプル JSON をください tool_calling: summary: Function Calling ツール呼び出し value: model: deepseek-v4-flash messages: - role: user content: 今日の北京の天気を調べてください tools: - type: function function: name: get_weather description: 指定された都市の天気を照会します parameters: type: object properties: city: type: string description: 都市名 required: - city tool_choice: auto streaming: summary: ストリーミング出力 value: model: deepseek-v4-flash stream: true stream_options: include_usage: true messages: - role: user content: 春についての短い詩を書いてください responses: '200': description: 会話生成成功 content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ChatCompletionResponse' examples: thinking_disabled: summary: thinking 無効（テキストのみの応答） value: 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 thinking_enabled: summary: thinking 有効（reasoning_content を含む） value: id: 658083bb-1137-49d2-8c4d-900e508cbd53 object: chat.completion created: 1777026807 model: deepseek-v4-flash choices: - index: 0 message: role: assistant content: フランスの首都は**パリ**です。 reasoning_content: ユーザーは「フランスの首都は？」と尋ねています。一般常識の質問なので、「パリ」と直接答えればよいです。 logprobs: null finish_reason: stop usage: prompt_tokens: 7 completion_tokens: 53 total_tokens: 60 prompt_tokens_details: cached_tokens: 0 completion_tokens_details: reasoning_tokens: 45 prompt_cache_hit_tokens: 0 prompt_cache_miss_tokens: 7 system_fingerprint: fp_evolink_v4_20260402 cache_hit: summary: コンテキストキャッシュヒット（大量の cache_hit_tokens） value: id: 3e4a1b70-8c59-4b22-a011-9f2c7d5a3e88 object: chat.completion created: 1777026900 model: deepseek-v4-flash choices: - index: 0 message: role: assistant content: こんにちは！ logprobs: null finish_reason: stop usage: prompt_tokens: 694 completion_tokens: 10 total_tokens: 704 prompt_tokens_details: cached_tokens: 640 prompt_cache_hit_tokens: 640 prompt_cache_miss_tokens: 54 system_fingerprint: fp_evolink_v4_20260402 '400': description: リクエストパラメータエラー content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' example: error: code: 400 message: Invalid request parameters type: invalid_request_error '401': description: 未認証、Token が無効または期限切れ content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' example: error: code: 401 message: Invalid or expired token type: authentication_error '402': description: クォータ不足、チャージが必要 content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' example: error: code: 402 message: Insufficient quota type: insufficient_quota_error '403': description: このモデルへのアクセス権限がありません content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' example: error: code: 403 message: Access denied for this model type: permission_error param: model '404': description: リソースが存在しません content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' example: error: code: 404 message: Specified model not found type: not_found_error param: model '413': description: リクエストボディが大きすぎる content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' example: error: code: 413 message: Request body too large type: request_too_large_error param: messages '429': description: リクエスト頻度が制限を超えました content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' example: error: code: 429 message: Rate limit exceeded type: rate_limit_error '500': description: サーバー内部エラー content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' example: error: code: 500 message: Internal server error type: internal_server_error '502': description: ゲートウェイエラー content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' example: error: code: 502 message: Bad gateway type: bad_gateway_error '503': description: サービスが一時的に利用できません content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' example: error: code: 503 message: Service temporarily unavailable type: service_unavailable_error components: schemas: ChatCompletionRequest: type: object required: - model - messages properties: model: type: string description: >- 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 **ヒント**：両モデルは **`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。両モデルのパラメータは完全に同一です。 enum: - deepseek-v4-flash - deepseek-v4-pro default: deepseek-v4-flash example: deepseek-v4-flash messages: type: array description: |- 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 items: oneOf: - $ref: '#/components/schemas/SystemMessage' - $ref: '#/components/schemas/UserMessage' - $ref: '#/components/schemas/AssistantRequestMessage' - $ref: '#/components/schemas/ToolMessage' discriminator: propertyName: role mapping: system: $ref: '#/components/schemas/SystemMessage' user: $ref: '#/components/schemas/UserMessage' assistant: $ref: '#/components/schemas/AssistantRequestMessage' tool: $ref: '#/components/schemas/ToolMessage' minItems: 1 thinking: type: object description: >- 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。 properties: type: type: string description: |- 思考モードスイッチ - `enabled`：深度思考を有効化（デフォルト） - `disabled`：深度思考を無効化、モデルは直接回答 enum: - enabled - disabled default: enabled reasoning_effort: type: string description: |- 推論努力度 - `low`：低努力、レスポンスがより高速、reasoning_tokens がより少ない - `medium`：中程度の努力（デフォルト） - `high`：高努力、より徹底的な思考過程、より多くの reasoning_tokens を消費 enum: - low - medium - high default: medium temperature: type: number description: |- 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 minimum: 0 maximum: 2 default: 1 example: 1 top_p: type: number description: |- 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 minimum: 0 maximum: 1 default: 1 example: 1 max_tokens: type: integer description: |- 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 minimum: 1 maximum: 384000 example: 4096 frequency_penalty: type: number description: |- 頻度ペナルティパラメータ、繰り返し内容を減らすため **説明**： - 正の値は、生成済みテキストで出現した token の頻度に基づいてペナルティを与えます - 値が大きいほど、既出の内容を繰り返しにくくなります - デフォルト値：0（ペナルティなし） minimum: -2 maximum: 2 default: 0 example: 0 presence_penalty: type: number description: |- 存在ペナルティパラメータ、新しいトピックの生成を促進するため **説明**： - 正の値は、token がテキストに既出かどうかに基づいてペナルティを与えます - 値が大きいほど、新しいトピックを議論する傾向が強くなります - デフォルト値：0（ペナルティなし） minimum: -2 maximum: 2 default: 0 example: 0 response_format: type: object description: |- 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 properties: type: type: string enum: - text - json_object description: レスポンスフォーマットタイプ default: text stop: description: |- 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 oneOf: - type: string - type: array items: type: string maxItems: 16 stream: type: boolean description: |- 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） default: false example: false stream_options: type: object description: |- 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 properties: include_usage: type: boolean description: ストリーミング終了時に usage 統計情報を返す（キャッシュ分項を含む） tools: type: array description: |- 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 items: $ref: '#/components/schemas/Tool' maxItems: 128 tool_choice: description: >- 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` oneOf: - type: string enum: - none - auto - required - type: object description: 特定のツール呼び出しを指定 properties: type: type: string enum: - function function: type: object properties: name: type: string description: 呼び出す関数名 required: - name logprobs: type: boolean description: |- 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 default: false top_logprobs: type: integer description: |- 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]` minimum: 0 maximum: 20 logit_bias: type: object description: |- Token バイアスマッピング **説明**： - キーは tokenizer 中の token ID、値は -100 から 100 の間のバイアス値 - -100 はその token を完全に禁止、100 は強制生成 - 典型的な値の範囲 -1 から 1 でも観測可能な影響を及ぼします additionalProperties: type: number minimum: -100 maximum: 100 'n': type: integer description: |- 各入力メッセージに対して生成するチャット補完オプションの数 **説明**： - デフォルト 1；N に設定すると N 個の候補が返されます（N × output_tokens で課金） minimum: 1 maximum: 8 default: 1 example: 1 seed: type: integer description: |- ランダムシード（Beta） **説明**： - 指定するとモデルは確定的サンプリングを試みます - 同じ seed + 同じ他のパラメータ → 同じ出力（100% の保証ではない） user: type: string description: |- エンドユーザーを表す一意の識別子 **説明**： - プラットフォームの悪用監視と検出に役立ちます - ハッシュ化されたユーザー ID の使用を推奨 ChatCompletionResponse: type: object properties: id: type: string description: 会話補完の一意識別子 example: 53c548dc-ec02-4a2f-bbb6-eca4184630b8 model: type: string description: 実際に使用されたモデル名 example: deepseek-v4-flash object: type: string enum: - chat.completion description: レスポンスタイプ example: chat.completion created: type: integer description: 作成タイムスタンプ（Unix 秒） example: 1777021417 choices: type: array description: 会話生成の選択肢リスト items: $ref: '#/components/schemas/Choice' usage: $ref: '#/components/schemas/Usage' system_fingerprint: type: string description: システム指紋識別子 example: fp_evolink_v4_20260402 ErrorResponse: type: object properties: error: type: object properties: code: type: integer description: HTTP ステータスエラーコード message: type: string description: エラー説明情報 type: type: string description: エラータイプ param: type: string description: 関連パラメータ名 SystemMessage: title: System Message type: object required: - role - content properties: role: type: string enum: - system description: 役割識別子、固定値 `system` content: type: string description: システムプロンプト内容、AI の役割と動作を設定するために使用 name: type: string description: 参加者名、異なるシステムプロンプトの送信元を区別するために使用 UserMessage: title: User Message type: object required: - role - content properties: role: type: string enum: - user description: 役割識別子、固定値 `user` content: type: string description: ユーザーメッセージ内容（プレーンテキスト文字列） name: type: string description: 参加者名、異なるユーザーを区別するために使用 AssistantRequestMessage: title: Assistant Message type: object required: - role - content properties: role: type: string enum: - assistant description: 役割識別子、固定値 `assistant` content: type: - string - 'null' description: |- アシスタントメッセージ内容 **説明**： - マルチターン会話で履歴のアシスタント応答を渡すために使用 - `tool_calls` が存在する場合は `null` でも可 name: type: string description: 参加者名 prefix: type: boolean description: |- プレフィックス続き書きモードを有効化するかどうか（Beta） **説明**： - 最後のメッセージでのみ設定 - `true` に設定すると、モデルはそのメッセージの `content` をプレフィックスとして生成を続けます default: false reasoning_content: type: - string - 'null' description: >- 思考チェーン内容（Beta） **説明**： - `deepseek-v4-flash` と `deepseek-v4-pro` の両方が thinking 有効時（デフォルト）に生成します - **マルチターンシナリオではそのまま返送する必要あり**：前ターンのレスポンスの `choices[0].message.reasoning_content` をそのまま履歴 assistant メッセージの `reasoning_content` フィールドとして返してください。欠落していると API に拒否されます（400） - 履歴コンテキストとして渡す場合 `prefix` の併用は不要；明示的にプレフィックス続き書きを有効にする場合のみ `prefix=true` tool_calls: type: array description: |- ツール呼び出しリスト マルチターン会話で履歴のツール呼び出し情報を渡すために使用 items: type: object properties: id: type: string description: ツール呼び出しの一意識別子 type: type: string enum: - function function: type: object properties: name: type: string description: 呼び出す関数名 arguments: type: string description: 関数パラメータ（JSON 文字列） ToolMessage: title: Tool Message type: object required: - role - content - tool_call_id properties: role: type: string enum: - tool description: 役割識別子、固定値 `tool` content: type: string description: ツール呼び出しの戻り結果内容 tool_call_id: type: string description: |- ツール呼び出し ID assistant メッセージ内の `tool_calls` が返した `id` フィールドに対応 Tool: type: object required: - type - function properties: type: type: string enum: - function description: ツールタイプ、現在は `function` のみサポート function: type: object required: - name properties: name: type: string description: |- 呼び出す関数名 **説明**： - a-z、A-Z、0-9 の文字、またはアンダースコアとハイフンから構成される必要があります - 最大長 64 文字 description: type: string description: 関数機能の説明、モデルがいつどのようにこの関数を呼び出すかを理解するため parameters: type: object description: |- 関数の入力パラメータ、JSON Schema オブジェクトで記述 **説明**： - `parameters` を省略するとパラメータリストが空の関数が定義されます strict: type: boolean description: |- 厳密モードを有効化するかどうか（Beta） **説明**： - `true` に設定すると、API は strict モードで関数呼び出しを行います - 出力が常に関数の JSON Schema 定義に準拠することを保証 default: false Choice: type: object properties: index: type: integer description: 選択肢のインデックス example: 0 message: $ref: '#/components/schemas/AssistantMessage' logprobs: type: - object - 'null' description: 対数確率情報（`logprobs=true` をリクエストした場合のみ返される） finish_reason: type: string description: |- 完了理由 - `stop`：自然終了または停止シーケンスのトリガー - `length`：最大 token 制限に到達 - `content_filter`：コンテンツがセキュリティポリシーによりフィルタされた - `tool_calls`：モデルがツールを呼び出した - `insufficient_system_resource`：バックエンドリソース不足 enum: - stop - length - content_filter - tool_calls - insufficient_system_resource example: stop Usage: type: object description: Token 使用統計情報（キャッシュと推論の分項を含む） properties: prompt_tokens: type: integer description: 入力内容の token 総数（キャッシュヒットとミスを含む） example: 694 completion_tokens: type: integer description: 出力内容の token 数（reasoning 部分を含む） example: 20 total_tokens: type: integer description: 総 token 数 = prompt_tokens + completion_tokens example: 714 prompt_cache_hit_tokens: type: integer description: >- 入力中、コンテキストキャッシュにヒットした token 数 **説明**：キャッシュヒット token は **キャッシュヒット価格** で課金（Flash 20 UC/1K、Pro 100 UC/1K） example: 640 prompt_cache_miss_tokens: type: integer description: |- 入力中、キャッシュにヒットしなかった token 数 **説明**：**標準入力価格** で課金（Flash 100 UC/1K、Pro 1200 UC/1K） example: 54 prompt_tokens_details: type: object description: 入力 token の詳細分項（OpenAI スタイル） properties: cached_tokens: type: integer description: キャッシュヒット token 数（`prompt_cache_hit_tokens` と同等、フレームワークが自動マッピング） example: 640 completion_tokens_details: type: object description: 出力 token の詳細分項 properties: reasoning_tokens: type: integer description: 思考モードで生成された推論 token 数（出力にカウントされ、出力価格で課金） example: 10 AssistantMessage: type: object properties: role: type: string description: メッセージ送信者の役割 enum: - assistant example: assistant content: type: string description: AI の応答メッセージ内容 example: こんにちは！私は DeepSeek V4 です。一般会話、コード生成、数学的推論など多くのタスクが得意です。 reasoning_content: type: string description: >- 思考チェーン内容（thinking 有効時のみ返される） **説明**： - `deepseek-v4-pro` はデフォルトで有効、完全な推論過程を返します - `deepseek-v4-flash` は `thinking.type="enabled"` を明示的に設定した場合のみ返します - 出力 token として課金され、`completion_tokens_details.reasoning_tokens` にカウントされます example: この問題を分析してみましょう... tool_calls: type: array description: ツール呼び出しリスト（モデルがツール呼び出しを決定した場合に返される） items: type: object properties: id: type: string description: ツール呼び出しの一意識別子 type: type: string enum: - function function: type: object properties: name: type: string description: 呼び出す関数名 arguments: type: string description: 関数パラメータ（JSON 文字列） securitySchemes: bearerAuth: type: http scheme: bearer description: >- ##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](https://evolink.ai/dashboard/keys) 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 ``` ````