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": "杭州を一文で紹介してください。"
}
'

{
  "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": "ユーザーは一文での紹介を求めており、地理と人文の 2 点を押さえる必要がある。"
        }
      ]
    },
    {
      "id": "msg_5d1a",
      "type": "message",
      "role": "assistant",
      "status": "completed",
      "content": [
        {
          "type": "output_text",
          "text": "杭州は浙江省の省都で、西湖の景観とデジタル経済で知られています。",
          "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 - Responses インターフェース

OpenAI Responses プロトコルで DeepSeek V4 モデルを呼び出します
対応モデル: deepseek-v4.1-flash / deepseek-v4-flash / deepseek-v4-pro / deepseek-v4-flash-vision-exp
入力形態：input は単なるテキストでも、入力アイテム配列（メッセージ、関数呼び出し、関数結果、思考、検索記録）でも可
画像理解：deepseek-v4.1-flash / deepseek-v4-flash-vision-exp は content 内の input_image ブロックに対応し、複数画像も利用できます
システム指示：instructions で指定。先頭の system メッセージと同等
思考モード：reasoning.effort で推論強度を制御。思考内容は reasoning 出力アイテムとして返却
ストリーミング出力：セマンティック SSE イベントに対応し、response.completed で終了。[DONE] は送信されません
ツール呼び出し：Function Calling と組み込み web_search Web 検索に対応
構造化出力：text.format で JSON オブジェクトまたは JSON Schema を有効化
コンテキストキャッシュ：同一接頭辞のリクエストは自動でキャッシュにヒットし、入力コストを大幅に削減

ストリーミングイベント：response.created、response.output_item.added、response.reasoning_text.delta、response.output_text.delta。終了イベントは response.completed / response.incomplete / response.failed です。各イベントには順序付け用の sequence_number が付きます。

効果のないフィールド：以下の OpenAI フィールドはそのまま送信してもエラーになりませんが、実際の効果はありません。

フィールド	動作
`store`	常に `false`。レスポンスは保存されません
`previous_response_id`	常に `null`。会話の継続には非対応
`conversation`	非対応
`background` / `metadata` / `include`	無視
`prompt` / `truncation` / `service_tier`	無視
`safety_identifier` / `context_management`	無視
`stream_options`	無視
`prompt_cache_key` / `prompt_cache_retention`	無視
`parallel_tool_calls`	無視。並列ツール呼び出しは常に有効
`max_tool_calls`	無視
`file_search` / `code_interpreter` / `mcp` ツール	無視

その他の制限：

カスタムツール（type: custom）は apply_patch のみ対応
web_search ツールは search_context_size と user_location を無視します
ファイルコンテンツブロックはプレースホルダーテキストに変換されます。画像は deepseek-v4.1-flash / deepseek-v4-flash-vision-exp のみ対応し、他の 2 モデルに送信した場合もプレースホルダーに変換されます
画像は role: user のメッセージにのみ指定でき、system または assistant に指定すると HTTP 400 が返されます
入力がコンテキストウィンドウを超えた場合は 400 を返し、自動切り詰めは行いません

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": "杭州を一文で紹介してください。"
}
'

{
  "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": "ユーザーは一文での紹介を求めており、地理と人文の 2 点を押さえる必要がある。"
        }
      ]
    },
    {
      "id": "msg_5d1a",
      "type": "message",
      "role": "assistant",
      "status": "completed",
      "content": [
        {
          "type": "output_text",
          "text": "杭州は浙江省の省都で、西湖の景観とデジタル経済で知られています。",
          "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：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

モデル ID

deepseek-v4.1-flash: DeepSeek V4.1 Flash。テキストとネイティブ画像理解に対応し、1M コンテキスト、最大 384K 出力トークンをサポート
deepseek-v4-flash：高速汎用。日常的な対話、要約、抽出に適しています
deepseek-v4-pro：深い推論。複雑な数学、コード、多段階の計画立案に適しています
deepseek-v4-flash-vision-exp: 旧モデル名。現在は DeepSeek V4.1 Flash に転送されます。新規連携では deepseek-v4.1-flash を使用してください

画像理解には deepseek-v4.1-flash / deepseek-v4-flash-vision-exp が必要です：他の 2 モデルは input_image でエラーになりませんが、プレースホルダーテキストに置換して実際の画像を破棄します。リクエストは通常どおり課金されます。

利用可能なオプション:

deepseek-v4-flash,

deepseek-v4-pro,

deepseek-v4-flash-vision-exp,

deepseek-v4.1-flash

例:

"deepseek-v4-flash"

input

モデルへの入力。input と instructions のうち少なくとも一方が必要です。

文字列形式：テキスト全体が 1 件の user メッセージとして扱われます
配列形式：入力アイテムのリスト。message、function_call、function_call_output、reasoning、web_search_call の 5 種類に対応

画像入力：deepseek-v4.1-flash / deepseek-v4-flash-vision-exp では、message アイテムの content 配列に input_text と input_image ブロックを混在できます。

マルチターン会話：本インターフェースはステートレスのため、会話を継続するには完全な履歴を配列に含める必要があります。

例:

"杭州を一文で紹介してください。"

instructions

string

システムレベルの指示。先頭に挿入される system メッセージと同等で、役割・口調・出力制約の設定に使用します。

例:

"あなたは厳密なテクニカルライターです。回答は簡潔に保ってください。"

stream

boolean

デフォルト:false

ストリーミングで返すかどうか

false（デフォルト）：完全なレスポンスオブジェクトを一度に返します
true：セマンティック SSE イベントで配信します。最終イベントは response.completed / response.incomplete / response.failed で、[DONE] は送信されません

例:

false

max_output_tokens

integer

今回の生成における最大出力トークン数（思考トークンを含む）。範囲は 1 ～ 393216（384K）。未指定の場合はモデルが判断します。

必須範囲: 1 <= x <= 393216

例:

4096

temperature

number

デフォルト:1

サンプリング温度。高いほど出力がランダムになります。思考モードでは効果がありません。

必須範囲: 0 <= x <= 2

例:

1

top_p

number

デフォルト:1

核サンプリングのしきい値。temperature とどちらか一方のみの調整を推奨します。思考モードでは効果がありません。

必須範囲: x <= 1

例:

1

top_logprobs

integer

各位置で確率の高い候補トークンとその対数確率を返します。

必須範囲: 0 <= x <= 20

例:

0

reasoning

object

思考モードの設定。DeepSeek V4 はデフォルトで思考が有効です。思考内容は reasoning 出力アイテムとして返され、そのトークンは出力に計上され出力単価で課金されます。

Show child attributes

text

object

テキスト出力フォーマットの設定。

Show child attributes

tools

ツール定義 · object[]

モデルが呼び出せるツールのリスト。関数ツールはクライアントが実行し、結果を function_call_output として返します。web_search はサーバー側で直接実行され、クライアントの関与は不要です。

Show child attributes

tool_choice

ツール呼び出しの方針

none：ツール呼び出しを禁止
auto（デフォルト）：モデルが判断
required：少なくとも 1 つのツールを呼び出す必要があります
{"type": "function", "name": "get_weather"}：指定した関数を強制的に呼び出します
{"type": "web_search"}：Web 検索を強制的に実行します

例:

"auto"

レスポンス

生成成功

Responses インターフェースのレスポンスオブジェクト。

string

本レスポンスの一意な識別子

例:

"resp_9f2c1a4b8e7d"

object

string

オブジェクト種別。常に response

例:

"response"

created_at

integer

作成時刻（Unix タイムスタンプ、秒）

例:

1755000000

status

enum<string>

レスポンスの状態

completed：正常に完了
in_progress：生成中
incomplete：長さなどの理由で切り詰められました。詳細は incomplete_details を参照
failed：生成に失敗しました。詳細は error を参照

利用可能なオプション:

in_progress,

completed,

incomplete,

failed

例:

"completed"

model

string

実際に本レスポンスを生成したモデル ID

例:

"deepseek-v4-flash"

output

object[]

出力アイテムのリスト（生成順）。種類ごとのフィールド：

reasoning：思考過程。id、status、content（reasoning_text ブロックのリスト）、summary を含みます
message：最終回答。id、status、role、content（output_text ブロックのリスト）を含みます
function_call：モデルが発行した関数呼び出し。id、status、call_id、name、arguments を含み、クライアントが実行後に function_call_output として返します
web_search_call：サーバー側で実行された Web 検索記録。id、status、action（実行された検索内容）を含みます

error

object | null

失敗の理由。成功時は null

incomplete_details

object | null

切り詰めの理由。切り詰められていない場合は null

usage

object

トークン使用統計（キャッシュと推論の内訳を含む）

Show child attributes

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 - Responses インターフェース

承認

ボディ

レスポンス