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
deepseek-v4-flash(高速汎用)とdeepseek-v4-pro(深い推論)の 2 モデルに対応- 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 - 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_searchWeb 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 |
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- 画像・ファイルコンテンツブロックはプレースホルダーに変換されます。DeepSeek V4 は視覚モデルではありません
- 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
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
##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:
ボディ
モデル ID
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, deepseek-v4-pro "deepseek-v4-flash"
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
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。
"杭州を一文で紹介してください。"
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。
"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。"
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
false
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。
1 <= x <= 3932164096
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。
0 <= x <= 21
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。
x <= 11
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。
0 <= x <= 200
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。
テキスト出力フォーマットの設定。
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。
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
"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。
本レスポンスの一意な識別子
"resp_9f2c1a4b8e7d"
オブジェクト種別。常に response
"response"
作成時刻(Unix タイムスタンプ、秒)
1755000000
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
in_progress, completed, incomplete, failed "completed"
実際に本レスポンスを生成したモデル ID
"deepseek-v4-flash"
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
失敗の理由。成功時は null
切り詰めの理由。切り詰められていない場合は null
トークン使用統計(キャッシュと推論の内訳を含む)