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# 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_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 |
| `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

<Note>
  **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。
</Note>


## OpenAPI

````yaml ja/api-manual/language-series/deepseek-v4/deepseek-v4-responses.json POST /v1/responses
openapi: 3.1.0
info:
  title: DeepSeek V4 完全パラメータドキュメント (Responses API)
  description: >-
    DeepSeek V4 シリーズ Responses 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。


    **モデル能力**：

    - 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：`reasoning.effort` で推論強度を制御。`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

    - 組み込み Web 検索：`web_search` ツールはサーバー側で実行され、クライアントの関与は不要


    **プロトコル説明**：本インターフェースは OpenAI Responses API
    プロトコルに完全互換です。リクエストボディはそのまま保持され、フィールドの並べ替えや削除は行わないため、宣言されていない拡張フィールドとキャッシュ接頭辞は影響を受けません。


    **ステートレス**：DeepSeek Responses
    はセッションを一切保存しません。マルチターン対話では、クライアントが毎回完全な履歴を送信する必要があります。


    **課金レート（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 | 2 | 100 | 200 |

    | deepseek-v4-pro | 3 | 300 | 600 |
  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/responses:
    post:
      tags:
        - チャット補完
      summary: DeepSeek V4 Responses インターフェース（OpenAI 互換）
      description: >-
        - 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_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 |

        | `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
      operationId: createResponseDeepSeekV4
      requestBody:
        required: true
        content:
          application/json:
            schema:
              $ref: '#/components/schemas/ResponsesRequest'
            examples:
              simple_text:
                summary: シングルターンテキスト会話（Flash）
                value:
                  model: deepseek-v4-flash
                  input: 杭州を一文で紹介してください。
              with_instructions:
                summary: システム指示の使用
                value:
                  model: deepseek-v4-flash
                  instructions: 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。
                  input: コンテキストキャッシュとは何か説明してください。
              multi_turn:
                summary: マルチターン会話（入力アイテム配列）
                value:
                  model: deepseek-v4-flash
                  input:
                    - type: message
                      role: user
                      content: 製品名を 3 つ考えてください。
                    - type: message
                      role: assistant
                      content: 雲棲、啓明、翎風。
                    - type: message
                      role: user
                      content: 2 つ目の類義語を 5 つ挙げてください。
              reasoning_effort:
                summary: Pro モデル + 高強度推論の使用
                value:
                  model: deepseek-v4-pro
                  input: >-
                    あるプールに給水管と排水管があり、給水管は 3 時間で満たし、排水管は 5
                    時間で空にします。両方を同時に開いた場合、満たすのに何時間かかりますか。導出過程も示してください。
                  reasoning:
                    effort: high
              disable_thinking:
                summary: 思考をオフにする（直接回答のみ）
                value:
                  model: deepseek-v4-flash
                  input: 北京から上海までの高速鉄道はおよそどのくらいかかりますか。
                  reasoning:
                    effort: none
              json_schema:
                summary: 構造化出力（JSON Schema）
                value:
                  model: deepseek-v4-flash
                  input: 次の文から人物と都市を抽出してください：張偉は来週、成都へ出張します。
                  text:
                    format:
                      type: json_schema
                      name: extraction
                      schema:
                        type: object
                        properties:
                          person:
                            type: string
                          city:
                            type: string
                        required:
                          - person
                          - city
              function_calling:
                summary: Function Calling ツール呼び出し
                value:
                  model: deepseek-v4-flash
                  input: 杭州の現在の天気はどうですか。
                  tools:
                    - type: function
                      name: get_weather
                      description: 指定した都市のリアルタイム天気を取得する
                      parameters:
                        type: object
                        properties:
                          city:
                            type: string
                            description: 都市名
                        required:
                          - city
                  tool_choice: auto
              web_search:
                summary: 組み込み Web 検索（サーバー側実行）
                value:
                  model: deepseek-v4-flash
                  input: 今週の人工知能分野の重要ニュースをまとめてください。
                  tools:
                    - type: web_search
              streaming:
                summary: ストリーミング出力
                value:
                  model: deepseek-v4-flash
                  input: 秋についての短い詩を書いてください。
                  stream: true
      responses:
        '200':
          description: 生成成功
          content:
            application/json:
              schema:
                $ref: '#/components/schemas/ResponsesResponse'
              example:
                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
        '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 authentication credentials
                  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
        '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: Model access denied
                  type: permission_error
        '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: Model not found
                  type: not_found_error
        '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 entity too large
                  type: invalid_request_error
        '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: 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: server_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: server_error
components:
  schemas:
    ResponsesRequest:
      type: object
      required:
        - model
      properties:
        model:
          type: string
          description: |-
            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
          enum:
            - deepseek-v4-flash
            - deepseek-v4-pro
          default: deepseek-v4-flash
          example: deepseek-v4-flash
        input:
          type:
            - string
            - array
          description: >-
            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。
          items:
            $ref: '#/components/schemas/InputItem'
          example: 杭州を一文で紹介してください。
        instructions:
          type: string
          description: 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。
          example: 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:
          type: boolean
          description: >-
            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**
          default: false
          example: false
        max_output_tokens:
          type: integer
          description: 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。
          minimum: 1
          maximum: 393216
          example: 4096
        temperature:
          type: number
          description: 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。**
          minimum: 0
          maximum: 2
          default: 1
          example: 1
        top_p:
          type: number
          description: 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。**
          maximum: 1
          default: 1
          example: 1
        top_logprobs:
          type: integer
          description: 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。
          minimum: 0
          maximum: 20
          example: 0
        reasoning:
          type: object
          description: >-
            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。
          properties:
            effort:
              type: string
              description: |-
                推論強度

                - `none`：思考をオフにして直接回答
                - `minimal` / `low` / `medium`：低めの強度
                - `high`（デフォルト）：通常の深い推論
                - `xhigh` / `max`：最高強度。所要時間と出力トークンが大幅に増加します
              enum:
                - none
                - minimal
                - low
                - medium
                - high
                - xhigh
                - max
              default: high
              example: high
            max_output_tokens:
              type:
                - integer
                - 'null'
              description: 思考段階の出力トークン上限。未指定の場合は追加の制限はありません。
            summary:
              type: string
              description: 送信できますが、思考の要約は生成されないため、このフィールドに実効はありません。
        text:
          type: object
          description: テキスト出力フォーマットの設定。
          properties:
            format:
              type: object
              description: >-
                出力フォーマット


                - `text`（デフォルト）：自由形式テキスト

                - `json_object`：妥当な JSON オブジェクトを出力します。**プロンプトに JSON
                という語を含める必要があります**

                - `json_schema`：指定した JSON Schema に従って出力します。`name` と `schema`
                の両方が必要です
              properties:
                type:
                  type: string
                  enum:
                    - text
                    - json_object
                    - json_schema
                  default: text
                  description: 出力フォーマットの種類
                name:
                  type: string
                  description: Schema 名。`json_schema` モードでは必須
                schema:
                  type: object
                  description: JSON Schema の定義。`json_schema` モードでは必須
                strict:
                  type: boolean
                  description: Schema に厳密に従うかどうか
        tools:
          type: array
          description: >-
            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。
          items:
            $ref: '#/components/schemas/Tool'
        tool_choice:
          type:
            - string
            - object
          description: |-
            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
          example: auto
    ResponsesResponse:
      type: object
      description: Responses インターフェースのレスポンスオブジェクト。
      properties:
        id:
          type: string
          description: 本レスポンスの一意な識別子
          example: resp_9f2c1a4b8e7d
        object:
          type: string
          description: オブジェクト種別。常に `response`
          example: response
        created_at:
          type: integer
          description: 作成時刻（Unix タイムスタンプ、秒）
          example: 1755000000
        status:
          type: string
          description: |-
            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
          enum:
            - in_progress
            - completed
            - incomplete
            - failed
          example: completed
        model:
          type: string
          description: 実際に本レスポンスを生成したモデル ID
          example: deepseek-v4-flash
        output:
          type: array
          description: >-
            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
          items:
            type: object
        error:
          type:
            - object
            - 'null'
          description: 失敗の理由。成功時は `null`
        incomplete_details:
          type:
            - object
            - 'null'
          description: 切り詰めの理由。切り詰められていない場合は `null`
        usage:
          $ref: '#/components/schemas/Usage'
    ErrorResponse:
      type: object
      description: エラーレスポンス
      properties:
        error:
          type: object
          properties:
            code:
              type: integer
              description: HTTP ステータスコード
              example: 400
            message:
              type: string
              description: エラーの説明
              example: Invalid request parameters
            type:
              type: string
              description: エラーの種類
              example: invalid_request_error
    InputItem:
      type: object
      title: 入力アイテム
      description: '`input` 配列内の単一の入力アイテム。`type` がそのアイテムの意味を決定します。'
      required:
        - type
      properties:
        type:
          type: string
          description: |-
            入力アイテムの種類

            - `message`：会話メッセージ 1 件
            - `function_call`：履歴中にモデルが発行した関数呼び出し
            - `function_call_output`：関数の実行結果
            - `reasoning`：過去の思考内容
            - `web_search_call`：過去の Web 検索記録
          enum:
            - message
            - function_call
            - function_call_output
            - reasoning
            - web_search_call
          example: message
        role:
          type: string
          description: >-
            メッセージのロール。`type: message` のときのみ使用します。`developer` は `system`
            として扱われます。
          enum:
            - user
            - assistant
            - system
            - developer
          example: user
        content:
          type:
            - string
            - array
          description: >-
            メッセージ本文。`type: message`
            のときのみ使用します。プレーンテキストでも、コンテンツブロック配列でも可で、入力側のブロック種別は `input_text`
            です。**`input_image`
            などの画像・ファイルブロックはエラーになりませんが、プレースホルダーテキストに置き換えられます**。DeepSeek V4
            に視覚能力はありません。
          example: 杭州を一文で紹介してください。
        call_id:
          type: string
          description: 関数呼び出しの識別子。`function_call` と `function_call_output` はこれで対応付けられます。
        name:
          type: string
          description: '呼び出された関数名。`type: function_call` のときのみ使用します。'
        arguments:
          type: string
          description: '関数呼び出しの引数（JSON 文字列）。`type: function_call` のときのみ使用します。'
        output:
          type: string
          description: '関数の実行結果。`type: function_call_output` のときのみ使用します。'
    Tool:
      type: object
      title: ツール定義
      required:
        - type
      properties:
        type:
          type: string
          description: >-
            ツールの種類


            - `function`：クライアントが実行するカスタム関数

            - `web_search` / `web_search_2025_08_26`：サーバー側で実行される Web
            検索。`search_context_size` と `user_location` は無視されます

            - `custom`：`apply_patch` のみ対応


            `file_search`、`code_interpreter`、`mcp` は無視されます。
          enum:
            - function
            - web_search
            - web_search_2025_08_26
            - custom
          example: function
        name:
          type: string
          description: ツール名。最大 128 文字、英数字と `-`、`_` のみ使用でき、同一リクエスト内で重複できません。
          maxLength: 128
          example: get_weather
        description:
          type: string
          description: ツールの用途説明。明確に書くとモデルが呼び出し時機を判断しやすくなります。
          example: 指定した都市のリアルタイム天気を取得する
        parameters:
          type: object
          description: パラメータ定義（JSON Schema 形式）。
          example:
            type: object
            properties:
              city:
                type: string
                description: 都市名
            required:
              - city
    Usage:
      type: object
      description: トークン使用統計（キャッシュと推論の内訳を含む）
      properties:
        input_tokens:
          type: integer
          description: 入力トークン総数（キャッシュヒットとミスを含む）
          example: 694
        input_tokens_details:
          type: object
          description: 入力トークンの内訳
          properties:
            cached_tokens:
              type: integer
              description: >-
                コンテキストキャッシュにヒットしたトークン数


                **説明**：ヒット分は**キャッシュヒット単価**（Flash 2 UC/1K、Pro 3 UC/1K）で課金され、ミス分は
                `input_tokens - cached_tokens` に等しく、**標準入力単価**（Flash 100
                UC/1K、Pro 300 UC/1K）で課金されます
              example: 640
        output_tokens:
          type: integer
          description: 出力トークン数（思考部分を含む）
          example: 20
        output_tokens_details:
          type: object
          description: 出力トークンの内訳
          properties:
            reasoning_tokens:
              type: integer
              description: 思考モードで生成された推論トークン数（出力に計上され、出力単価で課金されます）
              example: 10
        total_tokens:
          type: integer
          description: 総トークン数 = input_tokens + output_tokens
          example: 714
  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

        ```

````