DeepSeek V4 - API compatible con OpenAI

##Todas las interfaces requieren autenticación mediante Bearer Token## **Obtención de la API Key**: Visita la [página de gestión de API Key](https://starmagic.ai/app/api-keys) para obtener tu API Key **Al usarla, añádela en la cabecera de la solicitud**: ``` Authorization: Bearer YOUR_API_KEY ```

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Nombre del modelo de conversación - `deepseek-v4-flash`: modelo rápido y general, contexto de 1M - `deepseek-v4-pro`: modelo de razonamiento profundo, destaca en matemáticas, programación y lógica compleja **Nota**: ambos modelos **tienen `thinking` habilitado por defecto**, y la respuesta incluirá `reasoning_content`. Puede desactivarlo con `thinking.type="disabled"` para reducir el coste de tokens de salida. Los parámetros son idénticos para ambos modelos.

"deepseek-v4-flash"

Lista de mensajes de la conversación, con soporte para diálogo multi-turno Los mensajes de distintos roles tienen estructuras de campos diferentes; selecciona el rol correspondiente para ver su detalle

[
  null
]

Control del modo de pensamiento (novedad en V4) **Descripción**: - Controla la funcionalidad de pensamiento profundo (Chain of Thought) - **Habilitado por defecto en ambos modelos** (`type=enabled`) - Al estar habilitado, el proceso de razonamiento se devuelve en `choices[].message.reasoning_content` y se factura como tokens de salida ⚠️ **Aviso para multi-turno / llamadas a herramientas**: si la respuesta de este turno incluye `reasoning_content`, **el mensaje `assistant` correspondiente en el historial de `messages` de la siguiente solicitud debe devolver este campo tal cual**; de lo contrario, la API devolverá 400 `The reasoning_content in the thinking mode must be passed back to the API`. Si no deseas gestionarlo, puedes establecer explícitamente `thinking.type="disabled"` para toda la sesión.

{
  "type": "enabled",
  "reasoning_effort": "medium"
}

Temperatura de muestreo, controla la aleatoriedad de la salida **Descripción**: - Valores bajos (p. ej. 0.2): salida más determinista y enfocada - Valores altos (p. ej. 1.5): salida más aleatoria y creativa - Valor por defecto: 1

1

Parámetro de muestreo por núcleo (Nucleus Sampling) **Descripción**: - Controla el muestreo desde los tokens cuya probabilidad acumulada alcanza cierto umbral - Por ejemplo, 0.9 significa seleccionar entre los tokens que alcancen el 90% de probabilidad acumulada - Valor por defecto: 1.0 (considera todos los tokens) **Recomendación**: no ajustes simultáneamente `temperature` y `top_p`

1

Limita el número máximo de tokens a generar **Descripción**: - La serie V4 admite hasta **384,000 tokens** - Cuando `thinking` está activado, los reasoning_tokens también cuentan para el límite de `max_tokens` - Si no se define, el modelo decide la longitud por sí mismo

4096

Penalización por frecuencia, se utiliza para reducir contenido repetitivo **Descripción**: - Valores positivos penalizan según la frecuencia con la que un token aparece en el texto ya generado - Cuanto mayor sea el valor, menos se repetirá contenido ya visto - Valor por defecto: 0 (sin penalización)

0

Penalización por presencia, fomenta la introducción de temas nuevos **Descripción**: - Valores positivos penalizan según si un token ya ha aparecido en el texto - Cuanto mayor sea el valor, más tiende el modelo a explorar temas nuevos - Valor por defecto: 0 (sin penalización)

0

Especifica el formato de la respuesta **Descripción**: - Establecer `{"type": "json_object"}` habilita el modo JSON - En modo JSON el modelo generará contenido con formato JSON válido - Se recomienda indicar explícitamente en el mensaje `system` o `user` que se desea salida JSON para obtener los mejores resultados

{
  "type": "text"
}

Secuencias de parada; el modelo detiene la generación al encontrar estas cadenas **Descripción**: - Puede ser una cadena única o un array de cadenas - Admite hasta 16 secuencias de parada

Si la respuesta debe devolverse en streaming - `true`: devolución en streaming, se envía el contenido por partes mediante SSE (Server-Sent Events) - `false`: espera a la respuesta completa y la devuelve de una vez (por defecto)

false

Opciones de respuesta en streaming Solo son efectivas cuando `stream=true`

{
  "include_usage": true
}

Lista de definiciones de herramientas, usada para Function Calling **Descripción**: - Admite hasta 128 definiciones de herramientas - Cada herramienta debe definir nombre, descripción y esquema de parámetros

[
  {
    "type": "function",
    "function": {
      "name": "string",
      "description": "string",
      "parameters": {},
      "strict": false
    }
  }
]

Controla el comportamiento de llamada a herramientas **Valores posibles**: - `none`: no llamar a ninguna herramienta - `auto`: el modelo decide automáticamente si llamar a una herramienta (por defecto cuando se proporcionan `tools`) - `required`: obliga al modelo a llamar a una o más herramientas - Forma de objeto `{"type":"function","function":{"name":"xxx"}}`: especifica la herramienta concreta a llamar **Valor por defecto**: `none` si no hay `tools`, `auto` si hay `tools`

Si se devuelven las probabilidades logarítmicas de los tokens **Descripción**: - Al establecerlo en `true`, la respuesta incluirá la probabilidad logarítmica de cada token

false

Devuelve las probabilidades logarítmicas de los N tokens con mayor probabilidad **Descripción**: - Requiere que `logprobs` sea `true` - Rango admitido: `[0, 20]`

0

Mapa de sesgo de tokens **Descripción**: - La clave es el ID del token en el tokenizer, el valor es un sesgo entre -100 y 100 - -100 prohíbe totalmente ese token, 100 fuerza su generación - Los valores típicos entre -1 y 1 ya producen un efecto perceptible

{}

Número de completaciones de chat a generar por cada mensaje de entrada **Descripción**: - Por defecto 1; con N se devolverán N candidatos (facturados como N × output_tokens)

1

Semilla aleatoria (Beta) **Descripción**: - Al especificarla, el modelo intentará realizar un muestreo determinista - Mismo `seed` + mismos demás parámetros → misma salida (no garantizado al 100%)

0

Identificador único que representa al usuario final **Descripción**: - Ayuda a la plataforma a monitorear y detectar abusos - Se recomienda usar un ID de usuario hasheado

"string"