DeepSeek V4 - OpenAI 互換インターフェース

##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://starmagic.ai/app/api-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 ```

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

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。

"deepseek-v4-flash"

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

[
  null
]

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。

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

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

1

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

1

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

4096

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）

0

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）

0

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

{
  "type": "text"
}

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

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）

false

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

{
  "include_usage": true
}

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

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

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`

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

false

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]`

0

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

{}

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）

1

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）

0

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

"string"