DeepSeek V4 - OpenAI 兼容接口

##所有接口均需要使用 Bearer Token 进行认证## **获取 API Key**： 访问 [API Key 管理页面](https://starmagic.ai/app/api-keys) 获取您的 API Key **使用时在请求头中添加**： ``` Authorization: Bearer YOUR_API_KEY ```

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

对话模型名称 - `deepseek-v4-flash`：快速通用模型，1M 上下文 - `deepseek-v4-pro`：深度推理模型，擅长数学、编程和复杂逻辑 **提示**：两个模型 **均默认启用 `thinking`**，响应会包含 `reasoning_content`，可通过 `thinking.type="disabled"` 关闭以降低输出 token 成本。两者参数完全一致。

"deepseek-v4-flash"

对话消息列表，支持多轮对话 不同角色的消息具有不同的字段结构，请选择对应角色查看

[
  null
]

思考模式控制（V4 新增） **说明**： - 用于控制深度思考（Chain of Thought）功能 - **两个模型均默认启用**（`type=enabled`） - 启用后，推理过程会通过 `choices[].message.reasoning_content` 返回，并按输出 token 计费 ⚠️ **多轮对话/工具调用注意**：若本轮响应带有 `reasoning_content`，**下一轮请求的 `messages` 历史中对应的 assistant 消息必须原样回传该字段**，否则接口会返回 400 `The reasoning_content in the thinking mode must be passed back to the API`。若不想处理，可整会话显式 `thinking.type="disabled"`。

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

采样温度，控制输出的随机性 **说明**： - 较低值（如 0.2）：更确定、更聚焦的输出 - 较高值（如 1.5）：更随机、更有创意的输出 - 默认值：1

1

核采样（Nucleus Sampling）参数 **说明**： - 控制从累积概率前多少的 token 中采样 - 例如 0.9 表示从累积概率达到 90% 的 token 中选择 - 默认值：1.0（考虑所有 token） **建议**：不要同时调整 temperature 和 top_p

1

限制生成内容的最大 token 数量 **说明**： - V4 系列最大可达 **384,000 tokens** - 开启 thinking 时，reasoning_tokens 也计入 max_tokens 上限 - 不设置则由模型自行决定生成长度

4096

频率惩罚参数，用于减少重复内容 **说明**： - 正值会根据 token 在已生成文本中出现的频率进行惩罚 - 值越大，越不容易重复已出现的内容 - 默认值：0（不惩罚）

0

存在惩罚参数，用于鼓励生成新话题 **说明**： - 正值会根据 token 是否已在文本中出现过进行惩罚 - 值越大，越倾向于讨论新话题 - 默认值：0（不惩罚）

0

指定响应格式 **说明**： - 设置为 `{"type": "json_object"}` 可启用 JSON 模式 - JSON 模式下模型会输出合法的 JSON 格式内容 - 建议在 system 或 user 消息中明确要求输出 JSON，以获得最佳效果

{
  "type": "text"
}

停止序列，模型遇到这些字符串时会停止生成 **说明**： - 可以是单个字符串或字符串数组 - 最多支持 16 个停止序列

是否以流式方式返回响应 - `true`：流式返回，通过 SSE（Server-Sent Events）逐块实时返回内容 - `false`：等待完整响应后一次性返回（默认）

false

流式响应选项 仅在 `stream=true` 时有效

{
  "include_usage": true
}

工具定义列表，用于 Function Calling **说明**： - 最多支持 128 个工具定义 - 每个工具需要定义名称、描述和参数 schema

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

控制工具调用行为 **可选值**： - `none`：不调用任何工具 - `auto`：模型自动决定是否调用工具（默认，当提供 tools 时） - `required`：强制模型调用一个或多个工具 - 对象形式 `{"type":"function","function":{"name":"xxx"}}`：指定调用某个工具 **默认值**：未提供 tools 时为 `none`，提供 tools 时为 `auto`

是否返回 token 的对数概率 **说明**： - 设置为 `true` 时，响应中会包含每个 token 的对数概率信息

false

返回概率最高的前 N 个 token 的对数概率 **说明**： - 需要 `logprobs` 设置为 `true` - 取值范围：`[0, 20]`

0

Token 偏置映射 **说明**： - 键为 tokenizer 中的 token ID，值为 -100 到 100 之间的偏置值 - -100 表示完全禁止该 token，100 表示强制生成 - 典型值范围 -1 到 1 已经会产生可观察到的影响

{}

为每个输入消息生成的聊天完成选项数量 **说明**： - 默认 1；设置为 N 时会返回 N 个候选（按 N × output_tokens 计费）

1

随机种子（Beta） **说明**： - 指定后模型会尝试做确定性采样 - 相同的 seed + 相同的其他参数 → 相同的输出（非 100% 保证）

0

代表终端用户的唯一标识符 **说明**： - 可帮助平台监控和检测滥用行为 - 建议使用散列后的用户 ID

"string"