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Alibaba Cloud Model Studio:DeepSeek-Alibaba Cloud

最終更新日:Jul 17, 2026

このトピックでは、Alibaba Cloud Model Studio プラットフォームで、OpenAI 互換インターフェイスまたは DashScope SDK を使用して DeepSeek シリーズのモデルを呼び出す方法について説明します。

重要

deepseek-v3、deepseek-v3.1、deepseek-v3.2、deepseek-v3.2-exp、deepseek-r1、deepseek-r1-0528、および deepseek-r1-distill-qwen-7b/14b/32b モデルは、2026 年 10 月 10 日に提供終了となります。代わりに、次のモデルを使用することを推奨します: qwen3.7-plusqwen3.7-maxqwen3.6-flash

サービスエンドポイント

サービスエンドポイントはリージョンごとに異なります。選択したリージョンに基づいて Base URL を構成してください。利用可能なモデルとレート制限もリージョンによって異なります。詳細については、「レート制限」ドキュメントをご参照ください。

OpenAI 互換

中国 (北京)

SDK 呼び出し構成の base_urlhttps://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 です。

HTTP リクエストアドレスは POST https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions です。

米国 (バージニア)

SDK 呼び出し構成の base_urlhttps://dashscope-us.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 です。

HTTP リクエストアドレスは POST https://dashscope-us.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions です。

シンガポール

SDK 呼び出し構成の base_urlhttps://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 です。

HTTP リクエストアドレスは POST https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions です。

呼び出しを行う際に、{WorkspaceId} を実際のワークスペース ID に置き換えてください。

ドイツ (フランクフルト)

SDK 呼び出し構成の base_urlhttps://{WorkspaceId}.eu-central-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 です。

HTTP リクエストアドレスは POST https://{WorkspaceId}.eu-central-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions です。

呼び出しを行う際に、{WorkspaceId} を実際のワークスペース ID に置き換えてください。

日本 (東京)

SDK 呼び出し構成の base_urlhttps://{WorkspaceId}.ap-northeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 です。

HTTP リクエストアドレスは POST https://{WorkspaceId}.ap-northeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions です。

呼び出しを行う際に、{WorkspaceId} を実際のワークスペース ID に置き換えてください。

DashScope

中国 (北京)

HTTP リクエストアドレスは POST https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation です。

SDK 呼び出しに base_url の構成は必要ありません。

米国 (バージニア)

HTTP リクエストアドレスは POST https://dashscope-us.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation です。

SDK 呼び出し構成の base_urldashscope.base_http_api_url = "https://dashscope-us.aliyuncs.com/api/v1" です。

シンガポール

HTTP リクエストアドレスは POST https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation です。

SDK 呼び出し構成の base_urldashscope.base_http_api_url = "https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/api/v1" です。

呼び出しを行う際に、WorkspaceId をご利用のワークスペース ID に置き換えてください。

ドイツ (フランクフルト)

HTTP リクエストアドレスは POST https://{WorkspaceId}.eu-central-1.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation です。

SDK 呼び出し構成の base_urldashscope.base_http_api_url = "https://{WorkspaceId}.eu-central-1.maas.aliyuncs.com/api/v1" です。

呼び出しで WorkspaceId を実際のワークスペース ID に置き換えてください。

日本 (東京)

HTTP リクエストアドレスは POST https://{WorkspaceId}.ap-northeast-1.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation です。

SDK 呼び出し構成の base_urldashscope.base_http_api_url = "https://{WorkspaceId}.ap-northeast-1.maas.aliyuncs.com/api/v1" です。

呼び出しを行う際に、WorkspaceId を実際のワークスペース ID に置き換えてください。

はじめに

deepseek-v4-pro は DeepSeek シリーズの最新モデルであり、プログラミング、数学、および一般的なタスクに優れています。enable_thinking パラメーターを使用して、思考モードとノンシンキングモードを切り替えることができます。次の例は、思考モードで deepseek-v4-pro モデルを呼び出す方法を示しています。

API キーを取得し、環境変数として設定する必要があります。SDK を使用する場合は、OpenAI または DashScope SDK をインストールする必要もあります。

OpenAI 互換

説明

enable_thinking パラメーターは標準の OpenAI パラメーターではありません。OpenAI Python SDK は extra_body を介して渡し、Node.js SDK はトップレベルのパラメーターとして渡します。reasoning_effort パラメーターは標準の OpenAI パラメーターであり、トップレベルのパラメーターとして直接渡すことができます。

Python

サンプルコード

from openai import OpenAI
import os

# OpenAI クライアントを初期化します
client = OpenAI(
    # 環境変数が設定されていない場合は、ご利用の Alibaba Cloud Model Studio API キーに置き換えてください: api_key="sk-xxx"
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    base_url="https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)

messages = [{"role": "user", "content": "Who are you?"}]
completion = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-pro",
    messages=messages,
    # extra_body を使用して enable_thinking を設定し、思考モードを有効にします
    extra_body={"enable_thinking": True},
    stream=True,
    stream_options={
        "include_usage": True
    },
)

reasoning_content = ""  # 完全な思考プロセス
answer_content = ""  # 完全な応答
is_answering = False  # 応答フェーズが開始されたかどうかを示します
print("\n" + "=" * 20 + "Thinking Process" + "=" * 20 + "\n")

for chunk in completion:
    if not chunk.choices:
        print("\n" + "=" * 20 + "Token Usage" + "=" * 20 + "\n")
        print(chunk.usage)
        print("Request ID:", chunk.id)
        continue

    delta = chunk.choices[0].delta

    # 思考コンテンツのみを収集します
    if hasattr(delta, "reasoning_content") and delta.reasoning_content is not None:
        if not is_answering:
            print(delta.reasoning_content, end="", flush=True)
        reasoning_content += delta.reasoning_content

    # コンテンツを受信した後、応答の生成を開始します
    if hasattr(delta, "content") and delta.content:
        if not is_answering:
            print("\n" + "=" * 20 + "Complete Response" + "=" * 20 + "\n")
            is_answering = True
        print(delta.content, end="", flush=True)
        answer_content += delta.content

応答

====================Thinking Process====================
Okay, the user asked a very simple self-introduction question: "Who are you?".
I need to clarify my identity, introduce myself as DeepSeek in a concise and friendly way, mention my creator, basic features, and the help I can provide.
I can organize the answer like this: first, state my identity directly, mention I was created by the DeepSeek company, then list some key features (free, long context, file upload, etc.), and finally end with a friendly invitation, asking if I can help.
====================Complete Response====================
Hello! I am DeepSeek, an AI assistant created by the DeepSeek company.
I can help you answer various questions, create text, analyze documents, assist with programming, and more. My main features are that I am **free to use**, have a **super long context** (I can process the entire 'The Three-Body Problem' trilogy at once), and support **file uploads** and **web search** (must be enabled manually).
Is there anything I can help you with? Whether it's for study, work, or just a casual chat, I'm happy to talk with you!
====================Token Usage====================
CompletionUsage(completion_tokens=238, prompt_tokens=5, total_tokens=243, completion_tokens_details=CompletionTokensDetails(accepted_prediction_tokens=None, audio_tokens=None, reasoning_tokens=93, rejected_prediction_tokens=None), prompt_tokens_details=None)
Request ID: chatcmpl-a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890

Node.js

サンプルコード

import OpenAI from "openai";
import process from 'process';

// OpenAI クライアントを初期化します
const openai = new OpenAI({
    // 環境変数が設定されていない場合は、ご利用の Alibaba Cloud Model Studio API キーに置き換えてください: apiKey: "sk-xxx"
    apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY, 
    baseURL: 'https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1'
});

let reasoningContent = ''; // 完全な思考プロセス
let answerContent = ''; // 完全な応答
let isAnswering = false; // 応答フェーズが開始されたかどうかを示します

async function main() {
    try {
        const messages = [{ role: 'user', content: 'Who are you?' }];
        
        const stream = await openai.chat.completions.create({
            model: 'deepseek-v4-pro',
            messages,
            // 注: Node.js SDK では、enable_thinking のような非標準パラメーターは extra_body 内ではなく、トップレベルのプロパティとして渡されます。
            enable_thinking: true,
            stream: true,
            stream_options: {
                include_usage: true
            },
        });

        console.log('\n' + '='.repeat(20) + 'Thinking Process' + '='.repeat(20) + '\n');

        for await (const chunk of stream) {
            if (!chunk.choices?.length) {
                console.log('\n' + '='.repeat(20) + 'Token Usage' + '='.repeat(20) + '\n');
                console.log(chunk.usage);
                console.log('Request ID:', chunk.id);
                continue;
            }

            const delta = chunk.choices[0].delta;

            // 思考コンテンツのみを収集します
            if (delta.reasoning_content !== undefined && delta.reasoning_content !== null) {
                if (!isAnswering) {
                    process.stdout.write(delta.reasoning_content);
                }
                reasoningContent += delta.reasoning_content;
            }

            // コンテンツを受信した後、応答の生成を開始します
            if (delta.content !== undefined && delta.content) {
                if (!isAnswering) {
                    console.log('\n' + '='.repeat(20) + 'Complete Response' + '='.repeat(20) + '\n');
                    isAnswering = true;
                }
                process.stdout.write(delta.content);
                answerContent += delta.content;
            }
        }
    } catch (error) {
        console.error('Error:', error);
    }
}

main();

応答

====================Thinking Process====================
Okay, the user asked a very simple self-introduction question: "Who are you?".
I need to clarify my identity, introduce myself as DeepSeek in a concise and friendly way, mention my creator, basic features, and the help I can provide.
I can organize the answer like this: first, state my identity directly, mention I was created by the DeepSeek company, then list some key features (free, long context, file upload, etc.), and finally end with a friendly invitation, asking if I can help.
====================Complete Response====================
Hello! I am DeepSeek, an AI assistant created by the DeepSeek company.
I can help you answer various questions, create text, analyze documents, assist with programming, and more. My main features are that I am **free to use**, have a **super long context** (I can process the entire 'The Three-Body Problem' trilogy at once), and support **file uploads** and **web search** (must be enabled manually).
Is there anything I can help you with? Whether it's for study, work, or just a casual chat, I'm happy to talk with you!
====================Token Usage====================
{
  prompt_tokens: 5,
  completion_tokens: 243,
  total_tokens: 248,
  completion_tokens_details: { reasoning_tokens: 83 }
}
Request ID: chatcmpl-a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890

HTTP

サンプルコード

curl

curl -X POST https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
    "model": "deepseek-v4-pro",
    "messages": [
        {
            "role": "user", 
            "content": "Who are you?"
        }
    ],
    "stream": true,
    "stream_options": {
        "include_usage": true
    },
    "enable_thinking": true
}'

DashScope

Python

サンプルコード

import os
import dashscope
from dashscope import Generation

dashscope.base_http_api_url = "https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/api/v1"

# リクエストパラメーターを初期化します
messages = [{"role": "user", "content": "Who are you?"}]

completion = Generation.call(
    # 環境変数が設定されていない場合は、ご利用の Alibaba Cloud Model Studio API キーに置き換えてください: api_key="sk-xxx"
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    model="deepseek-v4-pro",
    messages=messages,
    result_format="message",  # 結果のフォーマットを message に設定します
    enable_thinking=True,
    stream=True,              # ストリーミング出力を有効にします
    incremental_output=True,  # 増分出力を有効にします
)

reasoning_content = ""  # 完全な思考プロセス
answer_content = ""     # 完全な応答
is_answering = False    # 応答フェーズが開始されたかどうかを示します

print("\n" + "=" * 20 + "Thinking Process" + "=" * 20 + "\n")

for chunk in completion:
    message = chunk.output.choices[0].message
    # 思考コンテンツのみを収集します
    if "reasoning_content" in message:
        if not is_answering:
            print(message.reasoning_content, end="", flush=True)
        reasoning_content += message.reasoning_content

    # コンテンツを受信した後、応答の生成を開始します
    if message.content:
        if not is_answering:
            print("\n" + "=" * 20 + "Complete Response" + "=" * 20 + "\n")
            is_answering = True
        print(message.content, end="", flush=True)
        answer_content += message.content

print("\n" + "=" * 20 + "Token Usage" + "=" * 20 + "\n")
print(chunk.usage)
print("Request ID:", chunk.request_id)

応答

====================Thinking Process====================
Okay, the user asked a very simple self-introduction question: "Who are you?".
I need to clarify my identity, introduce myself as DeepSeek in a concise and friendly way, mention my creator, basic features, and the help I can provide.
I can organize the answer like this: first, state my identity directly, mention I was created by the DeepSeek company, then list some key features (free, long context, file upload, etc.), and finally end with a friendly invitation, asking if I can help.
====================Complete Response====================
Hello! I am DeepSeek, an AI assistant created by the DeepSeek company.
I can help you answer various questions, create text, analyze documents, assist with programming, and more. My main features are that I am **free to use**, have a **super long context** (I can process the entire 'The Three-Body Problem' trilogy at once), and support **file uploads** and **web search** (must be enabled manually).
Is there anything I can help you with? Whether it's for study, work, or just a casual chat, I'm happy to talk with you!
====================Token Usage====================
{"input_tokens": 6, "output_tokens": 240, "total_tokens": 246, "output_tokens_details": {"reasoning_tokens": 92}}
Request ID: 85735883-9062-9c33-a963-0bc12584ee68

Java

サンプルコード

重要

DashScope Java SDK のバージョンは 2.19.4 以降である必要があります。

// DashScope SDK バージョン >= 2.19.4
import com.alibaba.dashscope.aigc.generation.Generation;
import com.alibaba.dashscope.aigc.generation.GenerationParam;
import com.alibaba.dashscope.aigc.generation.GenerationResult;
import com.alibaba.dashscope.common.Message;
import com.alibaba.dashscope.common.Role;
import com.alibaba.dashscope.exception.ApiException;
import com.alibaba.dashscope.exception.InputRequiredException;
import com.alibaba.dashscope.exception.NoApiKeyException;
import com.alibaba.dashscope.utils.Constants;
import io.reactivex.Flowable;
import java.lang.System;
import java.util.Arrays;

public class Main {
        // 以下は中国 (北京) リージョンの構成です。呼び出しを行う際に、WorkspaceId を実際のワークスペース ID に置き換えてください。構成はリージョンによって異なります。
        Constants.baseHttpApiUrl = "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1";
    private static StringBuilder reasoningContent = new StringBuilder();
    private static StringBuilder finalContent = new StringBuilder();
    private static boolean isFirstPrint = true;
    private static String requestId = "";
    private static void handleGenerationResult(GenerationResult message) {
        requestId = message.getRequestId();
        String reasoning = message.getOutput().getChoices().get(0).getMessage().getReasoningContent();
        String content = message.getOutput().getChoices().get(0).getMessage().getContent();
        if (reasoning != null && !reasoning.isEmpty()) {
            reasoningContent.append(reasoning);
            if (isFirstPrint) {
                System.out.println("====================Thinking Process====================");
                isFirstPrint = false;
            }
            System.out.print(reasoning);
        }
        if (content != null && !content.isEmpty()) {
            finalContent.append(content);
            if (!isFirstPrint) {
                System.out.println("\n====================Complete Response====================");
                isFirstPrint = true;
            }
            System.out.print(content);
        }
    }
    private static GenerationParam buildGenerationParam(Message userMsg) {
        return GenerationParam.builder()
                // 環境変数が設定されていない場合は、次の行をご利用の Alibaba Cloud Model Studio API キーに置き換えてください: .apiKey("sk-xxx")
                .apiKey(System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"))
                .model("deepseek-v4-pro")
                .enableThinking(true)
                .incrementalOutput(true)
                .resultFormat("message")
                .messages(Arrays.asList(userMsg))
                .build();
    }
    public static void streamCallWithMessage(Generation gen, Message userMsg)
            throws NoApiKeyException, ApiException, InputRequiredException {
        GenerationParam param = buildGenerationParam(userMsg);
        Flowable<GenerationResult> result = gen.streamCall(param);
        result.blockingForEach(message -> handleGenerationResult(message));
    }
    public static void main(String[] args) {
        try {
            Generation gen = new Generation("http", "https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/api/v1");
            Message userMsg = Message.builder().role(Role.USER.getValue()).content("Who are you?").build();
            streamCallWithMessage(gen, userMsg);
            System.out.println("\nRequest ID: " + requestId);
        } catch (ApiException | NoApiKeyException | InputRequiredException e) {
            System.err.println("An exception occurred: " + e.getMessage());
        }
    }
}

応答

====================Thinking Process====================
Okay, the user asked a very simple self-introduction question: "Who are you?".
I need to clarify my identity, introduce myself as DeepSeek in a concise and friendly way, mention my creator, basic features, and the help I can provide.
I can organize the answer like this: first, state my identity directly, mention I was created by the DeepSeek company, then list some key features (free, long context, file upload, etc.), and finally end with a friendly invitation, asking if I can help.
====================Complete Response====================
Hello! I am DeepSeek, an AI assistant created by the DeepSeek company.
I can help you answer various questions, create text, analyze documents, assist with programming, and more. My main features are that I am **free to use**, have a **super long context** (I can process the entire 'The Three-Body Problem' trilogy at once), and support **file uploads** and **web search** (must be enabled manually).
Is there anything I can help you with? Whether it's for study, work, or just a casual chat, I'm happy to talk with you!

HTTP

サンプルコード

curl

curl -X POST "https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation" \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "X-DashScope-SSE: enable" \
-d '{
    "model": "deepseek-v4-pro",
    "input":{
        "messages":[      
            {
                "role": "user",
                "content": "Who are you?"
            }
        ]
    },
    "parameters":{
        "enable_thinking": true,
        "incremental_output": true,
        "result_format": "message"
    }
}'

Anthropic 互換

Python

サンプルコード

import anthropic
import os

client = anthropic.Anthropic(
    # 環境変数が設定されていない場合は、値を Model Studio API キーに置き換えてください: api_key="sk-xxx"
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    # 呼び出しを行う際に、WorkspaceId を実際のワークスペース ID に置き換えてください。
    base_url="https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/apps/anthropic",
)

message = client.messages.create(
    model="deepseek-v4-pro",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Who are you?"}
    ],
    stream=True,
)

for event in message:
    if event.type == "content_block_delta":
        if hasattr(event.delta, "thinking"):
            print(event.delta.thinking, end="", flush=True)
        if hasattr(event.delta, "text"):
            print(event.delta.text, end="", flush=True)

HTTP

サンプルコード

curl

curl -X POST https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/apps/anthropic/v1/messages \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "anthropic-version: 2023-06-01" \
-d '{
    "model": "deepseek-v4-pro",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "Who are you?"
        }
    ]
}'

推論強度 (reasoning_effort)

deepseek-v4-pro および deepseek-v4-flash モデルでは、思考モードがデフォルトで有効になっています。reasoning_effort パラメーターを使用して推論強度を調整できます。有効な値は lowmediumhighxhigh、および max です。デフォルト値は high です。

説明

lowmediumhigh と同じ動作を生成します。xhighmax と同じ動作を生成します。

OpenAI 互換

Python

from openai import OpenAI
import os
client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    base_url="https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)
completion = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-pro",
    messages=[{"role": "user", "content": "Which is greater, 9.9 or 9.11?"}],
    reasoning_effort="high",
)
print(completion.choices[0].message.content)

Node.js

import OpenAI from "openai";
const openai = new OpenAI({
    apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
    baseURL: "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
});
const completion = await openai.chat.completions.create({
    model: "deepseek-v4-pro",
    messages: [{ role: "user", content: "Which is greater, 9.9 or 9.11?" }],
    reasoning_effort: "high",
});
console.log(completion.choices[0].message.content);

curl

curl -X POST https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
    "model": "deepseek-v4-pro",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Which is greater, 9.9 or 9.11?"}],
    "reasoning_effort": "high"
}'

DashScope

import os
from dashscope import Generation
# 以下は中国 (北京) リージョンの構成です。呼び出しを行う際に、WorkspaceId を実際のワークスペース ID に置き換えてください。構成はリージョンによって異なります。
dashscope.base_http_api_url = "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1"
response = Generation.call(
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    model="deepseek-v4-pro",
    messages=[{"role": "user", "content": "Which is greater, 9.9 or 9.11?"}],
    reasoning_effort="high",
    result_format="message",
)
print(response.output.choices[0].message.content)

その他の機能

モデル

マルチターン会話

Function Calling

コンテキストキャッシュ

構造化出力

プレフィックス補完

deepseek-v4-pro

サポート済み

サポート済み

サポート済み

サポート済み

サポート対象外

deepseek-v4-pro-us

サポート済み

サポート済み

サポート済み

サポート済み

サポート対象外

deepseek-v4-flash

サポート済み

サポート済み

サポート済み

サポート済み

サポート対象外

deepseek-v4-flash-us

サポート済み

サポート済み

サポート済み

サポート済み

サポート対象外

deepseek-v3.2

サポート済み

サポート済み

サポート済み

サポート対象外

サポート対象外

deepseek-v3.2-exp

サポート済み

サポート済み

ノンシンキングモードのみサポートされています。

サポート対象外

サポート対象外

サポート対象外

deepseek-v3.1

サポート済み

サポート済み

ノンシンキングモードのみサポートされています。

サポート済み

サポート対象外

サポート対象外

deepseek-r1

サポート済み

サポート済み

サポート済み

サポート対象外

サポート対象外

deepseek-r1-0528

サポート済み

サポート済み

サポート対象外

サポート対象外

サポート対象外

deepseek-v3

サポート済み

サポート済み

サポート済み

サポート対象外

サポート対象外

蒸留モデル

サポート済み

サポート対象外

サポート対象外

サポート対象外

サポート対象外

デフォルトのパラメーター値

モデル

temperature

top_p

repetition_penalty

presence_penalty

max_tokens

thinking_budget

deepseek-v4-pro

1.0

1.0

-

-

合計 393,216

deepseek-v4-pro-us

1.0

1.0

-

-

合計 393,216

deepseek-v4-flash

1.0

1.0

-

-

合計 393,216

deepseek-v4-flash

1.0

1.0

-

-

合計 393,216

deepseek-v3.2

1.0

0.95

-

-

65,536

32,768

deepseek-v3.2-exp

0.6

0.95

1.0

-

65,536

32,768

deepseek-v3.1

0.6

0.95

1.0

-

65,536

32,768

deepseek-r1

0.6

0.95

-

1

16,384

32,768

deepseek-r1-0528

0.6

0.95

-

1

16,384

32,768

蒸留バージョン

0.6

0.95

-

1

16,384

16,384

deepseek-v3

0.7

0.6

-

-

16,384

-

  • ハイフン (-) は、パラメーターにデフォルト値がなく、設定できないことを示します。

  • deepseek-r1、deepseek-r1-0528、および蒸留モデルは、これらのパラメーター値の設定をサポートしていません。

  • パラメーターの定義については、「OpenAI 互換 - チャット」をご参照ください。

モデルと課金

  • ハイブリッド思考モデル (enable_thinking パラメーターを使用して思考モードを制御):deepseek-v4-pro、deepseek-v4-flash、deepseek-v3.2、deepseek-v3.2-exp、および deepseek-v3.1

  • 思考専用モデル (応答前に常に思考):deepseek-r1 および deepseek-r1-0528

  • 非思考モデル:deepseek-v3

deepseek-v4-pro は、プログラミング、数学、および一般的なタスクに優れています。deepseek-v4-flash は高速で費用対効果が高いです。deepseek-v4-pro を優先的に使用することを推奨します。

モデルのコンテキスト長と価格については、Model Studio コンソールをご参照ください。

課金は、入力トークンと出力トークンの数に基づきます。

思考モードでは、Chain-of-Thought は出力トークンとして課金されます。

よくある質問

画像やドキュメントをアップロードして質問できますか

DeepSeek モデルはテキスト入力のみをサポートしており、画像やドキュメントの入力はサポートしていません。画像入力には Qwen-VL モデルを使用してください。ドキュメント入力には Qwen-Long モデルを使用してください。

トークン使用量と呼び出し回数を表示するにはどうすればよいですか?

モデルの呼び出しが完了してから 1 時間後に、モデル監視ページに移動し、時間範囲やワークスペースなどのクエリ条件を設定します。次に、Modelsエリアで対象のモデルを見つけ、Actions列の 監視をクリックして、モデルの呼び出し統計を表示します。詳細については、「モデル監視」ドキュメントをご参照ください。

データは 1 時間ごとに更新されます。ピーク時には、データの更新が最大 1 時間遅れる場合があります。

エラーコード

実行中にエラーが発生した場合は、「エラーコード」で解決策をご参照ください。