Alibaba Cloud Model Studio:DeepSeek

サンプルコード

from openai import OpenAI
import os

# OpenAI クライアントを初期化
client = OpenAI(
    # 環境変数が設定されていない場合は、Model Studio API キーを置き換えます：api_key="sk-xxx"
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)

messages = [{"role": "user", "content": "あなたは誰ですか"}]
completion = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v3.2",
    messages=messages,
    # 思考モードを有効にするには、extra_body に enable_thinking を設定します
    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す
print("\n" + "=" * 20 + "思考プロセス" + "=" * 20 + "\n")

for chunk in completion:
    if not chunk.choices:
        print("\n" + "=" * 20 + "トークン使用量" + "=" * 20 + "\n")
        print(chunk.usage)
        continue

    delta = chunk.choices[0].delta

    # 思考コンテンツのみを収集
    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ときに応答を開始
    if hasattr(delta, "content") and delta.content:
        if not is_answering:
            print("\n" + "=" * 20 + "完全な応答" + "=" * 20 + "\n")
            is_answering = True
        print(delta.content, end="", flush=True)
        answer_content += delta.content

応答

====================思考プロセス====================

ユーザーが「あなたは誰ですか」と尋ねています。これは非常に一般的なオープニング質問です。私は自分の ID と機能を簡潔かつ明確に紹介する必要があります。会社の背景とコア機能から始めることで、ユーザーが素早く理解できるようにします。  
無料で利用できることやテキストベースの強みを強調しますが、詳細には立ち入りません。最後にオープンエンドの質問で会話を誘導することで、アシスタントとしての性質に合致させます。  
企業向け AI アシスタントとしてのポジショニングは、プロフェッショナルでありながらフレンドリーです。括弧内の絵文字は親しみやすさを加えます。
====================完全な応答====================

こんにちは！私は DeepSeek という AI アシスタントで、DeepSeek 社によって開発されました。

私はテキストのみを扱うモデルです。マルチモーダル認識はサポートしていませんが、画像、txt、pdf、ppt、word、excel などのファイルをアップロードして処理し、そのテキスト情報を読み取ってお手伝いすることが可能です。完全に無料で利用でき、128K のコンテキストウィンドウを備えており、Web 検索（Web／アプリで手動で有効化が必要）もサポートしています。

私の知識は 2024 年 7 月まで更新されています。情熱と配慮を持ってお手伝いいたします。アプリは公式アプリストアからダウンロードできます。

何かお手伝いできることがあれば、ぜひお知らせください。学業、仕事、日常生活に関するご質問でも、喜んでお答えします！ ✨
====================トークン使用量====================

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)

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
const openai = new OpenAI({
    // 環境変数が設定されていない場合は、Model Studio API キーを置き換えます：apiKey: "sk-xxx"
    apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY, 
    baseURL: 'https://dashscope-intl.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す

async function main() {
    try {
        const messages = [{ role: 'user', content: 'あなたは誰ですか' }];
        
        const stream = await openai.chat.completions.create({
            model: 'deepseek-v3.2',
            messages,
            // 注意：Node.js SDK では、enable_thinking などの非標準パラメーターは最上位レベルのプロパティとして渡すため、extra_body に含める必要はありません。
            enable_thinking: true,
            stream: true,
            stream_options: {
                include_usage: true
            },
        });

        console.log('\n' + '='.repeat(20) + '思考プロセス' + '='.repeat(20) + '\n');

        for await (const chunk of stream) {
            if (!chunk.choices?.length) {
                console.log('\n' + '='.repeat(20) + 'トークン使用量' + '='.repeat(20) + '\n');
                console.log(chunk.usage);
                continue;
            }

            const delta = chunk.choices[0].delta;
            
            // 思考コンテンツのみを収集
            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ときに応答を開始
            if (delta.content !== undefined && delta.content) {
                if (!isAnswering) {
                    console.log('\n' + '='.repeat(20) + '完全な応答' + '='.repeat(20) + '\n');
                    isAnswering = true;
                }
                process.stdout.write(delta.content);
                answerContent += delta.content;
            }
        }
    } catch (error) {
        console.error('エラー:', error);
    }
}

main();

応答

====================思考プロセス====================

ユーザーが「あなたは誰ですか」と尋ねています。これは非常に基本的な自己紹介の質問です。私は自分の ID とコア機能を簡潔かつ明確に述べる必要があります。複雑さを避け、会社の背景と基本的なポジショニングから始め、ユーザーが素早く理解できるようにします。  
ユーザーが初心者である可能性を考慮し、無料であること、長いコンテキスト、ファイル処理といった代表的な機能や特徴を追加します。フレンドリーな姿勢で助けを提供するオープンエンドの質問で締めくくります。  
技術的な詳細は不要で、使いやすさと実用性に焦点を当てます。
====================完全な応答====================

こんにちは！私は DeepSeek という AI アシスタントで、DeepSeek 社によって開発されました。

私はテキストのみを扱うモデルで、128K のコンテキストウィンドウを備えており、質問への回答、会話、テキストベースのタスクのお手伝いが可能です。マルチモーダル認識はサポートしていませんが、画像、txt、pdf、ppt、word、excel などのファイルをアップロードして処理し、そのテキスト情報を読み取ってお手伝いすることが可能です。

完全に無料で利用でき、音声機能はありませんが、アプリは公式アプリストアからダウンロードできます。Web 検索を利用するには、Web またはアプリで手動で有効化する必要があります。

私の知識は 2024 年 7 月まで更新されています。情熱と配慮を持ってお手伝いいたします。ご質問やお手伝いが必要な場合は、いつでもお知らせください！喜んでお答えします。 ✨
====================トークン使用量====================

{
  prompt_tokens: 5,
  completion_tokens: 243,
  total_tokens: 248,
  completion_tokens_details: { reasoning_tokens: 83 }
}

サンプルコード

curl -X POST https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
    "model": "deepseek-v3.2",
    "messages": [
        {
            "role": "user", 
            "content": "あなたは誰ですか"
        }
    ],
    "stream": true,
    "stream_options": {
        "include_usage": true
    },
    "enable_thinking": true
}'

サンプルコード

import os
import dashscope
from dashscope import Generation

dashscope.base_http_api_url = "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1"

# リクエストパラメーターを初期化
messages = [{"role": "user", "content": "あなたは誰ですか？"}]

completion = Generation.call(
    # 環境変数が設定されていない場合は、Model Studio API キーを置き換えます：api_key="sk-xxx"
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    model="deepseek-v3.2",
    messages=messages,
    result_format="message",  # 結果フォーマットを message に設定
    enable_thinking=True,
    stream=True,              # ストリーミング出力を有効化
    incremental_output=True,  # 増分出力を有効化
)

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す

print("\n" + "=" * 20 + "思考プロセス" + "=" * 20 + "\n")

for chunk in completion:
    message = chunk.output.choices[0].message
    # 思考コンテンツのみを収集
    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ときに応答を開始
    if message.content:
        if not is_answering:
            print("\n" + "=" * 20 + "完全な応答" + "=" * 20 + "\n")
            is_answering = True
        print(message.content, end="", flush=True)
        answer_content += message.content

print("\n" + "=" * 20 + "トークン使用量" + "=" * 20 + "\n")
print(chunk.usage)

応答

====================思考プロセス====================

ああ、ユーザーが「あなたは誰ですか」と尋ねています。これは非常に基本的な自己紹介の質問です。私は自分の ID と機能を簡潔かつ明確に述べる必要があります。複雑さを避け、会社のバックグラウンドとコア機能から始めることで、ユーザーが素早く理解できるようにします。  
ユーザーが初心者である可能性を考慮し、無料であること、長いコンテキスト、ファイル処理といった代表的な機能や特徴を追加します。フレンドリーな姿勢で助けを提供するオープンエンドの招待で締めくくります。  
技術的な詳細は不要で、使いやすさと実用性に焦点を当てます。
====================完全な応答====================

こんにちは！私は DeepSeek という AI アシスタントで、DeepSeek 社によって開発されました。

私はテキストのみを扱うモデルです。マルチモーダル認識はサポートしていませんが、画像、txt、pdf、ppt、word、excel などのファイルをアップロードして処理し、そのテキスト情報を読み取って分析することが可能です。完全に無料で利用でき、128K のコンテキストウィンドウを備えており、Web 検索（手動で有効化が必要）もサポートしています。

私の知識は 2024 年 7 月まで更新されています。情熱と配慮を持ってお手伝いいたします。アプリは公式アプリストアからダウンロードできます。

ご質問やお手伝いが必要な場合は、いつでもお知らせください！さまざまなタスクについて、喜んでお答えし、お手伝いいたします。 ✨
====================トークン使用量====================

{"input_tokens": 6, "output_tokens": 240, "total_tokens": 246, "output_tokens_details": {"reasoning_tokens": 92}}

サンプルコード

// DashScope SDK のバージョンは 2.19.4 以降である必要があります。
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 io.reactivex.Flowable;
import java.lang.System;
import java.util.Arrays;

public class Main {
    private static StringBuilder reasoningContent = new StringBuilder();
    private static StringBuilder finalContent = new StringBuilder();
    private static boolean isFirstPrint = true;
    private static void handleGenerationResult(GenerationResult message) {
        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("====================思考プロセス====================");
                isFirstPrint = false;
            }
            System.out.print(reasoning);
        }
        if (content != null && !content.isEmpty()) {
            finalContent.append(content);
            if (!isFirstPrint) {
                System.out.println("\n====================完全な応答====================");
                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、Model Studio API キーを置き換えます： .apiKey("sk-xxx")
                .apiKey(System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"))
                .model("deepseek-v3.2")
                .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://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1");
            Message userMsg = Message.builder().role(Role.USER.getValue()).content("あなたは誰ですか？").build();
            streamCallWithMessage(gen, userMsg);
        } catch (ApiException | NoApiKeyException | InputRequiredException e) {
            System.err.println("例外が発生しました：" + e.getMessage());
        }
    }
}

応答

====================思考プロセス====================

ふむ、ユーザーがシンプルな自己紹介の質問をしています。これはよくある問い合わせなので、私は自分の ID と機能を明確かつ迅速に述べる必要があります。リラックスしたフレンドリーなトーンで、DeepSeek 社によって作成された DeepSeek-V3 というインテリジェントアシスタントであると自己紹介します。また、質問への回答、提案、情報検索、会話など、どのようなお手伝いができるかも伝えます。最後に、より親しみやすい印象を与えるために絵文字を追加します。簡潔かつ明瞭に保つことが重要です。
====================完全な応答====================

私は DeepSeek-V3 という、DeepSeek 社が開発したインテリジェントアシスタントです！さまざまな質問への回答、提案、情報検索、さらには会話も可能です！学業、仕事、日常生活に関するご質問は、何でもお気軽にお尋ねください。どのようにお手伝いしましょうか？

サンプルコード

curl -X POST "https://dashscope-intl.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-v3.2",
    "input":{
        "messages":[      
            {
                "role": "user",
                "content": "あなたは誰ですか？"
            }
        ]
    },
    "parameters":{
        "enable_thinking": true,
        "incremental_output": true,
        "result_format": "message"
    }
}'