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。
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-plus、qwen3.7-max、qwen3.6-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_url は https://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_url は https://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_url は https://{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_url は https://{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_url は https://{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_url は dashscope.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_url は dashscope.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_url は dashscope.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_url は dashscope.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
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).
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====================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
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 low、medium、high、xhigh、および max です。デフォルト値は high です。
low と medium は high と同じ動作を生成します。xhigh は max 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 |
|||||
|
deepseek-v4-pro |
|
|
|
|
|
|
deepseek-v4-pro-us |
|
|
|
|
|
|
deepseek-v4-flash |
|
|
|
|
|
|
deepseek-v4-flash-us |
|
|
|
|
|
|
deepseek-v3.2 |
|
|
|
|
|
|
deepseek-v3.2-exp |
|
ノンシンキングモードのみサポートされています。 |
|
|
|
|
deepseek-v3.1 |
|
ノンシンキングモードのみサポートされています。 |
|
|
|
|
deepseek-r1 |
|
|
|
|
|
|
deepseek-r1-0528 |
|
|
|
|
|
|
deepseek-v3 |
|
|
|
|
|
|
蒸留モデル |
|
|
|
|
|
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
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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。