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POST
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v1
/
messages
curl --request POST \ --url https://direct.evolink.ai/v1/messages \ --header 'Authorization: Bearer <token>' \ --header 'Content-Type: application/json' \ --data ' { "model": "deepseek-v4-flash", "max_tokens": 1024, "messages": [ { "role": "user", "content": "Hello, world" } ] } '
{ "id": "53ee6690-e14a-4e6b-890b-a135100d51c7", "type": "message", "role": "assistant", "model": "deepseek-v4-flash", "content": [ { "type": "thinking", "thinking": "用户问的是\"日本首都\"，这是一个基础地理知识问题，答案就是东京，直接给出即可。", "signature": "53ee6690-e14a-4e6b-890b-a135100d51c7" }, { "type": "text", "text": "日本的首都是**东京**。" } ], "stop_reason": "end_turn", "stop_sequence": null, "usage": { "input_tokens": 7, "cache_creation_input_tokens": 0, "cache_read_input_tokens": 0, "output_tokens": 77, "service_tier": "standard" } }
BaseURL 说明：默认 BaseURL 为 https://direct.evolink.ai，对文本模型支持更好，支持长连接；https://api.evolink.ai 是多模态主力地址，对文本模型作为备用地址使用。

授权

​
Authorization
string
header
必填

##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 获取您的 API Key

使用时在请求头中添加：

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

备注：虽然 Anthropic 原生 API 使用 x-api-key 头,EvoLink 对 /v1/messages 统一采用 Bearer Token 鉴权。

请求体

application/json
​
model
enum<string>
默认值:deepseek-v4-flash
必填

要调用的模型

  • deepseek-v4-flash：快速通用
  • deepseek-v4-pro：深度推理

提示：两个模型 均默认启用 thinking，响应中始终包含 type="thinking" content block；如需关闭请显式 thinking.type="disabled"。未指定或不支持的 model 会被自动映射到 deepseek-v4-flash。

可用选项:
deepseek-v4-flash,
deepseek-v4-pro
示例:

"deepseek-v4-flash"

​
max_tokens
integer
必填

要生成的最大 token 数（必填）

说明：

  • V4 系列最大可达 384,000
  • thinking 产生的 token 也计入 max_tokens 上限
必填范围: 1 <= x <= 384000
示例:

1024

​
messages
object[]
必填

对话消息列表，按轮次 user / assistant 交替

说明：

  • 至少包含 1 条消息
  • 最后一条消息通常为 role=user
  • 暂不支持 image / document 内容类型
Minimum array length: 1
​
system

系统提示词，用于设定 AI 角色与行为

说明：

  • 支持字符串或字符串数组
  • 不同于 OpenAI 端点的 system 消息，Anthropic 端点使用顶层 system 字段
示例:

"You are a helpful assistant."

​
temperature
number
默认值:1

采样温度

说明：

  • 范围 [0.0, 2.0]
  • 默认 1；值越高越发散，越低越确定
必填范围: 0 <= x <= 2
示例:

1

​
top_p
number
默认值:1

核采样阈值

说明：

  • 范围 [0, 1]
  • 建议不要同时调整 temperature 与 top_p
必填范围: 0 <= x <= 1
示例:

1

​
stop_sequences
string[]

自定义停止序列

说明：

  • 模型遇到任一字符串即停止生成
  • 最多 4 条（遵循 Anthropic 规范）
Maximum array length: 4
​
stream
boolean
默认值:false

是否以 SSE 流式返回

  • true：Server-Sent Events 流式返回
  • false：完整响应后一次性返回（默认）
示例:

false

​
thinking
object

思考模式控制（V4）

说明：

  • 两个模型均默认启用（type=enabled）
  • 启用后响应 content 数组中会出现 type="thinking" 的推理过程 block（按输出 token 计费）
  • 注意：该接口会 忽略 Anthropic 原生的 budget_tokens 字段，使用 output_config.effort 控制深度
  • 多轮对话中把上一轮响应的 thinking block 原样放回 assistant content 数组即可（Anthropic 协议风格更宽松，不会因为缺失 thinking 而报错，但保留 signature 有助于上下文一致性）
​
output_config
object

输出配置（V4 扩展）

说明：Deepseek 仅支持 effort 字段

​
tools
object[]

工具定义列表

说明：

  • 遵循 Anthropic tool 定义规范
  • input_schema 使用 JSON Schema 对象
​
tool_choice
object

控制工具调用行为

可选 type：

  • auto：模型自动决定（默认，当提供 tools 时）
  • any：必须调用某个工具（不指定哪个）
  • tool：必须调用指定的 name
  • none：禁止调用工具

响应

消息对象

Anthropic 风格的消息响应

​
id
string

消息唯一 ID

​
type
enum<string>

响应对象类型

可用选项:
message
​
role
enum<string>
可用选项:
assistant
​
model
string

实际使用的模型

示例:

"deepseek-v4-pro"

​
content
object[]

响应内容块列表

可能包含的 block type:

  • thinking：推理过程（仅启用 thinking 时）
  • text：最终回答文本
  • tool_use：模型发起的工具调用
​
stop_reason
enum<string>

停止原因

  • end_turn：自然结束
  • max_tokens：达到 max_tokens 上限
  • stop_sequence：命中 stop_sequences
  • tool_use：模型触发工具调用
可用选项:
end_turn,
max_tokens,
stop_sequence,
tool_use
​
stop_sequence
string | null

当 stop_reason=stop_sequence 时命中的具体序列,否则 null

​
usage
object

Token 使用统计（Anthropic 规范）