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chat
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completions
curl --request POST \
  --url https://direct.evolink.ai/v1/chat/completions \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '
{
  "model": "deepseek-chat",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "请介绍一下你自己"
    }
  ]
}
'
{
  "id": "930c60df-bf64-41c9-a88e-3ec75f81e00e",
  "model": "deepseek-chat",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1770617860,
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "你好！我是 DeepSeek，一个强大的 AI 助手。我擅长通用对话、代码生成、数学推理等多种任务。",
        "reasoning_content": "让我来分析这个问题...",
        "tool_calls": [
          {
            "id": "<string>",
            "type": "function",
            "function": {
              "name": "<string>",
              "arguments": "<string>"
            }
          }
        ]
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 16,
    "completion_tokens": 10,
    "total_tokens": 26,
    "prompt_cache_hit_tokens": 0,
    "prompt_cache_miss_tokens": 16
  },
  "system_fingerprint": "fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache"
}
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

请求体

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

对话模型名称

  • deepseek-chat：通用对话模型
  • deepseek-reasoner：深度推理模型，擅长数学、编程和复杂逻辑推理

注意：deepseek-reasoner 不支持 temperature、top_p、tools、tool_choice、response_format 参数，传入会被上游拒绝

可用选项:
deepseek-chat,
deepseek-reasoner
示例:

"deepseek-chat"

​
messages
(System Message · object | User Message · object | Assistant Message · object | Tool Message · object)[]
必填

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

Minimum array length: 1
​
thinking
object

思考模式控制（Beta）

说明:

  • 用于控制 deepseek-reasoner 模型的深度思考功能
  • 启用后模型会在回复前进行深度推理
​
frequency_penalty
number
默认值:0

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）
必填范围: -2 <= x <= 2
示例:

0

​
max_tokens
integer

限制生成内容的最大 token 数量

说明:

  • 设置后模型会在达到该数量时停止生成
  • 不设置则由模型自行决定生成长度
必填范围: x >= 1
示例:

4096

​
presence_penalty
number
默认值: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）
必填范围: -2 <= x <= 2
示例:

0

​
response_format
object

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
​
stop

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
​
stream
boolean
默认值:false

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
示例:

false

​
stream_options
object

流式响应选项

仅在 stream=true 时有效

​
temperature
number
默认值:1

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
必填范围: 0 <= x <= 2
示例:

1

​
top_p
number
默认值: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

必填范围: 0 <= x <= 1
示例:

1

​
tools
object[]

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
Maximum array length: 128
​
tool_choice

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
  • required：强制模型调用一个或多个工具

默认值：未提供 tools 时为 none，提供 tools 时为 auto

可用选项:
none,
auto,
required
​
logprobs
boolean
默认值:false

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
​
top_logprobs
integer

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]
必填范围: 0 <= x <= 20

响应

对话生成成功

​
id
string

对话完成的唯一标识符

示例:

"930c60df-bf64-41c9-a88e-3ec75f81e00e"

​
model
string

实际使用的模型名称

示例:

"deepseek-chat"

​
object
enum<string>

响应类型

可用选项:
chat.completion
示例:

"chat.completion"

​
created
integer

创建时间戳

示例:

1770617860

​
choices
object[]

对话生成的选择列表

​
usage
object

Token 使用统计信息

​
system_fingerprint
string

系统指纹标识

示例:

"fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache"