curl --request POST \
  --url https://direct.evolink.ai/v1/chat/completions \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '
{
  "model": "deepseek-v4-flash",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Por favor, preséntate"
    }
  ]
}
'

{
  "id": "837f529d-00f9-4731-b2e1-4a54fc31790a",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1777026806,
  "model": "deepseek-v4-flash",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "¡Hola! Soy el asistente DeepSeek, siempre listo para responder tus preguntas y ayudarte."
      },
      "logprobs": null,
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 7,
    "completion_tokens": 31,
    "total_tokens": 38,
    "prompt_tokens_details": {
      "cached_tokens": 0
    },
    "prompt_cache_hit_tokens": 0,
    "prompt_cache_miss_tokens": 7
  },
  "system_fingerprint": "fp_evolink_v4_20260402"
}

Chat Completions API

DeepSeek V4 - API compatible con OpenAI

Llama al modelo DeepSeek V4 usando el protocolo OpenAI Chat Completions
Soporta dos modelos: deepseek-v4-flash (rápido y general) y deepseek-v4-pro (razonamiento profundo)
Conversación de texto puro: diálogo de uno o varios turnos con soporte para contexto ultra largo de 1M
Prompt de sistema: personaliza el rol y el comportamiento de la IA
Modo de pensamiento: controla el razonamiento profundo mediante thinking.type; el contenido de pensamiento de deepseek-v4-pro se devuelve en reasoning_content
Salida en streaming: soporta respuestas SSE en streaming
Llamada a herramientas: soporta Function Calling (hasta 128 herramientas)
Modo JSON: se habilita mediante response_format
Caché de contexto: las solicitudes con el mismo prefijo alcanzan automáticamente la caché, reduciendo notablemente el coste de entrada

POST

chat

completions

curl --request POST \
  --url https://direct.evolink.ai/v1/chat/completions \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '
{
  "model": "deepseek-v4-flash",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Por favor, preséntate"
    }
  ]
}
'

{
  "id": "837f529d-00f9-4731-b2e1-4a54fc31790a",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1777026806,
  "model": "deepseek-v4-flash",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "¡Hola! Soy el asistente DeepSeek, siempre listo para responder tus preguntas y ayudarte."
      },
      "logprobs": null,
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 7,
    "completion_tokens": 31,
    "total_tokens": 38,
    "prompt_tokens_details": {
      "cached_tokens": 0
    },
    "prompt_cache_hit_tokens": 0,
    "prompt_cache_miss_tokens": 7
  },
  "system_fingerprint": "fp_evolink_v4_20260402"
}

BaseURL: La BaseURL predeterminada es https://direct.evolink.ai, que ofrece mejor compatibilidad con modelos de texto y admite conexiones persistentes. https://api.evolink.ai es el endpoint principal para servicios multimodales y actúa como dirección de respaldo para los modelos de texto.

Autorizaciones

Authorization

string

header

requerido

##Todas las interfaces requieren autenticación mediante Bearer Token##

Obtención de la API Key:

Visita la página de gestión de API Key para obtener tu API Key

Al usarla, añádela en la cabecera de la solicitud:

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Cuerpo

application/json

model

enum<string>

predeterminado:deepseek-v4-flash

requerido

Nombre del modelo de conversación

deepseek-v4-flash: modelo rápido y general, contexto de 1M
deepseek-v4-pro: modelo de razonamiento profundo, destaca en matemáticas, programación y lógica compleja

Nota: ambos modelos tienen thinking habilitado por defecto, y la respuesta incluirá reasoning_content. Puede desactivarlo con thinking.type="disabled" para reducir el coste de tokens de salida. Los parámetros son idénticos para ambos modelos.

Opciones disponibles:

deepseek-v4-flash,

deepseek-v4-pro

Ejemplo:

"deepseek-v4-flash"

messages

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

requerido

Lista de mensajes de la conversación, con soporte para diálogo multi-turno

Los mensajes de distintos roles tienen estructuras de campos diferentes; selecciona el rol correspondiente para ver su detalle

Minimum array length: 1

System Message
User Message
Assistant Message
Tool Message

Show child attributes

thinking

object

Control del modo de pensamiento (novedad en V4)

Descripción:

Controla la funcionalidad de pensamiento profundo (Chain of Thought)
Habilitado por defecto en ambos modelos (type=enabled)
Al estar habilitado, el proceso de razonamiento se devuelve en choices[].message.reasoning_content y se factura como tokens de salida

⚠️ Aviso para multi-turno / llamadas a herramientas: si la respuesta de este turno incluye reasoning_content, el mensaje assistant correspondiente en el historial de messages de la siguiente solicitud debe devolver este campo tal cual; de lo contrario, la API devolverá 400 The reasoning_content in the thinking mode must be passed back to the API. Si no deseas gestionarlo, puedes establecer explícitamente thinking.type="disabled" para toda la sesión.

Show child attributes

temperature

number

predeterminado:1

Temperatura de muestreo, controla la aleatoriedad de la salida

Descripción:

Valores bajos (p. ej. 0.2): salida más determinista y enfocada
Valores altos (p. ej. 1.5): salida más aleatoria y creativa
Valor por defecto: 1

Rango requerido: 0 <= x <= 2

Ejemplo:

1

top_p

number

predeterminado:1

Parámetro de muestreo por núcleo (Nucleus Sampling)

Descripción:

Controla el muestreo desde los tokens cuya probabilidad acumulada alcanza cierto umbral
Por ejemplo, 0.9 significa seleccionar entre los tokens que alcancen el 90% de probabilidad acumulada
Valor por defecto: 1.0 (considera todos los tokens)

Recomendación: no ajustes simultáneamente temperature y top_p

Rango requerido: 0 <= x <= 1

Ejemplo:

1

max_tokens

integer

Limita el número máximo de tokens a generar

Descripción:

La serie V4 admite hasta 384,000 tokens
Cuando thinking está activado, los reasoning_tokens también cuentan para el límite de max_tokens
Si no se define, el modelo decide la longitud por sí mismo

Rango requerido: 1 <= x <= 384000

Ejemplo:

4096

frequency_penalty

number

predeterminado:0

Penalización por frecuencia, se utiliza para reducir contenido repetitivo

Descripción:

Valores positivos penalizan según la frecuencia con la que un token aparece en el texto ya generado
Cuanto mayor sea el valor, menos se repetirá contenido ya visto
Valor por defecto: 0 (sin penalización)

Rango requerido: -2 <= x <= 2

Ejemplo:

0

presence_penalty

number

predeterminado:0

Penalización por presencia, fomenta la introducción de temas nuevos

Descripción:

Valores positivos penalizan según si un token ya ha aparecido en el texto
Cuanto mayor sea el valor, más tiende el modelo a explorar temas nuevos
Valor por defecto: 0 (sin penalización)

Rango requerido: -2 <= x <= 2

Ejemplo:

0

response_format

object

Especifica el formato de la respuesta

Descripción:

Establecer {"type": "json_object"} habilita el modo JSON
En modo JSON el modelo generará contenido con formato JSON válido
Se recomienda indicar explícitamente en el mensaje system o user que se desea salida JSON para obtener los mejores resultados

Show child attributes

stop

Secuencias de parada; el modelo detiene la generación al encontrar estas cadenas

Descripción:

Puede ser una cadena única o un array de cadenas
Admite hasta 16 secuencias de parada

stream

boolean

predeterminado:false

Si la respuesta debe devolverse en streaming

true: devolución en streaming, se envía el contenido por partes mediante SSE (Server-Sent Events)
false: espera a la respuesta completa y la devuelve de una vez (por defecto)

Ejemplo:

false

stream_options

object

Opciones de respuesta en streaming

Solo son efectivas cuando stream=true

Show child attributes

tools

object[]

Lista de definiciones de herramientas, usada para Function Calling

Descripción:

Admite hasta 128 definiciones de herramientas
Cada herramienta debe definir nombre, descripción y esquema de parámetros

Maximum array length: 128

Show child attributes

tool_choice

Controla el comportamiento de llamada a herramientas

Valores posibles:

none: no llamar a ninguna herramienta
auto: el modelo decide automáticamente si llamar a una herramienta (por defecto cuando se proporcionan tools)
required: obliga al modelo a llamar a una o más herramientas
Forma de objeto {"type":"function","function":{"name":"xxx"}}: especifica la herramienta concreta a llamar

Valor por defecto: none si no hay tools, auto si hay tools

Opciones disponibles:

none,

auto,

required

logprobs

boolean

predeterminado:false

Si se devuelven las probabilidades logarítmicas de los tokens

Descripción:

Al establecerlo en true, la respuesta incluirá la probabilidad logarítmica de cada token

top_logprobs

integer

Devuelve las probabilidades logarítmicas de los N tokens con mayor probabilidad

Descripción:

Requiere que logprobs sea true
Rango admitido: [0, 20]

Rango requerido: 0 <= x <= 20

logit_bias

object

Mapa de sesgo de tokens

Descripción:

La clave es el ID del token en el tokenizer, el valor es un sesgo entre -100 y 100
-100 prohíbe totalmente ese token, 100 fuerza su generación
Los valores típicos entre -1 y 1 ya producen un efecto perceptible

Show child attributes

integer

predeterminado:1

Número de completaciones de chat a generar por cada mensaje de entrada

Descripción:

Por defecto 1; con N se devolverán N candidatos (facturados como N × output_tokens)

Rango requerido: 1 <= x <= 8

Ejemplo:

1

seed

integer

Semilla aleatoria (Beta)

Descripción:

Al especificarla, el modelo intentará realizar un muestreo determinista
Mismo seed + mismos demás parámetros → misma salida (no garantizado al 100%)

user

string

Identificador único que representa al usuario final

Descripción:

Ayuda a la plataforma a monitorear y detectar abusos
Se recomienda usar un ID de usuario hasheado

Respuesta

Conversación generada con éxito

string

Identificador único de la completación de conversación

Ejemplo:

"53c548dc-ec02-4a2f-bbb6-eca4184630b8"

model

string

Nombre del modelo realmente utilizado

Ejemplo:

"deepseek-v4-flash"

object

enum<string>

Tipo de respuesta

Opciones disponibles:

chat.completion

Ejemplo:

"chat.completion"

created

integer

Marca de tiempo de creación (Unix en segundos)

Ejemplo:

1777021417

choices

object[]

Lista de opciones generadas por la conversación

Show child attributes

usage

object

Estadísticas de uso de tokens (incluye desglose de caché y razonamiento)

Show child attributes

system_fingerprint

string

Identificador de huella del sistema

Ejemplo:

"fp_evolink_v4_20260402"

Doubao Seed 2.0 Responses API - Referencia completa de API DeepSeek V4 - API compatible con Anthropic