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POST
/
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": "사용자가 \"일본의 수도\"를 묻고 있습니다. 기초 지리 질문이고 답은 도쿄이므로 바로 답하면 됩니다.", "signature": "53ee6690-e14a-4e6b-890b-a135100d51c7" }, { "type": "text", "text": "일본의 수도는 **도쿄**입니다." } ], "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: 기본 BaseURL은 https://direct.evolink.ai이며, 텍스트 모델 지원이 더 우수하고 장시간 연결을 지원합니다. https://api.evolink.ai는 멀티모달 서비스의 주력 엔드포인트이며, 텍스트 모델에 대해서는 대체 주소로 사용됩니다.

인증

​
Authorization
string
header
필수

##모든 인터페이스는 Bearer Token 인증이 필요합니다##

API Key 받기:

API Key 관리 페이지를 방문하여 API Key를 받으세요

사용 시 요청 헤더에 추가:

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

참고: Anthropic 네이티브 API는 x-api-key 헤더를 사용하지만, EvoLink는 /v1/messages에 대해 Bearer Token 인증을 일괄 채택합니다.

본문

application/json
​
model
enum<string>
기본값:deepseek-v4-flash
필수

호출할 모델

  • deepseek-v4-flash: 빠른 범용
  • deepseek-v4-pro: 심층 추론

팁: 두 모델 모두 기본적으로 thinking이 활성화되어 있어 응답에 항상 type="thinking" content block이 포함됩니다. 끄려면 thinking.type="disabled"를 명시적으로 지정하세요. 지정되지 않았거나 지원되지 않는 model은 자동으로 deepseek-v4-flash에 매핑됩니다.

사용 가능한 옵션:
deepseek-v4-flash,
deepseek-v4-pro
예시:

"deepseek-v4-flash"

​
max_tokens
integer
필수

생성할 최대 token 수 (필수)

설명:

  • V4 시리즈는 최대 384,000까지 가능
  • thinking에서 생성된 token도 max_tokens 상한에 포함됩니다
필수 범위: 1 <= x <= 384000
예시:

1024

​
messages
object[]
필수

대화 메시지 목록, 턴별로 user / assistant 교대

설명:

  • 최소 1개의 메시지 포함
  • 마지막 메시지는 일반적으로 role=user
  • image / document 콘텐츠 유형은 현재 미지원
Minimum array length: 1
​
system

시스템 프롬프트, AI 역할 및 동작 설정에 사용

설명:

  • 문자열 또는 문자열 배열 지원
  • OpenAI 엔드포인트의 system 메시지와 달리, Anthropic 엔드포인트는 최상위 system 필드를 사용합니다
예시:

"You are a helpful assistant."

​
temperature
number
기본값:1

샘플링 온도

설명:

  • 범위 [0.0, 2.0]
  • 기본값 1; 값이 높을수록 발산적이고, 낮을수록 결정적
필수 범위: 0 <= x <= 2
예시:

1

​
top_p
number
기본값:1

핵 샘플링 임계값

설명:

  • 범위 [0, 1]
  • temperature와 top_p를 동시에 조정하지 않는 것을 권장합니다
필수 범위: 0 <= x <= 1
예시:

1

​
stop_sequences
string[]

사용자 정의 중지 시퀀스

설명:

  • 모델이 어떤 문자열이든 만나면 생성을 중단
  • 최대 4개 (Anthropic 규격 준수)
Maximum array length: 4
​
stream
boolean
기본값:false

SSE 스트리밍으로 반환할지 여부

  • true: Server-Sent Events 스트리밍 반환
  • false: 완전한 응답 후 한 번에 반환 (기본값)
예시:

false

​
thinking
object

사고 모드 제어 (V4)

설명:

  • 두 모델 모두 기본 활성화 (type=enabled)
  • 활성화하면 응답 content 배열에 type="thinking"의 추론 과정 block이 나타납니다 (출력 token으로 과금)
  • 주의: 이 API는 Anthropic 네이티브 budget_tokens 필드를 무시합니다. 깊이를 제어하려면 output_config.effort를 사용하세요
  • 다중 턴 대화에서는 이전 턴 응답의 thinking block을 그대로 assistant content 배열에 되돌려 놓으면 됩니다 (Anthropic 프로토콜 스타일은 더 관대하여 thinking이 없어도 오류를 일으키지 않지만, signature를 유지하면 컨텍스트 일관성에 도움이 됩니다)
​
output_config
object

출력 설정 (V4 확장)

설명: Deepseek는 effort 필드만 지원합니다

​
tools
object[]

도구 정의 목록

설명:

  • Anthropic tool 정의 규격 준수
  • input_schema는 JSON Schema 객체 사용
​
tool_choice
object

도구 호출 동작 제어

가능한 type:

  • auto: 모델이 자동 결정 (tools 제공 시 기본값)
  • any: 어떤 도구든 반드시 호출 (지정 없음)
  • tool: 지정된 name을 반드시 호출
  • none: 도구 호출 금지

응답

메시지 객체

Anthropic 스타일의 메시지 응답

​
id
string

메시지 고유 ID

​
type
enum<string>

응답 객체 유형

사용 가능한 옵션:
message
​
role
enum<string>
사용 가능한 옵션:
assistant
​
model
string

실제 사용된 모델

예시:

"deepseek-v4-pro"

​
content
object[]

응답 콘텐츠 블록 목록

포함될 수 있는 block type:

  • thinking: 추론 과정 (thinking 활성화 시에만)
  • text: 최종 응답 텍스트
  • tool_use: 모델이 시작한 도구 호출
​
stop_reason
enum<string>

중지 원인

  • end_turn: 자연 종료
  • max_tokens: max_tokens 상한 도달
  • stop_sequence: stop_sequences 히트
  • tool_use: 모델이 도구 호출 트리거
사용 가능한 옵션:
end_turn,
max_tokens,
stop_sequence,
tool_use
​
stop_sequence
string | null

stop_reason=stop_sequence일 때 히트한 구체적인 시퀀스, 그렇지 않으면 null

​
usage
object

Token 사용 통계 (Anthropic 규격)