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v1
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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-chat",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Tell me about yourself"
    }
  ]
}
'
{
  "id": "930c60df-bf64-41c9-a88e-3ec75f81e00e",
  "model": "deepseek-chat",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1770617860,
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Hello! I'm DeepSeek, a powerful AI assistant. I excel at general conversation, code generation, mathematical reasoning and many other tasks.",
        "reasoning_content": "Let me analyze this problem...",
        "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: 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 API는 Bearer Token 인증이 필요합니다##

API Key 받기:

API Key 관리 페이지를 방문하여 API Key를 받으세요

요청 헤더에 추가:

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

본문

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

채팅 모델 이름

  • deepseek-chat: 일반 대화 모델
  • deepseek-reasoner: 심층 추론 모델, 수학, 코딩 및 복잡한 논리 추론에 뛰어남

참고: deepseek-reasoner는 temperature, top_p, tools, tool_choice, response_format 파라미터를 지원하지 않습니다. 이러한 파라미터를 전달하면 업스트림에서 거부됩니다

사용 가능한 옵션:
deepseek-chat,
deepseek-reasoner
예시:

"deepseek-chat"

​
messages
(시스템 메시지 · object | 사용자 메시지 · object | Assistant 메시지 · object | 도구 메시지 · object)[]
필수

대화 메시지 목록, 다중 턴 대화 지원

역할에 따라 필드 구조가 다르며, 해당 역할을 선택하여 확인하세요

Minimum array length: 1
​
thinking
object

사고 모드 제어 (Beta)

상세 정보:

  • deepseek-reasoner 모델의 심층 사고 기능을 제어합니다
  • 활성화 시 모델이 응답 전에 심층 추론을 수행합니다
​
frequency_penalty
number
기본값:0

반복 콘텐츠를 줄이기 위한 빈도 패널티 파라미터

상세 설명:

  • 양수 값은 생성된 텍스트에서의 빈도에 따라 토큰에 패널티를 부여합니다
  • 높은 값은 기존 콘텐츠를 반복할 가능성을 줄입니다
  • 기본값: 0 (패널티 없음)
필수 범위: -2 <= x <= 2
예시:

0

​
max_tokens
integer

생성할 최대 토큰 수

상세:

  • 이 제한에 도달하면 모델이 생성을 중단합니다
  • 설정하지 않으면 모델이 생성 길이를 결정합니다
필수 범위: x >= 1
예시:

4096

​
presence_penalty
number
기본값:0

새로운 주제를 장려하기 위한 존재 페널티 매개변수

상세:

  • 양수 값은 텍스트에 나타났는지 여부에 따라 토큰에 페널티를 부여합니다
  • 높은 값은 새로운 주제 논의를 장려합니다
  • 기본값: 0 (페널티 없음)
필수 범위: -2 <= x <= 2
예시:

0

​
response_format
object

응답 형식을 지정합니다

상세 정보:

  • {"type": "json_object"}로 설정하여 JSON 모드를 활성화합니다
  • JSON 모드에서 모델은 유효한 JSON 콘텐츠를 출력합니다
​
stop

중지 시퀀스. 모델이 이 문자열을 만나면 생성을 중지합니다

상세 정보:

  • 단일 문자열 또는 문자열 배열이 가능합니다
  • 최대 16개 중지 시퀀스
​
stream
boolean
기본값:false

응답을 스트리밍할지 여부

  • true: SSE (Server-Sent Events)를 통해 스트리밍하며, 실시간 청크로 콘텐츠를 반환합니다
  • false: 완전한 응답을 기다린 후 반환합니다
예시:

false

​
stream_options
object

스트리밍 응답 옵션

stream=true일 때만 적용됩니다

​
temperature
number
기본값:1

샘플링 온도, 출력의 무작위성을 제어합니다

상세 정보:

  • 낮은 값 (예: 0.2): 더 결정적이고 집중된 출력
  • 높은 값 (예: 1.5): 더 무작위적이고 창의적인 출력
  • 기본값: 1
필수 범위: 0 <= x <= 2
예시:

1

​
top_p
number
기본값:1

Nucleus Sampling 매개변수

설명:

  • 누적 확률에서 토큰 샘플링을 제어합니다
  • 예를 들어, 0.9는 누적 확률 90%까지의 토큰에서 선택하는 것을 의미합니다
  • 기본값: 1.0 (모든 토큰 고려)

권장사항: temperature와 topP를 동시에 조정하지 마세요

필수 범위: 0 <= x <= 1
예시:

1

​
tools
object[]

Function Calling을 위한 도구 정의 목록

상세 정보:

  • 최대 128개 도구 정의
  • 각 도구에는 이름, 설명 및 매개변수 스키마가 필요합니다
Maximum array length: 128
​
tool_choice

도구 호출 동작을 제어합니다

옵션:

  • none: 도구를 호출하지 않음
  • auto: 모델이 도구 호출 여부를 결정
  • required: 모델이 하나 이상의 도구를 호출하도록 강제

기본값: 도구가 제공되지 않으면 none, 도구가 제공되면 auto

사용 가능한 옵션:
none,
auto,
required
​
logprobs
boolean
기본값:false

토큰 로그 확률을 반환할지 여부

상세 정보:

  • true로 설정하면 응답에 각 토큰의 로그 확률 정보가 포함됩니다
​
top_logprobs
integer

상위 N개의 가장 가능성 높은 토큰의 로그 확률 반환

상세:

  • logprobs를 true로 설정해야 합니다
  • 범위: [0, 20]
필수 범위: 0 <= x <= 20

응답

채팅 완성이 성공적으로 생성되었습니다

​
id
string

채팅 완성의 고유 식별자

예시:

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

​
model
string

실제 사용된 모델 이름

예시:

"deepseek-chat"

​
object
enum<string>

응답 유형

사용 가능한 옵션:
chat.completion
예시:

"chat.completion"

​
created
integer

생성 타임스탬프

예시:

1770617860

​
choices
object[]

채팅 완성 선택지 목록

​
usage
object

토큰 사용 통계

​
system_fingerprint
string

시스템 핑거프린트 식별자

예시:

"fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache"