> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.powertokens.ai/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # deepseek-v4-pro 对话补全 > 调用 DeepSeek chat completions 能力。 支持模型包括 `deepseek-v4-pro`。 本文档公开字段：`model`、`messages`、`thinking`、`stream`、`stream_options.include_usage`、`max_tokens`、`stop`、`reasoning_effort`、`response_format`、`temperature`、`top_p`、`logprobs`、`top_logprobs`、`tools`、`tool_choice`、`user_id`。`messages[].content` 支持文本内容（string）；`assistant` 消息支持 `reasoning_content` 与 `tool_calls`。 ## OpenAPI ````yaml api-reference/zh-Hans/zmodelChat/deepseek/deepseek-v4-pro.json POST /v1/chat/completions openapi: 3.0.1 info: title: deepseek-v4-pro version: 1.0.0 description: >- DeepSeek 对话补全文档。公开统一入口为 `/v1/chat/completions`，兼容 OpenAI Chat Completions 请求格式。 支持模型：`deepseek-v4-pro`。 本文档覆盖的请求字段包括：`model`、`messages`、`messages[].content`、`messages[].tool_calls`、`messages[].reasoning_content`、`thinking`、`stream`、`stream_options.include_usage`、`max_tokens`、`stop`、`reasoning_effort`、`response_format`、`temperature`、`top_p`、`logprobs`、`top_logprobs`、`tools`、`tool_choice`、`user_id`。 license: name: Project License url: https://github.com/QuantumNous/new-api/blob/main/LICENSE servers: - url: https://api.powertokens.ai description: Baze API 服务地址 security: [] tags: - name: DeepSeek Chat description: DeepSeek 文本对话与工具调用能力 paths: /v1/chat/completions: post: tags: - DeepSeek Chat summary: deepseek-v4-pro description: >- 调用 DeepSeek chat completions 能力。 支持模型包括 `deepseek-v4-pro`。 本文档公开字段：`model`、`messages`、`thinking`、`stream`、`stream_options.include_usage`、`max_tokens`、`stop`、`reasoning_effort`、`response_format`、`temperature`、`top_p`、`logprobs`、`top_logprobs`、`tools`、`tool_choice`、`user_id`。`messages[].content` 支持文本内容（string）；`assistant` 消息支持 `reasoning_content` 与 `tool_calls`。 operationId: deepseekChatCompletions_deepseek_v4_pro requestBody: required: true content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ChatCompletionRequest' examples: default: summary: 基础文本对话 value: model: deepseek-v4-pro messages: - content: You are a helpful assistant role: system - content: Hi role: user thinking: type: enabled reasoning_effort: high max_tokens: 4096 response_format: type: text stop: null stream: false stream_options: null temperature: 1 top_p: 1 tools: null tool_choice: none logprobs: false top_logprobs: null responses: '200': description: 调用成功。非流式模式返回 JSON；流式模式返回 SSE 事件流。 content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ChatCompletionResponse' examples: success: summary: 非流式成功响应 value: id: 26231-33ea-4464-af18-c8c49d256 object: chat.completion created: 1782805310 model: deepseek-v4-pro choices: - index: 0 message: role: assistant content: Hello! How can I assist you today? reasoning_content: >- We are given a conversation: "You are a helpful assistant" and "Hi". We need to respond appropriately. Since I'm the assistant, I should respond to the user's greeting. A simple friendly response is fine. logprobs: null finish_reason: stop usage: prompt_tokens: 10 completion_tokens: 55 total_tokens: 65 prompt_tokens_details: cached_tokens: 0 completion_tokens_details: reasoning_tokens: 45 prompt_cache_hit_tokens: 0 prompt_cache_miss_tokens: 10 system_fingerprint: fp_9954bca7_prod0820_fp8_kvcache_20260402 text/event-stream: schema: type: string description: >- SSE 数据流。每个 `data:` 事件都可按 DeepSeek/OpenAI 兼容的 Chat Completions Chunk 解析；结束时通常返回 `data: [DONE]`。当请求设置 `stream_options.include_usage=true` 时，结束前会额外返回带 `usage` 的 chunk。 examples: stream: summary: 流式响应片段 value: > data: {"id":"chatcmpl_bp_123","object":"chat.completion.chunk","created":1742342400,"model":"deepseek-v4-pro","choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant","content":"正在调用天气工具"},"finish_reason":null}],"usage":{"prompt_tokens":48,"completion_tokens":6,"total_tokens":54}} data: {"id":"chatcmpl_bp_123","object":"chat.completion.chunk","created":1742342401,"model":"deepseek-v4-pro","choices":[{"index":0,"delta":{"tool_calls":[{"index":0,"id":"call_weather","type":"function","function":{"name":"get_weather","arguments":"{\"city\":\"Beijing\"}"}}]},"finish_reason":"tool_calls"}],"usage":{"prompt_tokens":48,"completion_tokens":22,"total_tokens":70}} data: [DONE] '400': description: 请求参数不合法。 content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' examples: invalid_request: summary: 参数错误 value: error: message: messages is required type: invalid_request_error param: messages code: bad_request_body '401': description: 鉴权失败，例如未提供令牌或令牌无效。 content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' examples: unauthorized: summary: 未授权 value: error: message: 无效的令牌 type: api_error code: access_denied param: '' '429': description: 触发速率限制或账户额度不足。 content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' examples: quota_exceeded: summary: 额度不足或速率受限 value: error: message: 当前账户额度不足，请稍后重试 type: api_error code: insufficient_user_quota param: '' '500': description: 服务端处理请求时发生内部错误。 content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' examples: internal_error: summary: 内部处理失败 value: error: message: 服务内部处理失败，请稍后重试 type: api_error code: gen_relay_info_failed param: '' security: - BearerAuth: [] components: schemas: ChatCompletionRequest: type: object required: - model - messages description: DeepSeek chat completions 请求体。 properties: model: type: string description: 使用的模型的 ID。支持 `deepseek-v4-pro`。 enum: - deepseek-v4-pro example: deepseek-v4-pro messages: type: array description: 对话的消息列表。 minItems: 1 items: $ref: '#/components/schemas/Message' thinking: $ref: '#/components/schemas/ThinkingConfig' stream: type: boolean default: false description: >- 如果设置为 true，将会以 SSE（server-sent events）的形式以流式发送消息增量。消息流以 `data: [DONE]` 结尾。 stream_options: $ref: '#/components/schemas/StreamOptions' max_tokens: type: integer description: >- 限制一次请求中模型生成 completion 的最大 token 数。输入 token 和输出 token 的总长度受模型的上下文长度的限制。 stop: description: 一个 string 或最多包含 16 个 string 的 list，在遇到这些词时，API 将停止生成更多的 token。 oneOf: - type: string - type: array items: type: string reasoning_effort: type: string enum: - high - max description: >- 控制模型的推理强度。对普通请求，默认为 high。对一些复杂 Agent 类请求（如 Claude Code、OpenCode），自动设置为 max。出于兼容考虑 low、medium 会映射为 high，xhigh 会映射为 max。 response_format: $ref: '#/components/schemas/ResponseFormat' temperature: type: number minimum: 0 maximum: 2 default: 1 description: >- 采样温度，介于 0 和 2 之间。更高的值，如 0.8，会使输出更随机，而更低的值，如 0.2，会使其更加集中和确定。我们通常建议可以更改这个值或者更改 top_p，但不建议同时对两者进行修改。 top_p: type: number minimum: 0 maximum: 1 default: 1 description: >- 作为调节采样温度的替代方案，模型会考虑前 top_p 概率的 token 的结果。所以 0.1 就意味着只有包括在最高 10% 概率中的 token 会被考虑。我们通常建议修改这个值或者更改 temperature，但不建议同时对两者进行修改。 logprobs: type: boolean description: >- 是否返回所输出 token 的对数概率。如果为 true，则在 message 的 content 中返回每个输出 token 的对数概率。 top_logprobs: type: integer minimum: 0 maximum: 20 description: >- 一个介于 0 到 20 之间的整数 N，指定每个输出位置返回输出概率 top N 的 token，且返回这些 token 的对数概率。指定此参数时，logprobs 必须为 true。 x-valid-when: logprobs: - true tools: type: array description: >- 模型可能会调用的 tool 的列表。目前，仅支持 function 作为工具。使用此参数来提供以 JSON 作为输入参数的 function 列表。最多支持 128 个 function。 items: $ref: '#/components/schemas/ToolDefinition' tool_choice: $ref: '#/components/schemas/ToolChoice' user_id: type: string description: >- 您自定义的 user_id，可选字符集为 [a-zA-Z0-9\-_]，最大长度为 512。请不要在 user_id 中包含用户隐私信息。user_id 可用于区分您业务侧的用户身份，以帮助我们进行内容安全处理。 user_id 可用于 KVCache 缓存隔离，以进行隐私管理。 user_id 可用于我们对您业务侧用户进行调度隔离。 ChatCompletionResponse: type: object description: DeepSeek chat completions 成功响应。 properties: id: type: string description: 该对话的唯一标识符。 object: type: string description: 对象的类型，其值为 chat.completion。 created: type: integer description: 创建聊天完成时的 Unix 时间戳（以秒为单位）。 model: type: string description: 生成该 completion 的模型名。 system_fingerprint: type: string description: 该指纹代表模型运行的后端配置。 choices: type: array description: 模型生成的 completion 的选择列表。 items: $ref: '#/components/schemas/ChatCompletionChoice' usage: $ref: '#/components/schemas/Usage' ErrorResponse: type: object properties: error: $ref: '#/components/schemas/ErrorObject' Message: description: 对话的消息列表中的单条消息。根据 role 的不同，分为 system、user、assistant、tool 四种消息类型。 oneOf: - $ref: '#/components/schemas/SystemMessage' - $ref: '#/components/schemas/UserMessage' - $ref: '#/components/schemas/AssistantRequestMessage' - $ref: '#/components/schemas/ToolMessage' ThinkingConfig: type: object description: 控制思考模式与非思考模式的转换。 properties: type: type: string enum: - enabled - disabled default: enabled description: 如果设为 enabled，则使用思考模式。如果设为 disabled，则使用非思考模式。 StreamOptions: type: object description: 流式输出相关选项。只有在 stream 参数为 true 时，才可设置此参数。 properties: include_usage: type: boolean description: >- 如果设置为 true，在流式消息最后的 `data: [DONE]` 之前将会传输一个额外的块。此块上的 usage 字段显示整个请求的 token 使用统计信息，而 choices 字段将始终是一个空数组。所有其他块也将包含一个 usage 字段，但其值为 null。 ResponseFormat: type: object description: >- 一个 object，指定模型必须输出的格式。 设置为 { "type": "json_object" } 以启用 JSON 模式，该模式保证模型生成的消息是有效的 JSON。 注意: 使用 JSON 模式时，你还必须通过系统或用户消息指示模型生成 JSON。否则，模型可能会生成不断的空白字符，直到生成达到令牌限制，从而导致请求长时间运行并显得“卡住”。此外，如果 finish_reason="length"，这表示生成超过了 max_tokens 或对话超过了最大上下文长度，消息内容可能会被部分截断。 properties: type: type: string enum: - text - json_object default: text description: Must be one of text or json_object. ToolDefinition: type: object required: - type - function description: 函数工具定义。 properties: type: type: string enum: - function description: tool 的类型。目前仅支持 function。 function: type: object required: - name properties: name: type: string description: 要调用的 function 名称。必须由 a-z、A-Z、0-9 字符组成，或包含下划线和连字符，最大长度为 64 个字符。 description: type: string description: function 的功能描述，供模型理解何时以及如何调用该 function。 parameters: type: object description: >- function 的输入参数，以 JSON Schema 对象描述。省略 parameters 会定义一个参数列表为空的 function。 additionalProperties: true strict: type: boolean default: false description: >- 如果设置为 true，API 将在函数调用中使用 strict 模式，以确保输出始终符合函数的 JSON schema 定义。该功能为 Beta 功能。 ToolChoice: description: >- 控制模型调用 tool 的行为。none 意味着模型不会调用任何 tool，而是生成一条消息。auto 意味着模型可以选择生成一条消息或调用一个或多个 tool。required 意味着模型必须调用一个或多个 tool。通过 {"type": "function", "function": {"name": "my_function"}} 指定特定 tool，会强制模型调用该 tool。 oneOf: - type: string enum: - none - auto - required - type: object required: - type - function properties: type: type: string enum: - function function: type: object required: - name properties: name: type: string description: 要调用的函数名称。 ChatCompletionChoice: type: object properties: index: type: integer description: 该 completion 在模型生成的 completion 的选择列表中的索引。 message: $ref: '#/components/schemas/AssistantMessage' finish_reason: type: string description: >- 模型停止生成 token 的原因。`stop` 表示模型自然停止生成或遇到 stop 序列；`length` 表示输出长度达到了模型上下文长度限制或 max_tokens 的限制；`content_filter` 表示输出内容因触发过滤策略而被过滤；`tool_calls` 表示模型调用了工具；`insufficient_system_resource` 表示系统推理资源不足，生成被打断。 logprobs: $ref: '#/components/schemas/ChoiceLogprobs' Usage: type: object description: 该对话补全请求的用量信息。 properties: prompt_tokens: type: integer description: >- 用户 prompt 所包含的 token 数。该值等于 prompt_cache_hit_tokens + prompt_cache_miss_tokens。 completion_tokens: type: integer description: 模型 completion 产生的 token 数。 total_tokens: type: integer description: 该请求中，所有 token 的数量（prompt + completion）。 prompt_cache_hit_tokens: type: integer description: 用户 prompt 中，命中上下文缓存的 token 数。 prompt_cache_miss_tokens: type: integer description: 用户 prompt 中，未命中上下文缓存的 token 数。 completion_tokens_details: type: object description: completion tokens 的详细信息。 properties: reasoning_tokens: type: integer description: 推理模型所产生的思维链 token 数量。 ErrorObject: type: object properties: message: type: string description: 错误描述。 type: type: string description: 错误类型。 param: type: string description: 关联字段名。 code: type: string description: 错误码。 SystemMessage: title: System message type: object required: - role - content description: System message。该消息的发起角色为 system。 properties: content: type: string description: system 消息的内容。 role: type: string enum: - system description: 该消息的发起角色，其值为 system。 name: type: string description: 可以选填的参与者的名称，为模型提供信息以区分相同角色的参与者。 UserMessage: title: User message type: object required: - role - content description: User message。该消息的发起角色为 user。 properties: content: type: string description: user 消息的内容。 role: type: string enum: - user description: 该消息的发起角色，其值为 user。 name: type: string description: 可以选填的参与者的名称，为模型提供信息以区分相同角色的参与者。 AssistantRequestMessage: title: Assistant message type: object required: - role description: Assistant message。该消息的发起角色为 assistant。 properties: content: type: string nullable: true description: assistant 消息的内容。 role: type: string enum: - assistant description: 该消息的发起角色，其值为 assistant。 name: type: string description: 可以选填的参与者的名称，为模型提供信息以区分相同角色的参与者。 prefix: type: boolean description: (Beta) 设置此参数为 true，来强制模型在其回答中以此 assistant 消息中提供的前缀内容开始。 reasoning_content: type: string nullable: true description: >- (Beta) 用于思考模式下在对话前缀续写功能下，作为最后一条 assistant 思维链内容的输入。使用此功能时，prefix 参数必须设置为 true。 ToolMessage: title: Tool message type: object required: - role - content - tool_call_id description: Tool message。该消息的发起角色为 tool。 properties: role: type: string enum: - tool description: 该消息的发起角色，其值为 tool。 content: type: string description: tool 消息的内容。 tool_call_id: type: string description: 此消息所响应的 tool call 的 ID。 AssistantMessage: type: object properties: role: type: string enum: - assistant description: 生成这条消息的角色。 content: type: string description: 该 completion 的内容。 reasoning_content: type: string description: 仅适用于思考模式。内容为 assistant 消息中在最终答案之前的推理内容。 tool_calls: type: array description: 模型生成的 tool 调用，例如 function 调用。 items: $ref: '#/components/schemas/ToolCallMessage' ChoiceLogprobs: type: object description: 该 choice 的对数概率信息。 properties: content: type: array nullable: true description: 一个包含输出 token 对数概率信息的列表。 items: $ref: '#/components/schemas/LogprobToken' reasoning_content: type: array nullable: true description: 一个包含输出 token 对数概率信息的列表。 items: $ref: '#/components/schemas/LogprobToken' ToolCallMessage: type: object required: - id - type - function description: 消息中的工具调用对象。 properties: id: type: string description: tool 调用的 ID。 type: type: string enum: - function description: tool 的类型。目前仅支持 function。 function: type: object description: 模型调用的 function。 required: - name - arguments properties: name: type: string description: 模型调用的 function 名。 arguments: type: string description: >- 要调用的 function 的参数，由模型生成，格式为 JSON。请注意，模型并不总是生成有效的 JSON，并且可能会臆造出你函数模式中未定义的参数。在调用函数之前，请在代码中验证这些参数。 LogprobToken: type: object description: 输出 token 的对数概率信息。 properties: token: type: string description: 输出的 token。 logprob: type: number description: 该 token 的对数概率。-9999.0 代表该 token 的输出概率极小，不在 top 20 最可能输出的 token 中。 bytes: type: array nullable: true items: type: integer description: >- 一个包含该 token UTF-8 字节表示的整数列表。一般在一个 UTF-8 字符被拆分成多个 token 来表示时有用。如果 token 没有对应的字节表示，则该值为 null。 top_logprobs: type: array description: >- 一个包含在该输出位置上，输出概率 top N 的 token 的列表，以及它们的对数概率。在罕见情况下，返回的 token 数量可能少于请求参数中指定的 top_logprobs 值。 items: $ref: '#/components/schemas/TopLogprobItem' TopLogprobItem: type: object description: 推理内容的 top 对数概率 token，包含该 token、其对数概率以及 UTF-8 字节表示。 required: - token - logprob - bytes properties: token: type: string description: 输出的 token。 logprob: type: number description: 该 token 的对数概率。-9999.0 代表该 token 的输出概率极小，不在 top 20 最可能输出的 token 中。 bytes: type: array nullable: true items: type: integer description: >- 一个包含该 token UTF-8 字节表示的整数列表。一般在一个 UTF-8 字符被拆分成多个 token 来表示时有用。如果 token 没有对应的字节表示，则该值为 null。 securitySchemes: BearerAuth: type: http scheme: bearer bearerFormat: API Token description: '在请求头中传入 `Authorization: Bearer `。' ````