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ModelosDeepSeek

Familia DeepSeek

Los modelos de la serie V4 de DeepSeek, que incluyen V4.1 Flash, V4 Pro y V4 Flash. Se llaman a través de la API compatible con OpenAI y también admiten el endpoint nativo de Anthropic, por lo que pueden usarse directamente en herramientas como Claude Code.

Tareas habituales

Modelos

La serie V4 tiene un contexto de 1M tokens y una salida máxima de 384K tokens. V4.1 Flash admite entrada de imágenes; el resto de modelos solo admite texto. La lista completa de modelos y los precios en tiempo real están en la página de modelos .

IDs de modelo habituales (cópielos tal cual al llamar)
DeepSeek V4.1 Flashdeepseek/deepseek-v4.1-flashAdmite entrada de imágenes
DeepSeek V4 Prodeepseek/deepseek-v4-pro-0813
DeepSeek V4 Flashdeepseek/deepseek-v4-flash-0731

Alias y versiones

AliasApunta aNotas
deepseek-v4-prodeepseek/deepseek-v4-pro-0813Apunta siempre a la versión más reciente de V4 Pro
deepseek-v4-flashdeepseek/deepseek-v4-flash-0731Apunta siempre a la versión más reciente de V4 Flash
deepseek-flashdeepseek/deepseek-v4.1-flash—
  • Los alias se usan sin el prefijo deepseek/, por ejemplo "model": "deepseek-v4-pro"; escribir deepseek/deepseek-v4-pro devuelve 404.
  • deepseek-chat y deepseek-reasoner de la API oficial de DeepSeek no están disponibles en OfoxAI; use los IDs de modelo de la tabla anterior.
  • Las versiones anteriores deepseek/deepseek-v4-pro-0423 y deepseek/deepseek-v4-flash-0423 siguen disponibles, pero el thinking se activa de forma distinta que en las versiones nuevas; consulte Modo thinking.

Ejemplos de llamada

deepseek_basic.py
import os from openai import OpenAI client = OpenAI(base_url="https://api.ofox.io/v1", api_key=os.environ["OFOX_API_KEY"]) resp = client.chat.completions.create( model="deepseek/deepseek-v4-flash-0731", messages=[{"role": "user", "content": "Explica en una frase qué es la idempotencia."}], extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}}, ) print(resp.choices[0].message.content)

Modo thinking

ClaveV4.1 Flash, V4 Pro y V4 Flash tienen el thinking activado por defecto, y las preguntas complejas pueden tardar más de 2 minutos. Si no necesita thinking, configure el type de thinking como disabled.
ModeloPredeterminadoDesactivar el thinkingActivar el thinking
V4.1 Flash, V4 Pro (0813), V4 Flash (0731)Activado"thinking": {"type": "disabled"}Activado por defecto
V4 Pro (0423), V4 Flash (0423)DesactivadoDesactivado por defecto"reasoning_effort": "high"

En nuestras mediciones con un mismo problema matemático, V4 Pro pensó por defecto unos 12.000 tokens y tardó unos 2 minutos; con el thinking desactivado, unos 20 segundos. Los tokens de thinking se facturan al precio de salida; su número figura en usage.completion_tokens_details.reasoning_tokens.

Leer el contenido del thinking

deepseek_reasoning.py
import os from openai import OpenAI client = OpenAI(base_url="https://api.ofox.io/v1", api_key=os.environ["OFOX_API_KEY"]) resp = client.chat.completions.create( model="deepseek/deepseek-v4-flash-0731", messages=[{"role": "user", "content": "¿Cuánto es 17 × 23?"}], ) msg = resp.choices[0].message details = getattr(msg, "reasoning_details", None) or [] print("[Thinking]", "".join(d.get("text", "") for d in details)) print("[Respuesta]", msg.content)
  • En las respuestas sin streaming, el contenido del thinking está en message.reasoning_details; concatene por orden el text de cada elemento.
  • En las respuestas en streaming, el contenido del thinking está en delta.reasoning_content, igual que en la API oficial de DeepSeek.
  • En conversaciones de varios turnos, no es necesario devolver el contenido del thinking en los mensajes del historial.

Uso en Claude Code

La serie DeepSeek V4 admite el endpoint nativo de Anthropic, con la URL https://api.ofox.io/anthropic, por lo que puede usarse en Claude Code y otras herramientas basadas en el protocolo de Anthropic:

Valores de configuración de Claude Code
ANTHROPIC_BASE_URLhttps://api.ofox.io/anthropic
ANTHROPIC_AUTH_TOKENPegue su API Key de OfoxAI
ANTHROPIC_MODELdeepseek/deepseek-v4-pro-0813
Terminal
curl https://api.ofox.io/anthropic/v1/messages \ -H "x-api-key: $OFOX_API_KEY" \ -H "anthropic-version: 2023-06-01" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "deepseek/deepseek-v4-flash-0731", "max_tokens": 4000, "thinking": {"type": "disabled"}, "messages": [{"role": "user", "content": "Explica en una frase qué es la idempotencia."}] }'
  • Al llamar a través del endpoint de Anthropic, el contenido del thinking se devuelve en bloques thinking, y "thinking": {"type": "disabled"} también desactiva el thinking.
  • Con el thinking activado, configure un max_tokens suficientemente grande. Si el límite no basta, la respuesta puede contener solo el bloque thinking sin respuesta.

Los pasos completos de configuración de Claude Code están en Configuración de Claude Code.

Salida JSON y llamadas a herramientas

response_format admite {"type": "json_object"} y {"type": "json_schema", ...}; las llamadas a herramientas usan el parámetro estándar tools:

deepseek_json.py
import json import os from openai import OpenAI client = OpenAI(base_url="https://api.ofox.io/v1", api_key=os.environ["OFOX_API_KEY"]) resp = client.chat.completions.create( model="deepseek/deepseek-v4-pro-0813", response_format={"type": "json_object"}, messages=[{"role": "user", "content": "Devuelve price y currency en JSON: un bate y una pelota cuestan 1,10 dólares en total. El bate cuesta 1 dólar más que la pelota. ¿Cuánto cuesta la pelota?"}], extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}}, ) print(json.loads(resp.choices[0].message.content))

Al usar json_object, indique en el prompt «devuelve en JSON» y los campos que necesita.

Caché de prompts

DeepSeek almacena en caché automáticamente los prefijos de petición repetidos, sin cambiar la petición. La cantidad acertada figura en usage.prompt_tokens_details.cached_tokens, y la parte acertada se factura al precio de lectura de caché. La caché funciona según el principio de mejor esfuerzo; incluso peticiones con el mismo prefijo pueden no acertar.

Proveedores

ModeloProveedor
V4.1 FlashDeepSeek oficial (deepseek), Volcano Engine (volcengine)
V4 Pro (0813), V4 Flash (0731)Volcano Engine (volcengine)
V4 Pro (0423), V4 Flash (0423)Azure AI Foundry (azure_foundry)

Cómo seleccionar un proveedor: Enrutamiento de proveedores.

Errores habituales

ClaveSi una petición es muy lenta o la respuesta está vacía, casi siempre se debe al thinking activado por defecto; desactívelo si no lo necesita.
HTTP · typeMensaje de error originalCausaSolución
404 model_not_foundModel 'deepseek/deepseek-v4-pro' not foundSe usó un alias con el prefijo deepseek/, o el ID de modelo está mal escritoUse el alias sin prefijo o el ID de modelo completo
404 model_not_foundModel 'deepseek-chat' not foundSe usó un nombre de modelo de la API oficial de DeepSeekUse deepseek-v4-flash u otro similar
200, respuesta vacía o solo con thinking—El thinking agotó el límite de salidaAumente max_tokens o desactive el thinking
Tiempo de espera agotado—El thinking está activado por defecto y las preguntas complejas tardan bastanteDesactive el thinking, use streaming o configure el tiempo de espera del cliente en 300 segundos o más

Otros errores generales: Gestión de errores.

Documentación oficial

La documentación oficial describe el comportamiento al llamar directamente a DeepSeek. Al llamar a través de OfoxAI, los IDs de modelo y las URL de los endpoints son los de esta página.

Preguntas frecuentes

¿Cómo se escribe el ID de modelo de DeepSeek?

El formato completo es, por ejemplo, deepseek/deepseek-v4-pro-0813. También puede usar los alias deepseek-v4-pro y deepseek-v4-flash (que apuntan siempre a la versión más reciente); los alias no llevan el prefijo deepseek/.

¿Se pueden seguir usando deepseek-chat y deepseek-reasoner?

No están disponibles en OfoxAI y devuelven 404. Use deepseek-v4-flash o deepseek-v4-pro, y controle si hay thinking con el parámetro thinking.

¿Cómo se desactiva el thinking en DeepSeek?

Envíe "thinking": {"type": "disabled"}; en el SDK de OpenAI, dentro de extra_body. V4.1 Flash, V4 Pro (0813) y V4 Flash (0731) tienen el thinking activado por defecto.

¿Por qué DeepSeek V4 Pro es tan lento?

V4 Pro tiene el thinking activado por defecto, y con preguntas complejas puede pensar más de diez mil tokens y tardar más de 2 minutos. Si no necesita un razonamiento profundo, desactive el thinking o cambie a V4 Flash.

¿Dónde está el reasoning_content de DeepSeek?

En las respuestas en streaming está en delta.reasoning_content; en las respuestas sin streaming, en message.reasoning_details: concatene el text de cada elemento.

¿Se puede usar DeepSeek en Claude Code?

Sí. Configure ANTHROPIC_BASE_URL como https://api.ofox.io/anthropic e indique como modelo un ID de la serie V4, como deepseek/deepseek-v4-pro-0813.

¿DeepSeek admite entrada de imágenes?

V4.1 Flash admite entrada de imágenes; el resto de modelos DeepSeek solo admite texto.

Última actualización: