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ModèlesDeepSeek

Famille DeepSeek

Les modèles de la série V4 de DeepSeek, qui comprend V4.1 Flash, V4 Pro et V4 Flash. Ils s’appellent via l’API compatible OpenAI et prennent aussi en charge l’API native Anthropic, ce qui permet de les utiliser directement dans des outils comme Claude Code.

Tâches courantes

Modèles

La série V4 offre un contexte de 1M tokens et une sortie maximale de 384K tokens. V4.1 Flash accepte les images en entrée ; les autres modèles ne prennent en charge que le texte. La liste complète des modèles et les prix en vigueur figurent sur la page des modèles .

ID de modèle courants (à copier tels quels)
DeepSeek V4.1 Flashdeepseek/deepseek-v4.1-flashAccepte les images en entrée
DeepSeek V4 Prodeepseek/deepseek-v4-pro-0813
DeepSeek V4 Flashdeepseek/deepseek-v4-flash-0731

Alias et versions

AliasCibleRemarques
deepseek-v4-prodeepseek/deepseek-v4-pro-0813Pointe toujours vers la dernière version de V4 Pro
deepseek-v4-flashdeepseek/deepseek-v4-flash-0731Pointe toujours vers la dernière version de V4 Flash
deepseek-flashdeepseek/deepseek-v4.1-flash—
  • Les alias s’utilisent sans le préfixe deepseek/, par exemple "model": "deepseek-v4-pro" ; écrire deepseek/deepseek-v4-pro renvoie 404.
  • Les modèles deepseek-chat et deepseek-reasoner de l’API officielle DeepSeek ne sont pas disponibles sur OfoxAI ; utilisez les ID de modèle du tableau ci-dessus.
  • Les anciennes versions deepseek/deepseek-v4-pro-0423 et deepseek/deepseek-v4-flash-0423 restent utilisables, mais le thinking s’y active différemment ; voir Mode thinking.

Exemples d’appel

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": "Explique en une phrase ce qu’est l’idempotence."}], extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}}, ) print(resp.choices[0].message.content)

Mode thinking

L'essentielV4.1 Flash, V4 Pro et V4 Flash activent le thinking par défaut, et une question complexe peut prendre plus de 2 minutes. Si vous n’avez pas besoin du thinking, réglez le type de thinking sur disabled.
ModèlePar défautDésactiver le thinkingActiver le thinking
V4.1 Flash, V4 Pro (0813), V4 Flash (0731)Activé"thinking": {"type": "disabled"}Activé par défaut
V4 Pro (0423), V4 Flash (0423)DésactivéDésactivé par défaut"reasoning_effort": "high"

Lors de nos tests sur un même problème de mathématiques, V4 Pro a produit par défaut environ 12 000 tokens de thinking en environ 2 minutes ; thinking désactivé, la réponse arrive en environ 20 secondes. Les tokens de thinking sont facturés au prix unitaire de sortie ; leur nombre figure dans usage.completion_tokens_details.reasoning_tokens.

Lire le contenu du 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": "Combien font 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("[Réponse]", msg.content)
  • Dans une réponse non streamée, le contenu du thinking se trouve dans message.reasoning_details ; concaténez le text de chaque élément dans l’ordre.
  • Dans une réponse streamée, le contenu du thinking se trouve dans delta.reasoning_content, comme dans l’API officielle DeepSeek.
  • Dans une conversation à plusieurs tours, inutile de renvoyer le contenu du thinking dans l’historique des messages.

Utiliser avec Claude Code

La série DeepSeek V4 prend en charge l’API native Anthropic, à l’adresse https://api.ofox.io/anthropic, et s’utilise dans Claude Code et les autres outils fondés sur le protocole Anthropic :

Valeurs de configuration de Claude Code
ANTHROPIC_BASE_URLhttps://api.ofox.io/anthropic
ANTHROPIC_AUTH_TOKENCollez votre clé d'API 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": "Explique en une phrase ce qu’est l’idempotence."}] }'
  • Via l’API Anthropic, le contenu du thinking est renvoyé dans des blocs thinking, et "thinking": {"type": "disabled"} désactive également le thinking.
  • Lorsque le thinking est activé, réglez un max_tokens suffisamment grand. Si le quota est insuffisant, la réponse peut ne contenir qu’un bloc thinking, sans réponse.

Les étapes complètes de configuration de Claude Code sont décrites dans Configuration de Claude Code.

Sortie JSON et appel d’outils

response_format accepte {"type": "json_object"} et {"type": "json_schema", ...} ; l’appel d’outils utilise le paramètre standard 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": "Renvoie price et currency en JSON : une batte et une balle coûtent 1,10 dollar au total, et la batte coûte 1 dollar de plus que la balle. Combien coûte la balle ?"}], extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}}, ) print(json.loads(resp.choices[0].message.content))

Avec json_object, indiquez explicitement dans le prompt « Renvoie en JSON » ainsi que les champs attendus.

Mise en cache des prompts

DeepSeek met automatiquement en cache les préfixes de requête répétés, sans modifier la requête. Le volume concerné figure dans usage.prompt_tokens_details.cached_tokens, et cette partie est facturée au prix unitaire de lecture du cache. Le cache fonctionne au mieux : une requête au préfixe identique peut ne pas y accéder.

Fournisseurs

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

Pour sélectionner un fournisseur, voir Routage des fournisseurs.

Erreurs courantes

L'essentielUne requête très lente ou une réponse vide est le plus souvent liée au thinking activé par défaut ; désactivez-le si vous n’en avez pas besoin.
HTTP · typeMessage d’erreurCauseSolution
404 model_not_foundModel 'deepseek/deepseek-v4-pro' not foundAlias utilisé avec le préfixe deepseek/, ou ID de modèle mal orthographiéUtilisez l’alias sans préfixe, ou l’ID de modèle complet
404 model_not_foundModel 'deepseek-chat' not foundNom de modèle de l’API officielle DeepSeekUtilisez deepseek-v4-flash, etc.
200, réponse vide ou contenant uniquement le thinking—Le thinking a épuisé le quota de sortieAugmentez max_tokens, ou désactivez le thinking
Délai dépassé—Le thinking est activé par défaut, et les questions complexes prennent du tempsDésactivez le thinking, utilisez le streaming, ou réglez le délai d’attente du client sur au moins 300 secondes

Les autres erreurs générales sont décrites dans Gestion des erreurs.

Documentation officielle

La documentation officielle décrit le comportement en appel direct à DeepSeek. Via OfoxAI, les ID de modèle et les adresses d’endpoint de cette page font foi.

FAQ

Comment écrire l'ID de modèle de DeepSeek ?

L'écriture complète est par exemple deepseek/deepseek-v4-pro-0813. Vous pouvez aussi utiliser les alias deepseek-v4-pro et deepseek-v4-flash (qui pointent toujours vers la dernière version), sans le préfixe deepseek/.

deepseek-chat et deepseek-reasoner sont-ils encore utilisables ?

Non, ils ne sont pas disponibles sur OfoxAI et renvoient 404. Utilisez deepseek-v4-flash ou deepseek-v4-pro, et contrôlez le thinking avec le paramètre thinking.

Comment désactiver le thinking de DeepSeek ?

Passez "thinking": {"type": "disabled"} ; avec le SDK OpenAI, placez-le dans extra_body. V4.1 Flash, V4 Pro (0813) et V4 Flash (0731) activent le thinking par défaut.

Pourquoi DeepSeek V4 Pro est-il si lent ?

V4 Pro active le thinking par défaut ; sur une question complexe, il peut produire plus de 10 000 tokens de thinking et prendre plus de 2 minutes. Si vous n'avez pas besoin d'un raisonnement approfondi, désactivez le thinking ou passez à V4 Flash.

Où se trouve le reasoning_content de DeepSeek ?

Dans une réponse streamée, il se trouve dans delta.reasoning_content ; dans une réponse non streamée, dans message.reasoning_details, dont il faut concaténer les text de chaque élément.

Peut-on utiliser DeepSeek dans Claude Code ?

Oui. Réglez ANTHROPIC_BASE_URL sur https://api.ofox.io/anthropic et indiquez comme modèle un ID de la série V4, par exemple deepseek/deepseek-v4-pro-0813.

DeepSeek accepte-t-il les images en entrée ?

V4.1 Flash accepte les images en entrée ; les autres modèles DeepSeek ne prennent en charge que le texte.

Dernière mise à jour le