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 .
deepseek/deepseek-v4.1-flashAccepte les images en entréedeepseek/deepseek-v4-pro-0813deepseek/deepseek-v4-flash-0731Alias et versions
- Les alias s’utilisent sans le préfixe
deepseek/, par exemple"model": "deepseek-v4-pro"; écriredeepseek/deepseek-v4-prorenvoie 404. - Les modèles
deepseek-chatetdeepseek-reasonerde 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-0423etdeepseek/deepseek-v4-flash-0423restent utilisables, mais le thinking s’y active différemment ; voir Mode thinking.
Exemples d’appel
Python
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
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
Sans streaming
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 letextde 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 :
https://api.ofox.io/anthropicdeepseek/deepseek-v4-pro-0813curl 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_tokenssuffisamment grand. Si le quota est insuffisant, la réponse peut ne contenir qu’un blocthinking, 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 :
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
Pour sélectionner un fournisseur, voir Routage des fournisseurs.
Erreurs courantes
Les autres erreurs générales sont décrites dans Gestion des erreurs.
Documentation officielle
- Documentation de l’API DeepSeek
- DeepSeek · Mode thinking
- DeepSeek · Compatibilité avec l’API Anthropic
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.