API | DeepSeek V4 Pro API — 1M 文脈、384K 出力

deepseek/v4-pro/chat

DeepSeek V4 Pro を OpenAI 互換エンドポイントで使えるチャットです。テキスト最大 1,048,576 トークンを読み、最大 384,000 を返し、推論強度は low か high（既定は high）、ツール定義 128 個まで、JSON 形式に対応します。

入力 $1.32出力 $3.96100 万トークンあたりキャッシュ入力 $0.044

モデルを実行 API を見る

リクエストを送信

例は、選択中のエンドポイントの公開パラメーター定義から作っています。API キーとサンプル素材を差し替えて、ご自身のサーバーから送信してください。

SDK・連携

POSThttps://api.spicyapi.ai/v1/chat/completions

API 認証

API キーはサーバーの環境変数 SPICY_API_KEY に保存します。Bearer 認証を使用し、JSON リクエストには Content-Type: application/json を指定してください。

Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY

curl --fail-with-body -sN https://api.spicyapi.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Idempotency-Key: $(uuidgen)" \
  -d '{
  "model": "deepseek/v4-pro/chat",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarise the following release notes into three bullet points."
    }
  ],
  "stream": true
}' \
  | jq --unbuffered -Rrj 'select(startswith("data: ")) | .[6:] | select(. != "[DONE]") | fromjson | if .error then "\n[error] \(.error.message)\n" else (.choices[0].delta.content? // empty) end'

このモデルの入力スキーマから生成した例です。API はどのリクエストも、同じスキーマで検証します。

同じ論理リクエストには同じ Idempotency-Key を使い続けてください。通信が切れた場合は新しいキーで自動再送せず、受理済みリクエストを追跡できるよう request_id を保存します。冪等性は、過去のチャットストリームを再生するものではありません。

入力パラメーター

モデルのパラメーターは、JSON リクエスト本文の model と同じ階層に指定します。このエンドポイントでは input でラップしません。

messagesarray<object>必須

順序付きのターンを最大 256 件、内容はテキストのみです。ツールを挟んだ会話の一貫性を保つには、assistant ターンの reasoning_content を送り返してください。

デフォルト値: 指定なし
制約: minItems:1
maxItems:256

messages[].rolestringオブジェクト内で必須

Role of the message author.

デフォルト値: 指定なし
使用可能な値: "system""developer""user""assistant""tool"

messages[].namestring任意

Optional name identifying the speaker within its role.

デフォルト値: 指定なし

messages[].contentstring | array | null任意

Message content, either plain text or a list of content parts.

デフォルト値: 指定なし

{
  "type": [
    "string",
    "array",
    "null"
  ],
  "items": {
    "oneOf": [
      {
        "type": "object",
        "required": [
          "type",
          "text"
        ],
        "properties": {
          "text": {
            "type": "string"
          },
          "type": {
            "const": "text"
          }
        }
      }
    ]
  },
  "description": "Message content, either plain text or a list of content parts."
}

messages[].tool_callsarray<object>任意

Tool calls the assistant requested in this message.

デフォルト値: 指定なし

messages[].tool_call_idstring任意

Identifier of the tool call this message answers. Required on tool messages.

デフォルト値: 指定なし

messages[].reasoning_contentstring任意

Reasoning text from a previous assistant reply, preserved when continuing a tool conversation.

デフォルト値: 指定なし

{
  "type": "array",
  "x-ui": {
    "order": 100,
    "widget": "chat-messages",
    "primary": true
  },
  "items": {
    "type": "object",
    "allOf": [
      {
        "if": {
          "required": [
            "reasoning_content"
          ]
        },
        "then": {
          "properties": {
            "role": {
              "const": "assistant"
            }
          }
        }
      }
    ],
    "required": [
      "role"
    ],
    "properties": {
      "name": {
        "type": "string",
        "description": "Optional name identifying the speaker within its role."
      },
      "role": {
        "enum": [
          "system",
          "developer",
          "user",
          "assistant",
          "tool"
        ],
        "type": "string",
        "description": "Role of the message author."
      },
      "content": {
        "type": [
          "string",
          "array",
          "null"
        ],
        "items": {
          "oneOf": [
            {
              "type": "object",
              "required": [
                "type",
                "text"
              ],
              "properties": {
                "text": {
                  "type": "string"
                },
                "type": {
                  "const": "text"
                }
              }
            }
          ]
        },
        "description": "Message content, either plain text or a list of content parts."
      },
      "tool_calls": {
        "type": "array",
        "items": {
          "type": "object"
        },
        "description": "Tool calls the assistant requested in this message."
      },
      "tool_call_id": {
        "type": "string",
        "description": "Identifier of the tool call this message answers. Required on tool messages."
      },
      "reasoning_content": {
        "type": "string",
        "description": "Reasoning text from a previous assistant reply, preserved when continuing a tool conversation."
      }
    },
    "additionalProperties": false
  },
  "maxItems": 256,
  "minItems": 1,
  "description": "Conversation history in order, oldest message first."
}

response_formatobject任意

答えをコードが処理するときは JSON オブジェクトを要求してください。

デフォルト値: 指定なし

tool_choicestring | object任意

auto / none / required、または呼ぶ関数を名指しするオブジェクト。

デフォルト値: 指定なし

parallel_tool_callsboolean任意

true か false で、既定値は true です。true ではモデルが 1 ターンで複数のツール呼び出しを要求できます。false にすると 1 ターンあたりの呼び出しは最大 1 件になり、前の結果に次の呼び出しが依存するループに向きます。料金には影響しません。

デフォルト値: true

toolsarray<object>任意

1 リクエストにつき最大 128 個の関数定義。

デフォルト値: 指定なし
制約: maxItems:128

max_tokensinteger任意

返答を 384,000 で抑えます。既定の 32,768 は、移行計画をエラーなしで打ち切ります。推論トークンも出力として課金されるため、想定している可視の返答より余裕を持たせてください。

デフォルト値: 32768
制約: minimum:1
maximum:384000

stopstring | array任意

最大 4 件の停止シーケンスを、文字列か配列で指定します。モデルがそのいずれかを書いた時点で応答が終わり、一致した文字列そのものは返されません。既定値はありません。単価は変わらず、途中で止まった応答は実際に生成されたトークン分だけ課金されます。

デフォルト値: 指定なし
制約: minLength:1
minItems:1
maxItems:4

reasoning_effortstring任意

none、low、high の 3 つで、既定は high です。none は推論パスを完全に省くため、推論トークンが請求に乗らない唯一の設定です（推論トークンは出力として課金されます）。量をこなすパスは low、間違えられない答えは high にしてください。

デフォルト値: "high"
使用可能な値: "none""low""high"

{
  "type": "object",
  "required": [
    "messages"
  ],
  "x-pricing": {
    "billingMode": "formula",
    "variantFields": []
  },
  "properties": {
    "stop": {
      "type": [
        "string",
        "array"
      ],
      "x-ui": {
        "order": 65,
        "widget": "text",
        "affects_price": false
      },
      "items": {
        "type": "string",
        "minLength": 1
      },
      "maxItems": 4,
      "minItems": 1,
      "minLength": 1,
      "description": "Sequences that end the reply as soon as the model writes one; the matched text is not returned."
    },
    "tools": {
      "type": "array",
      "x-ui": {
        "order": 35,
        "widget": "json"
      },
      "items": {
        "type": "object"
      },
      "maxItems": 128,
      "description": "Tool definitions the model may call."
    },
    "messages": {
      "type": "array",
      "x-ui": {
        "order": 100,
        "widget": "chat-messages",
        "primary": true
      },
      "items": {
        "type": "object",
        "allOf": [
          {
            "if": {
              "required": [
                "reasoning_content"
              ]
            },
            "then": {
              "properties": {
                "role": {
                  "const": "assistant"
                }
              }
            }
          }
        ],
        "required": [
          "role"
        ],
        "properties": {
          "name": {
            "type": "string",
            "description": "Optional name identifying the speaker within its role."
          },
          "role": {
            "enum": [
              "system",
              "developer",
              "user",
              "assistant",
              "tool"
            ],
            "type": "string",
            "description": "Role of the message author."
          },
          "content": {
            "type": [
              "string",
              "array",
              "null"
            ],
            "items": {
              "oneOf": [
                {
                  "type": "object",
                  "required": [
                    "type",
                    "text"
                  ],
                  "properties": {
                    "text": {
                      "type": "string"
                    },
                    "type": {
                      "const": "text"
                    }
                  }
                }
              ]
            },
            "description": "Message content, either plain text or a list of content parts."
          },
          "tool_calls": {
            "type": "array",
            "items": {
              "type": "object"
            },
            "description": "Tool calls the assistant requested in this message."
          },
          "tool_call_id": {
            "type": "string",
            "description": "Identifier of the tool call this message answers. Required on tool messages."
          },
          "reasoning_content": {
            "type": "string",
            "description": "Reasoning text from a previous assistant reply, preserved when continuing a tool conversation."
          }
        },
        "additionalProperties": false
      },
      "maxItems": 256,
      "minItems": 1,
      "description": "Conversation history in order, oldest message first."
    },
    "max_tokens": {
      "type": "integer",
      "x-ui": {
        "unit": "tokens",
        "order": 60,
        "widget": "number",
        "advanced": false,
        "affects_price": false
      },
      "default": 32768,
      "maximum": 384000,
      "minimum": 1,
      "description": "Maximum number of tokens to generate in the reply."
    },
    "tool_choice": {
      "type": [
        "string",
        "object"
      ],
      "x-ui": {
        "order": 30,
        "widget": "json"
      },
      "description": "Controls whether and which tool the model may call."
    },
    "response_format": {
      "type": "object",
      "x-ui": {
        "order": 25,
        "widget": "json"
      },
      "description": "Requested reply format, such as plain text or a JSON object."
    },
    "reasoning_effort": {
      "enum": [
        "none",
        "low",
        "high"
      ],
      "type": "string",
      "x-ui": {
        "order": 70,
        "widget": "radio"
      },
      "default": "high",
      "description": "How much reasoning the model spends before answering."
    },
    "parallel_tool_calls": {
      "type": "boolean",
      "x-ui": {
        "order": 33,
        "widget": "switch",
        "affects_price": false
      },
      "default": true,
      "description": "Whether the model may request more than one tool call in a single turn."
    }
  },
  "x-input-token-limit": 1048576,
  "additionalProperties": false
}

結果を取得

stream が false の場合、完成したチャット応答が直接返ります。choices[].message を読み取ってください。タスクのポーリングは不要です。Server-Sent Events 対応のクライアントでは stream を true にできます。

完了レスポンスの例

{
  "id": "chatcmpl_example",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1788652800,
  "model": "deepseek/v4-pro/chat",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Here is a concise summary of the release notes."
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 32,
    "completion_tokens": 14,
    "total_tokens": 46
  }
}

レスポンス例は構造を示すためのものです。usage はトークン数を示し、実際のトークン数と料金はリクエスト内容によって変わります。

SDK・連携

アプリ、ターミナル、AI アシスタント、ビジュアルワークフローで SpicyAPI を活用。接続ガイドを選んでください。

SDKs

TypeScript · Python · Go · PHP · Java

CLI

ターミナルコマンドと自動化スクリプト。

MCP

Claude Code · Cursor · Codex

Agent Skill

AI アシスタントで再利用できる手順。

n8n

セルフホスト版のコミュニティノードと、n8n Cloud にインポートできる HTTP Request テンプレート。

ComfyUI

ノードで組み立てる画像・動画・音声ワークフロー。

その他の連携

SillyTavern Telegram / Discord App proxy OpenAI SDK LangChain Vercel AI SDK

すぐ使えるワークフローを見る

これはチャットモデルなので、OpenAI のチャット API が通る場所ならどこでも動きます。クライアントはそのまま、ベース URL を差し替えて、このモデル ID を指定してください。

OpenAI 互換クライアントの向き先を変えるだけ

export OPENAI_BASE_URL="https://api.spicyapi.ai/v1"
export OPENAI_API_KEY="$SPICY_API_KEY"

aider --model openai/deepseek/v4-pro/chat

OpenAI のチャット API に対応するツールは同じ方法で使えます。SDK、Vercel AI SDK、LangChain、aider、Cline などに対応します。MCP サーバーと spicyapi CLI は非同期のメディアタスクに対応します。ツールごとの設定は開発者ハブをご覧ください。

SillyTavern やロールプレイアプリで使う

SillyTavern、RisuAI、Agnai など OpenAI 互換の設定があるアプリに、下のベース URL と API キーを貼り付け、モデルに deepseek/v4-pro/chat を選んでください。ブラウザーからの呼び出しにも対応しており、このモデルが受け付けないスライダーはエラーにならず無視されます。

Base URL: https://api.spicyapi.ai/v1
Model: deepseek/v4-pro/chat

SillyTavern ガイド RisuAI・Agnai ほか SillyTavern 拡張機能

ComfyUI で使う

ComfyUI Manager か下のコマンドで SpicyAPI ノードをインストールしたら、SpicyAPI Chat ノードで deepseek/v4-pro/chat を選ぶと、ComfyUI のグラフの中でこのモデルを使えます。

cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/spicyapi-ai/comfyui-spicyapi

ワークフロー例セットアップガイド GitHub のソース

埋め込みパネルはこのページと同じスキーマを参照するため、API 仕様とのずれを防げます。ドキュメント内の検索対象にする場合は、/api/embed/models/ の JSON を取得して描画してください。

<iframe src="https://spicyapi.ai/embed/ja/models/deepseek-v4-pro/api?model=deepseek%2Fv4-pro%2Fchat" width="100%" height="560" loading="lazy" title="リクエスト例" style="border:1px solid rgba(0,0,0,.12)"></iframe>

パネルを開く

プレイグラウンド

リクエストを送信

API 認証

入力パラメーター

結果を取得

SDK・連携

SillyTavern やロールプレイアプリで使う

ComfyUI で使う