Endpoint-Abdeckung
Stellt 2 öffentliche(n) Endpoint(s) bereit: message, chat_completion.
curl -X POST https://runapi.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $RUNAPI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "deepseek-flash",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Refaktoriere dieses Python-Modul für bessere Lesbarkeit, erkläre jede Änderung und füge dann Unit-Tests für die Edge Cases hinzu."
}
]
}'
import { DeepseekClient } from "@runapi.ai/deepseek";
const client = new DeepseekClient();
const result = await client.chatCompletion.run({
model: "deepseek-flash",
messages: [{"role":"user","content":"Refaktoriere dieses Python-Modul für bessere Lesbarkeit, erkläre jede Änderung und füge dann Unit-Tests für die Edge Cases hinzu."}],
});
import os
import requests
response = requests.post(
"https://runapi.ai/v1/chat/completions",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['RUNAPI_API_KEY']}"},
json={"model":"deepseek-flash","messages":[{"role":"user","content":"Refaktoriere dieses Python-Modul für bessere Lesbarkeit, erkläre jede Änderung und füge dann Unit-Tests für die Edge Cases hinzu."}]}
)
response.raise_for_status()
<?php
$client = curl_init("https://runapi.ai/v1/chat/completions");
curl_setopt_array($client, [
CURLOPT_HTTPHEADER => ["Authorization: Bearer " . getenv("RUNAPI_API_KEY"), "Content-Type: application/json"],
CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode([
'model' => 'deepseek-flash',
'messages' => [['role' => 'user', 'content' => 'Refaktoriere dieses Python-Modul für bessere Lesbarkeit, erkläre jede Änderung und füge dann Unit-Tests für die Edge Cases hinzu.']],
])
]);
$response = curl_exec($client);
RunApi client = new RunApi(System.getenv("RUNAPI_API_KEY"));
Task task = client.chatCompletion().run({"model":"deepseek-flash","messages":[{"role":"user","content":"Refaktoriere dieses Python-Modul für bessere Lesbarkeit, erkläre jede Änderung und füge dann Unit-Tests für die Edge Cases hinzu."}]});
task.waitForResult();
require "runapi/deepseek"
client = RunApi::Deepseek::Client.new
result = client.chat_completion.run(
model: "deepseek-flash",
messages: [{role: "user", content: "Refaktoriere dieses Python-Modul für bessere Lesbarkeit, erkläre jede Änderung und füge dann Unit-Tests für die Edge Cases hinzu."}]
)
client := runapi.NewClient(os.Getenv("RUNAPI_API_KEY"))
task, err := client.chatCompletion.Run({"model":"deepseek-flash","messages":[{"role":"user","content":"Refaktoriere dieses Python-Modul für bessere Lesbarkeit, erkläre jede Änderung und füge dann Unit-Tests für die Edge Cases hinzu."}]})
if err != nil { log.Fatal(err) }
task.Wait()
$ runapi generate \
--model deepseek-flash \
--endpoint chat_completion \
--wait
4 Versionen verfügbar
Wähle ein Modell und generiere in Sekunden.
| Anbieter | DeepSeek |
| Modell-ID | deepseek-flash |
| Modalität | Text |
| Aufgabentypen | Synchronous |
| API-Endpunkt | /v1/chat/completions |
| /v1/responses |
| /v1/messages | |
| /v1beta/models/deepseek-flash:generateContent | |
| /v1beta/models/deepseek-flash:streamGenerateContent | |
| Abrechnungseinheit | 1K tokens |
| Katalogstatus | Betriebsbereit |
Registriere dich kostenlos und erstelle im Dashboard einen API-Schlüssel für deepseek-flash.
Sende eine POST-Anfrage an /v1/chat/completions mit der Modell-ID deepseek-flash und deinen Parametern.
Lies die fertige deepseek-flash-Antwort direkt vom Endpoint.
Stellt 2 öffentliche(n) Endpoint(s) bereit: message, chat_completion.
Gemessen nach 1K tokens, ohne Abo-Anforderung.
Für diesen Endpunkt sind keine Anfrageparameter veröffentlicht.
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Übergib die im Quickstart angezeigte Modell-ID.
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