OPENCLAW + DEEPSEEK

OpenClaw에서 DeepSeek를 사용하세요.

DeepSeek V4는 RunAPI를 통해 OpenAI 호환 및 Anthropic 호환 프로토콜을 모두 지원합니다. 속도에는 Flash, 품질에는 Pro. 내장 추론 모드는 요청 파라미터로 활성화됩니다 — 별도의 모델 슬러그가 필요하지 않습니다. RunAPI는 DeepSeek 토큰을 공식 DeepSeek 요금의 50%로 제공합니다.

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하나의 API key · OpenAI + Anthropic 프로토콜 · 스트리밍 지원 
Use RunAPI to call DeepSeek V4 Pro through the OpenAI-compatible chat completions endpoint.

Requirements:
- Call the RunAPI chat completions endpoint at https://runapi.ai/v1/chat/completions
- Set model to "deepseek-v4-pro"
- Use the RUNAPI_API_KEY environment variable for authorization
- The response is synchronous — the reply streams back as SSE events or returns as a single JSON object depending on the stream parameter
- To enable reasoning, set thinking.type to "enabled" in the request body

curl -X POST https://runapi.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $RUNAPI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v4-pro",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "You are a helpful coding assistant."},
      {"role": "user", "content": "Write a Python function that finds the longest palindromic substring in O(n) time using Manacher algorithm."}
    ],
    "stream": true,
    "max_tokens": 4096
  }'

{
  "id": "chatcmpl-abc123",
  "object": "chat.completion",
  "model": "deepseek-v4-pro",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Here is Manacher's algorithm implementation..."
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 42,
    "completion_tokens": 356,
    "total_tokens": 398
  }
}
curl 명령어를 복사하여 테스트하세요 deepseek
작동 방식

OpenClaw에서 DeepSeek를 세 단계로 사용하기

1

RunAPI를 프로바이더로 설정

RUNAPI_API_KEY 환경 변수를 설정하세요. OpenClaw에서 baseUrl https://runapi.ai/v1로 RunAPI를 OpenAI 호환 프로바이더로 추가하세요. DeepSeek는 GPT나 Claude에 사용하는 것과 동일한 프로바이더를 통해 작동합니다 — 별도의 프로바이더 항목이 필요 없습니다.

export RUNAPI_API_KEY=runapi_xxx
2

DeepSeek 모델 선택

품질에는 model을 deepseek-v4-pro로, 속도에는 deepseek-v4-flash로 설정하세요. 둘 다 /v1/chat/completions 엔드포인트를 사용합니다. 추론 모드를 활성화하려면 thinking.type을 enabled로 전달하세요 — 모델 슬러그 변경이 필요 없습니다.

model: deepseek-v4-pro
3

응답 스트리밍

OpenClaw은 OpenAI 채팅 컴플리션 형식의 SSE 스트림으로 응답을 받습니다. 토큰 사용량은 청구 투명성을 위해 마지막 이벤트에 보고됩니다. RunAPI를 통해 DeepSeek, GPT, Claude 중 어느 것을 사용하든 동일한 형식이 작동합니다.

stream: true
파라미터

DeepSeek 채팅 컴플리션 파라미터

파라미터 유형 설명
model string 필수. deepseek-v4-pro 또는 deepseek-v4-flash.
messages array 필수. role (system, user, assistant)과 content 필드를 가진 메시지 객체 배열.
stream boolean 선택 사항. SSE 스트리밍을 위해 true로 설정. 기본값 false.
max_tokens integer 선택 사항. 생성할 최대 토큰 수.
temperature number 선택 사항. 0~2 사이의 샘플링 온도. 낮을수록 더 결정론적입니다.
thinking object 선택 사항. DeepSeek의 내장 추론 모드를 활성화하려면 type을 "enabled"로 설정.

OpenClaw의 DeepSeek이란?

DeepSeek V4는 OpenAI 호환 LLM으로 OpenClaw에서 GPT의 드롭인 대체제로 기능합니다——모델 이름만 바꾸면 나머지는 그대로입니다. 요청 파라미터를 통한 내장 사고 연쇄 추론을 지원하며(별도 모델 슬러그 불필요), RunAPI는 DeepSeek의 이미 저렴한 공식 가격의 50%로 제공해 추론 능력을 갖춘 모델 중 토큰당 최저 비용 옵션이 됩니다.

DeepSeek 활용 사례

대용량 앱을 위한 예산 친화적 대안

일일 수천 건의 요청을 처리하는 앱에서 GPT 또는 Claude를 DeepSeek으로 교체합니다. RunAPI를 통해 DeepSeek의 이미 낮은 가격의 50%로 청구되며, OpenAI SDK 코드를 변경하지 않고도 토큰 비용이 크게 절감됩니다.

사고 연쇄가 보이는 추론 집약적 작업

수학·논리·코드 디버깅·계획 작업에서 Thinking 모드를 활성화해 단계별 추론이 정확도를 향상시킵니다. 사고 토큰이 응답에 표시되어 모델의 작업 과정을 보여주는 UI를 구축하는 데 유용합니다.

코드 생성 및 디버깅

코드 생성·알고리즘 구현·디버깅에 DeepSeek V4 Pro를 사용합니다. 코딩 벤치마크에서 높은 점수를 기록하며 GPT-5.5보다 토큰당 비용이 훨씬 낮습니다.

FAQ

DeepSeek + OpenClaw 자주 묻는 질문

OpenClaw 일반 설정

아직 설정하지 않으셨나요? OpenClaw용 RunAPI 설정 가이드로 시작하세요.

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DeepSeek 모델 카탈로그

DeepSeek V4 변형, 가격, API 문서를 확인하세요.

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