DeepSeek API
Acesso à API do DeepSeek via RunAPI — flash para trabalho rápido e barato; pro para tarefas agênticas complexas.
# Base URL
https://runapi.ai
# Endpoints
POST /v1/chat/completions
POST /v1/responses
POST /v1/messages
POST /v1beta/models/{model}:generateContent
POST /v1beta/models/{model}:streamGenerateContent
curl https://runapi.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $RUNAPI_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "deepseek-v4-flash-vision-exp",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Refatore este módulo Python para maior legibilidade, explique cada mudança e depois adicione testes unitários para os casos extremos."
}
]
}'from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://runapi.ai/v1",
api_key="your-runapi-key"
)
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v4-flash-vision-exp",
messages=[{"role": "user", "content": "Refatore este módulo Python para maior legibilidade, explique cada mudança e depois adicione testes unitários para os casos extremos."}]
)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://runapi.ai/v1",
apiKey: "your-runapi-key"
});
const response = await client.chat.completions.create({
model: "deepseek-v4-flash-vision-exp",
messages: [{ role: "user", content: "Refatore este módulo Python para maior legibilidade, explique cada mudança e depois adicione testes unitários para os casos extremos." }]
});DeepSeek é uma família de modelos de linguagem focados em raciocínio. deepseek-v4-flash é o tier rápido e barato com modo thinking opcional; deepseek-v4-pro atende aos workloads de raciocínio mais difíceis e agênticos; deepseek-v4-flash-vision-exp é a variante experimental para entradas de imagem. Os três estão disponíveis pelo RunAPI com uma única key e cobrança por token.
- Variantes para diferentes metas de qualidade e latência
- API key unificada
- O model skill inclui documentação, schemas e notas de setup
- Gerações com falha não são cobradas
Variantes
Endpoints da API DeepSeek
Use o SDK OpenAI ou Anthropic com sua chave RunAPI. Nenhum SDK extra necessário.
| Endpoint | Protocol |
|---|---|
| /v1/chat/completions | OpenAI compatible |
| /v1/responses | OpenAI Responses |
| /v1/messages | Anthropic compatible |
| /v1beta/models/{model}:generateContent | Gemini generateContent |
| /v1beta/models/{model}:streamGenerateContent | Gemini streamGenerateContent |
Como construir com este model skill
Escolha o modelo
Selecione o modelo e a variante que combinam com seu tipo de saída, meta de qualidade e latência.
Autentique uma vez
Use sua chave RunAPI para todos os modelos compatíveis.
Instale o skill
Adicione o model skill ao workspace de código antes de implementar a funcionalidade.
Receba a saída
Consulte por task ID ou trate o callback quando a geração terminar.
Onde DeepSeek se encaixa
Os modelos DeepSeek são modelos de linguagem de grande porte otimizados para raciocínio, código e uso agêntico de ferramentas. Pelo RunAPI, compartilham uma única API key com cobrança pay-as-you-go por token, e são chamáveis tanto pelos SDKs da OpenAI quanto da Anthropic.
Por que usar DeepSeek pela RunAPI
Uma API key
Use as mesmas credenciais entre modelos e provedores.
Pronto para skills
O model skill inclui schemas, notas de setup, contexto de preços e IDs de modelo.
Cobrança previsível
O preço por uso fica visível antes da chamada.
Perguntas frequentes
Qual a diferença entre deepseek-v4-flash e deepseek-v4-pro?
Flash é o tier rápido e barato para tarefas do dia a dia; pro atende ao raciocínio mais complexo e workflows agênticos longos com preço de token mais alto.
Como ativo o modo thinking (raciocínio)?
Thinking é um parâmetro de requisição no deepseek-v4-flash, não um modelo separado — defina-o por requisição quando quiser raciocínio passo a passo.
Posso chamar o DeepSeek com os SDKs da OpenAI e da Anthropic?
Sim. O DeepSeek está disponível tanto nas superfícies OpenAI Chat Completions quanto Anthropic Messages; aponte qualquer SDK para o RunAPI e passe o model id do deepseek.
Como tokens de prompt em cache são cobrados?
Tokens de prompt em cache são cobrados a uma taxa de leitura de cache bem mais baixa que tokens de entrada frescos; hits de cache são detectados automaticamente e refletidos no uso.
Quais variants do DeepSeek devo usar?
Use deepseek-v4-flash para trabalho rápido do dia a dia e deepseek-v4-pro para raciocínio mais complexo e workflows agênticos; use deepseek-v4-flash-vision-exp para entradas de imagem.
Como chamo este modelo?
Instale o model skill e siga as notas de setup com sua chave RunAPI.
Gerações com falha custam dinheiro?
Gerações com falha não são cobradas
Posso chamar a partir da minha aplicação?
Sim. Instale o model skill no workspace de código e use durante a implementação da funcionalidade.