Cobertura de endpoints
Expõe 2 endpoint(s) público(s): 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": "Refatore este módulo Python para maior legibilidade, explique cada mudança e depois adicione testes unitários para os casos extremos."
}
]
}'
import { DeepseekClient } from "@runapi.ai/deepseek";
const client = new DeepseekClient();
const result = await client.chatCompletion.run({
model: "deepseek-flash",
messages: [{"role":"user","content":"Refatore este módulo Python para maior legibilidade, explique cada mudança e depois adicione testes unitários para os casos extremos."}],
});
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":"Refatore este módulo Python para maior legibilidade, explique cada mudança e depois adicione testes unitários para os casos extremos."}]}
)
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' => 'Refatore este módulo Python para maior legibilidade, explique cada mudança e depois adicione testes unitários para os casos extremos.']],
])
]);
$response = curl_exec($client);
RunApi client = new RunApi(System.getenv("RUNAPI_API_KEY"));
Task task = client.chatCompletion().run({"model":"deepseek-flash","messages":[{"role":"user","content":"Refatore este módulo Python para maior legibilidade, explique cada mudança e depois adicione testes unitários para os casos extremos."}]});
task.waitForResult();
require "runapi/deepseek"
client = RunApi::Deepseek::Client.new
result = client.chat_completion.run(
model: "deepseek-flash",
messages: [{role: "user", content: "Refatore este módulo Python para maior legibilidade, explique cada mudança e depois adicione testes unitários para os casos extremos."}]
)
client := runapi.NewClient(os.Getenv("RUNAPI_API_KEY"))
task, err := client.chatCompletion.Run({"model":"deepseek-flash","messages":[{"role":"user","content":"Refatore este módulo Python para maior legibilidade, explique cada mudança e depois adicione testes unitários para os casos extremos."}]})
if err != nil { log.Fatal(err) }
task.Wait()
$ runapi generate \
--model deepseek-flash \
--endpoint chat_completion \
--wait
4 variantes disponíveis
Escolha qualquer modelo e gere em segundos.
| Provedor | DeepSeek |
| ID do modelo | deepseek-flash |
| Modalidade | Text |
| Tipos de tarefa | Synchronous |
| Endpoint da API | /v1/chat/completions |
| /v1/responses |
| /v1/messages | |
| /v1beta/models/deepseek-flash:generateContent | |
| /v1beta/models/deepseek-flash:streamGenerateContent | |
| Unidade de cobrança | 1K tokens |
| Status do catálogo | Operacional |
Cadastre-se gratuitamente e crie uma chave de API para deepseek-flash no painel.
Envie uma solicitação POST para /v1/chat/completions com o identificador do modelo deepseek-flash e seus parâmetros.
Leia diretamente do endpoint a resposta concluída de deepseek-flash.
Expõe 2 endpoint(s) público(s): message, chat_completion.
Medido por 1K tokens, sem exigência de assinatura.
Nenhum parâmetro de solicitação foi publicado para este endpoint.
Use LLMs para chat e raciocínio.
Gere e revise trabalho de implementação.
Conecte modelos a tarefas backend.
Envie o ID de modelo mostrado no quickstart.
Sim. O preço é medido por chamada ou unidade.
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