一個驗證，對應所有 provider
一組 RunAPI key 即可解鎖整個 catalog。無需分開帳戶，亦無需為每個整合輪換密鑰。
# 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_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "deepseek-v4-flash-vision-exp",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "重構這個 Python 模組以提高可讀性，逐一解釋每項改動，然後為邊界情況加入單元測試。"
}
]
}'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": "重構這個 Python 模組以提高可讀性，逐一解釋每項改動，然後為邊界情況加入單元測試。"}]
)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: "重構這個 Python 模組以提高可讀性，逐一解釋每項改動，然後為邊界情況加入單元測試。" }]
});OVERVIEW
關於 DeepSeek
DeepSeek 是以推理為先的語言模型系列。deepseek-flash 是快速、低成本的層級，可選擇開啟思考模式；deepseek-v4-pro 專攻最困難的推理及 agent 工作負載；deepseek-v4-flash-vision-exp 是支援圖片輸入的實驗性視覺變體。三者均可透過 RunAPI 以同一個 key 使用，並按 token 計費。
供應商
DeepSeek
模式
文字
DeepSeek API 端點
| Endpoint | Protocol |
|---|---|
POST /v1/chat/completions | OpenAI compatible |
POST /v1/responses | OpenAI Responses |
POST /v1/messages | Anthropic compatible |
POST /v1beta/models/{model}:generateContent | Gemini generateContent |
POST /v1beta/models/{model}:streamGenerateContent | Gemini streamGenerateContent |
比較所有 API 變體
| 變體 | 計費 | 定價 | |
|---|---|---|---|
| deepseek-flash | 1K tokens | 輸入 $0.30 / 百萬 tokens | 輸出 $1.20 / 百萬 tokens | 查看 → |
| deepseek-v4-flash | 1K tokens | 輸入 $0.30 / 百萬 tokens | 輸出 $1.20 / 百萬 tokens | 查看 → |
| deepseek-v4-flash-vision-exp | 1K tokens | 輸入 $0.30 / 百萬 tokens | 輸出 $1.20 / 百萬 tokens | 查看 → |
| deepseek-v4-pro | 1K tokens | 輸入 $1.32 / 百萬 tokens | 輸出 $3.96 / 百萬 tokens | 查看 → |
PRICING
DeepSeek 定價
| Endpoint | 解析度 | 時長 | 價格 | |
|---|---|---|---|---|
| chat_completion | — | — | 輸入 $0.30 / 百萬 tokens | 輸出 $1.20 / 百萬 tokens | |
| message | — | — | 輸入 $0.30 / 百萬 tokens | 輸出 $1.20 / 百萬 tokens |
以下為 deepseek-flash 的定價。其他變體保留各自的 endpoint 定價。
Agent 整合
透過 Agent 執行 DeepSeek
運作方式
開始使用 DeepSeek
-
選擇模型
挑選符合輸出類型、品質門檻與延遲目標的模型與變體。
-
設定
設定 RunAPI key，並在 coding workspace 安裝 model skill。
-
開發
使用 skill 指引，在你的 app 內加入模型功能。
-
接收
透過 task ID 查詢、在支援時串流，或處理 webhook callback。
為何透過 RunAPI 使用 DeepSeek API
統一定價與計費
按次以 USD 收費，每月結算。失敗的生成不會收費。
內含 schema 的 skill
型別化 schema 與 setup 備註打包在 model skill 內，讓實作從正確契約開始。
DeepSeek 常見問題
DeepSeek Flash 應使用哪個模型名稱？
請使用 deepseek-flash。舊有名稱 deepseek-v4-flash 和 deepseek-v4-flash-vision-exp 仍然接受；使用這些已退役模型名稱的請求會由 DeepSeek-V4.1-Flash 提供服務，並按 Flash 價格收費。
deepseek-flash 與 deepseek-v4-pro 有甚麼分別？
Flash 是適合日常任務的快速、低成本層級；pro 則以較高的 token 價格，專攻最複雜的推理及長時間 agent 工作流程。
如何開啟思考（推理）模式？
思考模式是 deepseek-flash 的請求參數，並非獨立模型——需要逐步推理時，在每個請求中設定即可。
可以同時用 OpenAI 及 Anthropic SDK 調用 DeepSeek 嗎？
可以。DeepSeek 同時支援 OpenAI Chat Completions 及 Anthropic Messages 介面；將任一 SDK 指向 RunAPI，並傳入 deepseek model id 即可。
已快取的 prompt token 如何計費？
已快取的 prompt token 按遠低於全新輸入 token 的快取讀取費率計費；系統會自動偵測快取命中，並反映在用量中。
應該使用哪個 DeepSeek 變體？
日常快速工作用 deepseek-flash，較複雜的推理及 agent 工作流程用 deepseek-v4-pro；圖片輸入則用 deepseek-v4-flash-vision-exp。
相似模型