DeepSeek API
🇯🇵 Japanese
  • 🇺🇸 English
  • 🇯🇵 Japanese
  • 🇰🇷 Korea
  • 🇵🇹 Portuguese
  1. APIガイド
DeepSeek API
🇯🇵 Japanese
  • 🇺🇸 English
  • 🇯🇵 Japanese
  • 🇰🇷 Korea
  • 🇵🇹 Portuguese
  • 迅速に開始します
    • 最初のAPI呼び出し
    • モデルと価格
    • Temperature パラメーター
    • トークンとトークンの使用
    • 制限
    • エラーコード
  • APIリファレンス
    • 導入
    • チャット完了を作成します
      POST
    • FIM完了を作成(ベータ)
      POST
    • モデルをリストします
      GET
    • ユーザーのバランスを取得します
      GET
  • APIガイド
    • 推論モデル(Deepseek Reautoner)
    • 会話の複数のラウンド
    • チャットプレフィックスの完了(ベータ)
    • FIM完了(ベータ)
    • JSON出力
    • 関数呼び出し
  • FAQ
    • FAQ
  1. APIガイド

関数呼び出し

関数呼び出しにより、モデルは外部ツールを呼び出してその機能を強化できます。

知らせ#

deepseek-chatモデルの関数呼び出し能力の現在のバージョンは不安定であり、ループされた呼び出しまたは空の応答が発生する可能性があります。私たちは修正に積極的に取り組んでおり、次のバージョンで解決されることが期待されています。

サンプルコード#

機能呼び出しを使用して、完全なPythonコードで実証されたユーザーの場所の現在の天気情報を取得する例を示します。
関数呼び出しの特定のAPI形式については、チャット完了ドキュメントを参照してください。
from openai import OpenAI

def send_messages(messages):
    response = client.chat.completions.create(
        model="deepseek-chat",
        messages=messages,
        tools=tools
    )
    return response.choices[0].message

client = OpenAI(
    api_key="<your api key>",
    base_url="https://api.deepseek.com",
)

tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_weather",
            "description": "Get weather of an location, the user shoud supply a location first",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "location": {
                        "type": "string",
                        "description": "The city and state, e.g. San Francisco, CA",
                    }
                },
                "required": ["location"]
            },
        }
    },
]

messages = [{"role": "user", "content": "How's the weather in Hangzhou?"}]
message = send_messages(messages)
print(f"User>\t {messages[0]['content']}")

tool = message.tool_calls[0]
messages.append(message)

messages.append({"role": "tool", "tool_call_id": tool.id, "content": "24℃"})
message = send_messages(messages)
print(f"Model>\t {message.content}")
この例の実行フローは次のとおりです。
1.
ユーザー:杭州の現在の天気について尋ねます
2.
モデル:関数を返します get_weather({location: 'Hangzhou'})
3.
ユーザー:関数を呼び出します get_weather({location: 'Hangzhou'}) 結果をモデルに提供します
4.
モデル:自然言語では、「杭州の現在の温度は24°Cです。」
注:上記のコードでは、 get_weather関数の機能をユーザーが提供する必要があります。モデル自体は特定の関数を実行しません。
Previous
JSON出力
Next
FAQ
Built with