DeepSeek V4 Flash Vision チャット APIリファレンス

Chat completion with vision: DeepSeek V4 Flash Vision

curl --request POST \
  --url https://api.apiyi.com/v1/chat/completions \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '
{
  "model": "deepseek-v4-flash-vision-exp",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "What is in this image? Answer in one sentence."
        },
        {
          "type": "image_url",
          "image_url": {
            "url": "https://docs.apiyi.com/images/checks-passed.png",
            "detail": "original"
          }
        }
      ]
    }
  ]
}
'

import requests

url = "https://api.apiyi.com/v1/chat/completions"

payload = {
    "model": "deepseek-v4-flash-vision-exp",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "text",
                    "text": "What is in this image? Answer in one sentence."
                },
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {
                        "url": "https://docs.apiyi.com/images/checks-passed.png",
                        "detail": "original"
                    }
                }
            ]
        }
    ]
}
headers = {
    "Authorization": "Bearer <token>",
    "Content-Type": "application/json"
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

print(response.text)

const options = {
  method: 'POST',
  headers: {Authorization: 'Bearer <token>', 'Content-Type': 'application/json'},
  body: JSON.stringify({
    model: 'deepseek-v4-flash-vision-exp',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: [
          {type: 'text', text: 'What is in this image? Answer in one sentence.'},
          {
            type: 'image_url',
            image_url: {url: 'https://docs.apiyi.com/images/checks-passed.png', detail: 'original'}
          }
        ]
      }
    ]
  })
};

fetch('https://api.apiyi.com/v1/chat/completions', options)
  .then(res => res.json())
  .then(res => console.log(res))
  .catch(err => console.error(err));

<?php

$curl = curl_init();

curl_setopt_array($curl, [
  CURLOPT_URL => "https://api.apiyi.com/v1/chat/completions",
  CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
  CURLOPT_ENCODING => "",
  CURLOPT_MAXREDIRS => 10,
  CURLOPT_TIMEOUT => 30,
  CURLOPT_HTTP_VERSION => CURL_HTTP_VERSION_1_1,
  CURLOPT_CUSTOMREQUEST => "POST",
  CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode([
    'model' => 'deepseek-v4-flash-vision-exp',
    'messages' => [
        [
                'role' => 'user',
                'content' => [
                                [
                                                                'type' => 'text',
                                                                'text' => 'What is in this image? Answer in one sentence.'
                                ],
                                [
                                                                'type' => 'image_url',
                                                                'image_url' => [
                                                                                                                                'url' => 'https://docs.apiyi.com/images/checks-passed.png',
                                                                                                                                'detail' => 'original'
                                                                ]
                                ]
                ]
        ]
    ]
  ]),
  CURLOPT_HTTPHEADER => [
    "Authorization: Bearer <token>",
    "Content-Type: application/json"
  ],
]);

$response = curl_exec($curl);
$err = curl_error($curl);

curl_close($curl);

if ($err) {
  echo "cURL Error #:" . $err;
} else {
  echo $response;
}

package main

import (
	"fmt"
	"strings"
	"net/http"
	"io"
)

func main() {

	url := "https://api.apiyi.com/v1/chat/completions"

	payload := strings.NewReader("{\n  \"model\": \"deepseek-v4-flash-vision-exp\",\n  \"messages\": [\n    {\n      \"role\": \"user\",\n      \"content\": [\n        {\n          \"type\": \"text\",\n          \"text\": \"What is in this image? Answer in one sentence.\"\n        },\n        {\n          \"type\": \"image_url\",\n          \"image_url\": {\n            \"url\": \"https://docs.apiyi.com/images/checks-passed.png\",\n            \"detail\": \"original\"\n          }\n        }\n      ]\n    }\n  ]\n}")

	req, _ := http.NewRequest("POST", url, payload)

	req.Header.Add("Authorization", "Bearer <token>")
	req.Header.Add("Content-Type", "application/json")

	res, _ := http.DefaultClient.Do(req)

	defer res.Body.Close()
	body, _ := io.ReadAll(res.Body)

	fmt.Println(string(body))

}

HttpResponse<String> response = Unirest.post("https://api.apiyi.com/v1/chat/completions")
  .header("Authorization", "Bearer <token>")
  .header("Content-Type", "application/json")
  .body("{\n  \"model\": \"deepseek-v4-flash-vision-exp\",\n  \"messages\": [\n    {\n      \"role\": \"user\",\n      \"content\": [\n        {\n          \"type\": \"text\",\n          \"text\": \"What is in this image? Answer in one sentence.\"\n        },\n        {\n          \"type\": \"image_url\",\n          \"image_url\": {\n            \"url\": \"https://docs.apiyi.com/images/checks-passed.png\",\n            \"detail\": \"original\"\n          }\n        }\n      ]\n    }\n  ]\n}")
  .asString();

require 'uri'
require 'net/http'

url = URI("https://api.apiyi.com/v1/chat/completions")

http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
http.use_ssl = true

request = Net::HTTP::Post.new(url)
request["Authorization"] = 'Bearer <token>'
request["Content-Type"] = 'application/json'
request.body = "{\n  \"model\": \"deepseek-v4-flash-vision-exp\",\n  \"messages\": [\n    {\n      \"role\": \"user\",\n      \"content\": [\n        {\n          \"type\": \"text\",\n          \"text\": \"What is in this image? Answer in one sentence.\"\n        },\n        {\n          \"type\": \"image_url\",\n          \"image_url\": {\n            \"url\": \"https://docs.apiyi.com/images/checks-passed.png\",\n            \"detail\": \"original\"\n          }\n        }\n      ]\n    }\n  ]\n}"

response = http.request(request)
puts response.read_body

{
  "id": "35a4e262-f2b8-4eb7-bdb2-012b02c7012d",
  "object": "chat.completion",
  "model": "deepseek-v4-flash-vision-exp",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "The image shows a notification stating that all checks have passed, including a successful Mintlify deployment."
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 295,
    "completion_tokens": 49,
    "total_tokens": 344,
    "prompt_cache_hit_tokens": 0,
    "prompt_cache_miss_tokens": 295
  }
}

{
  "error": {
    "message": "<string>",
    "type": "<string>",
    "code": "<string>"
  }
}

{
  "error": {
    "message": "<string>",
    "type": "<string>",
    "code": "<string>"
  }
}

{
  "error": {
    "message": "<string>",
    "type": "<string>",
    "code": "<string>"
  }
}

{
  "error": {
    "message": "<string>",
    "type": "<string>",
    "code": "<string>"
  }
}

POST

chat

completions

Chat completion with vision: DeepSeek V4 Flash Vision

curl --request POST \
  --url https://api.apiyi.com/v1/chat/completions \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '
{
  "model": "deepseek-v4-flash-vision-exp",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "What is in this image? Answer in one sentence."
        },
        {
          "type": "image_url",
          "image_url": {
            "url": "https://docs.apiyi.com/images/checks-passed.png",
            "detail": "original"
          }
        }
      ]
    }
  ]
}
'

import requests

url = "https://api.apiyi.com/v1/chat/completions"

payload = {
    "model": "deepseek-v4-flash-vision-exp",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "text",
                    "text": "What is in this image? Answer in one sentence."
                },
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {
                        "url": "https://docs.apiyi.com/images/checks-passed.png",
                        "detail": "original"
                    }
                }
            ]
        }
    ]
}
headers = {
    "Authorization": "Bearer <token>",
    "Content-Type": "application/json"
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

print(response.text)

const options = {
  method: 'POST',
  headers: {Authorization: 'Bearer <token>', 'Content-Type': 'application/json'},
  body: JSON.stringify({
    model: 'deepseek-v4-flash-vision-exp',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: [
          {type: 'text', text: 'What is in this image? Answer in one sentence.'},
          {
            type: 'image_url',
            image_url: {url: 'https://docs.apiyi.com/images/checks-passed.png', detail: 'original'}
          }
        ]
      }
    ]
  })
};

fetch('https://api.apiyi.com/v1/chat/completions', options)
  .then(res => res.json())
  .then(res => console.log(res))
  .catch(err => console.error(err));

<?php

$curl = curl_init();

curl_setopt_array($curl, [
  CURLOPT_URL => "https://api.apiyi.com/v1/chat/completions",
  CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
  CURLOPT_ENCODING => "",
  CURLOPT_MAXREDIRS => 10,
  CURLOPT_TIMEOUT => 30,
  CURLOPT_HTTP_VERSION => CURL_HTTP_VERSION_1_1,
  CURLOPT_CUSTOMREQUEST => "POST",
  CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode([
    'model' => 'deepseek-v4-flash-vision-exp',
    'messages' => [
        [
                'role' => 'user',
                'content' => [
                                [
                                                                'type' => 'text',
                                                                'text' => 'What is in this image? Answer in one sentence.'
                                ],
                                [
                                                                'type' => 'image_url',
                                                                'image_url' => [
                                                                                                                                'url' => 'https://docs.apiyi.com/images/checks-passed.png',
                                                                                                                                'detail' => 'original'
                                                                ]
                                ]
                ]
        ]
    ]
  ]),
  CURLOPT_HTTPHEADER => [
    "Authorization: Bearer <token>",
    "Content-Type: application/json"
  ],
]);

$response = curl_exec($curl);
$err = curl_error($curl);

curl_close($curl);

if ($err) {
  echo "cURL Error #:" . $err;
} else {
  echo $response;
}

package main

import (
	"fmt"
	"strings"
	"net/http"
	"io"
)

func main() {

	url := "https://api.apiyi.com/v1/chat/completions"

	payload := strings.NewReader("{\n  \"model\": \"deepseek-v4-flash-vision-exp\",\n  \"messages\": [\n    {\n      \"role\": \"user\",\n      \"content\": [\n        {\n          \"type\": \"text\",\n          \"text\": \"What is in this image? Answer in one sentence.\"\n        },\n        {\n          \"type\": \"image_url\",\n          \"image_url\": {\n            \"url\": \"https://docs.apiyi.com/images/checks-passed.png\",\n            \"detail\": \"original\"\n          }\n        }\n      ]\n    }\n  ]\n}")

	req, _ := http.NewRequest("POST", url, payload)

	req.Header.Add("Authorization", "Bearer <token>")
	req.Header.Add("Content-Type", "application/json")

	res, _ := http.DefaultClient.Do(req)

	defer res.Body.Close()
	body, _ := io.ReadAll(res.Body)

	fmt.Println(string(body))

}

HttpResponse<String> response = Unirest.post("https://api.apiyi.com/v1/chat/completions")
  .header("Authorization", "Bearer <token>")
  .header("Content-Type", "application/json")
  .body("{\n  \"model\": \"deepseek-v4-flash-vision-exp\",\n  \"messages\": [\n    {\n      \"role\": \"user\",\n      \"content\": [\n        {\n          \"type\": \"text\",\n          \"text\": \"What is in this image? Answer in one sentence.\"\n        },\n        {\n          \"type\": \"image_url\",\n          \"image_url\": {\n            \"url\": \"https://docs.apiyi.com/images/checks-passed.png\",\n            \"detail\": \"original\"\n          }\n        }\n      ]\n    }\n  ]\n}")
  .asString();

require 'uri'
require 'net/http'

url = URI("https://api.apiyi.com/v1/chat/completions")

http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
http.use_ssl = true

request = Net::HTTP::Post.new(url)
request["Authorization"] = 'Bearer <token>'
request["Content-Type"] = 'application/json'
request.body = "{\n  \"model\": \"deepseek-v4-flash-vision-exp\",\n  \"messages\": [\n    {\n      \"role\": \"user\",\n      \"content\": [\n        {\n          \"type\": \"text\",\n          \"text\": \"What is in this image? Answer in one sentence.\"\n        },\n        {\n          \"type\": \"image_url\",\n          \"image_url\": {\n            \"url\": \"https://docs.apiyi.com/images/checks-passed.png\",\n            \"detail\": \"original\"\n          }\n        }\n      ]\n    }\n  ]\n}"

response = http.request(request)
puts response.read_body

{
  "id": "35a4e262-f2b8-4eb7-bdb2-012b02c7012d",
  "object": "chat.completion",
  "model": "deepseek-v4-flash-vision-exp",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "The image shows a notification stating that all checks have passed, including a successful Mintlify deployment."
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 295,
    "completion_tokens": 49,
    "total_tokens": 344,
    "prompt_cache_hit_tokens": 0,
    "prompt_cache_miss_tokens": 295
  }
}

{
  "error": {
    "message": "<string>",
    "type": "<string>",
    "code": "<string>"
  }
}

{
  "error": {
    "message": "<string>",
    "type": "<string>",
    "code": "<string>"
  }
}

{
  "error": {
    "message": "<string>",
    "type": "<string>",
    "code": "<string>"
  }
}

{
  "error": {
    "message": "<string>",
    "type": "<string>",
    "code": "<string>"
  }
}

テストする前に、default グループに token が含まれていることを確認してください。ClaudeCode の token でもここでは 200 が返りますが、detail、thinking の切り替えと logprobs はすべて動作しなくなり、レスポンスから completion_tokens_details フィールドが消えます —— そのため、パラメータの指定を間違えたように見えますが、実際にはグループが違うだけです。Anthropic 形式の場合は、代わりにメッセージプレイグラウンドを使用してください。

右側のプレイグラウンドで直接テストできます: Bearer sk-your-api-key を認証に入れてください。例では公開画像を使用し、thinking は無効になっているため、送信を押すとすぐにレスポンスを確認できます。ローカルファイルの場合は、image_url.url を data:image/jpeg;base64,<BASE64> に変更してください。

パラメーターのクイックリファレンス

パラメーター	型	必須	デフォルト	注記
`model`	string	✓	—	常に `deepseek-v4-flash-vision-exp`
`messages`	array	✓	—	`content` は文字列、またはテキストと画像が混在する場合のパーツの配列です
`max_tokens`	int		—	出力予算。上限は 393,216 です。thinking を有効にする場合は 2000 以上を使用してください
`thinking.type`	string		`enabled`	`disabled` は確実に thinking をオフにし、入力 tokens を 80 節約します
`reasoning_effort`	string		—	`none` は thinking を無効化するのと同等です。low/high/max の間に安定した差はありません
`response_format`	object		—	`json_object` のみが動作し、`json_schema` はエラーになります
`stream`	bool		`false`	SSE ストリーミング。利用時は `stream_options.include_usage` と組み合わせてください
`temperature` / `top_p` / `stop` / `seed`	—		—	すべて有効です
`logprobs` / `top_logprobs`	—		—	有効です。`top_logprobs` の範囲は 0–20 です
`tools`	array		—	Function Call。構造化出力では `json_schema` の代わりにこれを使用してください

画像を送信する3つの方法

`image_url` を base64 データ URL で送信する

{
  "type": "image_url",
  "image_url": {"url": "data:image/jpeg;base64,<BASE64>", "detail": "original"}
}

`image_url` を公開リンクで送信する

{
  "type": "image_url",
  "image_url": {"url": "https://example.com/image.jpg", "detail": "low"}
}

URL は最大 8192 文字までで、60 秒以内にダウンロードできる必要があります。

`file` ブロックを `file_data` 付きで送信する

{
  "type": "file",
  "file_data": "data:image/jpeg;base64,<BASE64>",
  "filename": "image.jpg"
}

token コストは image_url チャネルと同じです（同じ画像ならどちらの方法でも 303 です）。

detail の file ブロック上での指定は黙って無視されます —— エラーにもならず、保存もされません。 detail: "low" を使うには、画像を image_url チャネル経由で送信してください。また、file_id（Files API）はこのプラットフォームでは利用できません。渡すと invalid file_id が返されます。

`detail`でどれだけ節約できるか

4つのレベルすべてで同じ1600×1200画像:

`detail`	画像 tokens	対 `original`
`low`	142	-60%
`high`	354	同じ
`original`	354	ベースライン
`auto`	354	同じ

low は、画像の種類の判別、被写体の認識、または大まかな分類には十分です。小さな文字やグラフの数値を読むには original を使ってください。列挙外の値ははっきりとエラーになります: unknown variant 'ultra', expected one of 'low', 'high', 'original', 'auto'.

画像が token になる仕組み

画像サイズ	Tokens
64×64	114
384×384	114
800×800	346
2000×2000	346
4000×4000	346
1600×400	266
1600×1200	354

1画像あたり384が上限です。複数画像はそれぞれ個別にカウントされ、線形に加算されます。 アップロード前に事前圧縮すると帯域幅は節約できますが、tokens は節約できません —— 2000² と 4000² はまったく同じ数に変換されます。完全なルールは概要をご覧ください。

推論を無効にする2つの方法

{ "thinking": { "type": "disabled" } }

{ "reasoning_effort": "none" }

どちらも確認済みです（それぞれ3回実行: prompt_tokens は 303 から 223 に下がり、reasoning_content は消えます）。reasoning: {"effort": "none"} と enable_thinking: false は 動作しません。

max_tokens が小さすぎると空の content が返ります。 推論を有効にしていると、1行の質問でも最初に数百 token 分の推論が出力されることがあります。予算が尽きると finish_reason: "length" と空文字列が返り——モデルが応答に失敗したと誤解されがちです。推論を有効にする場合は 2000 以上にするか、単純に無効化してください。

構造化出力が必要ですか？ツールを使ってください

response_format: {"type": "json_schema"} は返します This response_format type is unavailable now（上流モデルの制限です）。 json_object は動作しますが、フィールドを制約しません。強制するには、関数呼び出しを使用してください：

{
  "model": "deepseek-v4-flash-vision-exp",
  "messages": [{
    "role": "user",
    "content": [
      {"type": "text", "text": "Look at the image and call record_shape."},
      {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/shape.jpg"}}
    ]
  }],
  "tools": [{
    "type": "function",
    "function": {
      "name": "record_shape",
      "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "shape": {"type": "string"},
          "color": {"type": "string"}
        },
        "required": ["shape", "color"]
      }
    }
  }]
}

ツール引数も、ストリーミングの増分から正しく組み立てられます。

よくあるエラー

エラー	原因
`You have uploaded an unsupported image`	形式が JPEG/PNG/GIF/WebP ではないか、base64 が壊れています
`Failed to download image`	URL に到達できないか、60秒を超えました
`image file size exceeds limit 32 MB`	画像が 32 MiB を超えています
`external link length … too long, max link length 8192`	URL が長すぎます
`Image in assistant message is unsupported`	画像は `user` メッセージにのみ含められます
`valid range of max_tokens is [1, 393216]`	`max_tokens` が上限を超えています
`invalid file_id`	`file_id` を使用しましたが、このプラットフォームには Files API がありません

承認

Authorization

string

header

必須

The API Key from the APIYI console; the token must be in the default group

ボディ

application/json

model

enum<string>

デフォルト:deepseek-v4-flash-vision-exp

必須

Model ID, always deepseek-v4-flash-vision-exp

利用可能なオプション:

deepseek-v4-flash-vision-exp

messages

object[]

必須

Message array. content is either a plain string or an array of content parts for mixed text and images

Show child attributes

max_tokens

integer

デフォルト:800

Output token budget, hard ceiling 393,216. Thinking text counts against it, so use 2000 or more with thinking on, otherwise content may come back empty

必須範囲: x <= 393216

thinking

object

Thinking toggle. Pass {"type": "disabled"} to turn it off, saving 80 input tokens and all reasoning output. Only effective in the default group

Show child attributes

reasoning_effort

enum<string>

Reasoning depth. In testing none reliably disables thinking; low/high/max showed no stable difference. Only effective in the default group

利用可能なオプション:

none,

low,

medium,

high,

max

stream

boolean

デフォルト:false

Stream the response over SSE. Pair with stream_options.include_usage to get usage in the final chunk

response_format

object

Output format. Only {"type": "json_object"} works; json_schema returns This response_format type is unavailable now

Show child attributes

temperature

number

Sampling temperature

top_p

number

Nucleus sampling threshold

stop

string[]

Stop sequences

seed

integer

Random seed

logprobs

boolean

Return token log probabilities; populated in testing (default group only)

top_logprobs

integer

Number of candidates per position, range 0-20

必須範囲: 0 <= x <= 20

tools

object[]

Function Call tool list in OpenAI format. Use it instead of json_schema when you need structured output

レスポンス

Chat completion succeeded

string

Request ID

object

string

model

string

choices

object[]

Completion results. Besides content, message carries reasoning_content when thinking is on

usage

object

Usage. Tokens converted from images are included in prompt_tokens

Show child attributes

基本

基本API

画像API（公式）

動画API（公式）

マルチモーダル理解API

テキスト生成

検索と安全性

DeepSeek V4 Flash Vision チャット APIリファレンス

パラメーターのクイックリファレンス

画像を送信する3つの方法

`image_url` を base64 データ URL で送信する

`image_url` を公開リンクで送信する

`file` ブロックを `file_data` 付きで送信する

`detail`でどれだけ節約できるか

画像が token になる仕組み

推論を無効にする2つの方法

構造化出力が必要ですか？ツールを使ってください

よくあるエラー

承認

ボディ

レスポンス

​パラメーターのクイックリファレンス

​画像を送信する3つの方法

​image_url を base64 データ URL で送信する

​image_url を公開リンクで送信する

​file ブロックを file_data 付きで送信する

​detailでどれだけ節約できるか

​画像が token になる仕組み

​推論を無効にする2つの方法

​構造化出力が必要ですか？ ツールを使ってください

​よくあるエラー

承認

ボディ

レスポンス

パラメーターのクイックリファレンス

画像を送信する3つの方法

`image_url` を base64 データ URL で送信する

`image_url` を公開リンクで送信する

`file` ブロックを `file_data` 付きで送信する

`detail`でどれだけ節約できるか

画像が token になる仕組み

推論を無効にする2つの方法

構造化出力が必要ですか？ツールを使ってください

よくあるエラー