DeepSeek R1 APIガイド

DeepSeek R1は、DeepSeekの推論機能に関連する一般的な検索用語です。現在のAPI統合では、DeepSeek V4 Proの思考モードを使用してください。従来のdeepseek-reasoner互換エントリは、2026年7月24日以降に廃止される予定です。

DeepSeek R1の特長

標準的なチャットモデルとは異なり、R1は以下の特徴を持ちます：

1. 回答前に推論を行う：思考モードでは、推論が別のreasoning_contentフィールドに返されます
2. 形式的な推論に優れる：数学の証明、コード検証、論理パズル
3. オープンウェイト：ベースモデルはオープンソースです（HuggingFaceでウェイトを入手可能）
4. 競争力のあるパフォーマンス：はるかに低コストで、多くのベンチマークにおいてo1に匹敵します

DeepSeek R1 APIクイックスタート

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_APIMASTER_KEY",
    base_url="https://apimaster.ai/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-pro",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "√2が無理数であることを証明してください。",
        }
    ],
    max_tokens=2048,  # R1は推論により多くのトークンを必要とします
)

message = response.choices[0].message
print(getattr(message, "reasoning_content", ""))
print(message.content)

推論出力の理解

DeepSeek V4思考モードは、通常、最終回答とは別に推論を返します：

message = response.choices[0].message
reasoning = getattr(message, "reasoning_content", "")
answer = message.content
print(answer)

DeepSeek R1のプロンプト戦略

数学と証明

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-pro",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": """ステップバイステップで解いてください：
x² - 5y² = 1 のすべての整数解を求めてください。

推論過程を示してください。"""
        }
    ],
    max_tokens=3000,
)

コード検証

code = """
def merge_sort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    mid = len(arr) // 2
    left = merge_sort(arr[:mid])
    right = merge_sort(arr[mid:])
    return merge(left, right)
"""

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-pro",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": f"このマージソートの実装が正しいか検証してください：\n\n```python\n{code}\n```\n\nバグやエッジケースがあれば見つけてください。"
        }
    ],
)

多段階論理

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-pro",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": """3つの箱があります。1つはリンゴのみ、1つはオレンジのみ、1つは両方が入っています。すべての箱のラベルは間違っています。1つの箱から1つの果物を取り出すことができます。どの箱を選びますか？また、その理由は？"""
        }
    ],
)

DeepSeek R1 vs 他の推論モデル

モデル	強み	価格帯	コンテキスト
deepseek-v4-pro	数学、科学、複雑な推論	変動価格	1M
o3 (OpenAI)	幅広い推論	高	200K
o4-mini	高速推論	中	128K
claude-opus-4-8	複雑な分析	高	1M

DeepSeek推論モデルはコスト効率が良いことが多いですが、価格はモデル階層、キャッシュヒット率、出力長によって異なります。

長い推論出力の処理

R1は非常に長い出力を生成する可能性があります。複雑なタスクではmax_tokensを高く設定してください：

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-pro",
    messages=[{"role": "user", "content": "この微積分の問題を解いてください：..."}],
    max_tokens=4096,  # 複雑な推論のための高い制限
)

# 出力が切り詰められたか確認
if response.choices[0].finish_reason == "length":
    print("警告：出力が切り詰められました—max_tokensを増やしてください")

R1レスポンスのストリーミング

長い推論タスクでのユーザー体験向上のために：

with client.chat.completions.stream(
    model="deepseek-v4-pro",
    messages=[{"role": "user", "content": "ゲーデルの不完全性定理について説明してください。"}],
    max_tokens=3000,
) as stream:
    for text in stream.text_stream:
        print(text, end="", flush=True)

DeepSeek R1 API料金

モデル	入力（100万トークンあたり）	出力（100万トークンあたり）
DeepSeek V4 Pro	$0.435（リスト価格）	$0.87（リスト価格）
DeepSeek V4 Flash	$0.14（リスト価格）	$0.28（リスト価格）

現在の割引料金については、APIMasterマーケットプレイスをご覧ください。

DeepSeek R1 APIアクセスの取得

よくある質問

DeepSeek R1とは何ですか？ DeepSeek R1は、ユーザーがDeepSeekの推論機能と関連付ける古い名称です。現在のAPI統合では、reasoning_contentを通じて推論を公開するDeepSeek V4思考モードを使用する必要があります。

DeepSeek R1はいつV4の代わりに使用すべきですか？ 数学、形式論理、科学問題、および推論によって精度が向上するタスクには、V4 Pro思考モードを使用してください。速度が重要なタスクには、V4 Flashまたは非思考モードを使用してください。

PythonでDeepSeek R1の思考出力を解析するにはどうすればよいですか？ 推論トレースにはreasoning_contentを、最終回答にはcontentを読み取ってください。現在のAPI統合では、 thinkingタグの解析に依存しないでください。

DeepSeek R1のコストはいくらですか？ 料金はV4 Flash/Proの階層、キャッシュヒット率、出力長によって異なります。APIMasterのライブ価格をご覧ください。

DeepSeek R1はAPIMasterから利用できますか？ はい。APIMasterのOpenAI互換エンドポイントでモデルID deepseek-v4-proを使用してください。

今すぐ始める → · DeepSeek APIガイド → · DeepSeek料金 →