使用 Responses API

为了满足大家对 Codex 的需求，我们的 API 新增了对 Responses API 格式的支持，其 base_url 为 https://api.deepseek.com。

通过简单的配置，即可在 Codex 中使用 DeepSeek 模型。

将 DeepSeek 模型接入 Codex

通过 Responses API 调用 DeepSeek 模型

# Please install OpenAI SDK first: `pip3 install openai`
from openai import OpenAI

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

response = client.responses.create(
    model="deepseek-flash",
    instructions="You are a helpful assistant.",
    input="Hi, how are you?",
)

print(response.output_text)

流式输出

设置 stream: true，响应将以语义化的流式 SSE 事件序列返回。每个事件带有表示事件类型的 event 字段和递增的 sequence_number。流以 response.completed / response.incomplete / response.failed 事件结束，没有 data: [DONE] 消息。

stream = client.responses.create(
    model="deepseek-flash",
    instructions="You are a helpful assistant.",
    input="Hi, how are you?",
    stream=True,
)

for event in stream:
    if event.type == "response.output_text.delta":
        print(event.delta, end="")

完整事件列表：

事件	说明
`response.created`	首个事件；响应已创建，状态为 `in_progress`
`response.in_progress`	响应正在生成中
`response.output_item.added` / `response.output_item.done`	一个输出 item（`reasoning` / `message` / `function_call` / `custom_tool_call`）开始 / 完成
`response.content_part.added` / `response.content_part.done`	输出 item 中的一个内容块开始 / 完成
`response.reasoning_text.delta` / `response.reasoning_text.done`	思维链文本增量 / 完整思维链文本
`response.output_text.delta` / `response.output_text.done`	输出文本增量 / 完整输出文本
`response.function_call_arguments.delta` / `response.function_call_arguments.done`	Function 调用参数增量 / 完整参数
`response.custom_tool_call_input.delta` / `response.custom_tool_call_input.done`	Custom 工具调用（`apply_patch`）输入增量 / 完整输入
`response.completed`	响应正常完成时的最后一个事件，携带包含 `usage` 的完整 `response` 对象
`response.incomplete`	响应被截断（如达到 `max_output_tokens`）时的最后一个事件，携带完整 `response` 对象
`response.failed`	响应失败时的最后一个事件，携带含 `error` 详情的完整 `response` 对象

图片输入

Responses API 支持使用 deepseek-flash 模型传入图片，适用的图片限制与支持格式与对话补全一致。

图片通过 message item 中的 input_image 内容块提供，使用 image_url（http(s) URL 或 base64 data URL）或 file_id（通过 Files API 上传的图片）二者之一：

response = client.responses.create(
    model="deepseek-flash",
    input=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "input_text", "text": "这张图片里有什么？"},
                {"type": "input_image", "image_url": "https://example.com/image.jpg", "detail": "low"},
            ],
        }
    ],
)
print(response.output_text)

input_image 内容块也可以出现在 function_call_output / custom_tool_call_output item 的 output 中，让模型接收你的工具生成的图片：

input=[
    {"role": "user", "content": "读取工具返回的截图。"},
    {"type": "function_call", "call_id": "fc1", "name": "take_screenshot", "arguments": "{}"},
    {"type": "function_call_output", "call_id": "fc1",
     "output": [{"type": "input_image", "image_url": "data:image/png;base64,<BASE64_DATA>"}]},
]

`input_image` 字段

image_url：图片的 http(s) URL（最多 8192 个字符）或 base64 编码的 data URL（data:image/jpeg;base64,...）。支持的格式：JPEG、PNG、GIF、WebP。
file_id：通过 Files API 上传的图片文件 ID，形如 file-api-...。
detail：low / high / original / auto。low 在推理前将图片缩小到 512x512；其余取值保留原图。设置 file_id 时被忽略。

image_url 与 file_id 互斥：两者都不传返回 400 错误（"input_image must have image_url or file_id"），两者都传返回 400 错误（"input_image cannot have both image_url and file_id"）。

使用限制

图片仅允许出现在 user / developer 消息 item 以及 function_call_output / custom_tool_call_output 的输出中；system / assistant 消息中的图片会返回 400 错误。
deepseek-flash 会真正处理 input_image 内容块。
与对话补全相同的图片限制（内联单张 32 MiB、file_id 单张 64 MiB、不含 file_id 图片总计 64 MiB，含 file_id 图片最高 200 MiB、单请求 600 张等）同样适用，详见图像理解：限制。

兼容性明细

本小节罗列了 DeepSeek API 对 Responses API 的兼容性细节。Responses API 完整格式定义，请参考 OpenAI 官方 API 手册。

顶层请求参数

参数	支持情况
`model`	支持。`deepseek-flash`，见模型 & 价格
`input`	支持。字符串或输入 item 列表；`input` 与 `instructions` 至少传一个
`instructions`	支持。作为第一条 system 消息
`stream`	支持
`temperature`	支持（范围 [0.0, 2.0]；思考模式下不生效）
`top_p`	支持（思考模式下生效，下限为 `0.95`；非思考模式下恒为 `1.0`）
`max_output_tokens`	支持
`top_logprobs`	支持（范围 [0, 20]）
`tools`	部分支持。`function` 支持；其他类型忽略，见下方 Tools 表
`tool_choice`	支持。`none` / `auto` / `required` / 指定某个工具（`{"type": "function", "name": ...}`）
`reasoning`	部分支持。`effort` 支持；`summary` 可传入但不生成摘要
`text`	部分支持。`format` 完整支持；`verbosity` 可传入但不生效
`user`	支持。参考限速与用户隔离
`parallel_tool_calls`	忽略（并行工具调用始终开启）
`max_tool_calls`	忽略
`previous_response_id`	不支持（无状态 API）
`conversation`	不支持（无状态 API）
`store`	不支持。响应中恒为 `store: false`
`background`	不支持
`metadata`	不支持
`include`	不支持
`prompt`	不支持
`truncation`	不支持。输入超出上下文窗口时返回 `400` 错误
`service_tier`	不支持
`safety_identifier`	不支持
`prompt_cache_key` / `prompt_cache_retention`	不支持。上下文缓存自动管理，见上下文硬盘缓存
`context_management`	不支持
`stream_options`	不支持

不支持的参数会被静默忽略、不会报错，因此现有的 Responses API 客户端无需修改即可接入。

输入 Items

类型	支持情况
`message`	支持。角色支持 `user` / `assistant` / `system` / `developer`（`developer` 视同 `user`）；content 支持字符串和 `input_text` / `output_text` / `input_image` 内容块。`input_image` 内容块会作为真实图片处理（仅允许出现在 `user` / `developer` 消息中，`system` / `assistant` 消息中的图片会返回 `400` 错误）。文件输入不支持
`function_call`	支持。归并到相邻 assistant 消息
`function_call_output`	支持。`output` 可以是字符串或内容块列表；输出中的 `input_image` 内容块会作为真实图片处理
`reasoning`	支持。明文 `content` 归并到相邻 assistant 消息；`summary`、`encrypted_content` 不支持
`custom_tool_call` / `custom_tool_call_output`	支持（配合 `apply_patch` custom 工具使用，含 `call_id` 配对校验）。`output` 中的 `input_image` 内容块会作为真实图片处理
其他类型	忽略

注：input 中回传的 web_search_call item（例如旧模型此前请求产生的搜索结果）仍会被还原并拼接进上下文。

Tools

类型	支持情况
`function`	支持
`custom`	仅支持 `{"type": "custom", "name": "apply_patch"}`（用于 Codex 兼容）；其他名称返回 `400` 错误
`web_search` / `file_search` / `code_interpreter` / `computer_use` / `mcp` 等内置工具	忽略

响应字段

响应对象与 OpenAI Responses API 的 response 结构兼容。依赖未支持能力的字段恒为固定值（如 store: false、previous_response_id: null、parallel_tool_calls: true）。

Token 用量在 usage 中返回：

input_tokens：输入 token 数，其中 input_tokens_details.cached_tokens 为命中上下文缓存的 token 数
output_tokens：输出 token 数，其中 output_tokens_details.reasoning_tokens 为思维链 token 数

使用 Responses API

将 DeepSeek 模型接入 Codex​

通过 Responses API 调用 DeepSeek 模型​

流式输出​

图片输入​

input_image 字段​

使用限制​

兼容性明细​

顶层请求参数​

输入 Items​

Tools​

响应字段​