对话补全 - Damodel-API文档

请求参数

Authorization

在 Header 添加参数

Authorization

，其值为在 Bearer 之后拼接 Token

示例：

Authorization: Bearer ********************

Header 参数

Content-Type

string

必需

示例值:

application/json

Body 参数application/json

model

enum<string>

必需

使用的模型的 ID。您可以使用 deepseek-chat。

枚举值:

deepseek-ai/DeepSeek-R1

message

array [anyOf]

对话的消息列表

必需

>= 1 items

object

System Message

可选

object

User message

可选

object

Assistant Message

可选

frequency_penalty

number

可选

介于 -2.0 和 2.0 之间的数字。如果该值为正，那么新 token 会根据其在已有文本中的出现频率受到相应的惩罚，降低模型重复相同内容的可能性。

>= -2<= 2

默认值:

0

max_tokens

integer

可选

介于 1 到 8192 间的整数，限制一次请求中模型生成 completion 的最大 token 数。输入 token 和输出 token 的总长度受模型的上下文长度的限制。

>= 1<= 8192

默认值:

512

response_format

object

可选

一个 object，指定模型必须输出的格式。

设置为 { "type": "json_object" } 以启用 JSON 模式，该模式保证模型生成的消息是有效的 JSON。

注意: 使用 JSON 模式时，你还必须通过系统或用户消息指示模型生成 JSON。否则，模型可能会生成不断的空白字符，直到生成达到令牌限制，从而导致请求长时间运行并显得“卡住”。此外，如果 finish_reason="length"，这表示生成超过了 max_tokens 或对话超过了最大上下文长度，消息内容可能会被部分截断。

type

enum<string>

必需

枚举值:

textjson_object

默认值:

text

stop

可选

一个 string 或最多包含 16 个 string 的 list，在遇到这些词时，API 将停止生成更多的 token。

One of

string

array[string]

stream

boolean

可选

如果设置为 True，将会以 SSE（server-sent events）的形式以流式发送消息增量。消息流以data: [DONE]结尾。

stream_options

object

可选

流式输出相关选项。只有在stream参数为true时，才可设置此参数。

include_usage

boolean

必需

如果设置为true，在流式消息最后的data: [DONE]之前将会传输一个额外的块。此块上的 usage 字段显示整个请求的 token 使用统计信息，而 choices 字段将始终是一个空数组。所有其他块也将包含一个 usage 字段，但其值为null。

temperature

number

可选

采样温度，介于 0 和 2 之间。更高的值，如 0.8，会使输出更随机，而更低的值，如 0.2，会使其更加集中和确定。我们通常建议可以更改这个值或者更改top_p，但不建议同时对两者进行修改。

>= 0<= 2

默认值:

1

top_p

number

可选

作为调节采样温度的替代方案，模型会考虑前top_p概率的 token 的结果。所以 0.1 就意味着只有包括在最高 10% 概率中的 token 会被考虑。我们通常建议修改这个值或者更改temperature，但不建议同时对两者进行修改。

<= 1> 0

默认值:

1

tool

array [object {2}]

可选

模型可能会调用的 tool 的列表。目前，仅支持 function 作为工具。使用此参数来提供以 JSON 作为输入参数的 function 列表。最多支持 128 个 function。

type

enum<string>

必需

tool 的类型。目前仅支持 function

枚举值:

function

object

必需

tool_choice

可选

控制模型调用 tool 的行为。

none意味着模型不会调用任何 tool，而是生成一条消息。

auto意味着模型可以选择生成一条消息或调用一个或多个 tool。

required意味着模型必须调用一个或多个 tool。

通过{"type": "function", "function": {"name": "my_function"}}指定特定 tool，会强制模型调用该 tool。

当没有 tool 时，默认值为none。如果有tool存在，默认值为auto。

One of

string

object

none意味着模型不会调用任何 tool，而是生成一条消息。auto意味着模型可以选择生成一条消息或调用一个或多个 tool。required意味着模型必须调用一个或多个 tool。

枚举值:

noneautorequired

logprobs

boolean

可选

是否返回所输出 token 的对数概率。如果为true，则在message的content中返回每个输出 token 的对数概率。

top_logprobs

integer

可选

一个介于 0 到 20 之间的整数 N，指定每个输出位置返回输出概率 top N 的 token，且返回这些 token 的对数概率。指定此参数时，logprobs必须为true。

>= 0<= 20

示例

{
  "messages": [
    {
      "content": "You are a helpful assistant",
      "role": "system"
    },
    {
      "content": "Hi",
      "role": "user"
    }
  ],
  "model": "deepseek-chat",
  "frequency_penalty": 0,
  "max_tokens": 2048,
  "presence_penalty": 0,
  "response_format": {
    "type": "text"
  },
  "stop": null,
  "stream": false,
  "stream_options": null,
  "temperature": 1,
  "top_p": 1,
  "tools": null,
  "tool_choice": "none",
  "logprobs": false,
  "top_logprobs": null
}

示例代码

Shell

JavaScript

Java

Swift

Go

PHP

Python

HTTP

C

C#

Objective-C

Ruby

OCaml

Dart

R

curl --location --request POST 'https://api.damodel.com/chat/completions' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
  "messages": [
    {
      "content": "You are a helpful assistant",
      "role": "system"
    },
    {
      "content": "Hi",
      "role": "user"
    }
  ],
  "model": "deepseek-chat",
  "frequency_penalty": 0,
  "max_tokens": 2048,
  "presence_penalty": 0,
  "response_format": {
    "type": "text"
  },
  "stop": null,
  "stream": false,
  "stream_options": null,
  "temperature": 1,
  "top_p": 1,
  "tools": null,
  "tool_choice": "none",
  "logprobs": false,
  "top_logprobs": null
}'

返回响应

🟢200流式成功

application/json

Body

id

string

该对话的唯一标识符

必需

choices

array [object {3}]

必需

模型生成的 completion 的选择列表。

delta

object

必需

流式返回的一个 completion 增量

finish_reason

enum<string> | enum<null>

必需

模型停止生成 token 的原因。

stop：模型自然停止生成，或遇到stop序列中列出的字符串。

length ：输出长度达到了模型上下文长度限制，或达到了max_tokens的限制。

content_filter：输出内容因触发过滤策略而被过滤。

insufficient_system_resource：系统推理资源不足，生成被打断。

枚举值:

stoplenthcontent_filtertool_callsinsufficient_system_resource

index

integer

必需

该 completion 在模型生成的 completion 的选择列表中的索引。

created

string

必需

创建聊天完成时的 Unix 时间戳（以秒为单位）

model

string

必需

生成该 completion 的模型名

object

enum<string>

必需

枚举值:

chat.completion.chunk

usage

object | null

可选

completion_tokens

integer

必需

模型 completion 产生的 token 数

prompt_tokens

integer

必需

用户 prompt 所包含的 token 数

total_tokens

integer

必需

该请求中，所有 token 的数量（prompt + completion）

示例

{
    "id": "string",
    "choices": [
        {
            "delta": {
                "content": "string",
                "reasoning_content": "string",
                "role": "assistant"
            },
            "finish_reason": "stop",
            "index": 0
        }
    ],
    "created": "string",
    "model": "string",
    "object": "chat.completion.chunk",
    "usage": {
        "completion_tokens": 0,
        "prompt_tokens": 0,
        "total_tokens": 0
    }
}

🟢200非流式成功