DeepSeek V4-Flash：API・Agent・Tool Calling・JSON 出力の変更

2026 年 DeepSeek は API 主軸を V4 系へ：deepseek-v4-flash と deepseek-v4-pro が deepseek-chat / deepseek-reasoner に代わります。Chat Completions は OpenAI 互換のままですが、Thinking では reasoning_content の完全再生が必要。Tool Calling は標準 tools、strict（Beta）で引数 Schema。JSON は response_format: json_object のみ。Structured Output や MCP の文脈と合わせて API・Agent・JSON の三層を整理します。

V4-Flash 更新の要点

公式 Changelog：呼び出し方法は同じで model を deepseek-v4-flash に。V4-Flash-0731 は Preview と同アーキテクチャの再 post-train。Responses API 形式をネイティブサポート。deepseek-chat / deepseek-reasoner は 2026-07-24 廃止予定。Thinking + Tools の再生ロジックは必ず再テストを。

JSON 形式精度は内測で 78%→85%、正規表現で約 97%。IFEval Prompt-Level は 63.9%→77.6%。Schema 制約ではなく、json_object は構文 JSON の保証に留まります。

コンテキスト 1M、最大出力 384K。JSON モードでは max_tokens 不足で JSON が途中切断されるため、タスクに応じた上限設定が必要です。

API 接続：モデル名と互換性

base_url は https://api.deepseek.com、/chat/completions 不変。OpenAI SDK で base_url と model を変更。GET /models は deepseek-v4-flash / deepseek-v4-pro が中心。旧エイリアスに依存しないでください。

最小の非 Thinking テキスト完了リクエストの骨格です。

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_KEY",
    base_url="https://api.deepseek.com",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-flash",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Summarize JSON tooling in one sentence."}
    ],
    max_tokens=256,
)
print(resp.choices[0].message.content)

LangChain 等では thinking フィールドのマッピングと reasoning_content 破棄に注意。2 ターン目で HTTP 400 になることがあります。

公式 Changelog と Tool Calls ガイド： DeepSeek API Updates と Tool Calls.

Thinking モードと Agent ループ

extra_body={"thinking": {"type": "enabled"}} で Thinking 有効。content に加え reasoning_content が返ります。

tool_calls 付き assistant メッセージでは、以降の全リクエストで reasoning_content を完全に再生。欠落すると HTTP 400。

role、content、reasoning_content、tool_calls をセットで保存し、API 順序どおり replay。推論フィールドを削らない。

tool_calls が null/空なら終了。orchestrator は content を最終回答に、または JSON 抽出へ。

Tool Calling：引数 JSON と strict

OpenAI 標準の tools。function.arguments は JSON 文字列—parse と検証は実行側の責務。

Function Calling strict（Beta）は引数 Schema に沿わせます。Beta のため Schema サブセット制限あり。

モデルは関数を実行しません。MCP tools/call と同様、引数 JSON はローカル Schema 検証を。

外部データは Tool Calls、コンテキスト抽出は json_object。Agent は中間 Tool、最終 json_object が定番。

JSON 出力：json_object と空レスポンス

response_format: {"type": "json_object"} のみ。prompt に json と例、max_tokens 設定、空 content 時のリトライが必須。

Thinking 併用可。空 content は明示的 system 指示で改善。parse 後も Schema 検証を。

下記：チケット意図と緊急度の抽出例（非 Thinking）。

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-flash",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": (
                'Extract intent and urgency as json. '
                'Example: {"intent":"refund","urgency":"high"}'
            ),
        },
        {"role": "user", "content": "Card charged twice, need refund today."},
    ],
    response_format={"type": "json_object"},
    max_tokens=400,
)

OpenAI/Gemini Structured Output との差は AI Structured Output チュートリアル参照。DeepSeek は構文 JSON 層まで。

JSON 出力の公式ドキュメント： JSON Output.

Structured Output との境界

ベンダー比較表：

シナリオ	DeepSeek V4-Flash	OpenAI / Gemini Structured Output
最終回答の固定フィールド	json_object + 例 + ローカル Schema	json_schema + strict、デコード時形状固定
Agent が外部ツール呼び出し	tools + reasoning_content 再生	同様 tools、一部 strict 対応
Remote MCP / JSON-RPC	公式 MCP なし、HTTP は自作	クライアント側 MCP、Stateless MCP 記事参照

MCP + Tool Calls + 最終 json_object の三層構成も可能。いずれも JSON 検証を。

よくある質問 FAQ

deepseek-chat はまだ使えますか？

2026-07-24 廃止予定。deepseek-v4-flash / v4-pro へ移行し、Thinking + Tools を staging で再テスト。

Tool Calls と JSON を同時に？

分離設計が無難：ループは tools、最終構造化は json_object。

JSON モード後も Schema 検証が必要な理由

構文 JSON のみ保証。キー名・型・enum は保証されません。

reasoning_content の保持期間

tools 継続可能なスレッドでは完全 replay が必要。アクティブ Agent からは削除しない。

まとめと次の一歩

V4-Flash は OpenAI 互換のまま Agent 向け契約が厳格化。reasoning_content 再生、arguments 文字列、空/切断 JSON に注意。

次：Tool チェーンと JSON 抽出を試し JSONVue で検証。Structured Output / Gemini / Stateless MCP 記事も参照。