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@Nakamura-Kaito

PythonでDeepSeek-R1 APIを呼び出す完全ガイド：インストールから成功実行まで

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一、準備作業

API Keyの取得

  1. まずDeepSeekコンソールにログインし、アカウントがない場合は登録してください。
    deepseek-1.png

  2. 「API Keys」ページで「Create new API key」をクリックして、API Keyを取得します。生成されたキー（例：sk-123456789abc）をコピーして保存してください。忘れたり紛失した場合は、新しいAPI Keyを再作成する必要があります。
    deepseek-2.png

DeepSeek-R1 APIを呼び出す際、Apidogは欠かせないツールです。Apidogは、DeepSeek-R1とDeepSeek-V3 APIの呼び出しをサポートし、直感的なインターフェースと強力な機能を備えています。これにより、API呼び出しが簡単かつ効率的になり、煩雑な設定が不要になります。開発者にとって、Apidogは作業効率を向上させ、開発プロセスを簡素化する最適な選択です。初心者から経験豊富な開発者まで、ApidogはシームレスなAPI管理体験を提供します。

apidog-client-JP-1.png

二、Python呼び出しステップ

1. 環境準備：Pythonのインストール（既にインストール済みの場合はスキップ）

  • コンピュータにPython環境がない場合は、まずPython環境をインストールする必要があります（macOSにはPython3環境が標準でインストールされています）。python.orgからダウンロードしてインストールできます。
  • 最新版（3.8以上推奨）をダウンロード
  • インストール時に必ず Add Python to PATH を選択

2. requestsライブラリのインストール（既にインストール済みの場合はスキップ）

VSCodeまたは他のIDEAツールで新しいプロジェクトフォルダを作成し、ターミナル（トップメニュー：ターミナル → 新しいターミナル）を開いて以下のコマンドを実行します：

pip install requests

# または

pip3 install requests

# または

python3 -m pip install pyopenssl

python3-3.png

コマンドが成功すると、以下のようなメッセージが表示されます：

Successfully installed requests-x.x.x...

python3-4.png

インストールが失敗し、コンピュータにPython環境がある場合、システムに複数のPythonバージョンが存在し、異なる環境で異なるPythonバージョンを使用している可能性があります。そのため、requestsライブラリが特定のバージョンの環境にのみインストールされている可能性があります。

ページの右下でバージョンを切り替えることができます。
python3-5.jpeg

これらのエラーを処理できない場合は、記事の最後のセクションにジャンプしてください。そこでは、より簡単にDeepSeek-R1 APIを呼び出す方法を提供しています。

Kapture1.gif

3. 基本的な呼び出しコード

上記のコマンドが成功した後、プロジェクト内に .py で終わるファイルを新規作成し、例えば deepseek.py ファイルを作成し、以下のコードをコピーして貼り付けます（sk-あなたの密钥 を置き換えることを忘れないでください）。

# deepseek.py 

import requests

# あなたのAPI Keyを記入
API_KEY = "sk-あなたの密钥"  

url = "https://api.deepseek.com/chat/completions"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}

data = {
    "model": "deepseek-reasoner",  # R1モデル（deepseek-reasoner）またはV3モデル（deepseek-chat）を指定
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "あなたはプロのアシスタントです"},
        {"role": "user", "content": "あなたは誰ですか？"}
    ],
    "stream": False  # ストリーミングをオフにする
}

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

if response.status_code == 200:
    result = response.json()
    print(result['choices'][0]['message']['content'])
else:
    print("リクエストが失敗しました。エラーコード：", response.status_code)

model='deepseek-chat'を指定することでDeepSeek-V3を呼び出すことができます。
model='deepseek-reasoner'を指定することでDeepSeek-R1を呼び出すことができます。

4. コードの実行方法

  • 右上の「▶」ボタンをクリックしてコードを実行
  • コンソールで python3 deepseek.py または python deepseek.py を使用してコードを実行
  • 「右クリックエディタ → Run Python File in Terminal」でコードを実行

python3-6.png

5. 成功した場合の出力

以下のような出力が表示されれば、呼び出しが成功したことを示します。

こんにちは！私はDeepSeek-R1で、深層思考（DeepSeek）社によって開発されたAIアシスタントです。質問や問題解決のお手伝いをすることが得意で、幅広いトピックについて情報提供やサポートを行います。検索、データ分析、アイデア出し、学習支援など、さまざまなタスクに対応できます。どうぞお気軽にご相談ください！

三、コード解析

1. 重要なパラメータの説明

パラメータ 説明
model deepseek-reasonerはR1モデルを示します
messages 会話履歴（複数回の会話をサポート）
stream Trueでストリーミング出力を有効に（長文に適しています）

2. 複数回の会話の例

messages = [
    {"role": "system", "content": "あなたは詩人です"},
    {"role": "user", "content": "春についての詩を書いてください"},
    {"role": "assistant", "content": "春風が頬を撫で、柳の枝が長く..."},
    {"role": "user", "content": "第二段を続けてください"}
]

四、ストリーミングモード

以下のパラメータを変更することで有効にできます：

data["stream"] = True

response = requests.post(url, headers=headers, json=data, stream=True)

for line in response.iter_lines():
    if line:
        decoded_line = line.decode('utf-8')
        print(decoded_line)

完全なコード：

# deepseek.py 

import requests

# あなたのAPI Keyを記入
API_KEY = "sk-あなたのAPI Key"  

url = "https://api.deepseek.com/chat/completions"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}

data = {
    "model": "deepseek-chat",  # R1モデル（deepseek-reasoner）またはV3モデル（deepseek-chat）を指定
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "あなたはプロのアシスタントです"},
        {"role": "user", "content": "あなたは誰ですか？"}
    ],
    "stream": False  # ストリーミングをオフにする
}

data["stream"] = True

response = requests.post(url, headers=headers, json=data, stream=True)

for line in response.iter_lines():
    if line:
        decoded_line = line.decode('utf-8')
        print(decoded_line)

以下はV3モデル（deepseek-chat）を使用した出力結果です。なぜR1を使わないのか？非常に人気があり、応答がないことが多いからです。

apidog-deepseek.png

五、よくある質問

Q1：V3とR1モデルの違いは？

  • V3：model: "deepseek-chat"
  • R1：model: "deepseek-reasoner"

Q2：401エラーが発生した場合？

  • API Keyが正しく入力されているか確認
  • キーが期限切れでないことを確認

Q3：「No module named 'requests'」が表示された場合？以下を確認：

  • 正しいターミナルでpip install requestsを実行したか（上記参照）
  • VSCodeが正しいPythonインタプリタを使用しているか（上記参照）

Q4：requests.exceptions.JSONDecodeError: Expecting value: line 1 column 1が表示された場合？

うーん、「サーバーが忙しい」と同じ理由で、利用者が多すぎて応答が失敗した可能性があります。

エラーメッセージExpecting value: line 1 column 1 (char 0)は、json()メソッドが有効なJSONデータを受け取ることを期待しているが、実際には空の内容を受け取ったことを示しています。これは、APIがデータを返さなかったか、空の応答ボディを返した可能性があります。

Q5：ストリーミング出力を有効にした後、keep-aliveが表示され続けるのはなぜですか？

うーん、「サーバーが忙しい」と同じ理由で、利用者が多すぎて、長時間接続状態が続いている可能性があります。

六、より簡単なDeepSeek-R1 APIの呼び出し方法（推奨）

ApidogでDeepSeek-R1 APIまたはDeepSeek-V3 APIを呼び出すことができます。Apidogを使用してストリーミング出力結果を取得することもできます：
apidog-deepseek-8.png

または全体の出力結果を取得することもできます：
apidog-deepseek-9.png

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