DeepSeek V4 API 移行完全ガイド【2026年版】— 7月24日廃止前に対応すべきこと

DeepSeek V4 API 移行完全ガイド【2026年版】— 7月24日までに対応すべきこと

2026年4月24日にリリースされたDeepSeek V4。旧モデル名（deepseek-chat / deepseek-reasoner）は2026年7月24日に廃止されます。今すぐ対応が必要です。

廃止スケジュール一覧

旧モデル名	新モデル名	廃止日
deepseek-chat	deepseek-v4-flash	2026年7月24日
deepseek-reasoner	deepseek-v4-flash（thinking）	2026年7月24日
deepseek-v3	deepseek-v4-flash	2026年7月24日

廃止日以降は旧名を使うとAPIエラーになります。今すぐ明示的なモデル名に変更してください。

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各フレームワーク別 移行コード例

OpenAI SDK（直接）

# Before
from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="sk-...", base_url="https://api.deepseek.com")
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",  # ← 廃止予定
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}]
)

# After
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-flash",  # ✅ 新モデル名
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}]
)
# 高性能版はdeepseek-v4-pro

LangChain / LangGraph

# Before
from langchain_openai import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(model="deepseek-chat", base_url="https://api.deepseek.com", api_key="...")

# After
llm = ChatOpenAI(
    model="deepseek-v4-pro",   # または deepseek-v4-flash
    base_url="https://api.deepseek.com",
    api_key="your-key"
)

LiteLLM（複数プロバイダー対応）

# Before
import litellm
response = litellm.completion(model="deepseek/deepseek-chat", messages=[...])

# After
response = litellm.completion(model="deepseek/deepseek-v4-flash", messages=[...])
# または高性能版
response = litellm.completion(model="deepseek/deepseek-v4-pro", messages=[...])

OpenRouter経由

# OpenRouter経由の場合
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek/deepseek-v4-pro",  # OpenRouterのモデルID
    messages=[...]
)

CrewAI

from crewai import LLM

llm = LLM(
    model="deepseek/deepseek-v4-flash",  # LiteLLM形式
    api_key="your-deepseek-key"
)

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V4-Pro vs V4-Flash — どちらを選ぶか

項目	V4-Pro	V4-Flash
パラメータ	1.6兆（アクティブ490億）	2840億（アクティブ130億）
コンテキスト	100万トークン	100万トークン
用途	複雑な推論・コーディング	高速・低コスト
エージェンティックコーディング	オープンソースSOTA	強力
オープンウェイト	✅ HuggingFace公開	✅

選択の目安：

• 複雑なコーディングエージェント → deepseek-v4-pro
• 高頻度APIコール・コスト重視 → deepseek-v4-flash
• RAGパイプライン・チャット → deepseek-v4-flash

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環境変数での管理（推奨）

# .env
DEEPSEEK_MODEL=deepseek-v4-flash  # または deepseek-v4-pro
DEEPSEEK_API_KEY=your-key
DEEPSEEK_BASE_URL=https://api.deepseek.com

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY"),
    base_url=os.getenv("DEEPSEEK_BASE_URL")
)

response = client.chat.completions.create(
    model=os.getenv("DEEPSEEK_MODEL", "deepseek-v4-flash"),
    messages=[...]
)

環境変数で管理すれば、モデル名の変更が1箇所で完結します。

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移行チェックリスト

• コードベース全体で deepseek-chat を検索して置換
• deepseek-reasoner を deepseek-v4-flash（thinking=on）に置換
• deepseek-v3 の参照を削除
• 環境変数でモデル名を管理する仕組みに変更
• ステージング環境でV4の動作確認
• 2026年7月24日前に本番デプロイ

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