DeepSeekドキュメント作成 活用方法の完全ガイド

こんにちは、スクーティー代表のかけやと申します。
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弊社は生成AIを強みとするベトナムオフショア開発・ラボ型開発や、生成AIコンサルティングなどのサービスを提供しており、最近はありがたいことに生成AIと連携したシステム開発のご依頼を数多く頂いています。

DeepSeekは、最新のAIモデルとAPIを提供するプラットフォームであり、特にDeepSeek-ChatとDeepSeek-Reasonerは、会話タスクと高度な推論タスクに特化しています。これらのサービスは、OpenAI互換のAPIを通じて簡単にアクセス可能です。しかし、DeepSeekのAPIキーの取得から実際の活用方法まで、多くの専門知識が必要とされることも事実です。

本記事では、DeepSeek ドキュメント作成と活用方法を網羅的に解説し、DeepSeek APIキーの取得手順、チャットAPIの呼び出し方法、DeepSeek-V3およびDeepSeek-R1の活用方法、さらにApidogを用いたAPIデバッグの方法について詳しく説明します。本記事は各項目ごとに十分な文字数を確保し、全体として豊富な情報量を提供することを目的としています。

DeepSeek APIの利用準備とキー取得

まずDeepSeekについて知りたいという方は、ぜひこちらの記事を先にご覧ください。
関連記事：DeepSeek v3 の実力と活用法：6710億パラメータのオープンソースMoEモデル

関連記事：DeepSeek-R1 ： 最大6710億パラメータで推論能力を飛躍的に向上させたAI

DeepSeek Open PlatformへのログインとAPIキーの作成

DeepSeek APIキーを取得するためには、まずDeepSeek Open Platformにログインする必要があります。ログイン後、ユーザーは直感的に利用できるダッシュボードにアクセスでき、左側のサイドバーに配置された「API Keys」セクションから新規APIキーを作成するオプションが表示されます。APIキー作成ボタンをクリックすると、システムは自動的にユニークなキーを発行します。発行されたキーは、セキュリティ上の理由から再表示されない設計となっているため、必ず初回の表示時にコピーし、安全な場所へ保管する必要があります。キーを紛失した場合は、新たに作成する仕組みとなっており、不正利用のリスクを低減するための重要な対策となります。

また、APIキー作成後の管理画面も用意されており、ユーザーは後からキーの状態を確認できる仕組みとなっています。以下の表は、APIキーの作成に際して注意すべきポイントや再生成の手順についてまとめたものです。

項目	内容
ログイン方法	DeepSeek Open Platform
APIキー作成場所	左側サイドバーの「API Keys」セクション
表示仕様	キーは再表示されないためコピーが必須
再発行手順	紛失時は新たなキーの作成が必要

表1：APIキー作成および管理に関する情報

このように、DeepSeekは高いセキュリティを維持しながら、ユーザーが簡単にAPIキーを取得し利用できる環境を整えています。キーの正しい取得は、次のステップであるAPI呼び出しやデバッグの基盤となるため、細心の注意を払って管理することが求められます.

APIキーの安全な管理と運用のポイント

APIキーは、DeepSeekプラットフォームでの認証情報として極めて重要です。ユーザーがAPIキーを第三者に露出させると、不正アクセスや無断利用などの重大なセキュリティリスクを招くため、以下の点に留意してください：

• 環境変数での管理：暗号化されたサーバー設定や外部設定ファイルを利用し、ソースコード中に直接記載しない。
• パスワードマネージャーの活用：安全なパスワードマネージャーにてキーを保管する。
• キー再発行：万が一キーが漏洩した場合は、直ちに無効化し再発行を行う。

また、DeepSeek Open Platformでは、APIキーの運用に関する詳細なガイドラインやベストプラクティスが提供されており、ユーザーはそれらに従うことで高い安全性を確保できます。以下の表は、APIキー管理および運用の重要なポイントをまとめたものです.

管理方法	推奨手法
環境変数での管理	セキュアなサーバー設定、外部設定ファイルの利用
パスワードマネージャー	暗号化されたパスワードマネージャーの活用
キー再発行	漏洩時は直ちに無効化・再発行
ソースコードの管理	コード内に直接記載せず分離管理

表2：APIキーの安全な管理と運用に関する推奨事項

これらの対策を講じることで、安心してDeepSeekが提供する各種API機能を活用できる環境が構築されます.

DeepSeek APIの呼び出しとApidogによるデバッグ方法

APIドキュメントの利用と呼び出し方法

APIキーの取得後、次のステップはDeepSeek APIの呼び出しです。DeepSeek APIは、OpenAI対応のAPI形式を採用しており、OpenAI SDKや互換ツールを用いることで、容易にリクエストを発行できます。公式に提供されているDeepSeek APIドキュメントには、各エンドポイントの仕様、リクエストフォーマット、サンプルコードが詳細に記されています.

例えば、cURLを利用したサンプルでは、HTTPリクエストにおけるContent-TypeやAuthorizationヘッダーの設定、JSON形式のデータ送信方法が示されています。また、PythonやNode.jsのサンプルコードでは、”deepseek-chat”および”deepseek-reasoner”のモデル指定を通じ、DeepSeek-V3とDeepSeek-R1の機能が呼び出せる手順がわかりやすく解説されています。下記の表は、API呼び出しに必要な主要パラメータを示したものです.

PARAM	VALUE
base_url	https://api.deepseek.com
api_key	申請済みのAPIキー

表3：DeepSeek API呼び出し時の主要パラメータ一覧（OpenAIとの互換性のための補足説明）

このように、公式ドキュメントに沿ってリクエストを組み立てることで、ユーザーは安心して各種APIを利用できるとともに、最新の情報に基づいた実装が可能となります.

ApidogによるAPIデバッグとエンドポイント設定

Apidogは、APIのデバッグやテストを効率的に行うためのツールです。ユーザーはApidogにログイン後、新規HTTPプロジェクトを作成し、環境設定画面で「Prod Env」を選択します。その上で、サービスのベースURLとして「https://api.deepseek.com」を設定し、同時に「API_KEY」という環境変数に取得済みのDeepSeek APIキーを登録します。これにより、各リクエスト送信時に自動的にAPIキーが付与され、認証処理の手間が省かれます.

次に、公式のDeepSeek APIドキュメントから提供されるcURLコマンドをコピーし、Apidogのエンドポイント画面に貼り付けると、ツールはリクエスト内容を自動的に解析し、必要なヘッダーやパラメータを設定します。特に、Authorizationヘッダーは「Bearer {{API_KEY}}」に設定することで、環境変数に登録されたAPIキーが正しく利用されます。以下の表は、Apidogにおけるエンドポイント設定時の主要項目をまとめたものです.

設定項目	内容
Service Base URL	https://api.deepseek.com
環境変数名	API_KEY
Authorization	Bearer {{API_KEY}}

表4：Apidogにおけるエンドポイント設定パラメータ

設定完了後は、「Send」ボタンをクリックするだけでAPIリクエストが即座に送信され、レスポンスの詳細な解析が可能となります。また、Apidogはストリーミングレスポンスにも対応しており、逐次的に返されるレスポンスを視覚的に確認することができます。これにより、開発者は複雑な認証設定やレスポンス解析、エラー原因の特定を迅速かつ確実に行うことができ、システム開発の効率性と信頼性を大幅に向上させることが期待されます.

DeepSeek-R1チャットボットとDeepSeek-Coderの活用

DeepSeek-R1チャットボットの概要と開発の流れ

DeepSeek-R1は、DeepSeek-V3の基礎上に構築された推論モデルであり、強化学習を活用して人間の監督なしに高度な推論タスクを実行できるよう設計されています。モデルは高度な数学タスクにおいて97.3%の精度を実現し、AIME 2024やSWEの各種検証で高い評価を得ています。チャットボットの開発においては、まずSnowflakeプラットフォーム上での開発環境を整え、Projects→Streamlitの流れに従ってオンラインコードエディターにてStreamlitアプリケーションを作成します。ユーザーが入力した質問は、内部的にSNOWFLAKE.CORTEX.COMPLETE()関数を用いてDeepSeek-R1モデルに送信され、モデルが内部で思考（計算処理）を行った後、最終的な回答が生成されます。生成された回答は、<think>タグで囲まれた内部処理の内容と、ユーザー向けの最終回答に分離され、適宜表示されます.

各種パラメータ（temperature、top_p、max_tokens、presence_penalty、frequency_penaltyなど）は、サイドバーに配置されたスライダーにより動的に調整可能で、ユーザーは最適な出力を得るためのカスタマイズが容易に行えます。以下の表は、DeepSeek-R1チャットボットの主要パラメータの設定例を示しています.

パラメータ	最小値	最大値	デフォルト	ステップ
temperature	0.01	1.0	0.7	0.01
top_p	0.01	1.0	1.0	0.01
max_tokens	10	100	20	10
presence_penalty	-1.0	1.0	0.0	0.1
frequency_penalty	-1.0	1.0	0.0	0.1

表5：DeepSeek-R1チャットボットにおける主要パラメータの設定例

Snowflakeプラットフォーム上でStreamlitアプリを作成することで、ユーザーは直感的にチャットボットの動作を確認でき、試行錯誤を通じて最適な対話システムを構築することが可能です。システムはユーザーの入力を受け取るたびに過去の会話履歴を反映し、最新の対話内容を画面上に逐次表示します.

DeepSeek-Coderの紹介と評価結果

DeepSeek-Coderは、2兆トークンという膨大なデータを活用して、英語と中国語のコードおよび自然言語からゼロからトレーニングされたコード言語モデル群です。1Bから33Bまでのパラメータバージョンが存在し、プロジェクトレベルのコード補完およびインフィリングタスクに最適化されています。特に、16Kウィンドウサイズと追加の穴埋めタスクを採用することで、複雑なコードベースに対しても高い精度と柔軟な応答を実現しています。評価結果として、DeepSeek-Coder-Base-33Bは、HumanEvalにおいてCodeLlama-34Bと比較し、Pythonでは約7.9%、多言語では約9.3%、MBPPでは10.8%、DS-1000では5.9%の向上が報告されています。

また、DeepSeek-Coder-Base-7Bも大型モデルと同等の性能を発揮しており、命令チューニング後のDeepSeek-Coder-Instruct-33Bは、HumanEvalにおいてGPT35-turboを上回る結果を示しています。さらに、対応しているプログラミング言語は、ada、agda、alloy、antlr、applescript、assemblyなど多岐にわたり、開発者は幅広いコーディングニーズに応じた最適なモデルを選択することが可能です。これにより、研究者や企業プロジェクトにおけるリアルタイムのコード補完や自動生成タスクにおいて、DeepSeek-Coderは非常に有力なツールとなっています.

まとめ

本記事では、DeepSeekの各種APIキーの取得、API呼び出し、Apidogによるデバッグ、さらにDeepSeek-R1チャットボットおよびDeepSeek-Coderの活用方法について、具体的かつ詳細に解説しました。これらの情報を基に、以下のポイントを実践してください：

• DeepSeek Open PlatformでのAPIキー取得と安全な管理方法を確実に行う。
• 公式APIドキュメントに沿った正確なリクエスト設定と、Apidogを利用したデバッグ手法を習得する。
• Snowflakeプラットフォーム上でのStreamlitを用いたチャットボット開発の流れや、各種パラメータの調整方法を実際に試す。
• DeepSeek-Coderの評価結果や対応言語を踏まえ、最適なモデル選択とその応用事例を参考にする。

これらのステップを踏むことで、最先端のAI技術を活用したシステム開発がよりスムーズに進むとともに、今後の発展的なプロジェクトの基盤が整うでしょう。ぜひ、この記事で学んだ内容を参考に、DeepSeekのAPIやモデルの活用を開始してください.