DeepSeekの使い方：Web・アプリで試し、API連携まで進める手順

いちばん手軽なのはWeb版

まず回答の雰囲気や使い勝手を見たいだけなら、公式サイトのStart NowからWeb版を試すのが早道です。開発環境を用意しなくても、DeepSeekのモデルがどのように応答するかを確認できます。公式サイトには、Webで試す入口に加えて、API利用とアプリ入手の導線も用意されています。

もしWeb版やアプリの動作が重い、応答が不安定だと感じた場合は、DeepSeekのService Statusを確認してください。同ページでは、Web/APPの性能異常のような調査中・解決済みの問題が掲載されます。

スマホで使うなら公式アプリを確認

DeepSeekのアプリ告知では、利用中のアプリストアでDeepSeekを検索する方法、または公式サイトの直接リンクを使う方法が案内されています。あわせて、誤解を避けるため公式チャネルからのみダウンロードするよう注意喚起されています。

料金については、アプリとAPIを分けて考えるのがポイントです。アプリ告知には「100% FREE - No ads, no in-app purchases」とありますが、API利用の料金は別途Models & Pricingで確認する必要があります。

API連携：最初の1回を呼び出すまで

開発者が最初に行うことはシンプルです。DeepSeek APIキーを作成し、リクエストヘッダーにAuthorization: Bearer <TOKEN>形式のBearer認証を入れます。 DeepSeekのQuick Startでは、API形式がOpenAI互換であるため、OpenAI SDKやOpenAI API互換ソフトウェアの設定を変更してDeepSeek APIにアクセスできると説明されています。

チャット応答を生成する基本エンドポイントは/chat/completionsです。このエンドポイントは、これまでの会話を表すmessages配列をリクエスト本文に入れて、モデルの応答を生成します。

HTTPリクエストの基本形

次の例は、構造をつかむためのテンプレートです。<DEEPSEEK_BASE_URL>には公式Quick Startで示されるbase_urlを、<MODEL_ID>にはModels & PricingまたはList Modelsで確認したモデル名を入れてください。

POST <DEEPSEEK_BASE_URL>/chat/completions
Authorization: Bearer <DEEPSEEK_API_KEY>
Content-Type: application/json

{
  "model": "<MODEL_ID>",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "DeepSeekを1段落で説明してください。"
    }
  ]
}

なお、DeepSeekのQuick Startでは、OpenAI互換のために使われるv1表記はモデルのバージョンとは関係ないと説明されています。URL上のv1と、実際に使うモデル世代を混同しないようにしましょう。

Pythonで試す最小構成

DeepSeek公式ガイドの例では、OpenAI(api_key=..., base_url=...)でクライアントを作成し、client.chat.completions.createを呼び出す形が使われています。 APIキー、base URL、モデル名を環境変数に入れておくと、次のような形で最初の呼び出しを確認できます。

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ['DEEPSEEK_API_KEY'],
    base_url=os.environ['DEEPSEEK_BASE_URL'],
)

response = client.chat.completions.create(
    model=os.environ['DEEPSEEK_MODEL'],
    messages=[
        {
            'role': 'user',
            'content': 'DeepSeekを1段落で説明してください。',
        }
    ],
)

print(response.choices.message.content)

モデル名は必ず最新の公式情報で確認する

APIサンプルに出てくるモデル名は、コピーして終わりにしないほうが安全です。Quick Startではdeepseek-chatとdeepseek-reasonerをDeepSeek-V3.2に対応するものとして説明しています。一方、Change Logでは「current period」において、この2つの名前がそれぞれdeepseek-v4-flashの非推論モードと推論モードを指すと案内しています。

そのため、新しいプロジェクトや本番環境では、古いブログ記事や過去のサンプルよりも、公式のModels & PricingとList Modelsを基準にモデル名を確定するのが無難です。

個人情報・業務データを入れる前に確認したいこと

DeepSeekのPrivacy Policyは、DeepSeekのアプリ、Webサイト、ソフトウェア、関連サービスに適用されると説明しています。 また、Terms of Useも別途提供されています。 顧客情報、非公開コード、社内文書などを入力する前に、これらの文書と自分の組織のAI利用ルールをあわせて確認してください。

アプリを入れる場合も、まず公式経路を使いましょう。DeepSeekのアプリ告知では、公式チャネルからのみダウンロードするよう案内されています。

うまく動かないときのチェックリスト

• 認証エラーが出る：APIキーを作成済みか、Authorization: Bearer <TOKEN>形式で送っているかを確認します。
• モデル名でエラーになる：Models & PricingまたはList Modelsで、現在利用できるモデル名を確認します。
• Web版・アプリが遅い：DeepSeek Service Statusで、Web/APP関連の障害や性能問題が出ていないか確認します。
• アプリの入手先が不安：アプリストア検索、または公式サイトの直接リンクなど、アプリ告知で示された公式チャネルを使います。
• 無料範囲を誤解しているかもしれない：アプリ告知の無料表記と、APIの料金ドキュメントは分けて確認します。

まとめ

一般ユーザーは、公式サイトのWeb版か公式アプリから始めるのが最短です。 開発者は、APIキーを作成し、Bearer認証を付けたうえで、OpenAI互換の/chat/completionsを呼び出せば最初の連携を確認できます。 実際のプロジェクトに組み込む前には、モデル名、料金、個人情報の扱い、利用条件を公式ドキュメントで再確認してください。