DeepSeek-V4-Flash Artık Responses API ve Codex'i Destekliyor: Geliştiricilerin Bilmesi Gerekenler

DeepSeek'in 31 Temmuz V4-Flash sürüm duyurusunun içine gömülü en stratejik açıdan ilginç cümle şuydu: resmi V4-Flash "Responses API formatını yerel olarak destekliyor ve Codex için tamamen uyarlanmıştır."

Bunu tekrar okuyun. Çinli bir açık ağırlıklı laboratuvar, OpenAI'ın kendi ajan ürünleri için tasarladığı en yeni API formatını uyguladı, özellikle de OpenAI'ın kendi kodlama ajanının bir DeepSeek modeli üzerinde çalışabilmesi için. Değişiklik günlüğü motivasyonu açıkça belirtiyor: "Codex talebini karşılamak için, API'miz artık Responses API formatını destekliyor."

Bu makale, bunun pratikte ne anlama geldiğini ele alıyor: uygulamanın ne kadar uyumlu olduğunu, nelerin sessizce göz ardı edildiğini, V4-Flash'ı Codex'e iki dakikada nasıl bağlayacağınızı ve keskin kenarların nerede olduğunu. Yalnızca temel API kurulumuna ihtiyacınız varsa, V4-Flash genel beta kılavuzumuzla başlayın.

Düğme

Responses API neden burada önemli?

OpenAI, Chat Completions'ın halefi olarak Responses API'yi tanıttı: ajan odaklı iş yükleri için tasarlanmış tek bir arayüz, birinci sınıf akıl yürütme öğeleri, yerleşik araçlar ve semantik akış olayları ile. Formatı OpenAI Responses API Nasıl Kullanılır makalemizde detaylı olarak açıklıyoruz, ancak kısaca: OpenAI'ın ajan yığını, Codex dahil olmak üzere, yerel olarak konuştuğu formattır.

Şimdiye kadar, bir Responses API istemcisinin arkasında OpenAI olmayan bir model çalıştırmak, bir çeviri proxy'si veya hiçbir şey anlamına geliyordu. DeepSeek proxy'yi atladı ve formatı https://api.deepseek.com adresinde sunucu tarafında uyguladı. Mevcut OpenAI SDK'nız değişmeden çalışıyor:

# pip3 install openai
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="<your DeepSeek API key>", # <DeepSeek API anahtarınız>
    base_url="https://api.deepseek.com"
)

response = client.responses.create(
    model="deepseek-v4-flash",
    instructions="You are a helpful assistant.", # "Yardımcı bir asistansın."
    input="Hi, how are you?", # "Merhaba, nasılsın?"
)

print(response.output_text)

Heyecanlanmadan önce küçük bir not: Responses API şu anda yalnızca deepseek-v4-flash ile çalışıyor. DeepSeek, deepseek-v4-pro desteğinin Ağustos 2026 başlarında geleceğini belirtiyor.

Uyumluluk ne kadar eksiksiz?

DeepSeek tam bir uyumluluk matrisi yayınladı, ki bu çoğu "OpenAI uyumlu" sağlayıcının yapmaya zahmet ettiğinden daha fazlasıdır. Önemli satırlar:

Destekleniyor ve çalışıyor:

input ve instructions, dize veya öğe listesi biçiminde
Tam semantik olay dizisiyle stream
temperature, top_p, max_output_tokens, top_logprobs
function ve web_search türleri ile tools; web araması sunucu tarafında yürütülür
Belirli bir fonksiyonu zorlama dahil tool_choice
Düşünme derinliği için reasoning.effort

Kabul ediliyor ancak etkisiz:

reasoning.summary kabul edilir, ancak özet oluşturulmaz
text.verbosity kabul edilir ancak etkisi yoktur
Paralel araç çağrısı her zaman açık olduğu için parallel_tool_calls göz ardı edilir

Tasarım gereği desteklenmiyor:

previous_response_id ve conversation: API durumsuzdur, bu nedenle konuşma geçmişini kendiniz yönetir ve bir girdi öğesi listesi olarak gönderirsiniz
store: her yanıt store: false ile geri döner
background, metadata, include, service_tier ve istemci önbelleğe alma anahtarları; bağlam önbelleğe alma bunun yerine otomatik olarak gerçekleşir

Zarif kısım: desteklenmeyen parametreler reddedilmek yerine sessizce göz ardı edilir, bu nedenle mevcut Responses API istemcileri değişiklik yapmadan bağlanır. Acımasız kısım: 1M jeton bağlam penceresini aşan istekler kesilmek yerine 400 hatası döndürür.

Akış, Responses API olay modelini, response.created'dan response.completed'a kadar izler; akıl yürütme deltaları (response.reasoning_text.delta) çıktı metninden ayrı olaylar olarak gelir. Bir data: [DONE] sonlandırıcısı yoktur; akış bir response.completed, response.incomplete veya response.failed olayıyla sona erer. SSE işleyiciniz [DONE] için bekliyorsa takılacaktır. Sunucu Tarafından Gönderilen Olaylarla API Yanıtlarını Akış Halinde Alma hakkındaki kılavuzumuz, tam da bu tür bir lehçe farklılığı için savunmacı ayrıştırma desenlerini kapsar.

DeepSeek-V4-Flash ile Codex Kurulumu

Codex, Responses API aracılığıyla modellerle konuşur, ki bu sürümün var olma nedeni budur. DeepSeek'in entegrasyon kılavuzu iki yol sunar ve her ikisi de tek bir yapılandırmayı paylaştıkları için her Codex istemcisini (CLI, ChatGPT masaüstü uygulaması ve VS Code uzantısı) aynı anda yapılandırır.

Tek tıklamayla komut dosyası

Codex CLI veya ChatGPT masaüstü uygulamasının yüklü olduğundan ve en az bir kez çalıştırıldığından emin olun, ardından:

bash <(curl -fsSL https://cdn.deepseek.com/api-docs/codex-deepseek-setup-en.sh)

Windows kullanıcıları PowerShell varyantını çalıştırır:

irm https://cdn.deepseek.com/api-docs/codex-deepseek-setup-en.ps1 | iex

Komut dosyası ilk çalıştırmada DeepSeek API anahtarınızı ister, ardından dört şey yapar: mevcut ~/.codex/config.toml dosyanızı ~/.codex/backup-deepseek/ konumuna yedekler, ~/.codex/models.json konumuna bir model kataloğu yazar, MCP sunucularını ve proje güven ayarlarını korurken yapılandırmanıza bir [model_providers.deepseek] bölümü ekler ve herhangi bir şey yazmadan önce sözdizimini doğrular. Modelleri değiştirmek veya orijinal kurulumunuzu menüden geri yüklemek için istediğiniz zaman tekrar çalıştırın.

Curl'u bash'e yönlendirme konusunda standart dikkat geçerlidir: politikanız buysa önce komut dosyasını okuyun. Yedekleme ve doğrulama davranışı iyi bir işaret, ancak yine de Codex yapılandırmanıza dokunan üçüncü taraf bir komut dosyası.

Model kataloğu size ne anlatıyor?

Komut dosyasının yazdığı models.json okumaya değer, çünkü DeepSeek'in modeli Codex içinde nasıl konumlandırdığını belgeliyor:

Bağlam penceresi: 1.048.576 jeton
Akıl yürütme seviyeleri: low, high ve max, varsayılan olarak high
Paralel araç çağrıları destekleniyor
Codex istemci sürümü 0.144.0 veya daha yenisi gerekiyor

Katalog V4-Flash'i "en yeni sınır ajanlı kodlama modeli" olarak tanımlıyor ve bugün sadece deepseek-v4-flash çalışıyor. Katalog, Ağustos başında destek geldiğinde deepseek-v4-pro'yu zaten içeriyor.

Codex içinde gerçekten dayanıyor mu?

DeepSeek'in iddiası, 0731 yeniden eğitiminin tam olarak bu iş yükünü hedeflediği yönünde. Yayınladıkları ajan sayıları: Terminal Bench 2.1'de 82.7, Cybergym'de 76.7, Toolathlon'da 70.3, DeepSWE'de 54.4, hepsi V4-Pro-Preview'i yendiği bildirildi. Bağımsız sonuçlar ortaya çıkana kadar bunları satıcı sayıları olarak kabul edin; DeepSeek'in kendi deneme ortamında maksimum eforla üretildi ve duyurudaki benchmark'lardan ikisi şirket içi test setleriydi.

Ekonomiyle tartışmak daha zor. Milyon giriş jetonu başına 0,14 dolar (önbellek kaçışı) ve milyon çıkış jetonu başına 0,28 dolar ile V4-Flash, Codex'in normalde çalıştırdığı modellerin maliyetinin çok küçük bir kısmına mal oluyor ve önbellek isabetleri giriş maliyetini 0,0028 dolara düşürüyor. Bir günlük yoğun ajan oturumları, bu sırada içtiğiniz kahveden daha ucuza mal olur. Tam maliyet tablosu için, beta kılavuzumuzun fiyatlandırma bölümüne bakın. Codex'i alternatiflerle tartıyorsanız, Claude Code ile Codex CLI karşılaştırmamız denklemin ajan tarafını kapsar.

Ajana güvenmeden önce uç noktayı doğrulayın

Bir ajan, yalnızca arkasındaki API kadar hata ayıklanabilir durumdadır ve yepyeni bir genel beta uç noktası, Codex'i gerçek bir depoda serbest bırakmadan önce bir test sürecinden geçmeyi hak eder. Bu, Apidog'da beş dakikalık bir iştir:

POST https://api.deepseek.com/responses adresini bir uç nokta olarak ekleyin ve anahtarınızı bir ortam değişkeninde saklayın.
Minimal bir responses.create yükü gönderin ve çıktı öğelerinin şeklini onaylayın: bir reasoning öğesi ve ardından bir message öğesi.
stream: true'yu açın ve olay dizisini canlı olarak izleyin. Apidog, her SSE olayını geldiği gibi gösterir, bu da istemcinizin response.output_text.delta'yı dinlemesi mi yoksa asla gelmeyecek bir şeyi mi beklemesi gerektiğini açıkça ortaya koyar.
Bir function aracı eklenmiş bir isteği kaydedin ve function_call çıktı formatının işleyicinizin beklediğiyle eşleştiğini onaylayın.

V4-Pro Responses kullanıma sunulduğunda, aynı kaydedilmiş istekleri yeni model adına karşı tekrar çalıştırın ve davranışı karşılaştırın. Apidog'u ücretsiz indirin ve tüm paketi tek bir projede tutun.

Sıkça Sorulan Sorular

Hangi DeepSeek modelleri Responses API ile çalışır? Bugün sadece deepseek-v4-flash. deepseek-v4-pro desteği Ağustos 2026 başlarında planlanmıştır.

Yeni bir SDK'ya ihtiyacım var mı? Hayır. Resmi OpenAI SDK'sı çalışır; base_url'yi https://api.deepseek.com'a yönlendirin ve client.responses.create'ı çağırın. Kurulum detayları V4-Flash genel beta kılavuzumuzda yer almaktadır.

Çok turlu durum OpenAI'ın sürümü gibi çalışır mı? Hayır. DeepSeek uygulaması durumsuzdur: previous_response_id, conversation ve store desteklenmez. Her çağrıda tüm geçmişi girdi öğeleri olarak gönderin.

Codex'te DeepSeek'i OpenAI hesabımla birlikte kullanabilir miyim? Evet. Kurulum DeepSeek'i bir model sağlayıcısı olarak ekler; komut dosyasının menüsü modeller arasında geçiş yapar ve orijinal yapılandırmanız yedeklenir, böylece geri yükleyebilirsiniz.

Bu, Anthropic API uyumluluğuyla aynı mı? Ayrı bir özellik. DeepSeek ayrıca https://api.deepseek.com/anthropic adresinde Anthropic formatında bir uç nokta da sunar, Claude Code entegrasyonu bu şekilde çalışır. Responses API uç noktası, Codex gibi OpenAI formatındaki ajan araçları için mevcuttur.

Bu sürüm aslında neyin işaretidir?

Model kalitesi yakınlaşıyor, bu yüzden rekabet entegrasyon katmanına kayıyor. DeepSeek, geliştiricilerin aslında nerede yaşadığına, yani Codex gibi ajanların içinde olduğuna baktı ve tam olarak orada bir eklenti arka ucu olmak için gereken altyapıyı inşa etti, hangi parametrelerin sessizce göz ardı edildiğini yayınlamaya kadar. Bu şeffaflık nadirdir ve uyumluluk hikayesini güvenilir kılar.

Oyun açık ve akıllıca: OpenAI ajanı gönderir, DeepSeek jetonları onda bir fiyatına sunar. 0731 modelinin kod tabanınızda V4-Pro-Preview'den gerçekten daha iyi performans gösterip göstermediği, yalnızca kendi değerlendirmelerinizin cevaplayabileceği bir sorudur. Onu Apidog'a bağlayın, her ikisine karşı test paketinizi çalıştırın ve benchmark tablosunun değil, sonuçların karar vermesine izin verin.