DeepSeek-Reasoner とは？
DeepSeek-Reasoner は、DeepSeek の推論重視（reasoning-first）モデル（現在は DeepSeek-V3.2 ファミリーに整合）における推論（“thinking”）モード／API 名称です。最終回答を出力する前に明示的な 思考の連鎖（CoT） を生成するよう設計されており、つまりモデルは内部の段階的な推論を意図的に生成し、それが API を通じて公開され（または公開可能で）、呼び出し側が検査・蒸留できるようになっています。DeepSeek は、この reasoner バリアントを非思考型のチャットモデルに対する「思考」版として位置付け、マルチステップ推論、数学、コーディング、エージェントのワークフロー向けに提供しています。
主な機能（ユーザー向け）
- 明示的な Chain-of-Thought（CoT）出力。 API は、最終的な
contentと並行して、モデルの内部の段階的推論を含む別個のreasoning_contentフィールドを返します。これは検査可能性と下流のエージェントロジックを目的としています。 - 「Thinking」vs「Chat」モード。
deepseek-reasoner（thinking モード）はdeepseek-chat（非 thinking モード）と区別されており、どちらも V3.2 世代にアップグレードされています。 - 大きなコンテキストウィンドウ。 DeepSeek は非常に大きなコンテキスト長を提供します。Reasoner バリアントは長文の推論とエージェントのメモリ向けに訴求されています。
- JSON 出力／構造化レスポンス。 プログラムでの利用に適した構造化 JSON 出力をサポートします。
- Agent／agent-builder への特化。 V3.2 と Speciale バリアントは、明確に「エージェント向けに構築された推論優先モデル」と説明されています。
技術的な機能
- 入力: プレーンテキストのプロンプト、ツール／エージェント呼び出し用の構造化 JSON、ファイルや長文ドキュメント（ロングコンテキスト経由）。トークンは標準的な NLP トークンです。
- 出力: API は
reasoning_content（CoT テキスト）とcontent（最終回答）の両方を返します。API クライアントは、max_tokens やレスポンスパラメータを調整すると、CoT のみ、または最終回答のみを要求できます。（実務上の注意: CoT の抽出はモデル出力として課金対象になる場合があります。） - DeepSeek は推論特化のロードマップに沿って反復を重ねています。基盤の大規模モデル（R1 ファミリー）の後に、推論の深さを高めるためのフォーカスしたポストトレーニング／強化学習（RLHF スタイル）およびポリシー型のファインチューニングを実施しています。チームはまた、より小型で展開可能なモデルへ推論能力を圧縮するために distillation を利用しています。
- V3.2 シリーズでは、ツール使用に向けた agentic ポストトレーニング、ハイブリッド推論（Think／Non-Think）、およびより高速な“thinking”反復のための最適化が追加されています。
- 推論効率は、非常に長いシーケンス全体での密なアテンションではなく、関連セグメントに計算を集中させるスパースアテンション手法（報告では DeepSeek Sparse Attention — DSA と呼称）によって支援されます。これにより、非常に長いコンテキストのコストが削減されます。
deepseek-reasoner API へのアクセス方法
Step 1: Sign Up for API Key
cometapi.com にログインします。まだユーザーでない場合は、まず登録してください。CometAPI console にサインインします。インターフェースのアクセス認証用 API キーを取得します。個人センターの API token で「Add Token」をクリックし、トークンキー: sk-xxxxx を取得して送信します。
Step 2: Send Requests to deepseek-reasoner API
「deepseek-reasoner」エンドポイントを選択して API リクエストを送信し、リクエストボディを設定します。リクエストメソッドとリクエストボディは当社サイトの API ドキュメントから取得します。当社サイトは利便性のため Apifox テストも提供しています。<YOUR_API_KEY> をアカウントの実際の CometAPI キーに置き換えてください。ベース URL は Chat 形式です。
質問やリクエスト内容を content フィールドに挿入します—モデルはこの内容に応答します。API レスポンスを処理して、生成された回答を取得します。
Step 3: Retrieve and Verify Results
API レスポンスを処理して生成された回答を取得します。処理後、API はタスクのステータスと出力データを返します。