DeepSeek-Reasoner とは？
DeepSeek-Reasoner は、DeepSeek の reasoning-first モデル（現在は DeepSeek-V3.2 ファミリーに準拠）の推論（または「thinking」）モード/API 名称です。最終的な回答を出力する前に明示的な**思考連鎖（CoT）**を生成するよう設計されています。つまり、モデルが内部で意図的に段階的な推論を行い、その内容が API を通じて公開（または公開可能）され、呼び出し側が検査または蒸留できるようになっています。DeepSeek は Reasoner バリアントを非思考型チャットモデルの「thinking」対応版として位置づけ、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展開しています。
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reasoning_contentフィールドを別途返します。これは可観測性と下流のエージェントロジックのために設計されています。 - 「Thinking」と「Chat」モード。
deepseek-reasoner（thinking モード）はdeepseek-chat（非thinking モード）とは異なります。両者とも V3.2 世代にアップグレードされています。 - 大規模コンテキストウィンドウ。 DeepSeek は非常に長いコンテキスト長を提供します。Reasoner バリアントは長文推論やエージェントのメモリ用途向けとして訴求されています。
- JSON 出力 / 構造化レスポンス。 プログラムで利用しやすい構造化 JSON 出力をサポートします。
- エージェント/エージェント構築に注力。 V3.2 と Speciale バリアントは「エージェント向けに構築された reasoning-first モデル」として明示されています。
技術的な能力
- Inputs: 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、ファイルまたは長文ドキュメント（長いコンテキスト経由）。トークンは標準的な NLP トークンです。
- Outputs: 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ことで、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 の抽出もモデル出力として課金対象と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進化しており、ベースの大規模モデル（R1 ファミリー）に続き、推論深度を高めるための集中的な事後学習/強化学習（RLHF スタイル）およびポリシースタイルの追加微調整を実施しています。チームは蒸留を用いて推論能力を小型でデプロイしやすいモデルへ圧縮しています。
- V3.2 系列では、ツール使用のためのエージェント的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にわたる密なアテンションではなく関連セグメントに計算資源を集中させるスパース・アテンション手法（レポートでは DeepSeek Sparse Attention — DSA と呼称）によって支えられており、非常に長いコンテキストにおけるコスト削減に寄与します。
deepseek-reasoner API の利用方法
ステップ 1: API キーの取得
cometapi.com にログインしてください。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である API キーを取得します。パーソナルセンターの API トークンで「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。
ステップ 2: deepseek-reasoner API にリクエストを送信
「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。リクエスト方法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できます。当社サイトでは利便性のため 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。
ステップ 3: 結果の取得と検証
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で応答します。