# DeepSeek API／Open-weight Deployment Operating Profile CURRENT_STATUS: CURRENT OBSERVATION: SPEC_ONLY FRESHNESS: CURRENT PAGE_TYPE: reference CANONICAL_URL: /tools/ea-1210-deepseek-api-open-weight-deployment-operating-profile CLAIM_IDS: none EVIDENCE_IDS: EVD-EA-1210-URL-A34E2A4708ED, EVD-EA-1210-URL-EFDBB18AFCA7, EA-1210-CURRENT-APPROVAL, EA-1210-CURRENT-BODY-READBACK UNKNOWN_IDS: EA-1210-UNKNOWN-01 OPS_IDS: none ## Summary 「DeepSeekはopen sourceなので自社内だけで動く」「DeepSeek APIと公開weightは同じモデル」「model nameを固定すればversionも固定される」「OpenAI互換なのでOpenAI APIと同じ挙動」と一般化しない。 ## Current judgment 「DeepSeekはopen sourceなので自社内だけで動く」「DeepSeek APIと公開weightは同じモデル」「model nameを固定すればversionも固定される」「OpenAI互換なのでOpenAI APIと同じ挙動」と一般化しない。 ## Scope DeepSeek API／Open-weight Deployment Operating Profile ## Confirmed ## UNKNOWN - EA-1210-UNKNOWN-01: - `deepseek-v4-pro` が2026年10月20日時点で実際にどのbacking revisionへroutingされるかのrequest-level識別可能性。 - API responseで返るmodel/version識別子がalias変更監査に十分か。 - enterprise個別契約でのretention、training use、subprocessor、data residency、incident notice。 - V4/V4.1系open-weightとhosted APIのpost-training/serving差分。 - exact weight revisionごとのlicense変更検知方法。 - third-party hosted DeepSeek weightのdata processing、patch、runtime provenance。 - 1M contextでの業務別retrieval/instruction retention degradation。 - self-host quantizationがtool calling・reasoning・structured outputへ与える影響。 ## Evidence - EVD-EA-1210-URL-A34E2A4708ED (RESEARCH): 2026年10月20日時点のDeepSeek公式API docsでは、主要model nameは `deepseek-flash` と `deepseek-v4-pro`。`deepseek-flash` はDeepSeek-V4.1-Flash-1017を提供する。旧 `deepseek-v4-flash` と `deepseek-v4-flash-vis — https://api.deepseek.com - EVD-EA-1210-URL-EFDBB18AFCA7 (RESEARCH): 2026年10月20日時点のDeepSeek公式API docsでは、主要model nameは `deepseek-flash` と `deepseek-v4-pro`。`deepseek-flash` はDeepSeek-V4.1-Flash-1017を提供する。旧 `deepseek-v4-flash` と `deepseek-v4-flash-vis — https://api.deepseek.com/anthropic - EA-1210-CURRENT-APPROVAL (RESEARCH): 現行本文の監査・revision対応 - EA-1210-CURRENT-BODY-READBACK (IMPL): 現行本文の収録照合 ## Failure / limits 公式APIのmodel nameが同じでもbacking revisionが変わる可能性があるため、alias固定は再現性固定ではない。逆にopen-weightではartifactを固定できても、runtime/hardware差で結果が変わり得る。 公開weightのlicenseはfamily/revisionごとに異なり得る。現行V3.2がMITであることを過去・将来の全DeepSeek modelへ外挿しない。 provider benchmarkは特定harness、prompt、sampling、hardware条件に依存する。公式更新ログの性能値を自社業務のacceptance evidenceへ直接転用しない。 API互換性は完全なsemantic parityを意味しない。OpenAI/Anthropic SDKが接続できても、role処理、tool semantics、stream event、error、reasoning field、retention、rate limitは個別に確認する。 ## 要点と前提 DeepSeekを法人運用する際は、DeepSeekが運営するhosted APIと、公開weightを自社・第三者基盤で動かすdeploymentを同一サービスとして扱わない。両者はmodel identity、更新主体、データ境界、運用責任、ライセンス、監視・障害対応の責任分界が異なる。さらにAPIのmodel nameは固定weightの識別子とは限らず、互換名が別revisionへroutingされる場合があるため、model nameだけで再現性を主張しない。 ## Hosted APIの現行面 2026年10月20日時点のDeepSeek公式API docsでは、主要model nameは `deepseek-flash` と `deepseek-v4-pro`。`deepseek-flash` はDeepSeek-V4.1-Flash-1017を提供する。旧 `deepseek-v4-flash` と `deepseek-v4-flash-vision-exp` は受理されるが、対応モデルはretiredで、requestはV4.1 Flashへroutingされる。公式quickstartはOpenAI形式 `https://api.deepseek.com` とAnthropic互換形式 `https://api.deepseek.com/anthropic` を案内している。 公式pricing pageは両API面について1M context、最大384K output、thinking/non-thinking、JSON Output、Tool Calls、Responses API、Anthropic APIを掲示する。ただしvisionはFlash側のみとされる。価格はcache hit/miss、peak/off-peakで分かれ、変更可能と明記されているため、辞典本文やアプリへ単価を固定値として埋め込まず、billing時点のlive pricingをreadbackする。 API docsにはResponses APIもあり、2026年10月20日時点ではstatelessで、multi-turnではclientがconversation historyを再送する仕様と記載されている。したがって「Responses APIだからprovider側にconversation objectが永続保存される」とOpenAI等の同名APIから推定しない。互換APIはwire format互換と意味論・保持・feature parityを分離して検証する。 ## Model aliasとrevision drift DeepSeekは2026年の更新でAPI model namingを大きく変更している。2026年4月にはV4-Pro/V4-Flashを公開し、旧 `deepseek-chat` / `deepseek-reasoner` を2026年7月24日に停止すると告知した。2026年9月のV4.1 Flash更新では旧V4 Flash系nameをV4.1 Flashへroutingすると説明している。 このためproduction provenanceでは `requested_model_name` だけでなく、可能ならproviderが返すmodel/version、request timestamp、API surface、thinking mode、reasoning effort、tool schema、system/developer message、sampling parameterを保存する。aliasが別revisionへ切り替わると、同じrequest payloadでも品質・latency・tool behavior・costが変わり得る。 ## Open-weight deploymentは別の供給面 DeepSeekは複数model familyのweightをGitHub/Hugging Face等で公開している。たとえばDeepSeek-V3.2のHugging Face repositoryはMIT licenseを表示し、weight shardを配布している。DeepSeek-V3.2-Expの公式GitHubもrepositoryとmodel weightsをMIT Licenseとしている。一方、過去のDeepSeek-V3 repositoryはcode repositoryをMIT、Base/Chat model useをModel Licenseの対象として説明していた。したがって「DeepSeekは全部MIT」とfamily横断で一般化せず、使用するexact repository/revisionのLICENSEとmodel cardを固定する。 open-weight運用ではprovider-hosted APIのSLA、rate limit、abuse control、patch、routing、data processingをそのまま引き継がない。weight取得後のinference runtime、GPU/accelerator、quantization、parallelism、KV cache、tokenizer/chat template、tool parser、security patch、observability、capacity、rollbackはdeployment owner側の責任になる。 ## 同一ブランドでもAPIとweightの能力を同一視しない hosted APIの `deepseek-flash` が指すserving stackと、Hugging Face上の特定weightをvLLM/SGLang等で動かしたstackは同一ではない。API側にはprovider独自のpost-training、routing、serving optimization、tool protocol、cache、safety controlがあり得る。self-host側ではruntime version、kernel、quantization、tensor/data parallel設定、chat templateが結果へ影響する。 したがってbenchmarkやacceptance testはdeployment surfaceごとに実施する。APIで合格したgolden setをself-hostへ無条件転用せず、逆も行わない。少なくともexact weight commit/hash、runtime/container digest、tokenizer、chat template、precision/quantization、hardware、max context、generation parametersをfixtureへ含める。 ## Data boundary 2026年2月10日更新のDeepSeek Privacy Policyは、DeepSeekのweb/app/software/API等に適用されるとし、サービス提供主体を中国所在のHangzhou DeepSeek Artificial Intelligence Co., Ltd.としている。法人がhosted APIへ機密・個人情報を送る場合、公開privacy policyだけで自社のprocessor条件、retention、cross-border transfer、subprocessor、地域要件が満たされると推定せず、締結契約・Open Platform terms・適用法・実tenant条件を確認する。 2026年4月29日発効のDeepSeek Open Platform Service Agreementは、APIその他developer toolsを使う個人・企業developer向けの個別契約として位置づけられている。hosted APIのdata governanceはこの契約面を含めて確認する。 self-hostは入力をDeepSeek APIへ送らずに構成できるが、それだけでdata boundaryが閉じるとは限らない。container registry、model hub、telemetry、package manager、remote logging、monitoring、object storage、third-party inference gateway等のegressをinventory化する。weight download元への通信とinference data pathを分離する。 ## Tool／structured output 現行API docsはTool CallsとJSON Outputを提供する。JSON Outputはvalid JSONを生成する機能だが、business schemaの意味的妥当性まで保証しない。schema validation、enum/range、unknown field、authorization、side-effect前のpolicy checkをapplication側で行う。 Tool Callsはmodelがtool invocationを提案できる機能であり、tool実行権限そのものではない。tool name/argumentsをuntrusted inputとして扱い、allowlist、per-tool authorization、argument validation、idempotency、readback、audit logを設ける。self-hostでtool parser/templateを変えた場合、hosted APIと同じtool behaviorを期待しない。 ## Context／cache／cost 公式pricing pageは1M contextとcache-hit pricingを掲示するが、最大contextを常用可能な品質保証と解釈しない。long-contextではretrieval accuracy、instruction retention、latency、memory、costを自社fixtureで測る。cache hit単価はcache成立条件・prefix一致・provider実装に依存するため、見積りではhit率を実測する。 self-hostではtoken単価ではなく、GPU時間、idle capacity、replica、KV cache、storage、egress、運用人員、障害復旧を含むTCOで比較する。API価格とGPUレンタル単価だけの比較は不十分である。 ## Release control 1. surfaceを `HOSTED_API` / `SELF_HOSTED_WEIGHT` / `THIRD_PARTY_HOSTED_WEIGHT` に分ける。 2. APIはrequested alias、observed version、endpoint、feature flags、pricing evidence dateを保存する。 3. weightはrepository、revision/commit、license、file hash、tokenizer、chat templateを保存する。 4. runtime/container、accelerator、precision/quantization、parallelismをdeployment manifestへ固定する。 5. golden setでquality、tool call、structured output、long-context、latency、cost、failure/retryをsurface別に測る。 6. provider alias変更、weight更新、runtime更新、quantization変更をmodel changeとして再承認する。 7. sensitive workloadでは契約・privacy・region・egressを確認し、未確認なら機密データを投入しない。 8. rollbackはAPI aliasだけに依存せず、前versionへ戻せるendpoint/model availabilityまたはself-host artifactを確認する。 ## FAILURE / COUNTEREVIDENCE / LIMITATIONS 公式APIのmodel nameが同じでもbacking revisionが変わる可能性があるため、alias固定は再現性固定ではない。逆にopen-weightではartifactを固定できても、runtime/hardware差で結果が変わり得る。 公開weightのlicenseはfamily/revisionごとに異なり得る。現行V3.2がMITであることを過去・将来の全DeepSeek modelへ外挿しない。 provider benchmarkは特定harness、prompt、sampling、hardware条件に依存する。公式更新ログの性能値を自社業務のacceptance evidenceへ直接転用しない。 API互換性は完全なsemantic parityを意味しない。OpenAI/Anthropic SDKが接続できても、role処理、tool semantics、stream event、error、reasoning field、retention、rate limitは個別に確認する。 ## SAFE_WORDING 「DeepSeekはopen sourceなので自社内だけで動く」「DeepSeek APIと公開weightは同じモデル」「model nameを固定すればversionも固定される」「OpenAI互換なのでOpenAI APIと同じ挙動」と一般化しない。 「DeepSeekはhosted APIと公開weightの双方を提供するが、model identity、license、data boundary、serving stack、更新責任はsurfaceごとに異なる。2026年10月20日時点のhosted APIではmodel aliasのretirement/routing変更が実際に行われているため、live docsとobserved runtimeをversioned evidenceとして保持する」と記述する。 ## OPEN_UNKNOWN - `deepseek-v4-pro` が2026年10月20日時点で実際にどのbacking revisionへroutingされるかのrequest-level識別可能性。 - API responseで返るmodel/version識別子がalias変更監査に十分か。 - enterprise個別契約でのretention、training use、subprocessor、data residency、incident notice。 - V4/V4.1系open-weightとhosted APIのpost-training/serving差分。 - exact weight revisionごとのlicense変更検知方法。 - third-party hosted DeepSeek weightのdata processing、patch、runtime provenance。 - 1M contextでの業務別retrieval/instruction retention degradation。 - self-host quantizationがtool calling・reasoning・structured outputへ与える影響。 NEXT: /agent/start.json STOP: This is a knowledge projection, not an execution order.