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

DeepSeek'in 31 Temmuz tarihli V4-Flash sürüm duyurusunda stratejik açıdan en dikkat çekici cümle şuydu: Resmi V4-Flash, Responses API formatını yerel olarak destekliyor ve Codex için tamamen uyarlanmış durumda.

Apidog'u bugün deneyin

Bu, açık ağırlıklı bir laboratuvarın OpenAI'ın ajan ürünleri için tasarladığı API biçimini doğrudan uyguladığı anlamına geliyor. Amaç da açık: OpenAI Codex'in bir DeepSeek modeli üzerinde çalışabilmesi. DeepSeek değişiklik günlüğünde bunu doğrudan ifade ediyor: “Codex talebini karşılamak için API'miz artık Responses API formatını destekliyor.”

Bu rehberde şunları uygulamalı olarak ele alacağız:

• Responses API uyumluluğunun kapsamı
• Sessizce yok sayılan parametreler
• V4-Flash'ı Codex'e bağlama
• Akış ve araç çağrılarındaki kritik farklar
• Uç noktayı ajanınıza bağlamadan önce test etme

Temel API kurulumu gerekiyorsa önce V4-Flash genel beta kılavuzuna bakın.

Responses API neden önemli?

OpenAI, Chat Completions'ın halefi olarak Responses API'yi tanıttı. API; ajan odaklı iş yükleri, akıl yürütme çıktıları, araç çağrıları ve semantik akış olayları için tek bir arayüz sunuyor.

Responses API'nin yapısını OpenAI Responses API Nasıl Kullanılır rehberimizde ayrıntılı ele alıyoruz. Kısa sürüm: Codex dahil OpenAI'ın ajan ekosistemi bu formatla iletişim kuruyor.

Daha önce OpenAI dışı bir modeli Responses API istemcisiyle kullanmak için genellikle bir dönüştürme proxy'si gerekiyordu. DeepSeek ise bu katmanı atlayıp formatı doğrudan https://api.deepseek.com üzerinde uyguluyor.

Mevcut OpenAI SDK kodunuzu yalnızca base_url değiştirerek kullanabilirsiniz:

# pip3 install openai
from openai import OpenAI

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

response = client.responses.create(
    model="deepseek-v4-flash",
    instructions="Yardımcı bir asistansın.",
    input="Merhaba, nasılsın?"
)

print(response.output_text)

Şu anda Responses API yalnızca deepseek-v4-flash modeliyle çalışıyor. DeepSeek, deepseek-v4-pro desteğinin Ağustos 2026 başlarında geleceğini belirtiyor.

Uyumluluk ne kadar eksiksiz?

DeepSeek, ayrıntılı bir Responses API uyumluluk matrisi yayınlıyor. Entegrasyona başlamadan önce özellikle aşağıdaki üç grubu kontrol edin.

Desteklenen parametreler

Aşağıdaki özellikler çalışır:

• input ve instructions: Dize veya öğe listesi biçiminde
• stream: Tam semantik olay dizisiyle akış
• temperature, top_p, max_output_tokens, top_logprobs
• tools: function ve web_search araç türleri
• tool_choice: Belirli bir fonksiyonu zorlamak dahil
• reasoning.effort: Akıl yürütme derinliği kontrolü

web_search aracı sunucu tarafında yürütülür.

Kabul edilen ama etkisiz parametreler

Bazı parametreler hata üretmez; ancak davranışı değiştirmez:

• reasoning.summary: Kabul edilir, fakat özet üretilmez.
• text.verbosity: Kabul edilir, fakat çıktıyı etkilemez.
• parallel_tool_calls: Yok sayılır; paralel araç çağrıları zaten her zaman açıktır.

Bu davranış, mevcut bir OpenAI Responses API istemcisini değiştirmeden bağlamayı kolaylaştırır. Ancak bir parametrenin kabul edilmesi, desteklendiği anlamına gelmez.

Desteklenmeyen özellikler

Aşağıdaki alanları kullanmayın:

• previous_response_id
• conversation
• store
• background
• metadata
• include
• service_tier
• İstemci önbellekleme anahtarları

API durumsuzdur. Çok turlu konuşmalarda geçmişi uygulama tarafında saklayın ve her istekte input öğeleri olarak yeniden gönderin.

Örnek:

response = client.responses.create(
    model="deepseek-v4-flash",
    input=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Python ile bir CSV dosyasını nasıl okuyabilirim?"
        },
        {
            "role": "assistant",
            "content": "Python'da csv modülünü veya pandas paketini kullanabilirsiniz."
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Pandas örneği göster."
        }
    ]
)

Ayrıca 1 milyon jetonluk bağlam penceresi aşılırsa istek kısaltılmaz; doğrudan 400 hatası döner. Büyük bağlamlar için token bütçesini istemci tarafında yönetin.

SSE akışında [DONE] beklemeyin

DeepSeek, Responses API olay modelini response.created ile başlayıp aşağıdaki olaylardan biriyle bitecek şekilde uygular:

• response.completed
• response.incomplete
• response.failed

data: [DONE] sonlandırıcısı yoktur.

Bu nedenle yalnızca [DONE] mesajını bekleyen bir SSE işleyicisi akışı sonsuza kadar açık sanabilir. Akış kodunuzda tamamlanma olaylarını açıkça ele alın:

for event in stream:
    if event.type == "response.output_text.delta":
        print(event.delta, end="")

    elif event.type == "response.reasoning_text.delta":
        print(f"\n[reasoning] {event.delta}", end="")

    elif event.type in {
        "response.completed",
        "response.incomplete",
        "response.failed"
    }:
        break

Bu tür sağlayıcı farkları için SSE ile API yanıtlarını akış halinde alma rehberindeki savunmacı ayrıştırma desenlerini kullanabilirsiniz.

DeepSeek-V4-Flash ile Codex kurulumu

Codex, modellerle Responses API üzerinden konuşur. Bu nedenle V4-Flash, Codex için doğrudan bir sağlayıcı olarak yapılandırılabilir.

DeepSeek'in Codex entegrasyon kılavuzu, CLI, ChatGPT masaüstü uygulaması ve VS Code uzantısının aynı yapılandırmayla çalışmasını sağlar.

Hızlı kurulum: komut dosyasıyla yapılandırma

Önce Codex CLI veya ChatGPT masaüstü uygulamasını en az bir kez çalıştırın.

Ardından macOS veya Linux üzerinde:

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

Windows PowerShell için:

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

Komut dosyası ilk çalıştırmada DeepSeek API anahtarınızı ister ve aşağıdaki işlemleri gerçekleştirir:

1. Mevcut ~/.codex/config.toml dosyasını ~/.codex/backup-deepseek/ altında yedekler.
2. ~/.codex/models.json dosyasına model kataloğunu yazar.
3. Yapılandırmanıza [model_providers.deepseek] bölümünü ekler.
4. MCP sunucularını ve proje güven ayarlarını korur.
5. Dosyaları yazmadan önce yapılandırma sözdizimini doğrular.

Model değiştirmek veya önceki Codex yapılandırmasını geri yüklemek için komut dosyasını yeniden çalıştırabilirsiniz.

curl | bash veya PowerShell üzerinden uzaktan betik çalıştırmadan önce, ekip politikanız gerektiriyorsa komut dosyasını inceleyin. Betik yedekleme ve doğrulama yapsa da Codex yapılandırmanıza üçüncü taraf kod yazmaktadır.

Model kataloğundaki kritik bilgiler

Kurulum betiğinin oluşturduğu models.json dosyası, modelin Codex içindeki çalışma özelliklerini gösterir:

• Bağlam penceresi: 1.048.576 jeton
• Akıl yürütme seviyeleri: low, high, max
• Varsayılan akıl yürütme seviyesi: high
• Paralel araç çağrıları: Destekleniyor
• Minimum Codex istemci sürümü: 0.144.0

Şu an katalogta yalnızca deepseek-v4-flash çalışır durumdadır. deepseek-v4-pro, destek geldiğinde kullanılmak üzere katalogta yer alır.

Codex performansını nasıl değerlendirmelisiniz?

DeepSeek, 0731 yeniden eğitiminin ajanlı kodlama iş yüklerini hedeflediğini belirtiyor. Şirketin yayınladığı sonuçlar şunlar:

• Terminal Bench 2.1: 82.7
• Cybergym: 76.7
• Toolathlon: 70.3
• DeepSWE: 54.4

Bu değerlerin V4-Pro-Preview'i geçtiği bildiriliyor. Ancak bunlar satıcı tarafından yayımlanan ölçümler olduğundan, kendi kod tabanınızda doğrulama yapmanız gerekir.

Pratik değerlendirme için aynı görev setini hem mevcut modelinizde hem de V4-Flash'ta çalıştırın:

• Aynı depo ve aynı branch
• Aynı araç izinleri
• Aynı test komutları
• Aynı akıl yürütme seviyesi
• Aynı token veya süre limiti

Şu metrikleri karşılaştırın:

• Test geçme oranı
• İlk denemede doğru yama oranı
• Araç çağrısı sayısı
• Toplam token tüketimi
• Görev başına maliyet
• İnsan müdahalesi ihtiyacı

DeepSeek'in belirttiği fiyatlandırmaya göre V4-Flash, milyon giriş tokenı için 0,14 $, milyon çıkış tokenı için 0,28 $ maliyete sahip. Önbellek isabetlerinde giriş maliyeti 0,0028 $ seviyesine düşüyor.

Güncel maliyet detayları için V4-Flash genel beta kılavuzunun fiyatlandırma bölümüne bakabilirsiniz. Ajan deneyimi açısından alternatifleri değerlendiriyorsanız Claude Code ve Codex CLI karşılaştırması da yardımcı olabilir.

Ajana bağlamadan önce uç noktayı doğrulayın

Yeni bir genel beta uç noktasını gerçek bir depoda kullanmadan önce API davranışını ayrı olarak test edin. Bunu Apidog içinde birkaç dakikada yapabilirsiniz.

1. Responses uç noktasını oluşturun

Yeni bir istek ekleyin:

POST https://api.deepseek.com/responses

Kimlik doğrulama için API anahtarını ortam değişkeni olarak saklayın:

Authorization: Bearer {{DEEPSEEK_API_KEY}}
Content-Type: application/json

2. Minimal isteği gönderin

{
  "model": "deepseek-v4-flash",
  "input": "Merhaba, kısa bir Python örneği ver."
}

Yanıtta çıktı öğelerinin yapısını kontrol edin. Tipik olarak önce bir reasoning öğesi, ardından bir message öğesi görmelisiniz.

3. SSE akışını test edin

İsteğe stream: true ekleyin:

{
  "model": "deepseek-v4-flash",
  "input": "SSE akışı hakkında iki cümle yaz.",
  "stream": true
}

Olayları canlı izleyin ve istemcinizin aşağıdaki türleri işlediğini doğrulayın:

• response.output_text.delta
• response.reasoning_text.delta
• response.completed
• response.incomplete
• response.failed

4. Araç çağrısı formatını doğrulayın

Bir fonksiyon aracı ekleyin:

{
  "model": "deepseek-v4-flash",
  "input": "Ankara'nın hava durumunu kontrol et.",
  "tools": [
    {
      "type": "function",
      "name": "get_weather",
      "description": "Belirtilen şehir için hava durumu döndürür.",
      "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "city": {
            "type": "string"
          }
        },
        "required": ["city"],
        "additionalProperties": false
      }
    }
  ]
}

Dönen function_call çıktısının araç işleyicinizin beklediği ad, çağrı kimliği ve argüman formatıyla eşleştiğini kontrol edin.

V4-Pro Responses desteği geldiğinde aynı kayıtlı istekleri yeni model adıyla tekrar çalıştırın. Böylece model değişiminden kaynaklanan davranış farklarını ölçebilirsiniz. Apidog'u ücretsiz indirin ve bu test paketini tek bir projede saklayın.

Sıkça Sorulan Sorular

Hangi DeepSeek modelleri Responses API ile çalışır?

Şu anda yalnızca deepseek-v4-flash çalışır. deepseek-v4-pro desteğinin Ağustos 2026 başlarında gelmesi planlanıyor.

Yeni bir SDK kullanmam gerekir mi?

Hayır. Resmi OpenAI SDK'sını kullanabilirsiniz. base_url değerini https://api.deepseek.com olarak ayarlayın ve client.responses.create() çağrısını kullanın. Kurulum detayları V4-Flash genel beta kılavuzunda bulunur.

Çok turlu konuşmalar OpenAI'daki gibi çalışır mı?

Hayır. DeepSeek uygulaması durumsuzdur. previous_response_id, conversation ve store desteklenmez. Konuşma geçmişini uygulamanızda yönetin ve her istekte yeniden gönderin.

Codex'te DeepSeek'i OpenAI hesabımla birlikte kullanabilir miyim?

Evet. Kurulum DeepSeek'i ayrı bir model sağlayıcısı olarak ekler. Komut dosyası menüsünden modeller arasında geçiş yapabilir, gerekirse yedeklenen yapılandırmanızı geri yükleyebilirsiniz.

Bu, Anthropic API uyumluluğuyla aynı özellik mi?

Hayır. DeepSeek ayrıca https://api.deepseek.com/anthropic adresinde Anthropic biçiminde bir uç nokta sunar. Bu uç nokta Claude Code benzeri entegrasyonlar içindir. Responses API uç noktası ise Codex gibi OpenAI formatındaki ajan araçları için kullanılır.

Bu sürüm neyi işaret ediyor?

Model kalitesi birbirine yaklaştıkça rekabet entegrasyon katmanına kayıyor. DeepSeek burada yalnızca model sunmuyor; Codex gibi ajan araçlarının beklediği API biçimini, akış olaylarını ve araç çağrılarını da uyguluyor.

En doğru karar, benchmark tablosuna bakarak değil kendi iş yükünüzü çalıştırarak verilir:

1. V4-Flash'ı Apidog üzerinden doğrulayın.
2. Aynı test senaryolarını mevcut sağlayıcınızda ve DeepSeek'te çalıştırın.
3. Test geçme oranını, maliyeti ve araç çağrısı davranışını karşılaştırın.
4. Sonuçlara göre Codex varsayılan modelinizi seçin.

DeepSeek'in 0731 modelinin kod tabanınızda V4-Pro-Preview'den daha iyi çalışıp çalışmadığını yalnızca kendi değerlendirmeleriniz gösterebilir.