DeepSeekを実際に使う：質問を送る、思考モードを切り替える、ツール呼び出しと検索をつなぐ、Harnessに作業を預ける、場面ごとに「何を開き、何を入力し、何が返るか」を公式の例で順に並べる

この記事は、公式の資料を2026年10月25日に読んでまとめたものです。この記事は、実際に使って確かめた記録ではありません。運営者は DeepSeek を入れていますが、使い心地はこの記事には書いていません。手順は「公式の手順を順に並べたもの」です。指示文（プロンプト）の例は、すべて「この記事の例」で、公式の例ではありません。Web版（chat.deepseek.com）は読めていないので、画面の説明は書けません。「返ってくる内容」は、公式が応答の形を書いている範囲だけを書き、中身の質や速さは書きません。

先に結論

• 場面ごとの入口。 質問だけなら Web版かアプリ（画面は未確認）。プログラムから呼ぶなら API。ファイルの出入りを伴う作業は Harness。この順で、場面1〜7を書きます。
• APIの最初の一歩は、05のcurlです。 そこから、思考モードの切り替え、ストリーム、ツール呼び出し、検索、の順に足していくのが、公式のガイドの並べ方に沿った順です。
• ツールを使う会話は、履歴の持ち方に決まりがあります。 前の応答のメッセージ（content、reasoning_content、tool_calls を含む）をそのまま履歴に足す、と公式の例にあります。
• Harnessは、小さな練習用のフォルダから。 公式の規約は、エージェントの行為を利用者自身の行為として責任を負う、と書いています（02）。
• 日本語での質問が、画面でどう扱われるかは確認できていません。 公式サイトの言語の切り替えは中国語と英語だけでした（01）。この記事の例は日本語で書きましたが、日本語で通じるかは、公式の資料では確認できていません。

前提：用語をそろえる

• プロンプト（指示文）：AIに送る文章です。
• system と user：APIのメッセージには役割があります。system は前提の指示、user は利用者の発言です。公式の最初の例に両方が出てきます。
• ストリーム（stream）：答えを少しずつ受け取る形です。公式の例は "stream": false（まとめて受け取る）で、true にするとストリームになる、と書かれています。
• 思考モード（thinking）：答える前に考える動作です。既定は有効。reasoning_content に、考えた内容が入ります。
• ツール呼び出し（tool calls）：モデルが「この関数を呼んで」と返し、自分のプログラムが実行して結果を返す仕組みです。モデルが関数を実行するのではありません。
• QPS：1秒あたりのリクエスト数です。検索とページ取得の上限に使われます。
• Automation（オートメーション）ページ：Harnessで、会話の中で作った定時のリマインダーを一覧・編集する画面です（公式のスケジュールのガイド）。

たとえ話：相談相手に「メモ用紙」と「電話」を渡す

DeepSeekを、頭の回転が速い相談相手だと考えます。ふつうの質問は立ち話。思考モードは「メモ用紙を広げて考えてもらう」こと。ツール呼び出しは、相手が「天気を調べてきて」とメモを渡し、こちらが調べて答えを返す、という「電話の取り次ぎ」です。検索は図書館への問い合わせ。ただし、相手が何を書いたかは自分で確かめる必要があります。これは僕らのたとえで、公式の表現ではありません。

場面1：Web版・アプリで、最初の質問をする

公式で確認できていること。 公式の発表は、最新のモデルに chat.deepseek.com か公式アプリで話せる、と書いています（01・02）。画面の構成は、確認できていません。

手順（画面の名前は未確認）

1. 05のA-1またはA-2でサインインする。
2. 入力欄に、機密でない質問を入れて送る。この記事の例（用語の説明）:

「トークン」という言葉を、AIの文脈で小学生にもわかるように、3行で説明してください。

1. 返事を読み、わからないところを、同じ会話の続きで質問する。この記事の例:

いまの説明の2行目を、身近なたとえで言い直してください。

1. 画面に、思考やファイルの添付などのボタンがあれば、1つずつ試す。どんなボタンがあるか、公式の資料では確認できていません。

気をつけること。 04のとおり、公式のポリシーは、入力した内容は中華人民共和国で保存される、と書いています。最初は、機密でない質問で。会話を「共有リンク」にすると、公開された会話は第三者に見られうる、と公式が注意しています（01）。

場面2：APIで質問を送り、返ってきたものを読む

前提。 05のB-3でキーを環境変数に置き、B-4のcurlが通ること。

手順

1. 05のB-4のcurlを、ターミナルで実行する。messages の最後の user の content が、質問の部分です。
2. 返ってきたJSONのどこを読むか。公式のツール呼び出しのコードは、応答の choices[0].message を、メッセージとして扱っています（response.choices[0].message）。つまり、答えの文章は、その content の中、考えた内容は reasoning_content、ツールの呼び出しは tool_calls、と読めます（思考モードのガイドの記載と合わせた読み方）。
3. 質問を変えるには、content の文字を書き換えて、もう一度実行する。この記事の例（user の content に入れる文）:

このページの内容を3点で要約する手順を、番号つきで教えてください。

期待される結果。 JSONが返る。公式の最初のページに、成功時の応答の見本は載っていませんでした。エラーのときは05の表を見る。

場面3：思考モードを切り替える

公式の思考モードのガイドに書かれた内容です。

手順（curlで、この記事で組んだ例。05のB-4の1か所を変えただけで、動作は確かめていません）

1. 05のB-4のコマンドをコピーする。
2. "thinking": {"type": "enabled"} を、"thinking": {"type": "disabled"} に書き換える。
3. 実行して、応答に reasoning_content が入るかどうかを、有効のときと見比べる。

公式の補足。

• 強さの別名は、minimal と low が low、medium・high・xhigh が high、max と ultra が max に対応します。
• 思考モードでは、temperature、presence_penalty、frequency_penalty を指定してもエラーにならず、効果もありません。
• Anthropic形式では thinking の budget_tokens は無視され、output_config は effort だけ使えます（07）。
• 思考の強さが、速さや費用にどう効くかは、公式のガイドでは数字で示されていませんでした。04の料金表は、トークン数に応じた課金です。

場面4：答えを少しずつ受け取る（ストリーム）

公式の最初のページに、「例は非ストリームで、stream を true にするとストリームの出力になる」と書かれています。

1. 05のB-4のコマンドの "stream": false を "stream": true に書き換える。
2. 実行する。

期待される結果。 応答が、一度に1つのJSONではなく、細かく分かれて届く。その細かい形式は、読んだページには書かれていませんでした。 SDKを使う場合の書き方も、読んだページでは確認できていません。

場面5：ツール呼び出し（自分の関数をモデルに呼ばせる）

公式のツール呼び出しのガイドの、天気の例です。流れは次の4ステップです。

1. 利用者が「杭州の天気は？」と聞く。
2. モデルが get_weather({location: 'Hangzhou'}) の呼び出しを返す。
3. 自分のコードが get_weather を実行し、結果を tool メッセージとしてモデルに返す。
4. モデルが、その結果を使って文章で答える。

公式のPythonの例の写し（取得した内容から、行末の空白を除いたもの。全文は公式ページで確かめてください）。

from openai import OpenAI

def send_messages(messages):
    response = client.chat.completions.create(
        model="deepseek-flash",
        messages=messages,
        tools=tools,
        extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}},
    )
    return response.choices[0].message

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

tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_weather",
            "description": "Get weather of a location, the user should supply a location first.",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "location": {
                        "type": "string",
                        "description": "The city and state, e.g. San Francisco, CA",
                    },
                },
                "required": ["location"],
            },
        },
    },
]

messages = [{"role": "user", "content": "How's the weather in Hangzhou, Zhejiang?"}]
message = send_messages(messages)
print(f"User>\t {messages[0]['content']}")

tool = message.tool_calls[0]
messages.append(message)

messages.append({"role": "tool", "tool_call_id": tool.id, "content": "24℃"})
message = send_messages(messages)
print(f"Model>\t {message.content}")

読むときの注意（公式のページの内容から）。

• 例は、思考を無効にしています（extra_body）。ガイドは、思考モードでのツール呼び出しは DeepSeek-V3.2 から対応で、詳細は思考モードのページ、と書いています。
• 思考モードで tools を使うとき、履歴の reasoning_content を、ツール呼び出しがなかったターンも含めて、以降のリクエストで毎回返さないと、400エラーになります（思考モードのガイド）。例のように、応答のメッセージ全体を messages に足せば、content、reasoning_content、tool_calls が一緒に入る、と書かれています。
• 例の get_weather の結果 24℃ は決め打ちです。実際のアプリでは、天気のサービスなどを呼びます。例は tool_calls[0] だけを扱い、複数の呼び出しの繰り返しは扱っていません（取得時の指摘）。
• Chat Completions形式では、会話の途中にツール呼び出しのメッセージを挿入できず、その場合はAnthropic形式かResponses APIを使う、とガイドにあります。
• ストリクトモード（Beta）は、base_url を https://api.deepseek.com/beta にして、すべての関数に "strict": true を付けます（詳細は公式のガイド）。

場面6：検索とページ取得（Search / Fetch API）

公式のSearch/Fetchのガイドに書かれた内容です。

Search（検索）。 次は公式の例の写しです。<DeepSeek API Key> は、自分のキーに置き換えます。

curl https://api.deepseek.com/v1/tools/search \
  -H "Authorization: Bearer <DeepSeek API Key>" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "query": "DeepSeek V4 模型 发布",
    "count": 5,
    "need_content": true
  }'

応答。 HTTP 200で results の配列（一致がなければ空）。各項目に、rerank_score（0〜3、1.5以上が高品質）、title、url、snippet（短い要約）、summary（長い要約、モデルに読ませる用）、content、site_name、site_icon、date、authority（0〜4、−1は不明、3以上はきわめて権威ある）が入ります。

Fetch（ページ取得）。 1つのURL（最大8192文字。http か https で、ユーザー名やパスワードを含めない）を送ると、title と、Markdownにしたページの内容 content が返ります。公式の例の形は次のとおりです。

curl https://api.deepseek.com/v1/tools/fetch \
  -H "Authorization: Bearer <DeepSeek API Key>" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "url": "https://example.com/article"
  }'

手順（この記事の案。動作は確かめていません）

1. 上のSearchのコマンドで、調べたい言葉を query に入れて送る。count は小さく（例：3）。
2. 返ってきた results から、url を1つ選び、Fetchに渡して本文を取る。
3. 取ってきた本文を、場面2の user の content に貼り、要約を頼む（本文が長いときは、貼る量に気をつける）。

公式の注意。

• 料金は、Search、Fetchとも、成功したリクエスト1,000件あたり5元（確認日 2026-10-25）。結果が空のもの、失敗、タイムアウトは課金されません。count を変えても料金は変わりません。
• 上限は、アカウント単位で、Searchが100 QPS、Fetchが25 QPSとドメインごとの上限。超えると429です。
• エラー: 403は、Fetchがセキュリティポリシーで拒否されたとき。404は、Fetchが使えるページ内容を取れなかったとき。402は残高不足。
• 再試行は、408、429、5xxなら待ってから。402はチャージしてから。ほかの4xxは、リクエストを変えない限り再試行しない、と書かれています。
• 渡るデータ。 Searchは query、ori_question、localization（IPアドレス）、need_content。Fetchは送ったURL。保管期間は、ガイドに書かれていませんでした。
• Harness、Claude Code、Codexから使う検索は、2026年11月1日の北京時間0時までは課金されず、以降は1回ごとに課金される、とガイドと料金ページにあります。

場面7：Harnessに作業を預ける（プレビュー版）

前提。 05のC-2が済んでいる（キーを保存、ワークスペースを選択）。

手順（公式のクイックスタートの順）

1. 大事なファイルが入っていない、小さな練習用のフォルダを作り、そこで dsh を起動する（フォルダの選び方は、僕らの見立て。公式のクイックスタートは、起動したフォルダを既定の場所にする、と書く）。
2. Web UIで「选择工作区」から、そのフォルダを選ぶ。
3. 入力欄に依頼を書く。公式の例は英語の「Summarize this repository and identify its main packages.」（リポジトリを要約し、主なパッケージを挙げて、の意）。この記事の例（日本語。通じるかは未確認）:

このフォルダにあるファイルを一覧にして、それぞれが何のためのものかを1行ずつ書いてください。

1. 承認を求められたら、内容を読んで答える。クイックスタートは、エージェントがファイルの読み書き、コマンドの実行、作業の委任、計画の管理をする、権限の方針が承認を求める操作は、先に聞く、と書いています。
2. 作業が終わったら、フォルダの中身を、自分の目で確かめる。

モデルを切り替える。 設定でモデルを足したあと、モデルの選択欄で選ぶと、新しい会話の既定になります。すでに送った会話は、その会話のログのモデルのままです（公式のモデル設定ガイド）。思考の強さを選ぶメニュー「推理等级」は、強さを宣言しているモデルにだけ出ます。

リマインダーを頼む。 公式のスケジュールのガイドは、次のように書いています。

1. 先に、モデルの提供元（DeepSeekのキーなど）を設定しておく。
2. 会話で、モデルにリマインダーの作成、確認、変更、削除を頼む。公式の例は「每天 Asia/Shanghai 时区 23:00 提醒我查看天气。」（毎日、Asia/Shanghai の時間帯の23時に、天気を見るよう知らせて、の意）。この記事の例（日本語。通じるかは未確認）:

毎日 Asia/Tokyo の時間帯で 22:00 に、今日のメモを見直すよう知らせてください。

1. サイドバーから「Automation」ページを開き、作ったタスクの頻度が毎日になっているか、時間帯が正しく出ているかを確かめる（一度きりの扱いになっていないか。画面の表示の細かい表記は、公式のページに書かれていないため未確認）。
2. 変更は、タスクを開いて「规则」タブで、名前、指示、時刻を直し、「保存更改」で保存する。「取消」で戻せる。
3. 削除は、タスクを選んで確認する。今後の配信が止まり、そのタスクと配信の履歴が消えます。会話は消えず、すでにキューにあるメッセージは取り消されません。

公式の制限。 一時停止はできず、実行のたびに新しい会話を始めることはできません。ホストが動いている間だけ動き、終了すると止まり、起動するとまた動きます。配信の記録は、メッセージが会話の受信箱に保存されたことを示すだけで、モデルが作業を終えたことは示しません。配信は、ちょうど1回とは限りません。削除したタスクは戻せません。

画像を入力に使う。 Web UIの設定 → モデルで、提供元の編集 → 「自定义设置」→ モデルの「模型选项」→「输入类型」で「图片」にチェックして保存する、とモデル設定ガイドにあります（自前のモデルの場合）。DeepSeekの経路では、選んだモデルが画像に対応しているかを確かめる、と書かれています（deepseek-v4-pro は画像非対応。02）。

最初の1時間でやる順番（この記事の案）

公式の資料にある順序と、僕らの組み立てを分けて書きます。時間の割り振りは目安で、公式の記載ではありません。

つまずきと直し方

気をつけること

• この記事は、実際に使って確かめた記録ではありません。運営者は DeepSeek を入れていますが、使い心地はこの記事には書いていません。コマンド、コード、手順は、公式のドキュメントの写しか、公式の記載に合わせてこの記事で組んだ案で、動作は確かめていません。
• 読めなかったページ。 Web版（chat.deepseek.com）、API開放プラットフォーム（platform.deepseek.com）、Harnessの利用者ガイドの目次は取得できませんでした。そのため、場面1の画面の説明は書けていません。公式のPython・Node.jsの最初の呼び出しの例（最初のページのタブ）も、取得した内容に入っていませんでした。
• 公式のページは要約の形で取得しています。コードの行末の空白や、記号の欠けがありうるので、実際に使う前に公式ページの原文を見て写してください。
• ツール呼び出しのガイドの例は、公式ページ自体の指摘（$def と $defs の違い、例が自分のルールに合わない点）が取得時に挙がっていました。ストリクトモードを使うときは、公式のページの原文で確かめてください。
• Harnessは、公式が「プレビュー版」と書き、互換性を壊す変更がありうるとしています。エージェントの行為の責任は利用者にある、と規約にあります（02）。
• 出力は間違えうる、と公式が繰り返し書いています。重要な点は、自分で原文に当たってください。
• 画面の表記は変わります。手元の画面と照らして読んでください。

出典

• 首次调用 API（DeepSeek API Docs、確認日 2026-10-25）
• 思考模式 Thinking Mode（DeepSeek API Docs、確認日 2026-10-25）
• Tool Calls（DeepSeek API Docs、確認日 2026-10-25）
• 网页搜索与抓取 Search/Fetch（DeepSeek API Docs、確認日 2026-10-25）
• 模型与定价（DeepSeek API Docs、確認日 2026-10-25）
• 错误码 Error Codes（DeepSeek API Docs、確認日 2026-10-25）
• 使用 Anthropic API（DeepSeek API Docs、確認日 2026-10-25）
• Harness クイックスタート（DeepSeek Harness docs、確認日 2026-10-25）
• 配置模型与提供商（DeepSeek Harness docs、確認日 2026-10-25）
• 会话内提醒 Schedule（DeepSeek Harness docs、確認日 2026-10-25）
• 01〜04（この site 内の既存記事。公式のプライバシーポリシー、利用規約、Harnessの規約などは、そこで読んだ内容による）