DeepSeek V4 Flash is a state-of-the-art large language model combining efficient sparse attention, strong reasoning, and integrated agent capabilities for robust long-context understanding and versatile AI applications.
DeepSeek V4 Flash พัฒนาโดย DeepSeek โดย Atlas Cloud (ดำเนินการโดย Atlas Cloud AI LLC) เป็นผู้ให้บริการเข้าถึงโมเดลนี้ แต่ไม่ได้เป็นเจ้าของโมเดล เครื่องหมายการค้าทั้งหมดเป็นของเจ้าของที่เกี่ยวข้อง
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.getenv("ATLASCLOUD_API_KEY"),
base_url="https://api.atlascloud.ai/v1"
)
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-ai/deepseek-v4-flash",
messages=[
{
"role": "user",
"content": "what is difference between http and https"
}
],
max_tokens=81920,
temperature=0.7
)
print(response.choices[0].message.content)ติดตั้งแพ็กเกจที่จำเป็น
pip install requestsคำขอ API ทั้งหมดต้องมีการยืนยันตัวตนผ่าน API key คุณสามารถรับ API key ได้จากแดชบอร์ด Atlas Cloud
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"import os
API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}อย่าเปิดเผย API key ของคุณในโค้ดฝั่งไคลเอนต์หรือที่เก็บข้อมูลสาธารณะ ให้ใช้ตัวแปรสภาพแวดล้อมหรือพร็อกซีฝั่งเซิร์ฟเวอร์แทน
import requests
url = "https://api.atlascloud.ai/v1/chat/completions"
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
"model": "deepseek-ai/deepseek-v4-flash",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "what is difference between http and https"
}
],
"max_tokens": 81920,
"temperature": 0.7,
"stream": False
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())พารามิเตอร์ต่อไปนี้ยอมรับในเนื้อหาคำขอ
{
"model": "deepseek-ai/deepseek-v4-flash",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "what is difference between http and https"
}
],
"max_tokens": 81920,
"temperature": 0.7,
"stream": false
}API จะส่งคืนการตอบกลับที่เข้ากันได้กับ ChatCompletion
{
"id": "chatcmpl-abc123",
"object": "chat.completion",
"created": 1700000000,
"model": "model-name",
"choices": [
{
"index": 0,
"message": {
"role": "assistant",
"content": "Hello! How can I assist you today?"
},
"finish_reason": "stop"
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 10,
"completion_tokens": 20,
"total_tokens": 30
}
}Atlas Cloud Skills เชื่อมต่อโมเดล AI กว่า 400+ เข้ากับผู้ช่วยเขียนโค้ด AI ของคุณโดยตรง ติดตั้งด้วยคำสั่งเดียว จากนั้นใช้ภาษาธรรมชาติเพื่อสร้างรูปภาพ วิดีโอ และสนทนากับ LLM
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skillsรับ API key จากแดชบอร์ด Atlas Cloud และตั้งค่าเป็นตัวแปรสภาพแวดล้อม
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"เมื่อติดตั้งแล้ว คุณสามารถใช้ภาษาธรรมชาติในผู้ช่วย AI ของคุณเพื่อเข้าถึงโมเดล Atlas Cloud ทั้งหมด
Atlas Cloud MCP Server เชื่อมต่อ IDE ของคุณกับโมเดล AI กว่า 400+ ผ่าน Model Context Protocol ใช้งานได้กับไคลเอนต์ที่รองรับ MCP ทุกตัว
npx -y atlascloud-mcpเพิ่มการกำหนดค่าต่อไปนี้ลงในไฟล์ตั้งค่า MCP ของ IDE ของคุณ
{
"mcpServers": {
"atlascloud": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"atlascloud-mcp"
],
"env": {
"ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}