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2026-08-23 02:12:08 +08:00

26 KiB

Raw Permalink Blame History

DeepSeek API

来源：

https://api-docs.deepseek.com/api/create-chat-completion

https://api-docs.deepseek.com/guides/thinking_mode

https://api-docs.deepseek.com/guides/tool_calls

https://api-docs.deepseek.com/guides/json_mode

https://api-docs.deepseek.com/guides/kv_cache

https://api-docs.deepseek.com/guides/chat_prefix_completion

https://api-docs.deepseek.com/guides/fim_completion

https://api-docs.deepseek.com/guides/responses_api

https://api-docs.deepseek.com/guides/anthropic_api

https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing

https://api-docs.deepseek.com/quick_start/error_codes

文档采集于 2026-08-12。2026-08-13 用真实 API key 全量实测校验过一遍，实测与文档冲突处均以实测为准并标注 ⚠️。实测环境 system_fingerprint：flash = fp_a18b46594c_prod0820_fp8_kvcache_20260402，pro = fp_v4pro_20260812_prod0820_fp8_kvcache_20260402。

DeepSeek 的定位是 OpenAI 格式兼容，但有一批自有扩展和"看起来支持其实忽略"的参数。它同时提供三种入口格式（OpenAI / Anthropic / Responses），本身就是一个"中转站"的现成参考——而且是一个反面参考：实测发现它的三个入口在思考参数、图片处理、错误格式、tool_choice 上行为都不一致。

Base URL：

https://api.deepseek.com — OpenAI Chat Completions 格式 + Responses API 格式
https://api.deepseek.com/beta — Beta 功能（prefix completion、FIM、strict tool calls）
https://api.deepseek.com/anthropic — Anthropic Messages 格式

实测路径别名（文档未列）：

Responses：/responses 与 /v1/responses 等价
Anthropic：/anthropic/messages 与 /anthropic/v1/messages 等价
Anthropic 入口鉴权：x-api-key 与 Authorization: Bearer 都接受

额外端点（文档未列）：GET /user/balance → {"is_available":true,"balance_infos":[{"currency":"CNY","total_balance":"...","granted_balance":"...","topped_up_balance":"..."}]}。中转站可用它做上游健康检查与余额预警。

1. 模型与能力矩阵

GET /models 实测只返回两个模型：

模型	上下文	最大输出
`deepseek-v4-flash`	1,048,576	393,216
`deepseek-v4-pro`	1,048,576	393,216

实测精确值，来自越界报错：This model's maximum context length is 1048576 tokens、the valid range of max_tokens is [1, 393216]。

⚠️ 模型名别名：deepseek-chat 和 deepseek-reasoner（旧模型名）会被静默映射到 deepseek-v4-flash，响应的 model 字段返回 deepseek-v4-flash。其他未知名字（gpt-4、deepseek-v3、空串等）会明确报错：The supported API model names are deepseek-v4-pro or deepseek-v4-flash, but you passed X.

中转站注意：用户传 deepseek-chat 拿到的是 v4-flash 且无任何提示，账单模型名与请求模型名对不上。

能力	v4-flash	v4-pro
Tool Calls	✓	✓
JSON Output（仅 `json_object`）	✓	✓
FIM Completion	✓	✓
Chat Prefix Completion	✓	✓
Thinking Mode	✓（默认开）	✓（默认开）
Responses API	✓	✓ ⚠️
内置 `web_search`（仅 Responses 入口）	✓	✓
Anthropic API	✓	✓

⚠️ 文档称 Responses API "不支持 v4-pro，计划 2026-08 初支持"——实测已支持，deepseek-v4-pro 在 /v1/responses 正常返回。 ⚠️ 文档称 FIM "仅非思考模式"且"模型用 v4-pro"——实测 flash 和 pro 都支持 FIM，见 §7。

价格（每 1M token）：

模型	缓存命中	缓存未命中	输出
v4-flash	$0.0028	$0.14	$0.28
v4-pro	$0.003625	$0.435	$0.87

官方页面明确预告将大幅涨价，价格不要硬编码。

2. Chat Completions（`POST /chat/completions`）

必填：messages、model。

参数	类型	默认	实测行为
`thinking`	object	`{type:"enabled"}`	DeepSeek 自有扩展；`type: enabled/disabled/adaptive` ⚠️，`reasoning_effort: low/high/max`
`reasoning_effort`	string	—	⚠️ 顶层 OpenAI 写法也生效（文档未列），`"none"` 可关闭思考
`max_tokens`	int	—	范围 `[1, 393216]`，越界 400
`temperature`	number	1	范围 `[0, 2]`，越界 400（非静默忽略）
`top_p`	number	1	范围 `(0, 1.0]`，越界 400
`response_format`	object	`{type:"text"}`	仅 `text` / `json_object`；`json_schema` 报 400
`stream`	bool	false
`stream_options`	object	—	`include_usage`
`stop`	string\|array	—	最多 16 个，17 个报 `Stop string array too long: 17`
`tools`	array	—	`type` 只接受 `function`（`web_search` 等报 400）
`tool_choice`	—	`auto`	⚠️ 思考模式下只支持 `none`/`auto`，见 §4
`logprobs`	bool	false	⚠️ 思考模式下返回结构不同，见下
`top_logprobs`	int	—	0 ~ 20，需 `logprobs=true`
`user_id`	string	—	≤512 字符，文档称字符集 `[a-zA-Z0-9\-_]`，实测不校验（传 `用户@1` 也 200）
`n`	int	1	只支持 1，`n=2` 报 `Invalid n value (currently only n = 1 is supported)`

已废弃：frequency_penalty、presence_penalty — 实测传了不报错，静默忽略。 静默忽略（传了不报错也不生效）：seed、OpenAI 标准的 user（注意与 DeepSeek 自有的 user_id 不是同一个参数）。

硬报错的兼容性坑：

role: "developer"（OpenAI 新标准）→ 400 unknown variant 'developer'。中转站必须把 developer 降级成 system。
content 数组中的 image_url → 400 unknown variant 'image_url', expected ...。注意这与 Anthropic / Responses 入口的静默降级行为不一致，见 §8。
纯文本的 content: [{"type":"text","text":"..."}] 数组形式 → 正常支持。

消息序列约束极宽松（实测均返回 200）：连续两条 user、以 assistant 结尾（无 prefix）、system 出现在中间、只有 system 一条——全部接受。唯一报错的是空数组 messages: [] → Empty input messages。

响应字段基本对齐 OpenAI，额外有：

message.reasoning_content — 思考内容（字符串）
usage.prompt_cache_hit_tokens / usage.prompt_cache_miss_tokens
usage.prompt_tokens_details.cached_tokens（与 prompt_cache_hit_tokens 同值，两套字段并存）
usage.completion_tokens_details.reasoning_tokens — ⚠️ 仅思考模式存在；非思考模式下整个 completion_tokens_details 对象都不出现
finish_reason 多一个取值：insufficient_system_resource
⚠️ 非流式响应的 tool_calls[] 里也带 index 字段（OpenAI 非流式不带）

⚠️ logprobs 在思考模式下结构不同

非思考模式：logprobs.content[]（同 OpenAI）。思考模式：返回的是 logprobs.reasoning_content[] ——这个 key 在 OpenAI 规范里不存在（OpenAI 只有 content 和 refusal）。严格按 OpenAI schema 反序列化的客户端会拿到空的 logprobs 或直接解析失败。

3. Thinking Mode 的怪癖

⚠️ 三个入口的参数写法互不相同——且与官方文档记载相反

文档给出的映射表（Anthropic 用 reasoning.effort、Responses 用 output_config.effort）实测是错的。以"关闭思考"为探针跑的完整交叉矩阵（观察 reasoning_content/thinking block 是否出现、prompt_tokens 是 5 还是 84）：

入口	写法	实测结果
OpenAI	`{"thinking":{"type":"disabled"}}`	✅ 生效（prompt=5）
OpenAI	`{"reasoning_effort":"none"}`	✅ 生效（prompt=5）——文档未记载
OpenAI	`{"reasoning":{"effort":"none"}}`	❌ 静默忽略（prompt=84，仍思考）
Anthropic	`{"thinking":{"type":"disabled"}}`	✅ 生效（input=5）
Anthropic	`{"reasoning":{"effort":"none"}}`	❌ 静默忽略（input=84）——文档说这个才对，实测无效
Anthropic	`{"reasoning_effort":"none"}`	❌ 静默忽略（input=84）
Responses	`{"reasoning":{"effort":"none"}}`	✅ 生效（reasoning_tokens=0）
Responses	`{"output_config":{"effort":"none"}}`	❌ 静默忽略——文档说这个才对，实测无效
Responses	`{"thinking":{"type":"disabled"}}`	❌ 静默忽略

结论：Chat 与 Anthropic 入口统一用 thinking.type；Responses 入口用 OpenAI 标准的 reasoning.effort。所有"不生效"的写法都是静默忽略、不报错——中转站若照文档实现关思考，会得到一个照常思考并照常计费的响应。

⚠️ `thinking.type` 有第三个取值 `adaptive`（文档完全未记载）

从 400 报错里泄露的枚举：unknown variant 'banana', expected one of 'adaptive', 'enabled', 'disabled'。

实测 adaptive 会按问题难度调节思考量（"hi" → 24 reasoning tokens；"严格证明 √2 无理" → 262），但不会完全关闭思考，简单问题仍产出 reasoning_content。

⚠️ 思考模式会注入约 79 token 的隐藏 system prompt，并计入你的账单

同一条 "hi" 请求：

	`prompt_tokens`
`thinking.type = disabled`	5
`thinking.type = enabled`（默认）	84

这 79 token 的差额是 DeepSeek 服务端注入的思考指令，按输入价计费，且三个入口都一样（Anthropic 入口 input_tokens 同为 84）。默认开启意味着中转站转发的每一条短请求都在为它买单。

reasoning_effort 的实际效果存疑

reasoning_effort 的非法值不报错（"banana" 照常返回 200），只有 thinking.type 是强类型枚举。none/minimal/xhigh/medium 等文档外取值也一律静默接受。

在 flash 上对同一道题各档采样 5 次的 reasoning_tokens：

effort	样本	均值
`low`	116, 80, 118, 68, 118	100.0
`high`	48, 71, 120, 73, 90	80.4
`max`	101, 56, 111, 89, 79	87.2

方差远大于档位间差异，flash 上看不出 effort 有可观测效果。 v4-pro 上采样（low ≈ 513、high ≈ 799）倾向于正相关，但样本量不足以定论。文档所称"flash 直通、pro 上 high 与 xhigh 都映射为 high"未能证实也未能证伪——不要基于这个假设做路由决策。

例外：Responses 入口的 reasoning.effort: "none" 是唯一能观测到确定效果的取值（reasoning_tokens 精确为 0）。

⚠️ reasoning_content 多轮回传是硬性要求（不回传直接 400）

文档表述为"必须回传"，实测是服务端强校验：

{"error":{"message":"The `reasoning_content` in the thinking mode must be passed back to the API.",
 "type":"invalid_request_error","code":"invalid_request_error"}}

精确的触发条件（实测逐一验证）：

场景	不回传 `reasoning_content`
思考模式 + 历史含 `tool_calls`	400 报错
思考模式 + 无 `tool_calls` 的普通多轮	正常，不报错
非思考模式 + 历史含 `tool_calls`	正常，不报错

传空串 "reasoning_content": "" 可以过校验——这是中转站从 Anthropic/OpenAI 格式转过来、丢失了原始思考内容时的可用降级手段（模型质量可能下降，但不会 400）。

这和 Anthropic 的规则（thinking block 必须原样、带 signature 回传）以及 OpenAI 的规则（encrypted_content / reasoning item）都不同，中转站需要按上游分别处理。

流式响应的两处非 OpenAI 行为

usage 挂在最后一个正常 chunk 上，而不是像 OpenAI 那样单独发一个 choices: [] 的 usage-only chunk。DeepSeek 把 usage 塞进了带 finish_reason 的那个 chunk 里，之后直接 data: [DONE]。按 OpenAI 语义等待独立 usage chunk 的实现会永远拿不到 usage。
delta 中未使用的字段是显式 null 而非省略：{"delta":{"content":null,"reasoning_content":"We"}} / {"delta":{"content":"4","reasoning_content":null}}。对 null 与"字段缺失"处理不同的客户端需注意。

思考内容通过 delta.reasoning_content 增量下发，先出完 reasoning_content 再出 content。

4. Tool Calls 的怪癖

结构与 OpenAI 一致：tools[].{type:"function", function:{name, description, parameters}}，回传用 role: "tool" + tool_call_id。tools[].type 只接受 function。
思考模式下 tool_choice 只支持 auto 和 none（⚠️ 文档未记载）：

`tool_choice`	thinking enabled	thinking disabled
`"auto"`	✅	✅
`"none"`	✅	✅
`"required"`	❌ 400	✅
`{"type":"function","function":{"name":...}}`	❌ 400	✅

报错信息：Thinking mode does not support this tool_choice。由于思考模式是默认开启的，中转站转发一个带 tool_choice: "required" 的普通 OpenAI 请求会直接 400——必须同时下发 thinking.type: "disabled"，或把 required 降级为 auto。

strict 是 Beta 功能，文档称必须切到 https://api.deepseek.com/beta。实测在主 base_url 上传 strict: true 不报错（静默接受并正常返回），无法从响应上区分是否生效——属于典型的静默失效。
strict 模式支持的 schema 类型：object、string、number、integer、boolean、array、enum、anyOf、$ref、$def。实测传入 pattern、minLength 等不支持的关键字也不报错（静默接受，约束不保证生效）。
思考模式下的工具调用从 DeepSeek-V3.2 起支持，实测思考 + 工具调用可同时返回 reasoning_content 与 tool_calls，finish_reason: "tool_calls"。

5. JSON Output 的怪癖

只有 response_format: {"type": "json_object"}。json_schema 明确报错：This response_format type is unavailable now（措辞暗示未来会支持，但目前中转站必须拦截或降级）。
必须在 system 或 user prompt 中出现 "json" 字样，否则硬报错： Prompt must contain the word 'json' in some form to use 'response_format' of type 'json_object'. 中转站从其他上游格式转发时，如果用户 prompt 里没有 "json" 字样，会拿到一个用户完全无法理解的 400。
官方承认 API 偶尔会返回空 content，建议通过调整 prompt 措辞规避。中转站需要有重试策略。
max_tokens 给小了会截断成非法 JSON。
与思考模式可共存，reasoning_content 与 JSON content 同时返回。

6. Context Caching 的怪癖

全自动，无 cache_control 之类的手动参数。 与 Anthropic 的显式断点模型完全不同——不能双向映射。
⚠️ 实测缓存粒度为 64 token（文档称"未说明最小可缓存粒度"）。两组独立实测的 prompt_cache_hit_tokens 均为 64 的整数倍：3328 = 52×64、1920 = 30×64。命中量向下对齐到 64 的倍数，尾部不足 64 的部分计为 miss。
⚠️ 缓存即时生效（文档称"缓存构建需要数秒"）。实测第 1 次请求 miss 全量，紧接着的第 2 次请求立即命中，无需等待：

请求 prompt_tokens hit miss

第 1 次 3379 0 3379

第 2 次 3379 3328 51

第 3 次 3379 3328 51
公共前缀缓存已验证：两个只有尾部一个词不同的请求（2006 / 2007 token）交替发送，双方都稳定命中共同前缀的 1920 token。
缓存不再使用后自动清除，通常在数小时到数天内。
统计字段：prompt_cache_hit_tokens / prompt_cache_miss_tokens，以及 prompt_tokens_details.cached_tokens（同值）。Anthropic 入口映射为 cache_read_input_tokens，cache_creation_input_tokens 实测恒为 0（DeepSeek 没有"写入缓存"这个计费概念，官方 Anthropic 的缓存写入溢价在此不存在）。

请求	prompt_tokens	hit	miss
第 1 次	3379	0	3379
第 2 次	3379	3328	51
第 3 次	3379	3328	51

7. Beta 功能（需 `base_url=https://api.deepseek.com/beta`）

Chat Prefix Completion

在 messages 最后一条设 {"role": "assistant", "content": "...", "prefix": true}，模型从该前缀继续生成。

⚠️ 在主 base_url 上传 prefix 是明确报错（不是静默忽略）： prefix is only available when using beta api (set base_url="https://api.deepseek.com/beta")
最后一条 message 的 role 必须是 assistant。
常与 stop 配合，例如前缀 ```python\n + stop=["```"] 强制只出代码。
中转站注意：这个能力无法映射到 Claude 4.6+（明确禁止 prefill），也不是 OpenAI 标准能力。

FIM Completion

端点是 /beta/completions（不是 chat），参数 prompt + suffix。在主 base_url 上调用明确报错：completions api is only available when using beta api (...)。

⚠️ 文档的三条限制实测全部不成立：

文档说法	实测
`max_tokens` 上限 4K	上限 393216（4096/8192/65536/393216 全部 200，393217 才报错）
模型用 `deepseek-v4-pro`	flash 和 pro 都可用
仅非思考模式支持	传 `thinking` 参数不报错、正常返回（该参数在此端点无意义）

其他实测：支持 legacy completions 的 echo 与 logprobs（int 型），但两者互斥——同时传报 echo should not be used with logprobs。响应是 object: "text_completion"，choices[].text，没有 completion_tokens_details。

8. 官方兼容层（DeepSeek 自己做的中转）

Anthropic 格式（`https://api.deepseek.com/anthropic`）

模型名自动映射（实测确认）：

claude-opus* → deepseek-v4-pro
claude-haiku* / claude-sonnet* → deepseek-v4-flash
直接传 deepseek-v4-pro / deepseek-v4-flash 也接受
⚠️ 其他未知名字（如 gpt-4）实测是报错，不是静默兜底：The supported API model names are deepseek-v4-pro or deepseek-v4-flash, but you passed gpt-4.（此处修正了文档"静默兜底到 flash"的说法）

支持：model、max_tokens、system、temperature（[0, 2]，比官方 Anthropic 的 0~1 宽，2.5 报 400）、stream、stop_sequences、tools、thinking（budget_tokens 被忽略）。

流式格式规范，事件序列为 message_start → content_block_start → ping → content_block_delta(×N) → content_block_stop → …… → message_delta → message_stop，含 thinking_delta / signature_delta / text_delta 三种 delta 类型。

⚠️ 实测发现的四个兼容性缺陷：

错误响应用的是 OpenAI/DeepSeek 格式，不是 Anthropic 格式。 实际返回 {"error":{"message":"...","type":"authentication_error","param":null,"code":"invalid_request_error"}}，而 Anthropic SDK 期望 {"type":"error","error":{"type":"authentication_error","message":"..."}}。顶层缺 "type":"error"、多出 param/code 字段——官方 Anthropic SDK 的错误反序列化会失败或降级成通用异常。
max_tokens 不是必填。 官方 Anthropic API 中 max_tokens 必填，此处省略不报错，静默用默认值。依赖该校验的客户端会行为不一致。
thinking block 的 signature 是伪造的——它就是本次响应的 id。
```
{"id":      "a7f8579c-ef83-49fb-b93c-bda7d513c07b",
 "content": [{"type": "thinking", "thinking": "...",
              "signature": "a7f8579c-ef83-49fb-b93c-bda7d513c07b"}]}
```
不是真正的加密签名，不具备任何校验意义，也不能与真实 Anthropic 上游互换。

tool_choice 行为与 OpenAI 入口不一致。

`tool_choice`	Anthropic 入口	对应的 OpenAI 入口写法
`{"type":"auto"}`	✅	`"auto"` ✅
`{"type":"any"}`	⚠️ 静默降级为 auto（实测明确要求"不要用工具"时模型确实不调工具，`stop_reason: "end_turn"`）	`"required"` ❌ 思考模式下 400
`{"type":"tool","name":"..."}`	❌ 400 `Thinking mode does not support this tool_choice`	同样 400

同一个语义（强制调用工具），一个入口静默失效、另一个入口硬报错。

忽略 / 不支持：anthropic-beta 与 anthropic-version header、top_k、大部分 metadata 字段（例外：metadata.user_id 支持，用于限流隔离）。

⚠️ image content 不是"不支持"，而是静默替换成占位文本（文档表述为不支持，实测是降级）。传入 {"type":"image","source":{...}} 不报错，模型的思考内容里暴露了它实际收到的是 [Unsupported Image] 占位符，然后回答"我看不到图片"。用户拿到的是一个 HTTP 200 的错误答案。

Responses 格式（`https://api.deepseek.com/v1/responses`）

⚠️ v4-flash 和 v4-pro 都已支持（文档称仅 flash）。
未支持的参数一律静默忽略，不报错，且响应里会把它们回显成默认值而非你传入的值——这是判断是否生效的可靠手段： store: true → 回显 false；previous_response_id: "resp_123" → 回显 null；conversation 不支持。
思考参数用 reasoning.effort（见 §3），effort: "none" 可确定关闭思考。响应中 reasoning 字段会回显你传入的 effort。
上下文缓存自动进行，无手动参数（prompt_cache_key 恒 null）。
⚠️ image 和 file 输入被替换成字面占位文本 [Unsupported Image]（而不是报错）——这个行为对中转站尤其危险，用户会得到一个"成功但内容错误"的响应。与 Anthropic 入口行为一致，但与 OpenAI 入口（硬报错）不一致。
usage 结构是 Responses 风格：input_tokens / input_tokens_details.cached_tokens / output_tokens / output_tokens_details.reasoning_tokens / total_tokens。
输出为 output[] 数组，思考是 {"type":"reasoning","content":[{"type":"reasoning_text","text":"..."}],"summary":[]}，正文是 {"type":"message","phase":"final_answer",...}（⚠️ phase 是非 OpenAI 标准字段）。
流式事件完整：response.created / response.in_progress / response.output_item.added / response.content_part.added / response.reasoning_text.delta / response.reasoning_text.done / response.output_text.delta / response.output_text.done / response.content_part.done / response.output_item.done / response.completed。

⚠️ 内置 `web_search` 工具（文档完全未记载，且只有这一个入口有）

传 "tools":[{"type":"web_search"}] 实测真的会执行联网搜索，输出数组中出现：

{"type":"web_search_call","id":"call_00_...","status":"completed",
 "action":{"type":"search","queries":["capital of France","ws_call_id=call_00_..."]}}

回显的工具定义为 {"type":"web_search","search_context_size":null,"user_location":null}。搜索结果注入会显著抬高 input_tokens（实测同一问题从 84 涨到 2403）。

跨入口对比：

入口	`web_search`
Responses	✅ 真实执行
OpenAI Chat	❌ 400 `unknown variant 'web_search', expected 'function'`
Anthropic（`web_search_20250305`）	⚠️ 静默接受但不执行，模型直接凭知识作答

9. 错误码

Code	含义	处理
400	请求体格式非法	按错误信息调整
401	API key 错误	实测消息体：`Authentication Fails, Your api key: ****-bad is invalid`，`type: "authentication_error"`
402	余额不足	OpenAI/Anthropic 无此码，兼容层需决定映射到 429 还是 403
422	参数非法
429	限流
500	服务端故障	重试
503	服务器过载	稍后重试

错误响应体统一为 OpenAI 风格 {"error":{"message","type","param","code"}}——包括 Anthropic 入口（见 §8 缺陷 1）。

type 实测取值：invalid_request_error（400/422）、authentication_error（401）。注意 401 的 code 字段仍是 invalid_request_error，与 type 不一致，不要用 code 判断错误类别。

限流：实测 30 并发短请求全部 200，未触发 429，具体阈值未知。文档未说明限流时是否有 keep-alive 空行等连接层行为。

反序列化错误（Rust serde 风格）会泄露内部枚举，可用于探测未文档化的取值——adaptive 思考模式就是这么发现的：

Failed to deserialize the JSON body into the target type: thinking.type: unknown variant `banana`,
expected one of `adaptive`, `enabled`, `disabled` at line 1 column 100

10. 中转站实现要点速查

按危险程度排序的实测结论：

#	陷阱	后果
1	思考默认开启且注入 ~79 token 隐藏 prompt	每条请求静默多计 79 输入 token
2	关思考的参数名三个入口各不相同，文档还写错了两个	照文档实现 = 关不掉、照常计费
3	`tool_choice: required` + 默认思考模式 = 400	标准 OpenAI 请求直接失败
4	思考模式下 `reasoning_content` 不回传 = 400（仅工具场景）	跨格式转发丢思考内容即中断；空串可降级过关
5	image 在 Anthropic/Responses 入口被换成 `[Unsupported Image]`	HTTP 200 + 错误答案，最难排查
6	Anthropic 入口错误体不是 Anthropic 格式	官方 SDK 错误解析失败
7	Anthropic 入口 `tool_choice: any` 静默降级为 auto	强制工具调用失效且无提示
8	`deepseek-chat`/`deepseek-reasoner` 静默映射到 v4-flash	账单模型名与请求不符
9	流式 usage 在最后一个正常 chunk，非独立 chunk	按 OpenAI 语义等待 = 永远拿不到 usage
10	思考模式 logprobs 返回 `logprobs.reasoning_content`	非 OpenAI schema，解析失败
11	`json_object` 要求 prompt 含 "json" 字面量	跨格式转发时用户看不懂的 400
12	`role: "developer"` 硬报错	必须降级为 `system`
13	`strict` / `seed` / `user` / 非法 `reasoning_effort` 静默接受	用户以为生效了

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