2026-04-15
Node.js で DeepSeek V4 を使う:TypeScript / ストリーミング / tool use
DeepSeek V4 は OpenAI 互換 API なので、Node.js からは openai パッケージをそのまま流用できます。本記事では TypeScript で、基本呼び出しからストリーミング、tool use、Next.js の route handler まで、本番で使える構成を順に解説します。
1. インストールと環境構築
openai 公式 npm パッケージが baseURL 差し替えで DeepSeek に対応します。API キーは .env に置き、Git にも commit せず、絶対にブラウザ側へ渡さないこと。
npm install openai zod
echo "DEEPSEEK_API_KEY=sk-..." >> .env.local2. TypeScript での最初の呼び出し
クライアントのインスタンス化は 1 回だけ。baseURL を DeepSeek のエンドポイントに向け、model は deepseek-chat を使います。
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.DEEPSEEK_API_KEY,
baseURL: "https://api.deepseek.com/v1",
});
export async function ask(question: string): Promise<string> {
const res = await client.chat.completions.create({
model: "deepseek-chat",
messages: [
{ role: "system", content: "You are a concise technical assistant." },
{ role: "user", content: question },
],
temperature: 0.2,
});
return res.choices[0].message.content ?? "";
}3. Next.js route handler でのストリーミング
ブラウザに tokens を逐次表示したい場合、Next.js の route handler の中で OpenAI SDK が返す async iterable を ReadableStream に変換し、そのまま返すのが最短経路です。
// app/api/chat/route.ts
import OpenAI from "openai";
export const runtime = "nodejs";
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.DEEPSEEK_API_KEY,
baseURL: "https://api.deepseek.com/v1",
});
export async function POST(req: Request) {
const { messages } = await req.json();
const stream = await client.chat.completions.create({
model: "deepseek-chat",
messages,
stream: true,
});
const encoder = new TextEncoder();
const body = new ReadableStream({
async start(controller) {
for await (const chunk of stream) {
const delta = chunk.choices[0]?.delta?.content ?? "";
if (delta) controller.enqueue(encoder.encode(delta));
}
controller.close();
},
});
return new Response(body, {
headers: { "Content-Type": "text/plain; charset=utf-8" },
});
}4. Zod で tool use の引数を検証
V4 の tool use は本番エージェントに乗せられる水準で安定しています。ただしモデルは稀に引数を壊すので、Zod スキーマで検証してから実行しましょう。
import { z } from "zod";
const GetWeatherArgs = z.object({ city: z.string().min(1) });
const tools = [{
type: "function" as const,
function: {
name: "get_weather",
description: "Get the current weather for a city",
parameters: {
type: "object",
properties: { city: { type: "string" } },
required: ["city"],
},
},
}];
const res = await client.chat.completions.create({
model: "deepseek-chat",
messages: [{ role: "user", content: "Weather in Tokyo?" }],
tools,
});
const call = res.choices[0].message.tool_calls?.[0];
if (call?.function.name === "get_weather") {
const args = GetWeatherArgs.parse(JSON.parse(call.function.arguments));
// … execute tool and feed result back as a { role: "tool" } message …
}5. Node.js 側でのコスト管理
入力 / 出力 tokens が別課金で、出力は約 2 倍。system prompt と履歴はすべて入力 tokens に入るので、制御しないと長い会話のコストが一気に跳ね上がります。
maxTokens を必ず指定、古いターンは要約、RAG のチャンクはキャッシュ、が定番の三点セット。トラフィックが多いチームは /pricing の割引キーで単価を追加で 20〜40% 下げられます。
FAQ
ブラウザから直接呼べますか?
呼べません。API キー漏洩のリスクがあるため、必ず Node.js サーバーやサーバーレス、Next.js route handler 越しに呼んでください。
Bun / Deno / Cloudflare Workers でも動く?
動きます。openai SDK は ESM ビルドを配っており、fetch があれば大半のランタイムで動作します。ストリーミングを長く保つなら Node.js が無難です。
LangChain / Vercel AI SDK と組み合わせられる?
OpenAI 互換 baseURL を指定できるライブラリはそのまま DeepSeek に向けられます。
割引 API キーは?
/pricing に公式と同じ仕様の割引キーを掲載しています。
Node.js / Next.js のプロダクトなら、DeepSeek V4 への移行はほぼ baseURL と model の差し替えだけ。既存のプロンプト、ツール、リトライロジックを維持したまま、tokens コストを一桁落とせます。