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实测 DeepSeek V4 Pro：为什么它不适合直接接入 Codex，却可以通过 Claude Code 跑起来？

最近很多人会把一个问题问得很简单：

DeepSeek V4 Pro 能写代码，那它能不能直接作为 Codex 的后端模型？

如果只看“模型会不会写代码”，答案很容易被误判。真正决定 Codex / Claude Code 这类 coding agent 能不能稳定工作的，不只是模型能力，而是客户端和后端之间的协议合同。

我在 2026-07-05 对deepseek-v4-pro做了一轮实际 API 测试。结论是：

• deepseek-v4-pro可以作为 OpenAI-compatible chat 模型使用；
• 它在本轮测试中没有跑通 Codex 更依赖的/v1/responses；
• 它可以通过 Claude Messages 兼容层给 Claude Code 使用；
• 所以问题不是“DeepSeek V4 Pro 不会写代码”，而是“它当前更适合 chat completions，不适合被直接当作 Codex Responses 模型”。

本文会按工程排查方式展开，而不是只给一句结论。

1. 测试环境

测试时间：2026-07-05
Base URL：https://cn.crazyrouter.com/v1
测试模型：deepseek-v4-pro

测试覆盖了三个入口：

GET /v1/models POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages

这三个 endpoint 是理解本文的关键：

很多“模型兼容性问题”的根源，就在于把这三条路径混成了一条。

2./v1/models里能看到 DeepSeek V4 Pro，但这不等于 Codex 可用

先看模型列表。GET /v1/models返回 HTTP 200，其中deepseek-v4-pro的关键信息如下：

{"id":"deepseek-v4-pro","object":"model","owned_by":"custom","supported_endpoint_types":["openai"],"public_endpoint_types":["openai"]}

这里最值得注意的是：

supported_endpoint_types: ["openai"] public_endpoint_types: ["openai"]

这通常表示它可以作为 OpenAI-compatible 模型使用，尤其是/v1/chat/completions这一类接口。

但不能从这里直接推导出：

它完整支持 /v1/responses 它适合作为 Codex agent runtime 后端 它能稳定处理 Codex 的工具调用和续写状态

这是很多接入问题的第一个误区：模型列表里出现了，不等于所有 agent 协议都支持。

3. 实测结果：chat completions 可用，responses 失败，messages 可跑工具闭环

本轮结果如下：

这个结果很清楚：

DeepSeek V4 Pro 在线 DeepSeek V4 Pro chat completions 可用 DeepSeek V4 Pro responses 本轮不可用 DeepSeek V4 Pro messages 兼容层可用

如果只看第一行和第二行，很容易得出“它能用于 Codex”的错误结论。真正关键的是第三行：/v1/responses失败。

4. 一个容易被忽略的细节：reasoning tokens 会吃掉可见输出预算

我第一次跑 chat completions 时，设置了很小的输出预算：

{"model":"deepseek-v4-pro","messages":[{"role":"user","content":"Return exactly: DS_V4_PRO_CHAT_OK"}],"max_tokens":30}

结果 HTTP 200，但可见内容只有：

DS

响应里显示：

finish_reason: length completion_tokens: 30 reasoning_tokens: 28

也就是说，30 个 completion tokens 里，有 28 个被 reasoning 消耗了，可见正文空间几乎没剩下。

把max_tokens提高到 128 后，返回正常：

DS_V4_PRO_CHAT_OK finish_reason: stop

这说明在接入 DeepSeek V4 Pro 时，不能只判断 HTTP 200，还要记录：

• finish_reason
• message.content
• usage.completion_tokens
• usage.completion_tokens_details.reasoning_tokens
• 可见输出是否为空或被截断

在 coding agent 场景里，这个问题会更明显。因为 agent 需要输出工具调用、解释、patch 或下一步计划，如果 token 预算太小，表面上请求成功，实际可见输出已经不可用。

5. 为什么 Codex 不能直接按 chat completions 来理解？

Codex 不是一个普通聊天客户端。

普通聊天客户端大概是：

用户问题 -> 模型回复文本 -> 展示给用户

Codex 的工作方式更接近：

用户任务 -> 规划 -> 读文件 -> 生成工具调用 -> 执行命令或编辑文件 -> 接收工具结果 -> 继续推理 -> 再调用工具 -> 形成最终修改和总结

也就是说，Codex 需要的是一个agent loop。这个 loop 里，模型输出不能只是普通文本，还要包含客户端能理解的结构化事件。

一个 Codex custom provider 可能会这样配置：

model_provider = "custom" model = "deepseek-v4-pro" [model_providers.custom] base_url = "https://your-router.example/v1" wire_api = "responses"

重点是：

wire_api = "responses"

这意味着 Codex 会按 Responses API 语义请求后端，而不是普通 chat completions 语义。

在 Responses 语义里，客户端可能期待这些东西：

如果后端只会返回 chat completion：

{"choices":[{"message":{"role":"assistant","content":"..."}}]}

那它不一定能满足 Codex 需要的 Responses item 结构。

这就是为什么“DeepSeek V4 Pro 能写代码”和“DeepSeek V4 Pro 适合直接作为 Codex 后端”是两件事。

6. 本轮/v1/responses为什么能说明问题？

本轮 Responses 测试请求类似：

{"model":"deepseek-v4-pro","input":"Return exactly: DS_V4_PRO_RESPONSES_OK","max_output_tokens":128}

返回结果：

HTTP: 400 Error code: convert_request_failed Error type: new_api_error Message: Invalid request.

这个结果不能证明 DeepSeek V4 Pro “能力差”，但可以证明一件事：

在本轮测试窗口里，deepseek-v4-pro 不能被当作可直接工作的 /v1/responses 模型。

所以如果你把它直接配置给 Codex，并且 Codex 使用wire_api = "responses"，就很可能遇到协议转换失败、工具调用异常、流式事件不匹配等问题。

7. 为什么 Claude Code 反而可以跑起来？

Claude Code 的入口通常不是/v1/responses，而是 Claude Messages 形态：

POST /v1/messages

Claude Messages 的核心结构是 content blocks，例如：

{"role":"assistant","content":[{"type":"text","text":"hello"}]}

工具调用也是 content block：

{"type":"tool_use","id":"call_xxx","name":"get_city_timezone","input":{"city":"Beijing"}}

如果中转网关支持 Claude Messages 兼容层，它可以做这样的转换：

Claude Code -> POST /v1/messages -> 网关把 Claude Messages 转成 OpenAI-compatible chat request -> DeepSeek V4 Pro 输出文本或 tool_calls -> 网关把结果转回 Claude content blocks -> Claude Code 接收 text / tool_use / tool_result

本轮实测里，这条路径是跑通的。

文本测试返回：

DS_V4_PRO_MESSAGES_OK

工具调用测试返回：

{"type":"tool_use","id":"call_00_85VnDZJN9knCdt3l4aX67165","name":"get_city_timezone","input":{"city":"Beijing"}}

随后把工具结果传回：

{"type":"tool_result","tool_use_id":"call_00_85VnDZJN9knCdt3l4aX67165","content":"Asia/Shanghai"}

模型继续返回：

The timezone for Beijing is Asia/Shanghai.

这说明 Claude Code 兼容层至少完成了一个基础工具闭环。

8. 但这不代表 Claude Code 原生支持 DeepSeek

这里要避免另一个误区：

Claude Code 能跑 DeepSeek V4 Pro

不等于：

Claude Code 原生支持 DeepSeek V4 Pro

更准确的说法是：

网关把 Claude Code 的 /v1/messages 请求转换成 DeepSeek V4 Pro 能处理的 OpenAI-compatible chat 请求， 再把 DeepSeek 的输出转换回 Claude Code 能理解的 content blocks。

这个兼容层需要处理很多细节：

所以 Claude Code 能跑，依赖的是网关适配质量。只测一句hello没意义，至少要测工具调用和工具结果续写。

9. 三种接入方式应该怎么选？

方式一：普通 API 调用

推荐路径：

POST /v1/chat/completions model: deepseek-v4-pro

适合：

• 代码解释；
• 单文件重构建议；
• SQL / shell / regex 辅助；
• API 文档问答；
• 普通聊天应用。

注意：给足max_tokens，不要用太小的输出预算。

方式二：Claude Code 兼容层

推荐路径：

Claude Code -> /v1/messages -> gateway -> /v1/chat/completions -> deepseek-v4-pro

适合：

• 轻量代码 agent；
• 工具调用可控的任务；
• 有日志、fallback、重试机制的环境；
• 想用 Claude Code 客户端，但后端测试 DeepSeek 的场景。

上线前至少验证：

• 文本输出非空；
• tool_use能正确产生；
• tool_result能正确续写；
• 长上下文不会丢工具状态；
• usage / cache 字段记录正常；
• 超时重试不会打乱 tool id。

方式三：直接接 Codex

不建议直接这样做：

Codex -> /v1/responses -> deepseek-v4-pro

除非你已经完整验证：

/v1/responses 可用 response output items 格式正确 tool call item 格式正确 tool result continuation 可用 streaming events 顺序正确 reasoning state 能延续 多轮仓库任务能完成

本轮实测里，/v1/responses返回 400，所以不应直接把它当成 Codex Responses 模型。

10. 如果你已经接入失败，应该怎么排查？

建议按下面顺序排查。

第一步：先查模型列表

curlhttps://cn.crazyrouter.com/v1/models\-H"Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"

看两个字段：

supported_endpoint_types public_endpoint_types

如果只看到openai，不要默认它支持/v1/responses。

第二步：单独测 chat completions

curlhttps://cn.crazyrouter.com/v1/chat/completions\-H"Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"\-H"Content-Type: application/json"\-d'{ "model": "deepseek-v4-pro", "messages": [ { "role": "user", "content": "Return exactly: DS_V4_PRO_CHAT_OK" } ], "max_tokens": 128 }'

不要只看 HTTP 状态，要看：

choices[0].message.content choices[0].finish_reason usage

第三步：单独测 responses

curlhttps://cn.crazyrouter.com/v1/responses\-H"Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"\-H"Content-Type: application/json"\-d'{ "model": "deepseek-v4-pro", "input": "Return exactly: DS_V4_PRO_RESPONSES_OK", "max_output_tokens": 128 }'

如果这里失败，就不要直接上 Codex。

第四步：单独测 Claude Messages

如果你走 Claude Code 兼容层，要测：

文本请求 tool_use 请求 tool_result 续写

只测文本不够。Claude Code 的核心价值就是工具闭环，不测工具就无法证明兼容层可用。

11. 最容易踩的 6 个坑

12. 最终结论

本轮测试支持一个比较明确的工程结论：

DeepSeek V4 Pro 可以用作 OpenAI-compatible chat 模型。 DeepSeek V4 Pro 可以通过 Claude Messages 兼容层给 Claude Code 使用。 DeepSeek V4 Pro 不适合在当前状态下直接作为 Codex Responses 模型。

核心原因不是模型不会写代码，而是协议层不匹配。

Codex 需要的是/v1/responses语义下的 agent loop，包括 output items、工具调用、工具结果续写、reasoning state 和流式事件。DeepSeek V4 Pro 在本轮实测中没有跑通/v1/responses。

Claude Code 能跑，是因为网关可以把/v1/messages转换成 OpenAI-compatible chat，再把结果转回 Claude content blocks。本轮测试里，文本、tool_use、tool_result续写都成功，因此这条路径有实用价值。

如果你要在生产环境里接入，建议按下面的优先级：

普通 API：优先走 /v1/chat/completions Claude Code：走 /v1/messages 兼容层，并测试工具闭环 Codex：不要直接接，除非 /v1/responses 完整验证通过

原始长文和测试记录：

https://crazyrouter.com/blog/deepseek-v4-pro-codex-claude-code-compatibility-2026?utm_source=csdn&utm_medium=article&utm_campaign=deepseek_v4_pro_codex_claude_code_20260705&utm_content=csdn_deepseek-v4-pro-codex-claude-code_20260705__canonical&utm_term=DeepSeek%20V4%20Pro%20Codex%20Claude%20Code