Can DeepSeek-V4-Pro handle 1M-token documents in the API?

Yes. DeepSeek-V4-Pro with a 1M-token context length and up to 384K output tokens, so it is built for very long documents and multi-file workflows.

Does DeepSeek-V4-Pro support thinking mode and tool calls?

Yes. DeepSeek-V4-Pro supports both thinking and non-thinking modes, plus JSON output and tool calls.

When should I use DeepSeek-V4-Pro instead of DeepSeek-V4-Flash?

Use DeepSeek-V4-Pro when accuracy and agentic coding matter more than speed. DeepSeek says V4-Flash is the faster, more economical option, while V4-Pro is stronger on coding and broader agent evaluations.

Is DeepSeek-V4-Pro good for coding agents like Claude Code or OpenCode?

Yes. DeepSeek-V4-Pro configured for Claude Code and OpenCode, with `reasoningEffort` set to `max` and thinking enabled.

How do I integrate DeepSeek-V4-Pro with OpenAI-compatible SDKs?

Use the CometAPI base URL `https://api.cometapi.com` with the model name `deepseek-v4-pro`

Is DeepSeek-V4-Pro suitable for search-heavy research workflows?

Yes. V4-Pro performs strongly on search and retrieval-style tasks, and it outperforms DeepSeek-V3.2 by a substantial margin in both objective and subjective Q&A categories.

واجهة برمجة تطبيقات DeepSeek V4 Pro بأسعار معقولة | text-to-text

المواصفات التقنية

العنصر	DeepSeek-V4-Pro
المزوّد	DeepSeek
اسم نموذج API	deepseek-v4-pro
عناوين URL الأساسية	https://api.deepseek.com وhttps://api.deepseek.com/anthropic
نوع الإدخال	نص
نوع الإخراج	نص، استدعاءات أدوات، مخرجات استدلال
طول السياق	1,000,000 رمز
الحد الأقصى للإخراج	384,000 رمز
أنماط الاستدلال	بدون تفكير، التفكير (الافتراضي)
الإعدادات الافتراضية للوكيل/الترميز	يمكن ضبط reasoning_effort على high؛ وقد تستخدم طلبات الوكلاء المعقدة القيمة max
الميزات المدعومة	إخراج JSON، استدعاء الأدوات، إكمال بادئة الدردشة (تجريبي)، إكمال FIM (تجريبي في وضع بدون تفكير)
إصدار الأوزان المحلية/المفتوحة	1.6T من المعاملات الإجمالية، 49B معاملات مفعّلة، FP4 + FP8 دقة مختلطة
الترخيص (بطاقة النموذج)	MIT
بطاقة النموذج المرجعية	معاينة DeepSeek-V4-Pro على Hugging Face

ما هو DeepSeek-V4-Pro؟

DeepSeek-V4-Pro هو العضو الأقوى في عائلة DeepSeek V4 التجريبية. تصف بطاقة النموذج الرسمية أنه نموذج MoE بعدد 1.6T من المعاملات و49B من المعاملات المُفعّلة مع نافذة سياق بمليون رمز، موجّه لأعمال المعرفة طويلة الأمد، وتوليد الشيفرة، ومهام الوكلاء. تكشف وثائق الواجهة عنه عبر واجهة chat-completions القياسية من DeepSeek وتدعم أسلوبي SDK المتوافقين مع OpenAI وAnthropic.

الميزات الرئيسية

سياق بمليون رمز: توثّق DeepSeek طول سياق قدره 1M رمز، ما يجعل النموذج مناسبًا لمجموعات المستندات الكبيرة جدًا، والمستودعات، وجلسات الوكلاء متعددة الخطوات.
نمطان للاستدلال: تدعم الواجهة وضعي بدون تفكير والتفكير؛ ويكون التفكير هو الافتراضي، وتشير الوثائق إلى أن الطلبات المعقدة للوكلاء مثل Claude Code أو OpenCode قد تستخدم جهد max تلقائيًا.
دعم استدعاء الأدوات: يدعم وضع التفكير في DeepSeek استدعاءات الأدوات، وهو مهم للوكلاء الذين يحتاجون إلى البحث أو عمليات الملفات أو الوظائف الخارجية.
كفاءة السياق الطويل: تقول بطاقة النموذج إن V4 تستخدم تصميم انتباه هجيني مع Compressed Sparse Attention وHeavily Compressed Attention لتقليل حسابات السياق الطويل وتكلفة مخزن KV مقارنةً بـ V3.2. citeturn980363view2
تركيز على الترميز والاستدلال: تقول DeepSeek إن وضع الاستدلال V4-Pro-Max يرفع نتائج معايير الترميز ويغلق جزءًا كبيرًا من الفجوة مع النماذج المغلقة الرائدة في مهام الاستدلال والطابع الوكيلي. citeturn980363view2
مرونة SDK: يمكن الوصول إليه عبر إكمالات الدردشة المتوافقة مع OpenAI القياسية أو عبر نقطة النهاية المتوافقة مع Anthropic من DeepSeek لسير عمل موجه نحو الأدوات.

أداء المعايير

تورد بطاقة نموذج DeepSeek الرسمية النتائج التقييمية التالية لعائلة النماذج الأساسية ومجموعة المقارنة V4-Pro-Max. في جدول النموذج الأساسي، يسجل V4-Pro نتائج أعلى من V3.2-Base في عدة معايير للمعرفة والسياق الطويل، بما في ذلك MMLU-Pro (73.5 مقابل 65.5) وFACTS Parametric (62.6 مقابل 27.1) وLongBench-V2 (51.5 مقابل 40.2).

المعيار	V3.2-Base	V4-Flash-Base	V4-Pro-Base
MMLU-Pro (EM)	65.5	68.3	73.5
FACTS Parametric (EM)	27.1	33.9	62.6
HumanEval (Pass@1)	62.8	69.5	76.8
LongBench-V2 (EM)	40.2	44.7	51.5

تُظهر بطاقة النموذج نفسها أيضًا أن V4-Pro-Max يظل منافسًا للنماذج المتصدرة في مهام محددة. فعلى سبيل المثال، يسجل 87.5 على MMLU-Pro و57.9 على SimpleQA-Verified و90.1 على GPQA Diamond و67.9 على Terminal Bench 2.0 في جدول المقارنة المنشور.

DeepSeek-V4-Pro مقابل DeepSeek-V4-Flash مقابل DeepSeek-V3.2

النموذج	أفضل ملاءمة	السياق	ملاحظات
DeepSeek-V4-Pro	استدلال كثيف، ترميز، وكلاء، مستندات كبيرة	1M	أكبر نموذج في سلسلة V4، 49B معاملات مفعّلة، أقوى سعة إجمالية في السلسلة. citeturn980363view2turn980363view0
DeepSeek-V4-Flash	استخدام عام أسرع وأخف	1M	نموذج أصغر 284B/13B، لا يزال يدعم وضع التفكير واستدعاء الأدوات. citeturn980363view2turn980363view0
DeepSeek-V3.2	خط أساس للسياق الطويل من الجيل السابق	—	مفيد كنقطة مرجعية لمكاسب الكفاءة؛ تفيد بطاقة نموذج V4-Pro بانخفاضات كبيرة في FLOPs للسياق الطويل ومخزن KV مقارنةً بـ V3.2. citeturn321011view1turn980363view2

أفضل حالات الاستخدام

مساعدين للترميز على مستوى المستودعات وأدوات إعادة الهيكلة
تحليل المستندات الطويلة وتوليفها
وكلاء يستخدمون الأدوات ويحتاجون إلى استدلال متعدد الأدوار
سير عمل الدعم الفني التي تستفيد من ذاكرة طويلة ومخرجات منظمة
مهام المعرفة الصينية ومتعددة اللغات حيث تُظهر بطاقة النموذج أداءً قويًا في المعايير

كيفية الوصول إلى واستخدام واجهة Deepseek v4 pro API

الخطوة 1: التسجيل للحصول على مفتاح API

سجّل الدخول إلى cometapi.com. إذا لم تكن مستخدمًا لدينا بعد، يرجى التسجيل أولاً. قم بتسجيل الدخول إلى CometAPI console. احصل على بيانات اعتماد الوصول مفتاح API للواجهة. انقر فوق "Add Token" في رمز API في المركز الشخصي، واحصل على مفتاح الرمز: sk-xxxxx ثم أرسل.

الخطوة 2: إرسال الطلبات إلى Deepseek v4 pro API

اختر نقطة النهاية "deepseek-v4-pro" لإرسال طلب API واضبط جسم الطلب. يتم الحصول على طريقة الطلب وجسم الطلب من وثائق واجهة الموقع. يوفر موقعنا أيضًا اختبار Apifox لراحتك. استبدل <YOUR_API_KEY> بمفتاح CometAPI الفعلي من حسابك. مكان الاستدعاء: تنسيق Anthropic Messages وتنفيذ Chat.

أدخل سؤالك أو طلبك في حقل المحتوى — هذا ما سيستجيب له النموذج. عالج استجابة API للحصول على الإجابة المُولدة.

الخطوة 3: استرجاع النتائج والتحقق منها

عالج استجابة API للحصول على الإجابة المُولدة. بعد المعالجة، تستجيب الواجهة بحالة المهمة وبيانات الإخراج. فعّل ميزات مثل البث، أو تخزين المطالبات مؤقتًا، أو التعامل مع السياق الطويل عبر المعلمات القياسية.

التسعير لـ DeepSeek V4 Pro

استكشف الأسعار التنافسية لـ DeepSeek V4 Pro، المصمم ليناسب الميزانيات المختلفة واحتياجات الاستخدام المتنوعة. تضمن خططنا المرنة أن تدفع فقط مقابل ما تستخدمه، مما يجعل من السهل التوسع مع نمو متطلباتك. اكتشف كيف يمكن لـ DeepSeek V4 Pro تحسين مشاريعك مع الحفاظ على التكاليف قابلة للإدارة.

سعر كوميت (USD / M Tokens)	السعر الرسمي (USD / M Tokens)	خصم
مدخل:$0.416/M الإخراج:$0.832/M	مدخل:$0.52/M الإخراج:$1.04/M	-20%

نموذج الكود وواجهة برمجة التطبيقات لـ DeepSeek V4 Pro

احصل على أكواد نماذجية شاملة وموارد API لـ DeepSeek V4 Pro لتبسيط عملية التكامل الخاصة بك. توفر وثائقنا التفصيلية إرشادات خطوة بخطوة، مما يساعدك على الاستفادة من الإمكانات الكاملة لـ DeepSeek V4 Pro في مشاريعك.

Python
JavaScript
Curl

from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)

stream = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-pro",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Which number is greater, 9.11 or 9.8? Answer with one sentence."},
    ],
    stream=True,
    max_tokens=256,
    reasoning_effort="high",
    extra_body={"thinking": {"type": "enabled"}},
)

thinking = False
for chunk in stream:
    delta = chunk.choices[0].delta
    reasoning = (delta.model_extra or {}).get("reasoning_content") or ""
    content = delta.content or ""

    if reasoning:
        if not thinking:
            print("<reasoning>")
            thinking = True
        print(reasoning, end="", flush=True)

    if content:
        if thinking:
            print("
</reasoning>

<answer>")
            thinking = False
        print(content, end="", flush=True)

print()

Python Code Example

from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)

stream = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-pro",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Which number is greater, 9.11 or 9.8? Answer with one sentence."},
    ],
    stream=True,
    max_tokens=256,
    reasoning_effort="high",
    extra_body={"thinking": {"type": "enabled"}},
)

thinking = False
for chunk in stream:
    delta = chunk.choices[0].delta
    reasoning = (delta.model_extra or {}).get("reasoning_content") or ""
    content = delta.content or ""

    if reasoning:
        if not thinking:
            print("<reasoning>")
            thinking = True
        print(reasoning, end="", flush=True)

    if content:
        if thinking:
            print("\n</reasoning>\n\n<answer>")
            thinking = False
        print(content, end="", flush=True)

print()

JavaScript Code Example

import OpenAI from "openai";

// Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token, and paste it here
const api_key = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const base_url = "https://api.cometapi.com/v1";

const client = new OpenAI({
  apiKey: api_key,
  baseURL: base_url,
});

const stream = await client.chat.completions.create({
  model: "deepseek-v4-pro",
  messages: [
    { role: "system", content: "You are a helpful assistant." },
    { role: "user", content: "Which number is greater, 9.11 or 9.8? Answer with one sentence." },
  ],
  thinking: { type: "enabled" },
  reasoning_effort: "high",
  max_tokens: 256,
  stream: true,
});

let thinking = false;
for await (const chunk of stream) {
  const delta = chunk.choices[0]?.delta ?? {};
  const reasoning = delta.reasoning_content ?? "";
  const content = delta.content ?? "";

  if (reasoning) {
    if (!thinking) {
      process.stdout.write("<reasoning>\n");
      thinking = true;
    }
    process.stdout.write(reasoning);
  }

  if (content) {
    if (thinking) {
      process.stdout.write("\n</reasoning>\n\n<answer>\n");
      thinking = false;
    }
    process.stdout.write(content);
  }
}

process.stdout.write("\n");

Curl Code Example

#!/usr/bin/env bash
# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
# Export it as: export COMETAPI_KEY="your-key-here"

if ! command -v jq >/dev/null 2>&1; then
  echo "jq is required to parse streamed reasoning_content in this shell example." >&2
  exit 1
fi

thinking=false

curl --silent --no-buffer --location --request POST "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions" \
  --header "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data-raw '{
    "model": "deepseek-v4-pro",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
      {"role": "user", "content": "Which number is greater, 9.11 or 9.8? Answer with one sentence."}
    ],
    "thinking": {"type": "enabled"},
    "reasoning_effort": "high",
    "max_tokens": 256,
    "stream": true
  }' | while IFS= read -r line; do
    case "$line" in
      data:\ *) data=${line#data: } ;;
      *) continue ;;
    esac

    [ "$data" = "[DONE]" ] && break

    reasoning=$(printf '%s' "$data" | jq -r '.choices[0].delta.reasoning_content // empty')
    content=$(printf '%s' "$data" | jq -r '.choices[0].delta.content // empty')

    if [ -n "$reasoning" ]; then
      if [ "$thinking" = false ]; then
        printf '<reasoning>\n'
        thinking=true
      fi
      printf '%s' "$reasoning"
    fi

    if [ -n "$content" ]; then
      if [ "$thinking" = true ]; then
        printf '\n</reasoning>\n\n<answer>\n'
        thinking=false
      fi
      printf '%s' "$content"
    fi
  done

printf '\n'

إصدارات DeepSeek V4 Pro

قد تشمل الأسباب وراء احتواء DeepSeek V4 Pro على لقطات متعددة عوامل محتملة مثل اختلاف المخرجات بعد التحديثات التي تتطلب اللقطات القديمة لضمان الاتساق، وتوفير فترة انتقالية للمطورين للتكيف والهجرة، وارتباط اللقطات المختلفة بنقاط النهاية العالمية أو الإقليمية لتحسين تجربة المستخدم. للاطلاع على الاختلافات التفصيلية بين الإصدارات، يرجى الرجوع إلى الوثائق الرسمية.

version
deepseek-v4-pro