Kan DeepSeek-V4-Pro 1M-token-documenten in de API verwerken?

Ja. DeepSeek-V4-Pro heeft een contextlengte van 1M tokens en tot 384K uitvoertokens, en is daarom gebouwd voor zeer lange documenten en workflows met meerdere bestanden.

Ondersteunt DeepSeek-V4-Pro de denkmodus en toolaanroepen?

Ja. DeepSeek-V4-Pro ondersteunt zowel een denkmodus als een niet-denkmodus, plus JSON-uitvoer en toolaanroepen.

Hoe integreer ik DeepSeek-V4-Pro met OpenAI-compatibele SDK's?

Gebruik de CometAPI-basis-URL `https://api.cometapi.com` met de modelnaam `deepseek-v4-pro`

Wanneer moet ik DeepSeek-V4-Pro gebruiken in plaats van DeepSeek-V4-Flash?

Gebruik DeepSeek-V4-Pro wanneer nauwkeurigheid en agentisch coderen zwaarder wegen dan snelheid. DeepSeek zegt dat V4-Flash de snellere, voordeligere optie is, terwijl V4-Pro sterker is in coderen en bredere agent-evaluaties.

Is DeepSeek-V4-Pro geschikt voor zoekintensieve onderzoeksworkflows?

Ja. V4-Pro presteert sterk op zoek- en retrieval-achtige taken, en het overtreft DeepSeek-V3.2 met een aanzienlijke marge in zowel objectieve als subjectieve Q&A-categorieën.

Is DeepSeek-V4-Pro geschikt voor codeeragenten zoals Claude Code of OpenCode?

Ja. DeepSeek-V4-Pro is geconfigureerd voor Claude Code en OpenCode, met `reasoningEffort` ingesteld op `max` en de denkmodus ingeschakeld.

DeepSeek

API live Populair

deepseek-v4-pro

DeepSeek V4 Pro API

DeepSeek V4 Pro is een grootschalig Mixture-of-Experts-model van DeepSeek met 1.6T totale parameters en 49B geactiveerde parameters, en ondersteunt een contextvenster van 1M tokens. Het is ontworpen voor geavanceerd redeneren, coderen en langetermijn-agentworkflows, met sterke prestaties op benchmarks voor kennis, wiskunde en software-engineering.

Startprijs

Prijzen bekijken

Facturering op basis van gebruik

API-status

Operationeel

100.0% uptime / 24u

Reactietijd

1442 ms

Waargenomen API-reactietijd

Uitgebracht

Aug 12, 2026

DeepSeek

Playground

Probeer DeepSeek V4 Pro met een echte aanvraag, bekijk de parameters en valideer de output voordat u de API integreert.

Overzicht

Een praktisch overzicht van DeepSeek V4 Pro, met belangrijk gedrag en aandachtspunten bij integratie.

Technische specificaties

Item	DeepSeek-V4-Pro
Provider	DeepSeek
API model name	deepseek-v4-pro
Base URLs	https://api.deepseek.com and https://api.deepseek.com/anthropic
Input type	Text
Output type	Text, tool calls, reasoning output
Context length	1,000,000 tokens
Max output	384,000 tokens
Reasoning modes	non-thinking, thinking (standaard)
Agent/coding defaults	reasoning_effort can be set as high; complex agent requests may use max
Supported features	JSON Output, Tool Calls, Chat Prefix Completion (beta), FIM Completion (beta in non-thinking mode)
Local/open-weights release	1.6T total parameters, 49B activated parameters, FP4 + FP8 mixed precision
License (model card)	MIT
Reference model card	DeepSeek-V4-Pro preview on Hugging Face

Wat is DeepSeek-V4-Pro?

DeepSeek-V4-Pro is het sterkere lid van DeepSeek’s V4-previewfamilie. De officiële modelkaart beschrijft het als een 1,6T-parameter MoE-model met 49B geactiveerde parameters en een contextvenster van één miljoen tokens, gericht op langdurig kenniswerk, codegeneratie en agent-taken. De API-documentatie biedt het via de standaard DeepSeek chat-completions interface en ondersteunt zowel OpenAI- als Anthropic-SDK-stijlen.

Belangrijkste features

Million-token context: DeepSeek documenteert een contextlengte van 1M tokens, wat het model geschikt maakt voor zeer grote documentensets, repositories en meerstaps agent-sessies.
Two reasoning modes: De API ondersteunt non-thinking- en thinking-modi; thinking is de standaard, en de documentatie vermeldt dat complexe agentverzoeken zoals Claude Code of OpenCode automatisch max effort kunnen gebruiken.
Tool-call capable: De thinking-modus van DeepSeek ondersteunt tool calls, wat belangrijk is voor agents die zoekopdrachten, bestandsbewerkingen of externe functies nodig hebben.
Long-context efficiency: De modelkaart vermeldt dat V4 een hybride attention-ontwerp gebruikt met Compressed Sparse Attention en Heavily Compressed Attention om de rekencapaciteit en KV-cachekosten bij lange context te verminderen ten opzichte van V3.2. citeturn980363view2
Coding and reasoning focus: DeepSeek zegt dat de V4-Pro-Max reasoning mode de codeerbenchmarks vooruithelpt en veel van de kloof met toonaangevende gesloten modellen op het gebied van redeneren en agenttaken overbrugt. citeturn980363view2
SDK flexibility: Toegang is mogelijk via standaard OpenAI-compatibele chat-completions of via DeepSeek’s Anthropic-compatibele endpoint voor tool-georiënteerde workflows.

Benchmarkprestaties

De officiële DeepSeek-modelkaart rapporteert de volgende evaluatieresultaten voor de basismodelfamilie en voor de V4-Pro-Max-vergelijkingsset. In de basismodeltabel scoort V4-Pro hoger dan V3.2-Base op verschillende kennis- en lang-contextbenchmarks, waaronder MMLU-Pro (73.5 vs. 65.5), FACTS Parametric (62.6 vs. 27.1) en LongBench-V2 (51.5 vs. 40.2).

Benchmark	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

Dezelfde modelkaart laat ook zien dat V4-Pro-Max concurrerend blijft met topmodellen op geselecteerde taken. Zo behaalt het 87.5 op MMLU-Pro, 57.9 op SimpleQA-Verified, 90.1 op GPQA Diamond en 67.9 op Terminal Bench 2.0 in de gepubliceerde vergelijkende tabel.

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

Model	Beste toepassing	Context	Opmerkingen
DeepSeek-V4-Pro	Zware redenering, codering, agents, grote documenten	1M	Grootste V4-model, 49B geactiveerde parameters, sterkste algemene capaciteit in de serie. citeturn980363view2turn980363view0
DeepSeek-V4-Flash	Sneller, lichter algemeen gebruik	1M	Kleiner 284B/13B-model, ondersteunt nog steeds thinking en tool calls. citeturn980363view2turn980363view0
DeepSeek-V3.2	Vorige-generatie lang-context-baseline	128K in eerdere API-docs; V4 gebruikt een ander 1M-contextontwerp	Nuttig als referentiepunt voor efficiëntiewinst; de modelkaart van V4-Pro meldt grote reducties in long-context FLOPs en KV-cache ten opzichte van V3.2. citeturn321011view1turn980363view2

Beste use-cases

Assistenten voor coderen op repository-schaal en refactoring-tools
Analyse en synthese van lange documenten
Tool-gebruikende agents die meerturnsredenering nodig hebben
Technische supportworkflows die profiteren van lang geheugen en gestructureerde output
Chinese en meertalige kennistaken waar de modelkaart sterke benchmarkprestaties laat zien

Toegang tot en gebruik van de Deepseek v4 pro API

Stap 1: Meld u aan voor een API-sleutel

Log in op cometapi.com. Als u nog geen gebruiker bent, registreer u dan eerst. Meld u aan bij uw CometAPI console. Verkrijg de toegangsreferentie-API-sleutel van de interface. Klik bij de API token in het persoonlijke centrum op “Add Token”, verkrijg de tokensleutel: sk-xxxxx en dien in.

Stap 2: Stuur verzoeken naar de Deepseek v4 pro API

Selecteer het “deepseek-v4-pro”-endpoint om het API-verzoek te verzenden en stel de request body in. De requestmethode en de request body zijn te vinden in de API-documentatie op onze website. Onze website biedt ook Apifox test voor uw gemak. Vervang <YOUR_API_KEY> door uw daadwerkelijke CometAPI-sleutel uit uw account. Waar aan te roepen: [Anthropic Messages]-indeling en [Chat]-indeling.

Voeg uw vraag of verzoek in het content-veld in—dit is waarop het model zal reageren. Verwerk de API-respons om het gegenereerde antwoord op te halen.

Stap 3: Haal resultaten op en verifieer deze

Verwerk de API-respons om het gegenereerde antwoord op te halen. Na verwerking reageert de API met de taakstatus en outputgegevens. Schakel functies zoals streaming, prompt caching of long-context handling in via standaardparameters.

FAQ

Prijzen

Gebruik de snelle schatting hierboven voor één run en bekijk vervolgens de volledige vergelijking tussen CometAPI en de officiële prijs.

Eerste aanvraag

—

Geschatte CometAPI-gebruikskosten

Tien aanvragen

—

Geschatte CometAPI-gebruikskosten

Vijftien aanvragen

—

Geschatte CometAPI-gebruikskosten

Prijzen voor DeepSeek V4 Pro

Ontdek concurrerende prijzen voor DeepSeek V4 Pro, ontworpen om te passen bij verschillende budgetten en gebruiksbehoeften. Onze flexibele abonnementen zorgen ervoor dat u alleen betaalt voor wat u gebruikt, waardoor het gemakkelijk is om op te schalen naarmate uw vereisten groeien. Ontdek hoe DeepSeek V4 Pro uw projecten kan verbeteren terwijl de kosten beheersbaar blijven.

Model	Tier	Condition	Comet Price (USD / M Tokens)	Official Price (USD / M Tokens)	Discount
deepseek-v4-pro	base	-	Input:$0.5280/M Output:$1.5840/M Cache Read:$0.0176/M	Input:$0.6600/M Output:$1.9800/M Cache Read:$0.0220/M	-20%
deepseek-v4-pro-0813	base	-	Input:$0.5280/M Output:$1.5840/M Cache Read:$0.0176/M	Input:$0.6600/M Output:$1.9800/M Cache Read:$0.0220/M	-20%

Op aanvraag gebaseerde prijswijzigingen

Aanvraagvoorwaarden zijn onafhankelijk van niveaus. Wanneer meerdere voorwaardengroepen tegelijkertijd overeenkomen, stapelen hun vermenigvuldigers multiplicatief. Bepaal eerst het toepasselijke niveau, en leg vervolgens de overeenkomende aanvraagprijsthevermenigvuldigers eroverheen. Niet-overeenkomende voorwaarden hebben een standaardvermenigvuldiger van 1×.

Aanvraagvoorwaarde	Prijsvermenigvuldiger
Uur(UTC): 1:00 - 4:00	2×
Uur(UTC): 6:00 - 10:00	2×

API

Kopieer een werkend eindpunt en codevoorbeeld, en open de volledige API-referentie wanneer u alle parameters nodig heeft.

Eén API, productieklare modeltoegang

Eén keer authenticeren, het model-eindpunt aanroepen en dezelfde facturerings- en observeerbaarheidsworkflow behouden bij alle aanbieders.

POST/v1/chat/completions

Voorbeeldcode en API voor DeepSeek V4 Pro

Krijg toegang tot uitgebreide voorbeeldcode en API-bronnen voor DeepSeek V4 Pro om uw integratieproces te stroomlijnen. Onze gedetailleerde documentatie biedt stapsgewijze begeleiding en helpt u het volledige potentieel van DeepSeek V4 Pro in uw projecten te benutten.

POST

/v1/chat/completions

#!/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>
'
        thinking=true
      fi
      printf '%s' "$reasoning"
    fi

    if [ -n "$content" ]; then
      if [ "$thinking" = true ]; then
        printf '
</reasoning>

<answer>
'
        thinking=false
      fi
      printf '%s' "$content"
    fi
  done

printf '
'

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'

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");

Mogelijkheden

Bekijk de belangrijkste modelgegevens voordat u een architectuur kiest of de productiebelasting inschat.

Ondersteunde mogelijkheden

Functies die door de bestaande model-API worden geretourneerd.

text-to-text

Invoer en uitvoer

Invoer

text

Uitvoer

text

Productieprofiel

Aanbieder: DeepSeek
Context: Afhankelijk van model
Commercieel gebruik: Ondersteund

Toepassingen

Gebruik DeepSeek V4 Pro voor productieworkflows die passen bij de text-mogelijkheden, en vergelijk vervolgens alternatieven voordat u zich vastlegt op een langetermijnintegratie.

Productiechat en agentworkflows

Coderen, analyseren en gestructureerd genereren

Grootschalige automatisering via één API

Andere modellen

Vergelijk andere modellen die via CometAPI beschikbaar zijn op basis van kwaliteit, latentie, mogelijkheden en prijs.

Modelvergelijking openen →

Google

Gemini 3.7 Flash

3.7 Flash levert aanzienlijke verbeteringen op in workflows voor software-engineering, kenniswerk en webontwikkeling — met een introductieprijs die de helft bedraagt van de oorspronkelijke kosten van 3.6 Flash per miljoen tokens.

Model bekijken

DeepSeek

DeepSeek-V4-Flash-Vision

Het model deepseek-v4-flash-vision-exp accepteert afbeeldingen naast tekst, zodat je het model kunt vragen om afbeeldingen te beschrijven, tekst uit schermafbeeldingen te lezen, grafieken te analyseren en meer.Ondersteunde afbeeldingsindelingen: JPEG, PNG, GIF en WebP. Het formaat wordt gedetecteerd op basis van de daadwerkelijke bestandsinhoud, niet op basis van de bestandsnaam of het opgegeven MIME-type.

Model bekijken

xAI

Grok 4.6

Het vlaggenschipmodel voor code en al het andere: agentisch aanroepen van tools, minimale hallucinaties, instelbaar redeneervermogen.

Model bekijken

Zhipu AI

GLM 5.3

GLM-5.3 is een open-source groot taalmodel van de volgende generatie, geoptimaliseerd voor complex programmeren, langetermijntaken en cyberbeveiligingsscenario's. Het biedt aanzienlijk verbeterde programmeercapaciteiten en agentprestaties in vergelijking met GLM-5.2.

Model bekijken

Anthropic

Claude Fable 5

Toegang tot Claude Fable 5 is hersteld. Het biedt intelligentie van de vijfde generatie voor uw meest ambitieuze programmeer- en professionele werk.

Model bekijken

Anthropic

Claude Sonnet 5

Hoogpresterend model voor programmeren en agenten

Model bekijken

Uptime

Bekijk live heartbeat-gegevens, eindpuntbeschikbaarheid en waargenomen reactietijden voordat u naar productie gaat.

Uptime

Verzoeksuccespercentage over de afgelopen 30 dagen, dat de betrouwbaarheid van elke modelprovider weerspiegelt. CometAPI bewaakt alle verbonden providers realtime, 24/7.

RespondLIVE

1442msAvg. Response

UptimeLIVE

100.0%Avg. Uptime

Versies

Bekijk beschikbare modelidentificatoren voordat u een productie-integratie vastlegt.

deepseek-v4-pro

deepseek-v4-pro-0813

Blijf verkennen

Vergelijk modellen en ga verder met uw onderzoek

DeepSeek

API live Populair

deepseek-v4-pro

DeepSeek V4 Pro API

Startprijs

Prijzen bekijken

Facturering op basis van gebruik

API-status

Operationeel

100.0% uptime / 24u

Reactietijd

1442 ms

Waargenomen API-reactietijd

Uitgebracht

Aug 12, 2026

DeepSeek

Playground

Probeer DeepSeek V4 Pro met een echte aanvraag, bekijk de parameters en valideer de output voordat u de API integreert.

Overzicht

Een praktisch overzicht van DeepSeek V4 Pro, met belangrijk gedrag en aandachtspunten bij integratie.

Technische specificaties

Item	DeepSeek-V4-Pro
Provider	DeepSeek
API model name	deepseek-v4-pro
Base URLs	https://api.deepseek.com and https://api.deepseek.com/anthropic
Input type	Text
Output type	Text, tool calls, reasoning output
Context length	1,000,000 tokens
Max output	384,000 tokens
Reasoning modes	non-thinking, thinking (standaard)
Agent/coding defaults	reasoning_effort can be set as high; complex agent requests may use max
Supported features	JSON Output, Tool Calls, Chat Prefix Completion (beta), FIM Completion (beta in non-thinking mode)
Local/open-weights release	1.6T total parameters, 49B activated parameters, FP4 + FP8 mixed precision
License (model card)	MIT
Reference model card	DeepSeek-V4-Pro preview on Hugging Face

Wat is DeepSeek-V4-Pro?

Belangrijkste features

Million-token context: DeepSeek documenteert een contextlengte van 1M tokens, wat het model geschikt maakt voor zeer grote documentensets, repositories en meerstaps agent-sessies.
Two reasoning modes: De API ondersteunt non-thinking- en thinking-modi; thinking is de standaard, en de documentatie vermeldt dat complexe agentverzoeken zoals Claude Code of OpenCode automatisch max effort kunnen gebruiken.
Tool-call capable: De thinking-modus van DeepSeek ondersteunt tool calls, wat belangrijk is voor agents die zoekopdrachten, bestandsbewerkingen of externe functies nodig hebben.
Long-context efficiency: De modelkaart vermeldt dat V4 een hybride attention-ontwerp gebruikt met Compressed Sparse Attention en Heavily Compressed Attention om de rekencapaciteit en KV-cachekosten bij lange context te verminderen ten opzichte van V3.2. citeturn980363view2
Coding and reasoning focus: DeepSeek zegt dat de V4-Pro-Max reasoning mode de codeerbenchmarks vooruithelpt en veel van de kloof met toonaangevende gesloten modellen op het gebied van redeneren en agenttaken overbrugt. citeturn980363view2
SDK flexibility: Toegang is mogelijk via standaard OpenAI-compatibele chat-completions of via DeepSeek’s Anthropic-compatibele endpoint voor tool-georiënteerde workflows.

Benchmarkprestaties

Benchmark	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

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

Model	Beste toepassing	Context	Opmerkingen
DeepSeek-V4-Pro	Zware redenering, codering, agents, grote documenten	1M	Grootste V4-model, 49B geactiveerde parameters, sterkste algemene capaciteit in de serie. citeturn980363view2turn980363view0
DeepSeek-V4-Flash	Sneller, lichter algemeen gebruik	1M	Kleiner 284B/13B-model, ondersteunt nog steeds thinking en tool calls. citeturn980363view2turn980363view0
DeepSeek-V3.2	Vorige-generatie lang-context-baseline	128K in eerdere API-docs; V4 gebruikt een ander 1M-contextontwerp	Nuttig als referentiepunt voor efficiëntiewinst; de modelkaart van V4-Pro meldt grote reducties in long-context FLOPs en KV-cache ten opzichte van V3.2. citeturn321011view1turn980363view2

Beste use-cases

Assistenten voor coderen op repository-schaal en refactoring-tools
Analyse en synthese van lange documenten
Tool-gebruikende agents die meerturnsredenering nodig hebben
Technische supportworkflows die profiteren van lang geheugen en gestructureerde output
Chinese en meertalige kennistaken waar de modelkaart sterke benchmarkprestaties laat zien

Toegang tot en gebruik van de Deepseek v4 pro API

Stap 1: Meld u aan voor een API-sleutel

Stap 2: Stuur verzoeken naar de Deepseek v4 pro API

Voeg uw vraag of verzoek in het content-veld in—dit is waarop het model zal reageren. Verwerk de API-respons om het gegenereerde antwoord op te halen.

Stap 3: Haal resultaten op en verifieer deze

FAQ

Prijzen

Gebruik de snelle schatting hierboven voor één run en bekijk vervolgens de volledige vergelijking tussen CometAPI en de officiële prijs.

Eerste aanvraag

—

Geschatte CometAPI-gebruikskosten

Tien aanvragen

—

Geschatte CometAPI-gebruikskosten

Vijftien aanvragen

—

Geschatte CometAPI-gebruikskosten

Prijzen voor DeepSeek V4 Pro

Model	Tier	Condition	Comet Price (USD / M Tokens)	Official Price (USD / M Tokens)	Discount
deepseek-v4-pro	base	-	Input:$0.5280/M Output:$1.5840/M Cache Read:$0.0176/M	Input:$0.6600/M Output:$1.9800/M Cache Read:$0.0220/M	-20%
deepseek-v4-pro-0813	base	-	Input:$0.5280/M Output:$1.5840/M Cache Read:$0.0176/M	Input:$0.6600/M Output:$1.9800/M Cache Read:$0.0220/M	-20%

Op aanvraag gebaseerde prijswijzigingen

Aanvraagvoorwaarde	Prijsvermenigvuldiger
Uur(UTC): 1:00 - 4:00	2×
Uur(UTC): 6:00 - 10:00	2×

API

Kopieer een werkend eindpunt en codevoorbeeld, en open de volledige API-referentie wanneer u alle parameters nodig heeft.

Eén API, productieklare modeltoegang

Eén keer authenticeren, het model-eindpunt aanroepen en dezelfde facturerings- en observeerbaarheidsworkflow behouden bij alle aanbieders.

POST/v1/chat/completions

Voorbeeldcode en API voor DeepSeek V4 Pro

POST

/v1/chat/completions

#!/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>
'
        thinking=true
      fi
      printf '%s' "$reasoning"
    fi

    if [ -n "$content" ]; then
      if [ "$thinking" = true ]; then
        printf '
</reasoning>

<answer>
'
        thinking=false
      fi
      printf '%s' "$content"
    fi
  done

printf '
'

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'

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");

Mogelijkheden

Bekijk de belangrijkste modelgegevens voordat u een architectuur kiest of de productiebelasting inschat.

Ondersteunde mogelijkheden

Functies die door de bestaande model-API worden geretourneerd.

text-to-text

Invoer en uitvoer

Invoer

text

Uitvoer

text

Productieprofiel

Aanbieder: DeepSeek
Context: Afhankelijk van model
Commercieel gebruik: Ondersteund

Toepassingen

Gebruik DeepSeek V4 Pro voor productieworkflows die passen bij de text-mogelijkheden, en vergelijk vervolgens alternatieven voordat u zich vastlegt op een langetermijnintegratie.

Productiechat en agentworkflows

Coderen, analyseren en gestructureerd genereren

Grootschalige automatisering via één API

Andere modellen

Vergelijk andere modellen die via CometAPI beschikbaar zijn op basis van kwaliteit, latentie, mogelijkheden en prijs.

Modelvergelijking openen →

DeepSeek-V4-Flash-Vision

Model bekijken

xAI

Grok 4.6

Het vlaggenschipmodel voor code en al het andere: agentisch aanroepen van tools, minimale hallucinaties, instelbaar redeneervermogen.

Toegang tot Claude Fable 5 is hersteld. Het biedt intelligentie van de vijfde generatie voor uw meest ambitieuze programmeer- en professionele werk.

Model bekijken

Anthropic

Claude Sonnet 5

Hoogpresterend model voor programmeren en agenten

Model bekijken

Uptime

Bekijk live heartbeat-gegevens, eindpuntbeschikbaarheid en waargenomen reactietijden voordat u naar productie gaat.

Uptime

Verzoeksuccespercentage over de afgelopen 30 dagen, dat de betrouwbaarheid van elke modelprovider weerspiegelt. CometAPI bewaakt alle verbonden providers realtime, 24/7.

RespondLIVE

1442msAvg. Response

UptimeLIVE

100.0%Avg. Uptime

Versies

Bekijk beschikbare modelidentificatoren voordat u een productie-integratie vastlegt.

deepseek-v4-pro

deepseek-v4-pro-0813

Blijf verkennen