Czy DeepSeek-V4-Pro potrafi obsłużyć dokumenty o wielkości 1M tokenów w API?

Tak. DeepSeek-V4-Pro oferuje kontekst o długości 1M tokenów i do 384K tokenów wyjściowych, więc jest stworzony do bardzo długich dokumentów i przepływów pracy obejmujących wiele plików.

Czy DeepSeek-V4-Pro obsługuje tryb rozumowania i wywołania narzędzi?

Tak. DeepSeek-V4-Pro obsługuje zarówno tryb rozumowania, jak i tryb bez rozumowania, a także wyjście JSON i wywołania narzędzi.

Jak zintegrować DeepSeek-V4-Pro z SDK zgodnymi z OpenAI?

Użyj bazowego adresu URL CometAPI `https://api.cometapi.com` z nazwą modelu `deepseek-v4-pro`

Kiedy używać DeepSeek-V4-Pro zamiast DeepSeek-V4-Flash?

Używaj DeepSeek-V4-Pro, gdy dokładność i kodowanie agentowe są ważniejsze niż szybkość. Według DeepSeek, V4-Flash to szybsza i bardziej ekonomiczna opcja, podczas gdy V4-Pro lepiej radzi sobie z kodowaniem i szerszymi ewaluacjami agentów.

Czy DeepSeek-V4-Pro nadaje się do przepływów pracy badawczych mocno opartych na wyszukiwaniu?

Tak. V4-Pro świetnie wypada w zadaniach typu wyszukiwanie i pozyskiwanie informacji, a ponadto znacząco przewyższa DeepSeek-V3.2 w kategoriach Q&A zarówno obiektywnych, jak i subiektywnych.

Czy DeepSeek-V4-Pro dobrze sprawdza się w przypadku agentów kodujących, takich jak Claude Code lub OpenCode?

Tak. DeepSeek-V4-Pro jest skonfigurowany pod kątem Claude Code i OpenCode, z parametrem `reasoningEffort` ustawionym na `max` oraz włączonym trybem rozumowania.

DeepSeek

API działa Popularny

deepseek-v4-pro

DeepSeek V4 Pro API

DeepSeek V4 Pro to wielkoskalowy model typu Mixture-of-Experts od DeepSeek z 1.6T łącznych parametrów i 49B aktywnych parametrów, obsługujący okno kontekstu o długości 1M tokenów. Jest zaprojektowany do zaawansowanego wnioskowania, programowania oraz długoterminowych przepływów pracy agentów, osiągając wysoką wydajność w benchmarkach z zakresu wiedzy, matematyki i inżynierii oprogramowania.

Cena początkowa

$0.528 / 1 mln tokenów wejściowych

Rozliczenie za zużycie

Stan API

Działa poprawnie

Dostępność 100.0% / 24h

Czas odpowiedzi

2876 ms

Zaobserwowany czas odpowiedzi API

Data wydania

Aug 12, 2026

DeepSeek

Plac zabaw

Wypróbuj DeepSeek V4 Pro z rzeczywistym żądaniem, sprawdź jego parametry i zweryfikuj wynik przed integracją API.

Cennik

Skorzystaj z powyższego szybkiego oszacowania dla pojedynczego uruchomienia, a następnie sprawdź pełne porównanie cen CometAPI i cen oficjalnych.

Pierwsze żądanie

$0.0021

Szacowany koszt korzystania z CometAPI

Dziesięć żądań

$0.0211

Szacowany koszt korzystania z CometAPI

Piętnaście żądań

$0.0317

Szacowany koszt korzystania z CometAPI

⇌

Przeliczanie kredytów

1000 kredytów = 1 USD

Kredyty umożliwiają porównywanie budżetów w ramach rozliczeń za tokeny, żądania i czas działania. Kwota w USD pozostaje podstawą rozliczenia podczas finalizacji zakupu.

✓Bieżący model w kredytach

Dane wejściowe

528

kredytów / 1 mln tokenów

Dane wyjściowe

1,584

kredytów / 1 mln tokenów

Przejrzystość minimalnej opłaty Ten prototyp nie zakłada ukrytej minimalnej opłaty za żądanie. Jeśli w produkcji obowiązuje minimalna kwota rozliczenia lub minimalne doładowanie, musi zostać wyświetlona przed zakupem i uwzględniona w każdym szacowanym budżecie.

Model	Poziom	Warunek	Cena Comet (USD / mln tokenów)	Cena oficjalna (USD / mln tokenów)	Rabat
deepseek-v4-pro	base	-	Dane wejściowe: $0.5280/mln Dane wyjściowe: $1.58/mln Cache Read: $0.0176/mln	Dane wejściowe: $0.6600/mln Dane wyjściowe: $1.98/mln Cache Read: $0.0220/mln	-20%
deepseek-v4-pro-0813	base	-	Dane wejściowe: $0.5280/mln Dane wyjściowe: $1.58/mln Cache Read: $0.0176/mln	Dane wejściowe: $0.6600/mln Dane wyjściowe: $1.98/mln Cache Read: $0.0220/mln	-20%

Dostosowania cen na podstawie żądania

Warunki żądania są niezależne od poziomów. Gdy kilka grup warunków jednocześnie spełnia się, ich mnożniki nakładają się multiplikatywnie. Najpierw określ odpowiedni poziom, a następnie nałóż odpowiadające mnożniki ceny żądania. Niezaspokojone warunki mają domyślny mnożnik 1×.

Warunek żądania	Mnożnik ceny
Godzina(UTC): 1:00 - 4:00	2×
Godzina(UTC): 6:00 - 10:00	2×

Opis modelu

Stabilna tożsamość modelu na potrzeby wyszukiwania i oceny, połączona z aktualnymi danymi katalogowymi, które mogą się zmieniać bez przebudowy podstawowej struktury SEO strony.

Stabilna tożsamość

Czym jest DeepSeek V4 Pro?

Kanoniczna tożsamość modelu pozostaje stabilna, nawet gdy zmieniają się ceny i limity.

Aktualne dane modelu

Aktualny obraz katalogu

Dostępność

Dostępny

Cena od

$0.528 / 1 mln tokenów wejściowych

Kontekst

Zobacz możliwości

Data katalogu

Aug 12, 2026

Playground 2.0 / Panel decyzyjny

Najpierw podejmij decyzję. Integruj z pewnością.

Jedna przestrzeń robocza do porównywania modeli, dostrajania promptów, sprawdzania routingu, migracji kodu i wdrażania przetestowanego rozwiązania początkowego.

Oparty na DeepSeek V4 Pro

Przepływy pracy

Porównaj, zanim podejmiesz decyzję

Uruchom ten sam prompt w czołowych modelach i uzyskaj rekomendację popartą dowodami.

3 modele · 1 przebieg

Prompt ewaluacyjny

programowanietemperatura 0,2Dane wyjściowe JSON

GPT-5

OpenAI

Jakość

91/100

Opóźnienie

1.2s

Szac. koszt

$0.018

Claude Opus 5

Anthropic

Wybór AI

Jakość

95/100

Opóźnienie

1.8s

Szac. koszt

$0.024

Gemini 3 Pro

Google

Jakość

89/100

Opóźnienie

0.9s

Szac. koszt

$0.011

Rekomendacja: wybierz Claude Opus 5 do przeglądu kodu wysokiego ryzyka; rutynowe kontrole kieruj do Gemini 3 Pro, aby obniżyć koszty o około 54%.

Przegląd

Praktyczny przegląd DeepSeek V4 Pro, obejmujący ważne zachowania i uwagi dotyczące integracji.

Specyfikacja techniczna

Element	DeepSeek-V4-Pro
Dostawca	DeepSeek
Nazwa modelu API	deepseek-v4-pro
Adresy bazowe	https://api.deepseek.com and https://api.deepseek.com/anthropic
Typ wejścia	Text
Typ wyjścia	Text, tool calls, reasoning output
Długość kontekstu	1,000,000 tokens
Maksymalny rozmiar wyjścia	384,000 tokens
Tryby rozumowania	Non-thinking, thinking (default)
Domyślne ustawienia agenta/kodowania	reasoning_effort can be set as high; complex agent requests may use max
Obsługiwane funkcje	Wyjście JSON, Wywołania narzędzi, Uzupełnianie z prefiksem czatu (beta), Uzupełnianie FIM (beta w trybie bez rozumowania)
Wydanie lokalne/otwarte wagi	1.6T total parameters, 49B activated parameters, FP4 + FP8 mixed precision
Licencja (karta modelu)	MIT
Referencyjna karta modelu	DeepSeek-V4-Pro preview on Hugging Face

Czym jest DeepSeek-V4-Pro?

DeepSeek-V4-Pro to mocniejszy członek rodziny V4 preview firmy DeepSeek. Oficjalna karta modelu opisuje go jako model MoE z 1,6T parametrów i 49B aktywnych parametrów oraz oknem kontekstu o wielkości miliona tokenów, przeznaczony do długofalowych zadań wiedzowych, generowania kodu i zadań agentowych. Dokumentacja API udostępnia go przez standardowy interfejs chat-completions i wspiera zarówno styl SDK OpenAI, jak i Anthropic.

Główne funkcje

Kontekst o wielkości miliona tokenów: DeepSeek podaje długość kontekstu 1M tokenów, co sprawia, że model nadaje się do bardzo dużych zbiorów dokumentów, repozytoriów i wieloetapowych sesji agentów.
Dwa tryby rozumowania: API obsługuje tryb bez rozumowania i z rozumowaniem; domyślny jest tryb z rozumowaniem, a dokumentacja wspomina, że złożone żądania agentów, takie jak Claude Code lub OpenCode, mogą automatycznie używać wartości max.
Obsługa wywołań narzędzi: Tryb z rozumowaniem w DeepSeek wspiera wywołania narzędzi, co jest istotne dla agentów wymagających wyszukiwania, operacji na plikach lub funkcji zewnętrznych.
Wydajność przy długim kontekście: Karta modelu mówi, że V4 używa hybrydowego mechanizmu uwagi z Compressed Sparse Attention i Heavily Compressed Attention, aby zmniejszyć koszty obliczeniowe i KV cache dla długiego kontekstu względem V3.2. citeturn980363view2
Nacisk na kodowanie i rozumowanie: DeepSeek twierdzi, że tryb rozumowania V4-Pro-Max poprawia wyniki w benchmarkach kodowania i zamyka dużą część luki względem wiodących, zamkniętych modeli w zadaniach rozumowania i agentowych. citeturn980363view2
Elastyczność SDK: Dostęp zarówno przez zgodny z OpenAI standard chat completions, jak i przez zgodny z Anthropic punkt końcowy DeepSeek dla przepływów pracy zorientowanych na narzędzia.

Wydajność w benchmarkach

Oficjalna karta modelu DeepSeek podaje następujące wyniki ocen dla rodziny modeli bazowych oraz dla porównawczego zestawu V4-Pro-Max. W tabeli modeli bazowych V4-Pro wypada lepiej niż V3.2-Base na kilku benchmarkach wiedzy i długiego kontekstu, w tym MMLU-Pro (73.5 vs. 65.5), FACTS Parametric (62.6 vs. 27.1) i 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

Ta sama karta modelu pokazuje, że V4-Pro-Max pozostaje konkurencyjny względem czołowych modeli w wybranych zadaniach. Na przykład osiąga 87.5 na MMLU-Pro, 57.9 na SimpleQA-Verified, 90.1 na GPQA Diamond i 67.9 na Terminal Bench 2.0 w opublikowanej tabeli porównawczej.

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

Model	Najlepsze zastosowanie	Kontekst	Uwagi
DeepSeek-V4-Pro	Zaawansowane rozumowanie, programowanie, agenty, duże dokumenty	1M	Największy model V4, 49B aktywnych parametrów, najsilniejsze możliwości w serii. citeturn980363view2turn980363view0
DeepSeek-V4-Flash	Szybsze, lżejsze, do zastosowań ogólnych	1M	Mniejszy model 284B/13B, nadal obsługuje tryb rozumowania i wywołania narzędzi. citeturn980363view2turn980363view0
DeepSeek-V3.2	Bazowy model poprzedniej generacji dla długiego kontekstu	128K w wcześniejszych dokumentach API; V4 używa innego projektu kontekstu 1M	Przydatny jako punkt odniesienia dla zysków wydajności; karta modelu V4-Pro raportuje duże redukcje FLOPs i KV cache przy długim kontekście względem V3.2. citeturn321011view1turn980363view2

Najlepsze zastosowania

Asystenci programowania i narzędzia do refaktoryzacji w skali repozytoriów
Analiza i synteza długich dokumentów
Agenty korzystające z narzędzi, wymagające wieloetapowego rozumowania
Procesy wsparcia technicznego, które korzystają z długiej pamięci i ustrukturyzowanych wyników
Zadania wiedzowe w języku chińskim i wielojęzyczne, w których karta modelu pokazuje wysokie wyniki w benchmarkach

Jak uzyskać dostęp i używać API Deepseek v4 pro

Krok 1: Zarejestruj się po klucz API

Zaloguj się do cometapi.com. Jeśli nie jesteś jeszcze naszym użytkownikiem, zarejestruj się najpierw. Zaloguj się do swojej konsoli CometAPI. Uzyskaj poświadczenie dostępu — klucz API interfejsu. Kliknij “Add Token” w sekcji tokena API w panelu użytkownika, pobierz klucz tokena: sk-xxxxx i zatwierdź.

Krok 2: Wyślij żądania do Deepseek v4 proAPI

Wybierz punkt końcowy „deepseek-v4-pro”, aby wysłać żądanie do API, i ustaw treść żądania. Metoda i treść żądania są dostępne w naszej dokumentacji API na stronie. Nasza strona udostępnia także test Apifox dla Twojej wygody. Zastąp <YOUR_API_KEY> swoim rzeczywistym kluczem CometAPI z Twojego konta. Gdzie to wywołać: format Anthropic Messages oraz format Chat.

Wstaw swoje pytanie lub prośbę do pola content — na to odpowie model. Przetwórz odpowiedź API, aby uzyskać wygenerowaną odpowiedź.

Krok 3: Pobierz i zweryfikuj wyniki

Przetwórz odpowiedź API, aby uzyskać wygenerowaną odpowiedź. Po przetworzeniu API zwraca status zadania i dane wyjściowe. Włącz funkcje, takie jak strumieniowanie, buforowanie promptów lub obsługa długiego kontekstu, za pomocą standardowych parametrów.

FAQ

Centrum wyboru modeli

Poznaj koszt. Wybierz odpowiednie obciążenie.

Zamodeluj pięć wymiarów rozliczeń, przetestuj realistyczne obciążenie i przed wdrożeniem zdecyduj, gdzie Opus jest wart swojej wyższej ceny.

20% poniżej oficjalnej ceny$0.5280 vs $0.6600 / 1 mln tokenów wejściowych

Laboratorium kosztów

Oblicz koszt rzeczywistego przebiegu agenta

Odtwarzaj rzeczywiste obciążenia zamiast porównywać ceny tokenów w oderwaniu od kontekstu. Wczytaj ustawienia wstępne, a następnie dostosuj każdy wymiar rozliczeń.

Nowe tokeny wejściowe

tokeny

Tokeny wyjściowe

tokeny

$0.5280

/ 1 mln tokenów

Dane wejściowe

Nowe instrukcje, pliki i kontekst rozmowy przesyłane w każdej turze.

Ogranicz pobrany kontekst, zanim trafi do modelu.

$0.5280

/ 1 mln tokenów

Dane wyjściowe

Rozumowanie, kod i tekst wygenerowane przez model.

Stosuj jednoznaczne kryteria ukończenia i limity danych wyjściowych.

Gdzie Opus uzasadnia wyższą cenę

Najlepsze zastosowanie

Inżynieria w skali repozytorium

Użyj Opus, gdy zadanie obejmuje architekturę, wiele plików i niejednoznaczne kompromisy implementacyjne.

Najlepsze zastosowanie

Długotrwałe działanie agentów

Dobry wybór, gdy agent musi zachować pierwotny cel podczas wielu wywołań narzędzi i etapów odzyskiwania.

Warto dopłacić

Przegląd o wysokiej wartości

Zarezerwuj go do przeglądów bezpieczeństwa, migracji i systemów produkcyjnych, gdzie przeoczenie problemu kosztuje więcej niż tokeny.

Użyj lżejszego modelu

Rutynowe zadania o dużym wolumenie

Klasyfikacja, ekstrakcja i proste rozmowy zwykle zapewniają lepszą ekonomikę jednostkową w modelach Sonnet lub Haiku.

Strategia korzystania z pamięci podręcznej promptów

Ustabilizuj prefiks

Nie zmieniaj zasad, schematów narzędzi ani map repozytoriów.

Zapisz raz

Umieść punkt zapisu w pamięci podręcznej za kontekstem przeznaczonym do ponownego użycia.

Odczytuj wielokrotnie

W kolejnych turach dołączaj tylko zmiany właściwe dla danego zadania.

Przeprowadź migrację bez przepisywania kodu

Zachowaj preferowany zestaw SDK i zmień bazowy adres URL, klucz oraz identyfikator modelu.

messages.ts

import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';

const client = new Anthropic({
  apiKey: process.env.COMETAPI_KEY,
  baseURL: 'https://api.cometapi.com',
});

const message = await client.messages.create({
  model: 'deepseek-v4-pro',
  max_tokens: 4096,
  messages: [{ role: 'user', content: 'Review this change.' }],
});

API

Skopiuj działający endpoint i przykładowy kod, a następnie otwórz pełną dokumentację API, gdy potrzebujesz wszystkich parametrów.

Jedno API, dostęp do modeli gotowy do produkcji

Uwierzytelnij się raz, wywołuj endpoint modelu i zachowaj ten sam proces rozliczeń i monitorowania u różnych dostawców.

POST/v1/chat/completions

Przykładowy kod i API dla DeepSeek V4 Pro

Uzyskaj dostęp do kompleksowego przykładowego kodu i zasobów API dla DeepSeek V4 Pro, aby usprawnić proces integracji. Nasza szczegółowa dokumentacja zapewnia wskazówki krok po kroku, pomagając wykorzystać pełny potencjał DeepSeek V4 Pro w Twoich projektach.

POST

/v1/chat/completions

# 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

# 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");

Możliwości

Sprawdź kluczowe informacje o modelu przed wyborem architektury lub oszacowaniem obciążenia produkcyjnego.

Obsługiwane możliwości

Funkcje zwracane przez istniejące API modelu.

text-to-text

Wejście i wyjście

Wejścia

text

Wyjścia

text

Profil produkcyjny

Dostawca: DeepSeek
Kontekst: Zależnie od modelu
Użycie komercyjne: Obsługiwane

Przypadki użycia

Używaj DeepSeek V4 Pro w procesach produkcyjnych odpowiadających możliwościom text, a następnie porównaj alternatywy przed długoterminową integracją.

Czat produkcyjny i przepływy pracy agentów

Kodowanie, analiza i generowanie strukturalne

Automatyzacja na dużą skalę za pomocą jednego API

Inne modele

Porównaj inne modele dostępne w CometAPI pod względem jakości, opóźnienia, możliwości i ceny.

Otwórz porównanie modeli →

CometAPI

AUTO

CometAPI Auto API is an intelligent model routing feature that allows developers to access the appropriate AI model without specifying a specific model ID for each request.

Zobacz model

Czas działania

Sprawdź dane heartbeat na żywo, dostępność endpointu i zaobserwowane czasy odpowiedzi przed przejściem do produkcji.

Czas działania

Wskaźnik sukcesu żądań z ostatnich 30 dni, odzwierciedlający niezawodność każdego dostawcy modelu. CometAPI monitoruje wszystkich podłączonych dostawców w czasie rzeczywistym przez całą dobę.

RespondLIVE

2876msAvg. Response

UptimeLIVE

100.0%Avg. Uptime

Wersje

Sprawdź dostępne identyfikatory modeli przed ustaleniem integracji produkcyjnej.

deepseek-v4-pro

deepseek-v4-pro-0813

Aktualizacje

Śledź istotne zmiany dotyczące dostępności, cen i możliwości DeepSeek V4 Pro, zachowując stabilną stronę modelu.

Dziennik zmian modelu

Jedna strona, która z czasem staje się coraz lepsza.

Informacje o wydaniach, zmiany cen, aktualizacje wyników benchmarków i wskazówki dotyczące migracji gromadzą się tutaj, a kanoniczny adres URL pozostaje niezmieniony.

Aug 12, 2026

Dostępność API potwierdzona

DeepSeek V4 Pro jest dostępny w katalogu modeli CometAPI i dokumentacji API.

Aktualny

Aktualne dane

Ceny i limity zsynchronizowane z katalogiem

Cena, kontekst, dostępność i limity są traktowane jako właściwości dynamiczne, a nie jako elementy tytułu strony lub tożsamości modelu.

Feb 5, 2026

Utworzono trwałą encję modelu

Dostawca i slug modelu tworzą trwały kanoniczny adres URL; przyszłe aktualizacje treści i danych pozostaną na tej stronie.

Kontynuuj eksplorację

Porównuj modele i kontynuuj swoje badania

DeepSeek

API działa Popularny

deepseek-v4-pro

DeepSeek V4 Pro API

Cena początkowa

$0.528 / 1 mln tokenów wejściowych

Rozliczenie za zużycie

Stan API

Działa poprawnie

Dostępność 100.0% / 24h

Czas odpowiedzi

2876 ms

Zaobserwowany czas odpowiedzi API

Data wydania

Aug 12, 2026

DeepSeek

Plac zabaw

Wypróbuj DeepSeek V4 Pro z rzeczywistym żądaniem, sprawdź jego parametry i zweryfikuj wynik przed integracją API.

Cennik

Skorzystaj z powyższego szybkiego oszacowania dla pojedynczego uruchomienia, a następnie sprawdź pełne porównanie cen CometAPI i cen oficjalnych.

Pierwsze żądanie

$0.0021

Szacowany koszt korzystania z CometAPI

Dziesięć żądań

$0.0211

Szacowany koszt korzystania z CometAPI

Piętnaście żądań

$0.0317

Szacowany koszt korzystania z CometAPI

⇌

Przeliczanie kredytów

1000 kredytów = 1 USD

Kredyty umożliwiają porównywanie budżetów w ramach rozliczeń za tokeny, żądania i czas działania. Kwota w USD pozostaje podstawą rozliczenia podczas finalizacji zakupu.

✓Bieżący model w kredytach

Dane wejściowe

528

kredytów / 1 mln tokenów

Dane wyjściowe

1,584

kredytów / 1 mln tokenów

Model	Poziom	Warunek	Cena Comet (USD / mln tokenów)	Cena oficjalna (USD / mln tokenów)	Rabat
deepseek-v4-pro	base	-	Dane wejściowe: $0.5280/mln Dane wyjściowe: $1.58/mln Cache Read: $0.0176/mln	Dane wejściowe: $0.6600/mln Dane wyjściowe: $1.98/mln Cache Read: $0.0220/mln	-20%
deepseek-v4-pro-0813	base	-	Dane wejściowe: $0.5280/mln Dane wyjściowe: $1.58/mln Cache Read: $0.0176/mln	Dane wejściowe: $0.6600/mln Dane wyjściowe: $1.98/mln Cache Read: $0.0220/mln	-20%

Dostosowania cen na podstawie żądania

Warunek żądania	Mnożnik ceny
Godzina(UTC): 1:00 - 4:00	2×
Godzina(UTC): 6:00 - 10:00	2×

Opis modelu

Stabilna tożsamość modelu na potrzeby wyszukiwania i oceny, połączona z aktualnymi danymi katalogowymi, które mogą się zmieniać bez przebudowy podstawowej struktury SEO strony.

Stabilna tożsamość

Czym jest DeepSeek V4 Pro?

Kanoniczna tożsamość modelu pozostaje stabilna, nawet gdy zmieniają się ceny i limity.

Aktualne dane modelu

Aktualny obraz katalogu

Dostępność

Dostępny

Cena od

$0.528 / 1 mln tokenów wejściowych

Kontekst

Zobacz możliwości

Data katalogu

Aug 12, 2026

Playground 2.0 / Panel decyzyjny

Najpierw podejmij decyzję. Integruj z pewnością.

Jedna przestrzeń robocza do porównywania modeli, dostrajania promptów, sprawdzania routingu, migracji kodu i wdrażania przetestowanego rozwiązania początkowego.

Oparty na DeepSeek V4 Pro

Przepływy pracy

Porównaj, zanim podejmiesz decyzję

Uruchom ten sam prompt w czołowych modelach i uzyskaj rekomendację popartą dowodami.

3 modele · 1 przebieg

Prompt ewaluacyjny

programowanietemperatura 0,2Dane wyjściowe JSON

GPT-5

OpenAI

Jakość

91/100

Opóźnienie

1.2s

Szac. koszt

$0.018

Claude Opus 5

Anthropic

Wybór AI

Jakość

95/100

Opóźnienie

1.8s

Szac. koszt

$0.024

Gemini 3 Pro

Google

Jakość

89/100

Opóźnienie

0.9s

Szac. koszt

$0.011

Rekomendacja: wybierz Claude Opus 5 do przeglądu kodu wysokiego ryzyka; rutynowe kontrole kieruj do Gemini 3 Pro, aby obniżyć koszty o około 54%.

Przegląd

Praktyczny przegląd DeepSeek V4 Pro, obejmujący ważne zachowania i uwagi dotyczące integracji.

Specyfikacja techniczna

Element	DeepSeek-V4-Pro
Dostawca	DeepSeek
Nazwa modelu API	deepseek-v4-pro
Adresy bazowe	https://api.deepseek.com and https://api.deepseek.com/anthropic
Typ wejścia	Text
Typ wyjścia	Text, tool calls, reasoning output
Długość kontekstu	1,000,000 tokens
Maksymalny rozmiar wyjścia	384,000 tokens
Tryby rozumowania	Non-thinking, thinking (default)
Domyślne ustawienia agenta/kodowania	reasoning_effort can be set as high; complex agent requests may use max
Obsługiwane funkcje	Wyjście JSON, Wywołania narzędzi, Uzupełnianie z prefiksem czatu (beta), Uzupełnianie FIM (beta w trybie bez rozumowania)
Wydanie lokalne/otwarte wagi	1.6T total parameters, 49B activated parameters, FP4 + FP8 mixed precision
Licencja (karta modelu)	MIT
Referencyjna karta modelu	DeepSeek-V4-Pro preview on Hugging Face

Czym jest DeepSeek-V4-Pro?

Główne funkcje

Kontekst o wielkości miliona tokenów: DeepSeek podaje długość kontekstu 1M tokenów, co sprawia, że model nadaje się do bardzo dużych zbiorów dokumentów, repozytoriów i wieloetapowych sesji agentów.
Dwa tryby rozumowania: API obsługuje tryb bez rozumowania i z rozumowaniem; domyślny jest tryb z rozumowaniem, a dokumentacja wspomina, że złożone żądania agentów, takie jak Claude Code lub OpenCode, mogą automatycznie używać wartości max.
Obsługa wywołań narzędzi: Tryb z rozumowaniem w DeepSeek wspiera wywołania narzędzi, co jest istotne dla agentów wymagających wyszukiwania, operacji na plikach lub funkcji zewnętrznych.
Wydajność przy długim kontekście: Karta modelu mówi, że V4 używa hybrydowego mechanizmu uwagi z Compressed Sparse Attention i Heavily Compressed Attention, aby zmniejszyć koszty obliczeniowe i KV cache dla długiego kontekstu względem V3.2. citeturn980363view2
Nacisk na kodowanie i rozumowanie: DeepSeek twierdzi, że tryb rozumowania V4-Pro-Max poprawia wyniki w benchmarkach kodowania i zamyka dużą część luki względem wiodących, zamkniętych modeli w zadaniach rozumowania i agentowych. citeturn980363view2
Elastyczność SDK: Dostęp zarówno przez zgodny z OpenAI standard chat completions, jak i przez zgodny z Anthropic punkt końcowy DeepSeek dla przepływów pracy zorientowanych na narzędzia.

Wydajność w benchmarkach

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	Najlepsze zastosowanie	Kontekst	Uwagi
DeepSeek-V4-Pro	Zaawansowane rozumowanie, programowanie, agenty, duże dokumenty	1M	Największy model V4, 49B aktywnych parametrów, najsilniejsze możliwości w serii. citeturn980363view2turn980363view0
DeepSeek-V4-Flash	Szybsze, lżejsze, do zastosowań ogólnych	1M	Mniejszy model 284B/13B, nadal obsługuje tryb rozumowania i wywołania narzędzi. citeturn980363view2turn980363view0
DeepSeek-V3.2	Bazowy model poprzedniej generacji dla długiego kontekstu	128K w wcześniejszych dokumentach API; V4 używa innego projektu kontekstu 1M	Przydatny jako punkt odniesienia dla zysków wydajności; karta modelu V4-Pro raportuje duże redukcje FLOPs i KV cache przy długim kontekście względem V3.2. citeturn321011view1turn980363view2

Najlepsze zastosowania

Asystenci programowania i narzędzia do refaktoryzacji w skali repozytoriów
Analiza i synteza długich dokumentów
Agenty korzystające z narzędzi, wymagające wieloetapowego rozumowania
Procesy wsparcia technicznego, które korzystają z długiej pamięci i ustrukturyzowanych wyników
Zadania wiedzowe w języku chińskim i wielojęzyczne, w których karta modelu pokazuje wysokie wyniki w benchmarkach

Jak uzyskać dostęp i używać API Deepseek v4 pro

Krok 1: Zarejestruj się po klucz API

Krok 2: Wyślij żądania do Deepseek v4 proAPI

Wstaw swoje pytanie lub prośbę do pola content — na to odpowie model. Przetwórz odpowiedź API, aby uzyskać wygenerowaną odpowiedź.

Krok 3: Pobierz i zweryfikuj wyniki

FAQ

Centrum wyboru modeli

Poznaj koszt. Wybierz odpowiednie obciążenie.

Zamodeluj pięć wymiarów rozliczeń, przetestuj realistyczne obciążenie i przed wdrożeniem zdecyduj, gdzie Opus jest wart swojej wyższej ceny.

20% poniżej oficjalnej ceny$0.5280 vs $0.6600 / 1 mln tokenów wejściowych

Laboratorium kosztów

Oblicz koszt rzeczywistego przebiegu agenta

Odtwarzaj rzeczywiste obciążenia zamiast porównywać ceny tokenów w oderwaniu od kontekstu. Wczytaj ustawienia wstępne, a następnie dostosuj każdy wymiar rozliczeń.

Nowe tokeny wejściowe

tokeny

Tokeny wyjściowe

tokeny

$0.5280

/ 1 mln tokenów

Dane wejściowe

Nowe instrukcje, pliki i kontekst rozmowy przesyłane w każdej turze.

Ogranicz pobrany kontekst, zanim trafi do modelu.

$0.5280

/ 1 mln tokenów

Dane wyjściowe

Rozumowanie, kod i tekst wygenerowane przez model.

Stosuj jednoznaczne kryteria ukończenia i limity danych wyjściowych.

Gdzie Opus uzasadnia wyższą cenę

Najlepsze zastosowanie

Inżynieria w skali repozytorium

Użyj Opus, gdy zadanie obejmuje architekturę, wiele plików i niejednoznaczne kompromisy implementacyjne.

Najlepsze zastosowanie

Długotrwałe działanie agentów

Dobry wybór, gdy agent musi zachować pierwotny cel podczas wielu wywołań narzędzi i etapów odzyskiwania.

Warto dopłacić

Przegląd o wysokiej wartości

Zarezerwuj go do przeglądów bezpieczeństwa, migracji i systemów produkcyjnych, gdzie przeoczenie problemu kosztuje więcej niż tokeny.

Użyj lżejszego modelu

Rutynowe zadania o dużym wolumenie

Klasyfikacja, ekstrakcja i proste rozmowy zwykle zapewniają lepszą ekonomikę jednostkową w modelach Sonnet lub Haiku.

Strategia korzystania z pamięci podręcznej promptów

Ustabilizuj prefiks

Nie zmieniaj zasad, schematów narzędzi ani map repozytoriów.

Zapisz raz

Umieść punkt zapisu w pamięci podręcznej za kontekstem przeznaczonym do ponownego użycia.

Odczytuj wielokrotnie

W kolejnych turach dołączaj tylko zmiany właściwe dla danego zadania.

Przeprowadź migrację bez przepisywania kodu

Zachowaj preferowany zestaw SDK i zmień bazowy adres URL, klucz oraz identyfikator modelu.

messages.ts

import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';

const client = new Anthropic({
  apiKey: process.env.COMETAPI_KEY,
  baseURL: 'https://api.cometapi.com',
});

const message = await client.messages.create({
  model: 'deepseek-v4-pro',
  max_tokens: 4096,
  messages: [{ role: 'user', content: 'Review this change.' }],
});

API

Skopiuj działający endpoint i przykładowy kod, a następnie otwórz pełną dokumentację API, gdy potrzebujesz wszystkich parametrów.

Jedno API, dostęp do modeli gotowy do produkcji

Uwierzytelnij się raz, wywołuj endpoint modelu i zachowaj ten sam proces rozliczeń i monitorowania u różnych dostawców.

POST/v1/chat/completions

Przykładowy kod i API dla DeepSeek V4 Pro

POST

/v1/chat/completions

# 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

# 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");

Możliwości

Sprawdź kluczowe informacje o modelu przed wyborem architektury lub oszacowaniem obciążenia produkcyjnego.

Obsługiwane możliwości

Funkcje zwracane przez istniejące API modelu.

text-to-text

Wejście i wyjście

Wejścia

text

Wyjścia

text

Profil produkcyjny

Dostawca: DeepSeek
Kontekst: Zależnie od modelu
Użycie komercyjne: Obsługiwane

Przypadki użycia

Używaj DeepSeek V4 Pro w procesach produkcyjnych odpowiadających możliwościom text, a następnie porównaj alternatywy przed długoterminową integracją.

Czat produkcyjny i przepływy pracy agentów

Kodowanie, analiza i generowanie strukturalne

Automatyzacja na dużą skalę za pomocą jednego API

Inne modele

Porównaj inne modele dostępne w CometAPI pod względem jakości, opóźnienia, możliwości i ceny.

Otwórz porównanie modeli →

CometAPI

AUTO

CometAPI Auto API is an intelligent model routing feature that allows developers to access the appropriate AI model without specifying a specific model ID for each request.

Zobacz model

Czas działania

Sprawdź dane heartbeat na żywo, dostępność endpointu i zaobserwowane czasy odpowiedzi przed przejściem do produkcji.

Czas działania

RespondLIVE

2876msAvg. Response

UptimeLIVE

100.0%Avg. Uptime

Wersje

Sprawdź dostępne identyfikatory modeli przed ustaleniem integracji produkcyjnej.

deepseek-v4-pro

deepseek-v4-pro-0813

Aktualizacje

Śledź istotne zmiany dotyczące dostępności, cen i możliwości DeepSeek V4 Pro, zachowując stabilną stronę modelu.

Dziennik zmian modelu

Jedna strona, która z czasem staje się coraz lepsza.

Informacje o wydaniach, zmiany cen, aktualizacje wyników benchmarków i wskazówki dotyczące migracji gromadzą się tutaj, a kanoniczny adres URL pozostaje niezmieniony.

Aug 12, 2026

Dostępność API potwierdzona

DeepSeek V4 Pro jest dostępny w katalogu modeli CometAPI i dokumentacji API.

Aktualny

Aktualne dane

Ceny i limity zsynchronizowane z katalogiem

Cena, kontekst, dostępność i limity są traktowane jako właściwości dynamiczne, a nie jako elementy tytułu strony lub tożsamości modelu.

Feb 5, 2026

Utworzono trwałą encję modelu

Dostawca i slug modelu tworzą trwały kanoniczny adres URL; przyszłe aktualizacje treści i danych pozostaną na tej stronie.

Kontynuuj eksplorację