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

Да. DeepSeek-V4-Pro с контекстом длиной 1M токенов и до 384K выходных токенов, так что он создан для очень длинных документов и многофайловых рабочих процессов.

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

Да. DeepSeek-V4-Pro поддерживает режимы с рассуждением и без него, а также вывод JSON и вызовы инструментов.

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

Используйте DeepSeek-V4-Pro, когда точность и агентное программирование важнее скорости. По словам DeepSeek, V4-Flash — более быстрый и экономичный вариант, тогда как V4-Pro сильнее в программировании и более широких оценках агентов.

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

Да. DeepSeek-V4-Pro настроен для Claude Code и OpenCode: параметр `reasoningEffort` установлен на `max`, режим рассуждения включён.

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

Используйте базовый URL CometAPI `https://api.cometapi.com` с именем модели `deepseek-v4-pro`

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

Да. V4-Pro показывает высокие результаты в задачах поиска и извлечения и существенно превосходит DeepSeek-V3.2 как по объективным, так и по субъективным категориям вопросов и ответов.

DeepSeek

API работает Популярный

deepseek-v4-pro

DeepSeek V4 Pro API

DeepSeek V4 Pro — крупномасштабная модель типа Mixture-of-Experts от DeepSeek с общим числом параметров 1.6T и 49B задействованных параметров, поддерживающая контекстное окно на 1M токенов. Она предназначена для продвинутого рассуждения, программирования и агентных рабочих процессов с длинным горизонтом и демонстрирует высокую производительность в бенчмарках по знаниям, математике и инженерии программного обеспечения.

Стартовая цена

$0.416 / 1 млн входных токенов

Оплата по факту использования

Состояние API

Работает

Аптайм 100.0% / 24ч

Время отклика

3036 ms

Измеренное время отклика API

Дата выпуска

Apr 23, 2026

DeepSeek

Playground

Опробуйте DeepSeek V4 Pro на реальном запросе, проверьте параметры и убедитесь в корректности вывода перед интеграцией API.

Обзор

Практический обзор DeepSeek V4 Pro, включая важные особенности поведения и нюансы интеграции.

Технические характеристики

Параметр	DeepSeek-V4-Pro
Провайдер	DeepSeek
Имя модели API	deepseek-v4-pro
Базовые URL	https://api.deepseek.com и https://api.deepseek.com/anthropic
Тип ввода	Text
Тип вывода	Text, tool calls, reasoning output
Длина контекста	1,000,000 tokens
Максимальный объём вывода	384,000 tokens
Режимы рассуждения	Non-thinking, thinking (по умолчанию)
Параметры агентов/кода по умолчанию	reasoning_effort можно установить высоким; сложные запросы агента могут использовать max
Поддерживаемые возможности	JSON Output, Tool Calls, Chat Prefix Completion (beta), FIM Completion (beta in non-thinking mode)
Релиз локальных/открытых весов	1.6T total parameters, 49B activated parameters, FP4 + FP8 mixed precision
Лицензия (карточка модели)	MIT
Эталонная карточка модели	DeepSeek-V4-Pro preview on Hugging Face

Что такое DeepSeek-V4-Pro?

DeepSeek-V4-Pro — более мощный участник семейства предварительных моделей DeepSeek V4. В официальной карточке модели он описан как MoE‑модель с 1.6T параметров, 49B активированных параметров и контекстным окном на один миллион токенов, ориентированная на длительные задачи знаний, генерацию кода и агентные задачи. API предоставляет доступ через стандартный интерфейс chat-completions и поддерживает стили SDK OpenAI и Anthropic.

Основные возможности

Контекст в миллион токенов: DeepSeek документирует длину контекста 1M токенов, что делает модель пригодной для очень больших наборов документов, репозиториев и многошаговых сессий агентов.
Два режима рассуждения: API поддерживает режимы without thinking и thinking; по умолчанию используется thinking, а в документации отмечено, что сложные агентные запросы, такие как Claude Code или OpenCode, могут автоматически использовать max усилие.
Поддержка вызова инструментов: Режим thinking в DeepSeek поддерживает вызовы инструментов, что важно для агентов, которым нужны поиск, операции с файлами или внешние функции.
Эффективность при длинном контексте: Карточка модели утверждает, что V4 использует гибридный дизайн внимания с Compressed Sparse Attention и Heavily Compressed Attention для уменьшения вычислений и стоимости KV‑кэша при длинном контексте по сравнению с V3.2. citeturn980363view2
Фокус на кодинге и рассуждениях: По словам DeepSeek, режим рассуждения V4‑Pro‑Max улучшает результаты на кодовых бенчмарках и сокращает разрыв с лидирующими закрытыми моделями на задачах рассуждения и агентности. citeturn980363view2
Гибкость SDK: Доступ возможен через стандартные совместимые с OpenAI chat completions или через совместимую с Anthropic конечную точку для рабочих процессов, ориентированных на инструменты.

Результаты бенчмарков

В официальной карточке модели DeepSeek указаны следующие результаты оценок для базового семейства моделей и для набора сравнения V4‑Pro‑Max. В таблице базовых моделей V4‑Pro набирает выше, чем V3.2‑Base, на нескольких бенчмарках по знаниям и длинному контексту, включая MMLU‑Pro (73.5 против 65.5), FACTS Parametric (62.6 против 27.1) и LongBench‑V2 (51.5 против 40.2).

Бенчмарк	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

Та же карточка модели также показывает, что V4‑Pro‑Max остаётся конкурентоспособной с топовыми передовыми моделями на выбранных задачах. Например, она набирает 87.5 на MMLU‑Pro, 57.9 на SimpleQA‑Verified, 90.1 на GPQA Diamond и 67.9 на Terminal Bench 2.0 в опубликованной сравнительной таблице.

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

Модель	Лучше всего подходит	Контекст	Примечания
DeepSeek-V4-Pro	Тяжёлые рассуждения, кодинг, агенты, большие документы	1M	Крупнейшая модель V4, 49B активированных параметров, самая сильная общая мощность в серии. citeturn980363view2turn980363view0
DeepSeek-V4-Flash	Более быстрые, лёгкие общие задачи	1M	Меньшая модель 284B/13B, при этом поддерживает thinking и вызовы инструментов. citeturn980363view2turn980363view0
DeepSeek-V3.2	Базовый представитель прошлого поколения для длинного контекста	128K в более ранней документации API; V4 использует иной дизайн на 1M	Полезна как ориентир для оценивания выигрыша в эффективности; карточка модели V4‑Pro сообщает о существенном снижении FLOPs и KV‑кэша для длинного контекста по сравнению с V3.2. citeturn321011view1turn980363view2

Лучшие варианты использования

Помощники по коду и инструменты рефакторинга масштаба репозитория
Анализ и синтез длинных документов
Агенты, использующие инструменты, которым нужны многоходовые рассуждения
Процессы технической поддержки, выигрывающие от длинной памяти и структурированных ответов
Задачи на китайском и многоязычные задачи, где карточка модели демонстрирует высокие результаты бенчмарков

Как получить доступ и использовать Deepseek v4 pro API

Шаг 1: Получение ключа API

Войдите на cometapi.com. Если вы ещё не наш пользователь, сначала зарегистрируйтесь. Авторизуйтесь в своей консоли CometAPI. Получите учётные данные — ключ API интерфейса. Нажмите “Add Token” в разделе API token в личном кабинете, получите ключ токена: sk-xxxxx и отправьте.

Шаг 2: Отправьте запросы к Deepseek v4 pro API

Выберите конечную точку “deepseek-v4-pro” для отправки API‑запроса и задайте тело запроса. Метод и тело запроса доступны в документации API на нашем сайте. На нашем сайте также для удобства предоставлен тест Apifox. Замените <YOUR_API_KEY> на фактический ключ CometAPI из вашего аккаунта. Где вызывать: формат Anthropic Messages и формат Chat.

Вставьте свой вопрос или запрос в поле content — именно на него модель даст ответ. Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный результат.

Шаг 3: Получение и проверка результатов

Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный результат. После обработки API возвращает статус задачи и выходные данные. Включайте такие функции, как потоковая передача, кеширование подсказок или обработка длинного контекста, через стандартные параметры.

ЧАВО

Цены

Используйте быструю оценку выше для одного запуска, а затем изучите полное сравнение цен CometAPI и официальных цен.

Первый запрос

—

Оценочная стоимость использования CometAPI

Десять запросов

—

Оценочная стоимость использования CometAPI

Пятнадцать запросов

—

Оценочная стоимость использования CometAPI

Цены для DeepSeek V4 Pro

Изучите конкурентоспособные цены на DeepSeek V4 Pro, разработанные для различных бюджетов и потребностей использования. Наши гибкие планы гарантируют, что вы платите только за то, что используете, что упрощает масштабирование по мере роста ваших требований. Узнайте, как DeepSeek V4 Pro может улучшить ваши проекты, сохраняя при этом управляемые расходы.

Model	Comet Price (USD / M Tokens)	Official Price (USD / M Tokens)	Discount
deepseek-v4-pro	Ввод:$0.416/M Вывод:$0.832/M	Ввод:$0.52/M Вывод:$1.04/M	-20%

API

Скопируйте рабочий эндпоинт и пример кода, а при необходимости всех параметров откройте полный справочник по API.

Единый API, промышленный доступ к моделям

Пройдите аутентификацию один раз, вызывайте эндпоинт модели и сохраняйте единый процесс биллинга и мониторинга у разных провайдеров.

POST/v1/chat/completions

Пример кода и API для DeepSeek V4 Pro

Получите доступ к исчерпывающим примерам кода и ресурсам API для DeepSeek V4 Pro, чтобы упростить процесс интеграции. Наша подробная документация предоставляет пошаговые инструкции, помогая вам использовать весь потенциал DeepSeek V4 Pro в ваших проектах.

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");

Возможности

Изучите ключевые характеристики модели перед выбором архитектуры или оценкой продакшен-нагрузки.

Поддерживаемые возможности

Функции, возвращаемые существующим API модели.

text-to-text

Ввод и вывод

Входы

text

Выходы

text

Продакшен-профиль

Провайдер: DeepSeek
Контекст: Зависит от модели
Коммерческое использование: Поддерживается

Сценарии использования

Используйте DeepSeek V4 Pro в продакшен-сценариях, соответствующих её возможностям text, и сравните альтернативы перед долгосрочной интеграцией.

Продакшен-чат и рабочие процессы агентов

Программирование, анализ и структурированная генерация

Крупномасштабная автоматизация через единый API

Другие модели

Сравните другие модели, доступные через CometAPI, по качеству, задержке, возможностям и цене.

Открыть сравнение моделей →

xAI

Grok 4.6

Флагманская модель для кода и всего остального: агентный вызов инструментов, минимальные галлюцинации, настраиваемое рассуждение.

Смотреть модель

Anthropic

Claude Sonnet 5

Высокопроизводительная модель для программирования и агентов

Смотреть модель

Aliyun

Qwen3.8-Max

Qwen3.8-Max — флагманская большая языковая модель Alibaba Qwen, предназначенная для продвинутых рассуждений, агентных рабочих процессов, мультимодального понимания и корпоративных приложений ИИ масштаба предприятия. Она имеет 2.4T параметров, использует архитектуру MoE, поддерживает переключение между режимами размышления и быстрого инференса, может работать с различными форматами контента и отлично проявляет себя в таких сценариях, как инженерия кода, профессиональная офисная работа и сложные логические рассуждения, уступая лишь Fable 5 от Anthropic.

Смотреть модель

Anthropic

Claude Opus 5

Claude Opus 5 доступен уже сегодня. Это внимательная и проактивная модель, которая по уровню интеллекта вплотную приближается к передовому уровню Claude Fable 5 по цене вдвое ниже.

Смотреть модель

Anthropic

Claude Fable 5

Доступ к Claude Fable 5 восстановлен. Claude Fable 5 привносит интеллект 5-го поколения в ваши самые амбициозные проекты в области программирования и профессиональной деятельности.

Смотреть модель

OpenAI

GPT 5.6

Начните с GPT-5.6 Sol для сложного рассуждения и программирования, выберите GPT-5.6 Terra для баланса интеллекта и стоимости, или используйте GPT-5.6 Luna для чувствительных к затратам, высокообъёмных рабочих нагрузок.

Смотреть модель

Uptime

Перед переходом в продакшен изучите данные о состоянии в реальном времени, доступность эндпоинта и измеренное время отклика.

Uptime

Процент успешных запросов за последние 30 дней, отражающий надёжность каждого поставщика моделей. CometAPI круглосуточно отслеживает всех подключённых поставщиков в режиме реального времени.

RespondLIVE

3036msAvg. Response

UptimeLIVE

100.0%Avg. Uptime

Версии

Изучите доступные идентификаторы моделей перед фиксацией продакшен-интеграции.

deepseek-v4-pro

Продолжайте изучение

Сравнивайте модели и продолжайте исследование

DeepSeek

API работает Популярный

deepseek-v4-pro

DeepSeek V4 Pro API

Стартовая цена

$0.416 / 1 млн входных токенов

Оплата по факту использования

Состояние API

Работает

Аптайм 100.0% / 24ч

Время отклика

3036 ms

Измеренное время отклика API

Дата выпуска

Apr 23, 2026

DeepSeek

Playground

Обзор

Практический обзор DeepSeek V4 Pro, включая важные особенности поведения и нюансы интеграции.

Технические характеристики

Параметр	DeepSeek-V4-Pro
Провайдер	DeepSeek
Имя модели API	deepseek-v4-pro
Базовые URL	https://api.deepseek.com и https://api.deepseek.com/anthropic
Тип ввода	Text
Тип вывода	Text, tool calls, reasoning output
Длина контекста	1,000,000 tokens
Максимальный объём вывода	384,000 tokens
Режимы рассуждения	Non-thinking, thinking (по умолчанию)
Параметры агентов/кода по умолчанию	reasoning_effort можно установить высоким; сложные запросы агента могут использовать max
Поддерживаемые возможности	JSON Output, Tool Calls, Chat Prefix Completion (beta), FIM Completion (beta in non-thinking mode)
Релиз локальных/открытых весов	1.6T total parameters, 49B activated parameters, FP4 + FP8 mixed precision
Лицензия (карточка модели)	MIT
Эталонная карточка модели	DeepSeek-V4-Pro preview on Hugging Face

Что такое DeepSeek-V4-Pro?

Основные возможности

Контекст в миллион токенов: DeepSeek документирует длину контекста 1M токенов, что делает модель пригодной для очень больших наборов документов, репозиториев и многошаговых сессий агентов.
Два режима рассуждения: API поддерживает режимы without thinking и thinking; по умолчанию используется thinking, а в документации отмечено, что сложные агентные запросы, такие как Claude Code или OpenCode, могут автоматически использовать max усилие.
Поддержка вызова инструментов: Режим thinking в DeepSeek поддерживает вызовы инструментов, что важно для агентов, которым нужны поиск, операции с файлами или внешние функции.
Эффективность при длинном контексте: Карточка модели утверждает, что V4 использует гибридный дизайн внимания с Compressed Sparse Attention и Heavily Compressed Attention для уменьшения вычислений и стоимости KV‑кэша при длинном контексте по сравнению с V3.2. citeturn980363view2
Фокус на кодинге и рассуждениях: По словам DeepSeek, режим рассуждения V4‑Pro‑Max улучшает результаты на кодовых бенчмарках и сокращает разрыв с лидирующими закрытыми моделями на задачах рассуждения и агентности. citeturn980363view2
Гибкость SDK: Доступ возможен через стандартные совместимые с OpenAI chat completions или через совместимую с Anthropic конечную точку для рабочих процессов, ориентированных на инструменты.

Результаты бенчмарков

Бенчмарк	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

Модель	Лучше всего подходит	Контекст	Примечания
DeepSeek-V4-Pro	Тяжёлые рассуждения, кодинг, агенты, большие документы	1M	Крупнейшая модель V4, 49B активированных параметров, самая сильная общая мощность в серии. citeturn980363view2turn980363view0
DeepSeek-V4-Flash	Более быстрые, лёгкие общие задачи	1M	Меньшая модель 284B/13B, при этом поддерживает thinking и вызовы инструментов. citeturn980363view2turn980363view0
DeepSeek-V3.2	Базовый представитель прошлого поколения для длинного контекста	128K в более ранней документации API; V4 использует иной дизайн на 1M	Полезна как ориентир для оценивания выигрыша в эффективности; карточка модели V4‑Pro сообщает о существенном снижении FLOPs и KV‑кэша для длинного контекста по сравнению с V3.2. citeturn321011view1turn980363view2

Лучшие варианты использования

Помощники по коду и инструменты рефакторинга масштаба репозитория
Анализ и синтез длинных документов
Агенты, использующие инструменты, которым нужны многоходовые рассуждения
Процессы технической поддержки, выигрывающие от длинной памяти и структурированных ответов
Задачи на китайском и многоязычные задачи, где карточка модели демонстрирует высокие результаты бенчмарков

Как получить доступ и использовать Deepseek v4 pro API

Шаг 1: Получение ключа API

Шаг 2: Отправьте запросы к Deepseek v4 pro API

Шаг 3: Получение и проверка результатов

ЧАВО

Цены

Первый запрос

—

Оценочная стоимость использования CometAPI

Десять запросов

—

Оценочная стоимость использования CometAPI

Пятнадцать запросов

—

Оценочная стоимость использования CometAPI

Цены для DeepSeek V4 Pro

Model	Comet Price (USD / M Tokens)	Official Price (USD / M Tokens)	Discount
deepseek-v4-pro	Ввод:$0.416/M Вывод:$0.832/M	Ввод:$0.52/M Вывод:$1.04/M	-20%

API

Единый API, промышленный доступ к моделям

POST/v1/chat/completions

Пример кода и API для 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");

Возможности

Изучите ключевые характеристики модели перед выбором архитектуры или оценкой продакшен-нагрузки.

Поддерживаемые возможности

Функции, возвращаемые существующим API модели.

text-to-text

Ввод и вывод

Входы

text

Выходы

text

Продакшен-профиль

Провайдер: DeepSeek
Контекст: Зависит от модели
Коммерческое использование: Поддерживается

Сценарии использования

Продакшен-чат и рабочие процессы агентов

Программирование, анализ и структурированная генерация

Крупномасштабная автоматизация через единый API

Другие модели

Сравните другие модели, доступные через CometAPI, по качеству, задержке, возможностям и цене.

Открыть сравнение моделей →

Высокопроизводительная модель для программирования и агентов

Uptime

RespondLIVE

3036msAvg. Response

UptimeLIVE

100.0%Avg. Uptime

Версии

Изучите доступные идентификаторы моделей перед фиксацией продакшен-интеграции.

deepseek-v4-pro

Продолжайте изучение