Может ли DeepSeek-V4-Pro обрабатывать документы объёмом 1M-token в API?

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

Поддерживает ли DeepSeek-V4-Pro режим рассуждения и вызовы инструментов?

Да. DeepSeek-V4-Pro поддерживает как режим рассуждения, так и режим без рассуждения, а также вывод JSON и вызовы инструментов.

Как интегрировать DeepSeek-V4-Pro с OpenAI-совместимыми SDK?

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

Когда следует использовать DeepSeek-V4-Pro вместо DeepSeek-V4-Flash?

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

Подходит ли DeepSeek-V4-Pro для исследовательских рабочих процессов с высокой долей поиска?

Да. V4-Pro показывает высокие результаты в задачах поиска и извлечения, и существенно превосходит DeepSeek-V3.2 как в объективных, так и в субъективных категориях Q&A.

Хорош ли DeepSeek-V4-Pro для агентов программирования, таких как Claude Code или OpenCode?

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

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

$0.528 / 1 млн входных токенов

Оплата по факту использования

Состояние API

Работает

Аптайм 100.0% / 24ч

Время отклика

2704 ms

Измеренное время отклика API

Дата выпуска

Aug 13, 2026

DeepSeek

Песочница

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

Цены

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

Первый запрос

$0.0021

Расчётная стоимость использования CometAPI

Десять запросов

$0.0211

Расчётная стоимость использования CometAPI

Пятнадцать запросов

$0.0317

Расчётная стоимость использования CometAPI

⇌

Конвертация кредитов

1 000 кредитов = $1

Кредиты позволяют сопоставлять бюджеты при оплате за токены, запросы и время выполнения. Сумма в долларах США остаётся источником истины при оформлении заказа.

✓Текущая модель в кредитах

Ввод

528

кредитов / 1 млн токенов

Вывод

1,584

кредитов / 1 млн токенов

Прозрачность минимальной оплаты Этот прототип не предполагает скрытой минимальной платы за запрос. Если применяются минимальная сумма оплаты или минимальное пополнение баланса, это должно быть указано до покупки и включено в каждую оценку бюджета.

Модель	Уровень	Условие	Цена Comet (USD / млн токенов)	Официальная цена (USD / млн токенов)	Скидка
deepseek-v4-pro	base	-	Ввод: $0.5280/млн Вывод: $1.58/млн Cache Read: $0.0176/млн	Ввод: $0.6600/млн Вывод: $1.98/млн Cache Read: $0.0220/млн	-20%
deepseek-v4-pro-0813	base	-	Ввод: $0.5280/млн Вывод: $1.58/млн Cache Read: $0.0176/млн	Ввод: $0.6600/млн Вывод: $1.98/млн Cache Read: $0.0220/млн	-20%

Корректировка цен на основе запросов

Условия запроса независимы от уровней. Когда несколько групп условий совпадают одновременно, их множители накапливаются мультипликативно. Сначала определите применимый уровень, затем наложите соответствующие множители цены запроса. Невыполненные условия имеют множитель по умолчанию 1×.

Условие запроса	Множитель цены
Час(UTC): 1:00 - 4:00	2×
Час(UTC): 6:00 - 10:00	2×

Краткий обзор модели

Стабильная идентичность модели для поиска и оценки в сочетании с актуальными данными каталога, которые могут меняться без необходимости переписывать основную SEO-структуру страницы.

Стабильная идентичность

Что такое DeepSeek V4 Pro?

Каноническая идентичность модели остается неизменной, даже если цены и лимиты меняются.

Актуальные данные о модели

Текущий снимок каталога

Доступность

Доступна

Начальная цена

$0.528 / 1 млн входных токенов

Контекст

Посмотреть возможности

Дата каталога

Aug 13, 2026

Песочница 2.0 / Панель принятия решений

Сначала примите решение. Интегрируйте с уверенностью.

Единое рабочее пространство для сравнения моделей, настройки промптов, анализа маршрутизации, миграции кода и выпуска протестированного стартового решения.

На базе DeepSeek V4 Pro

Рабочие процессы

Сравните, прежде чем сделать выбор

Запустите один и тот же промпт на ведущих моделях и получите рекомендацию, подкрепленную данными.

3 модели · 1 запуск

Промпт для оценки

программированиетемпература 0.2вывод в формате JSON

GPT-5

OpenAI

Качество

91/100

Задержка

1.2s

Ориентировочная стоимость

$0.018

Claude Opus 5

Anthropic

Выбор ИИ

Качество

95/100

Задержка

1.8s

Ориентировочная стоимость

$0.024

Gemini 3 Pro

Google

Качество

89/100

Задержка

0.9s

Ориентировочная стоимость

$0.011

Рекомендация: выберите Claude Opus 5 для проверки кода с высоким уровнем риска, а стандартные проверки направляйте в Gemini 3 Pro, чтобы сократить расходы примерно на 54%.

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 входных данных	Текст
Тип выходных данных	Текст, вызовы инструментов, вывод рассуждений
Длина контекста	1,000,000 токенов
Максимальный объем вывода	384,000 токенов
Режимы рассуждения	без размышлений, размышления (по умолчанию)
Параметры по умолчанию для агентов/кодирования	reasoning_effort может быть установлен как high; сложные агентные запросы могут использовать max
Поддерживаемые возможности	JSON Output, Tool Calls, Chat Prefix Completion (beta), FIM Completion (beta in non-thinking mode)
Релиз с открытыми весами	1.6T total parameters, 49B activated parameters, FP4 + FP8 mixed precision
Лицензия (карточка модели)	MIT
Референсная карточка модели	DeepSeek-V4-Pro preview on Hugging Face

Что такое DeepSeek-V4-Pro?

DeepSeek-V4-Pro — более мощный представитель семейства предварительных моделей DeepSeek V4. В официальной карте модели он описывается как MoE‑модель с 1,6T параметров и 49B активированных параметров и с окном контекста в один миллион токенов, ориентированная на долгосрочную интеллектуальную работу, генерацию кода и агентные задачи. Документация API предоставляет его через стандартный интерфейс чат‑дополнений DeepSeek и поддерживает стили SDK OpenAI и Anthropic.

Основные возможности

Миллион токенов контекста: DeepSeek заявляет длину контекста 1M токенов, что делает модель подходящей для очень больших наборов документов, репозиториев и многошаговых сессий агентов.
Два режима рассуждений: API поддерживает режимы без размышлений и с размышлениями; режим с размышлениями включен по умолчанию, и в документации отмечается, что сложные запросы агентов, такие как Claude Code или OpenCode, могут автоматически использовать max усилие.
Возможность вызова инструментов: режим с размышлениями в DeepSeek поддерживает вызовы инструментов, что важно для агентов, которым нужны поиск, файловые операции или внешние функции.
Эффективность на длинном контексте: в карте модели говорится, что V4 использует гибридный дизайн внимания с Compressed Sparse Attention и Heavily Compressed Attention для снижения вычислений и стоимости KV‑кэша на длинном контексте по сравнению с V3.2. citeturn980363view2
Фокус на коде и рассуждениях: DeepSeek утверждает, что режим рассуждений V4-Pro-Max повышает результаты на кодерских бенчмарках и сокращает разрыв с ведущими закрытыми моделями на задачах рассуждения и агентности. citeturn980363view2
Гибкость SDK: доступ возможен через совместимый со стандартом OpenAI интерфейс чат‑дополнений или через совместимую с Anthropic конечную точку DeepSeek для рабочих процессов, ориентированных на инструменты.

Производительность на бенчмарках

Официальная карта модели DeepSeek сообщает следующие результаты оценок для семейства базовых моделей и для набора сравнения V4-Pro-Max. В таблице базовых моделей V4-Pro показывает более высокие результаты, чем V3.2-Base, на нескольких бенчмарках знаний и длинного контекста, 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 карта модели также показывает, что V4-Pro-Max остаётся конкурентоспособной с топовыми передовыми моделями на выбранных задачах. Например, в опубликованной сравнительной таблице 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.

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

Модель	Лучшее применение	Контекст	Примечания
DeepSeek-V4-Pro	Сложные рассуждения, кодирование, агенты, большие документы	1M	Крупнейшая модель серии V4, 49B активированных параметров, наибольшая общая мощность в линейке. citeturn980363view2turn980363view0
DeepSeek-V4-Flash	Быстрые, легковесные общие сценарии	1M	Более компактная модель 284B/13B, по‑прежнему поддерживает режим размышлений и вызовы инструментов. citeturn980363view2turn980363view0
DeepSeek-V3.2	Базовый уровень предыдущего поколения для длинного контекста	128K в ранней документации API; V4 использует иной дизайн контекста на 1M	Полезна как отправная точка для оценок эффективности; карта модели V4-Pro сообщает о значительном снижении FLOPs для длинного контекста и KV‑кэша по сравнению с V3.2. citeturn321011view1turn980363view2

Оптимальные сценарии использования

Помощники на уровне репозитория и инструменты рефакторинга
Анализ и синтез длинных документов
Агенты с использованием инструментов, которым нужно многошаговое рассуждение
Процессы техподдержки, где важна длинная память и структурированный вывод
Задачи знаний на китайском и многоязычные задачи, где карта модели демонстрирует высокие результаты

Как получить доступ и использовать API Deepseek v4 pro

Шаг 1: Зарегистрируйтесь, чтобы получить ключ API

Войдите на cometapi.com. Если вы ещё не наш пользователь, пожалуйста, зарегистрируйтесь. Авторизуйтесь в консоли CometAPI. Получите учетный ключ доступа к интерфейсу API. Нажмите «Добавить токен» в разделе API token в личном кабинете, получите ключ токена: sk-xxxxx и отправьте.

Шаг 2: Отправляйте запросы к Deepseek v4 pro API

Выберите конечную точку «deepseek-v4-pro» для отправки API‑запроса и задайте тело запроса. Метод запроса и тело запроса приведены в документации API на нашем сайте. Наш сайт также предоставляет тест в Apifox для вашего удобства. Замените <YOUR_API_KEY> на ваш фактический ключ CometAPI из аккаунта. Где вызывать: Anthropic Messages формат и Chat формат.

Вставьте ваш вопрос или запрос в поле content — на него модель и ответит. 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, кэширование подсказок или обработка длинного контекста, через стандартные параметры.

ЧАВО

Центр выбора модели

Оцените стоимость. Выберите подходящую рабочую нагрузку.

Смоделируйте пять параметров тарификации, протестируйте реалистичную рабочую нагрузку и ещё до запуска определите, где Opus оправдывает свою более высокую цену.

на 20% ниже официальной цены$0.5280 против $0.6600 за 1 млн входных токенов

Лаборатория стоимости

Рассчитать стоимость реального запуска агента

Повторяйте реальные рабочие нагрузки вместо изолированного сравнения цен на токены. Загрузите пресет, затем настройте каждый параметр тарификации.

Новые входные токены

токенов

Выходные токены

токенов

Вызовы веб-поиска

вызовов

$0.5280

/ 1 млн токенов

Ввод

Новые инструкции, файлы и контекст диалога, отправляемые на каждом шаге.

Сократите извлечённый контекст до того, как он поступит в модель.

$0.5280

/ 1 млн токенов

Вывод

Рассуждения, код и текст, сгенерированные моделью.

Используйте явные критерии завершения и ограничения на объём вывода.

$0.6849

/ 1 тыс. вызовов

Веб-поиск

Вызовы инструментов для получения актуальной информации из веба.

Выполните поиск один раз, затем повторно используйте проверенные результаты в ходе запуска.

За что Opus оправдывает повышенную цену

Оптимальный выбор

Разработка в масштабе репозитория

Используйте Opus, когда задача охватывает архитектуру, несколько файлов и неоднозначные компромиссы при реализации.

Оптимальный выбор

Длительно работающие агенты

Отличный выбор, когда агенту необходимо сохранять замысел на протяжении множества вызовов инструментов и этапов восстановления.

Стоит переплаты

Проверка критически важных изменений

Используйте его для проверок безопасности, миграций и промышленной среды, где пропущенная проблема обходится дороже токенов.

Используйте более лёгкую модель

Рутинные задачи большого объёма

Классификация, извлечение данных и простой чат обычно обеспечивают более выгодную удельную стоимость при использовании Sonnet или Haiku.

Практическое руководство по кэшированию промптов

Стабилизируйте префикс

Не изменяйте политики, схемы инструментов и карты репозитория.

Запишите один раз

Установите точку кэширования после повторно используемого контекста.

Читайте многократно

В последующих запросах добавляйте только специфичную для задачи разницу.

Перенесите систему без переписывания

Сохраните предпочитаемый SDK и измените базовый URL, ключ и идентификатор модели.

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

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.

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.

# 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");

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 →

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.

Смотреть модель

Anthropic

Claude Fable 5.2

Claude Fable 5.2 — передовая модель ИИ от Anthropic для сложной, открытой по формулировке технической работы, требующей продолжительного рассуждения, планирования и выполнения в несколько шагов.

Смотреть модель

Google

Gemini 4 Carbon

Gemini 4 Carbon — модель рассуждений Google для сложной разработки ПО, научных рассуждений и длительных рабочих процессов агентов. Она доступна на CometAPI через нативный Gemini API и OpenAI-совместимый Chat API.

Смотреть модель

Hunyuan

Hy 4

Tencent Hy4 — это крупная языковая модель следующего поколения, разработанная командой Hunyuan компании Tencent, предназначенная для сложных рассуждений, агентных рабочих процессов, разработки программного обеспечения и задач повышения продуктивности в реальных условиях.

Смотреть модель

OpenAI

GPT-6 Luna

GPT-6 Luna (gpt-6-luna) — эффективная модель GPT-6 от OpenAI для узконаправленных и масштабных рабочих нагрузок. OpenAI позиционирует Luna ниже GPT-6 Sol в семействе GPT-6, делая акцент на эффективности, воспроизводимости и производственном использовании с контролем затрат.

Смотреть модель

DeepSeek

DeepSeek V4.1 Flash

17 октября 2026 года компания выпустила **DeepSeek-V4.1-Flash-1017**, целевое обновление своей модели V4.1-Flash (впервые выпущенной 10 сентября 2026 года). Позиционируемое как обеспечивающее существенные улучшения в рассуждении, программировании, агентных возможностях и визуальном понимании — при одновременном сокращении времени выполнения задач и длины ответа — это обновление позиционируется как самый мощный на сегодняшний день эффективный чекпойнт DeepSeek для реальных агентных и кодовых задач.

Смотреть модель

Доступность

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

Доступность

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

RespondLIVE

2704msAvg. Response

UptimeLIVE

100.0%Avg. Uptime

Версии

Изучите доступные идентификаторы моделей перед фиксацией продакшен-интеграции.

deepseek-v4-pro

deepseek-v4-pro-0813

Обновления

Следите за значимыми изменениями доступности, цен и возможностей DeepSeek V4 Pro, сохраняя стабильность страницы модели.

Журнал изменений модели

Одна страница, которая со временем становится полезнее.

Здесь накапливаются примечания к выпускам, изменения цен, обновления бенчмарков и рекомендации по миграции, а канонический URL остается неизменным.

Aug 13, 2026

Доступность API подтверждена

DeepSeek V4 Pro доступна через каталог моделей CometAPI и документацию API.

Текущий

Актуальные данные

Цены и ограничения синхронизированы с каталогом

Цена, контекст, доступность и ограничения рассматриваются как динамические свойства, а не встраиваются в заголовок страницы или идентификатор модели.

Feb 5, 2026

Постоянная сущность модели создана

Поставщик и slug модели образуют постоянный канонический URL; будущие обновления контента и данных будут отображаться на этой странице.

Продолжайте изучение

Сравнивайте модели и продолжайте исследование

DeepSeek

API работает Популярный

deepseek-v4-pro

DeepSeek V4 Pro API

Стартовая цена

$0.528 / 1 млн входных токенов

Оплата по факту использования

Состояние API

Работает

Аптайм 100.0% / 24ч

Время отклика

2704 ms

Измеренное время отклика API

Дата выпуска

Aug 13, 2026

DeepSeek

Песочница

Цены

Первый запрос

$0.0021

Расчётная стоимость использования CometAPI

Десять запросов

$0.0211

Расчётная стоимость использования CometAPI

Пятнадцать запросов

$0.0317

Расчётная стоимость использования CometAPI

⇌

Конвертация кредитов

1 000 кредитов = $1

✓Текущая модель в кредитах

Ввод

528

кредитов / 1 млн токенов

Вывод

1,584

кредитов / 1 млн токенов

Модель	Уровень	Условие	Цена Comet (USD / млн токенов)	Официальная цена (USD / млн токенов)	Скидка
deepseek-v4-pro	base	-	Ввод: $0.5280/млн Вывод: $1.58/млн Cache Read: $0.0176/млн	Ввод: $0.6600/млн Вывод: $1.98/млн Cache Read: $0.0220/млн	-20%
deepseek-v4-pro-0813	base	-	Ввод: $0.5280/млн Вывод: $1.58/млн Cache Read: $0.0176/млн	Ввод: $0.6600/млн Вывод: $1.98/млн Cache Read: $0.0220/млн	-20%

Корректировка цен на основе запросов

Условие запроса	Множитель цены
Час(UTC): 1:00 - 4:00	2×
Час(UTC): 6:00 - 10:00	2×

Краткий обзор модели

Стабильная идентичность

Что такое DeepSeek V4 Pro?

Каноническая идентичность модели остается неизменной, даже если цены и лимиты меняются.

Актуальные данные о модели

Текущий снимок каталога

Доступность

Доступна

Начальная цена

$0.528 / 1 млн входных токенов

Контекст

Посмотреть возможности

Дата каталога

Aug 13, 2026

Песочница 2.0 / Панель принятия решений

Сначала примите решение. Интегрируйте с уверенностью.

На базе DeepSeek V4 Pro

Рабочие процессы

Сравните, прежде чем сделать выбор

Запустите один и тот же промпт на ведущих моделях и получите рекомендацию, подкрепленную данными.

3 модели · 1 запуск

Промпт для оценки

программированиетемпература 0.2вывод в формате JSON

GPT-5

OpenAI

Качество

91/100

Задержка

1.2s

Ориентировочная стоимость

$0.018

Claude Opus 5

Anthropic

Выбор ИИ

Качество

95/100

Задержка

1.8s

Ориентировочная стоимость

$0.024

Gemini 3 Pro

Google

Качество

89/100

Задержка

0.9s

Ориентировочная стоимость

$0.011

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 входных данных	Текст
Тип выходных данных	Текст, вызовы инструментов, вывод рассуждений
Длина контекста	1,000,000 токенов
Максимальный объем вывода	384,000 токенов
Режимы рассуждения	без размышлений, размышления (по умолчанию)
Параметры по умолчанию для агентов/кодирования	reasoning_effort может быть установлен как high; сложные агентные запросы могут использовать max
Поддерживаемые возможности	JSON Output, Tool Calls, Chat Prefix Completion (beta), FIM Completion (beta in non-thinking mode)
Релиз с открытыми весами	1.6T total parameters, 49B activated parameters, FP4 + FP8 mixed precision
Лицензия (карточка модели)	MIT
Референсная карточка модели	DeepSeek-V4-Pro preview on Hugging Face

Что такое DeepSeek-V4-Pro?

Основные возможности

Миллион токенов контекста: DeepSeek заявляет длину контекста 1M токенов, что делает модель подходящей для очень больших наборов документов, репозиториев и многошаговых сессий агентов.
Два режима рассуждений: API поддерживает режимы без размышлений и с размышлениями; режим с размышлениями включен по умолчанию, и в документации отмечается, что сложные запросы агентов, такие как Claude Code или OpenCode, могут автоматически использовать max усилие.
Возможность вызова инструментов: режим с размышлениями в DeepSeek поддерживает вызовы инструментов, что важно для агентов, которым нужны поиск, файловые операции или внешние функции.
Эффективность на длинном контексте: в карте модели говорится, что V4 использует гибридный дизайн внимания с Compressed Sparse Attention и Heavily Compressed Attention для снижения вычислений и стоимости KV‑кэша на длинном контексте по сравнению с V3.2. citeturn980363view2
Фокус на коде и рассуждениях: DeepSeek утверждает, что режим рассуждений V4-Pro-Max повышает результаты на кодерских бенчмарках и сокращает разрыв с ведущими закрытыми моделями на задачах рассуждения и агентности. citeturn980363view2
Гибкость SDK: доступ возможен через совместимый со стандартом OpenAI интерфейс чат‑дополнений или через совместимую с Anthropic конечную точку DeepSeek для рабочих процессов, ориентированных на инструменты.

Производительность на бенчмарках

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	Лучшее применение	Контекст	Примечания
DeepSeek-V4-Pro	Сложные рассуждения, кодирование, агенты, большие документы	1M	Крупнейшая модель серии V4, 49B активированных параметров, наибольшая общая мощность в линейке. citeturn980363view2turn980363view0
DeepSeek-V4-Flash	Быстрые, легковесные общие сценарии	1M	Более компактная модель 284B/13B, по‑прежнему поддерживает режим размышлений и вызовы инструментов. citeturn980363view2turn980363view0
DeepSeek-V3.2	Базовый уровень предыдущего поколения для длинного контекста	128K в ранней документации API; V4 использует иной дизайн контекста на 1M	Полезна как отправная точка для оценок эффективности; карта модели V4-Pro сообщает о значительном снижении FLOPs для длинного контекста и KV‑кэша по сравнению с V3.2. citeturn321011view1turn980363view2

Оптимальные сценарии использования

Помощники на уровне репозитория и инструменты рефакторинга
Анализ и синтез длинных документов
Агенты с использованием инструментов, которым нужно многошаговое рассуждение
Процессы техподдержки, где важна длинная память и структурированный вывод
Задачи знаний на китайском и многоязычные задачи, где карта модели демонстрирует высокие результаты

Как получить доступ и использовать API Deepseek v4 pro

Шаг 1: Зарегистрируйтесь, чтобы получить ключ API

Шаг 2: Отправляйте запросы к Deepseek v4 pro API

Шаг 3: Получение и проверка результатов

ЧАВО

Центр выбора модели

Оцените стоимость. Выберите подходящую рабочую нагрузку.

на 20% ниже официальной цены$0.5280 против $0.6600 за 1 млн входных токенов

Лаборатория стоимости

Рассчитать стоимость реального запуска агента

Новые входные токены

токенов

Выходные токены

токенов

Вызовы веб-поиска

вызовов

$0.5280

/ 1 млн токенов

Ввод

Новые инструкции, файлы и контекст диалога, отправляемые на каждом шаге.

Сократите извлечённый контекст до того, как он поступит в модель.

$0.5280

/ 1 млн токенов

Вывод

Рассуждения, код и текст, сгенерированные моделью.

Используйте явные критерии завершения и ограничения на объём вывода.

$0.6849

/ 1 тыс. вызовов

Веб-поиск

Вызовы инструментов для получения актуальной информации из веба.

Выполните поиск один раз, затем повторно используйте проверенные результаты в ходе запуска.

За что Opus оправдывает повышенную цену

Оптимальный выбор

Разработка в масштабе репозитория

Оптимальный выбор

Длительно работающие агенты

Стоит переплаты

Проверка критически важных изменений

Используйте более лёгкую модель

Рутинные задачи большого объёма

Практическое руководство по кэшированию промптов

Стабилизируйте префикс

Не изменяйте политики, схемы инструментов и карты репозитория.

Запишите один раз

Установите точку кэширования после повторно используемого контекста.

Читайте многократно

В последующих запросах добавляйте только специфичную для задачи разницу.

Перенесите систему без переписывания

Сохраните предпочитаемый SDK и измените базовый URL, ключ и идентификатор модели.

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

Единый API, промышленный доступ к моделям

Пример кода и API для DeepSeek V4 Pro

# 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");

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 →

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.

Доступность

RespondLIVE

2704msAvg. Response

UptimeLIVE

100.0%Avg. Uptime

Версии

Изучите доступные идентификаторы моделей перед фиксацией продакшен-интеграции.

deepseek-v4-pro

deepseek-v4-pro-0813

Обновления

Журнал изменений модели

Одна страница, которая со временем становится полезнее.

Aug 13, 2026

Доступность API подтверждена

DeepSeek V4 Pro доступна через каталог моделей CometAPI и документацию API.

Текущий

Актуальные данные

Цены и ограничения синхронизированы с каталогом

Feb 5, 2026

Постоянная сущность модели создана

Продолжайте изучение