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

2112 ms

Измеренное время отклика API

Дата выпуска

Aug 12, 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 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

Цены

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

Первый запрос

$0.0021

Оценочная стоимость использования CometAPI

Десять запросов

$0.0211

Оценочная стоимость использования CometAPI

Пятнадцать запросов

$0.0317

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	Tier	Condition	Comet Price (USD / M Tokens)	Official Price (USD / M Tokens)	Discount
deepseek-v4-pro	base	-	Input:$0.5280/M Output:$1.5840/M Cache Read:$0.0176/M	Input:$0.6600/M Output:$1.9800/M Cache Read:$0.0220/M	-20%
deepseek-v4-pro-0813	base	-	Input:$0.5280/M Output:$1.5840/M Cache Read:$0.0176/M	Input:$0.6600/M Output:$1.9800/M Cache Read:$0.0220/M	-20%
deepseek-v4-pro-0813-free	-	-	Ввод:$0/M Вывод:$0/M	Ввод:$0.66/M Вывод:$1.98/M	-100%
deepseek-v4-pro-free	-	-	Ввод:$0/M Вывод:$0/M	Ввод:$0.66/M Вывод:$1.98/M	-100%

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×

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

# 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

OpenAI

GPT-6 Astra

GPT-6 Astra — флагманская модель для сложных рассуждений и программирования. Выберите GPT-5.6 Terra, чтобы сбалансировать интеллектуальные возможности и стоимость,

Смотреть модель

Google

Gemini 3.8 Flash

Gemini 3.8 Flash — легковесная модель Gemini нового поколения, с целью достижения лучшего баланса между скоростью, стоимостью и возможностями по написанию кода.

Смотреть модель

Anthropic

Claude Fable 5.1

Интеллект следующего поколения для длительно работающих агентов

Смотреть модель

Z.AI

GLM 5.3 Flash

GLM-5.3-Flash — первая нативная мультимодальная модель в серии GLM-5, обеспечивающая более высокий уровень интеллекта, чем GLM-5.2, при этом сохраняя исключительно экономически эффективную архитектуру.

Смотреть модель

OpenAI

gpt-oss-20b(free)

Изучите API модели gpt-oss-20b(free).

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

2112msAvg. Response

UptimeLIVE

100.0%Avg. Uptime

Версии

Изучите доступные идентификаторы моделей перед фиксацией продакшен-интеграции.

deepseek-v4-pro

deepseek-v4-pro-0813

deepseek-v4-pro-0813-free

deepseek-v4-pro-free

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

2112 ms

Измеренное время отклика API

Дата выпуска

Aug 12, 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 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

Цены

Первый запрос

$0.0021

Оценочная стоимость использования CometAPI

Десять запросов

$0.0211

Оценочная стоимость использования CometAPI

Пятнадцать запросов

$0.0317

Оценочная стоимость использования CometAPI

Цены для DeepSeek V4 Pro

Model	Tier	Condition	Comet Price (USD / M Tokens)	Official Price (USD / M Tokens)	Discount
deepseek-v4-pro	base	-	Input:$0.5280/M Output:$1.5840/M Cache Read:$0.0176/M	Input:$0.6600/M Output:$1.9800/M Cache Read:$0.0220/M	-20%
deepseek-v4-pro-0813	base	-	Input:$0.5280/M Output:$1.5840/M Cache Read:$0.0176/M	Input:$0.6600/M Output:$1.9800/M Cache Read:$0.0220/M	-20%
deepseek-v4-pro-0813-free	-	-	Ввод:$0/M Вывод:$0/M	Ввод:$0.66/M Вывод:$1.98/M	-100%
deepseek-v4-pro-free	-	-	Ввод:$0/M Вывод:$0/M	Ввод:$0.66/M Вывод:$1.98/M	-100%

Корректировка цен на основе запросов

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

API

Единый API, промышленный доступ к моделям

POST/v1/chat/completions

Пример кода и API для 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");

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.

Интеллект следующего поколения для длительно работающих агентов

Изучите API модели gpt-oss-20b(free).

Смотреть модель

Uptime

RespondLIVE

2112msAvg. Response

UptimeLIVE

100.0%Avg. Uptime

Версии

Изучите доступные идентификаторы моделей перед фиксацией продакшен-интеграции.

deepseek-v4-pro

deepseek-v4-pro-0813

deepseek-v4-pro-0813-free

deepseek-v4-pro-free

Продолжайте изучение