วิธีใช้ DeepSeek V4 Pro 0813 API ในปี 2026: คู่มือฉบับสมบูรณ์สำหรับนักพัฒนา

TLDR: DeepSeek-V4-Pro-0813 คือรุ่น General-Availability (GA) ของโมเดล MoE แบบธง 1.6 ล้านล้านพารามิเตอร์ของ DeepSeek (เปิดใช้งาน 49B) ให้ประสิทธิภาพเชิงตัวแทน (agentic) เพิ่มขึ้นมากเมื่อเทียบกับพรีวิวเดือนเมษายน 2026 รองรับหน้าต่างบริบท 1M โทเค็น เอาต์พุตสูงสุด 384K โทเค็น ระดับความพยายามในการคิด 3 ระดับ (ต่ำ/สูง/สูงสุด) รองรับ OpenAI Responses API แบบเนทีฟ การเรียกใช้เครื่องมือ (tool calling) โหมด JSON และปลายทางที่รองรับทั้ง OpenAI และ Anthropic

ราคาอย่างเป็นทางการเริ่มที่ $0.435 / $0.87 ต่อ 1M โทเค็นขาเข้า/ขาออก (กรณี cache miss) โดยอัตรา peak/off-peak จะมีผลวันที่ 16 สิงหาคม 2026 วิธีที่ง่ายและมักคุ้มค่าที่สุดในการเข้าถึงคือผ่านเกตเวย์ CometAPI ที่เข้ากันได้กับ OpenAI พร้อมส่วนลดราคา

สาระสำคัญ

DeepSeek-V4-Pro-0813 คือรุ่น GA สำหรับการใช้งานจริง เปิดตัวราววันที่ 12–13 สิงหาคม 2026; รหัสโมเดลยังคงเป็น deepseek-v4-pro
คะแนนเบนช์มาร์กด้านตัวแทนเพิ่มขึ้นชัดเจน: DeepSWE 62.7, Terminal Bench 2.1 87.9, NL2Repo 61.5, Cybergym 83.3, HLE (พร้อมเครื่องมือ) 60.0
โหมดคิด/ระดับความพยายาม 3 แบบ: non-thinking + low / high / max
ฟีเจอร์ครบ: บริบท 1M เอาต์พุตสูงสุด 384K, tool calls, JSON output, Responses API, รูปแบบ Anthropic, สตรีมมิง, โครงสร้างเอาต์พุต
ราคาแบบ peak/off-peak เริ่ม 16 สิงหาคม 2026 (UTC); วางแผนโหลดงานให้เหมาะสม
ความเข้ากันได้กับ SDK ของ OpenAI ทำให้ย้ายใช้งานได้ง่ายมาก

คู่มือนี้ครอบคลุมทุกอย่างที่นักพัฒนาต้องการ: ความเปลี่ยนแปลงในรุ่น 0813 สเปกและราคาอย่างเป็นทางการ โหมดคิด สตรีมมิงและเอาต์พุตแบบมีโครงสร้าง และขั้นตอนการใช้งานโมเดลผ่าน CometAPI (แนะนำสำหรับเวิร์กโฟลว์โปรดักชันและแบบหลายโมเดล) ข้อมูลทั้งหมดอ้างอิงจากเอกสารทางการของ DeepSeek และรายงาน ณ วันที่ 13 สิงหาคม 2026

DeepSeek V4 Pro 0813 คืออะไร?

DeepSeek-V4-Pro-0813 คือสแนปช็อตการผลิต (production) แบบ GA ของ DeepSeek V4 Pro ที่เปิดตัวในเดือนสิงหาคม 2026

DeepSeek ประกาศเมื่อ 13 สิงหาคม ว่ารุ่น V4 Pro อย่างเป็นทางการพร้อมใช้งานในแอป เว็บไซต์ และ API พร้อมกัน การประกาศดังกล่าวเพิ่มความเข้ากันได้แบบเนทีฟกับ OpenAI Responses API และระดับเหตุผลเชิงปฏิบัติ 3 ระดับ: non-thinking, high-effort thinking และ max-effort thinking ที่สำคัญสำหรับนักพัฒนา DeepSeek ระบุว่า ชื่อโมเดลใน API ไม่เปลี่ยน นักพัฒนายังคงเรียก:

deepseek-v4-pro

คำว่า 0813 เป็นตัวระบุสแนปช็อตการผลิต ไม่ใช่ตัวระบุโมเดลที่นักพัฒนาจำเป็นต้องใส่ในคำขอ API

โมเดลนี้ถูกวางตำแหน่งสำหรับงานให้เหตุผลขั้นสูง วิศวกรรมซอฟต์แวร์ การวิเคราะห์บริบทยาว และงานเชิงตัวแทน แหล่งประเมินอิสระจาก Artificial Analysis currently reports รายงานคะแนน Intelligence Index ที่ 53 เทียบกับค่ามัธยฐาน 27 ในกลุ่มโมเดลเปิดน้ำหนักที่เปรียบเทียบ และรายงานความเร็วเอาต์พุตราว 77.6 โทเค็น/วินาที กับเวลาเริ่มโทเค็นแรก 1.71 วินาที จากการทดสอบ API

มีอะไรเปลี่ยนใน API ของ V4 Pro 0813?

ตัวระบุโมเดลหลักและ base URL ยังเหมือนเดิม อินทิเกรชันที่มีอยู่จะทำงานต่อได้โดยไม่ต้องแก้โค้ด การอัปเกรดที่มีนัยสำคัญอยู่ที่ความสามารถ คุณภาพหลังการฝึก และฟีเจอร์สนับสนุน

การปรับปรุงความสามารถหลัก

อ้างอิง ประกาศ GA ของ DeepSeek-V4-Pro อย่างเป็นทางการ และ changelog:

การอัปเกรดเชิงตัวแทนครั้งใหญ่ โดยเฉพาะเวิร์กโหลดสไตล์โปรดักชัน
คะแนนเบนช์มาร์กสำหรับรุ่น 0813 รวมถึง:
- HLE (ไม่มี/มีเครื่องมือ): 42.7 / 60.0
- Terminal Bench 2.1: 87.9
- NL2Repo: 61.5
- Cybergym: 83.3
- DeepSWE: 62.7
- Toolathlon-Verified: 74.1
- Agents’ Last Exam: 25.7
- AutomationBench (Public): 31.8
- DSBench-FullStack: 71.1
- DSBench-Hard: 67.2

ทั้งหมดนี้สูงขึ้นชัดเจนจากพรีวิวเมษายน 2026 (เช่น DeepSWE เพิ่มขึ้นมาก) โมเดลยังคงใช้สถาปัตยกรรม Mixture-of-Experts ด้วยพารามิเตอร์รวม 1.6 ล้านล้าน และเปิดใช้งานประมาณ 49 พันล้านต่อโทเค็น

ฟีเจอร์ API ใหม่และที่ปรับปรุง

รองรับ OpenAI Responses API แบบเนทีฟ ปรับให้เหมาะกับ Codex พร้อมสคริปต์ตั้งค่าแบบคลิกเดียว
ควบคุมความพยายามในการคิดได้ยืดหยุ่นขึ้น: low / high / max (ก่อนหน้านี้บน Pro มี mapping จำกัดกว่า)
รองรับโหมดคู่ต่อเนื่อง (เปิด thinking เป็นค่าเริ่มต้น; มี non-thinking ให้เลือก)
เข้ากันได้เต็มรูปแบบกับ OpenAI Chat Completions และ Anthropic Messages
JSON Output, Tool Calls, Chat Prefix Completion (เบต้า), และ FIM Completion (เบต้า ใช้ได้เฉพาะ non-thinking)
ความยาวบริบทยังคง 1M โทเค็น; เอาต์พุตสูงสุด 384K โทเค็น
ขีดจำกัด Concurrency สำหรับ Pro: 500 (Flash: 2,500)

ประกาศอัปเดตราคา

ราคา ณ วันที่ 13 สิงหาคม 2026 ต่อ 1M โทเค็น:

Model	Input (Cache Hit)	Input (Cache Miss)	Output
deepseek-v4-flash	$0.0028	$0.14	$0.28
deepseek-v4-pro	$0.003625	$0.435	$0.87

เริ่มตั้งแต่เวลา 16:00 UTC วันที่ 16 สิงหาคม 2026 มีการคิดราคาแบบ peak/off-peak (off-peak = ครึ่งหนึ่งของ peak) ช่วงพีค: 01:00–04:00 และ 06:00–10:00 UTC อัตราใหม่:

Model	Period	Input (Cache Hit)	Input (Cache Miss)	Output
deepseek-v4-pro	Off-peak	$0.022	$0.66	$1.98
deepseek-v4-pro	Peak	$0.044	$1.32	$3.96

DeepSeek ยังระบุว่าอาจมีการขึ้นราคาเพิ่มเติม ติดตามที่ หน้าราคาอย่างเป็นทางการ

เอกสาร DeepSeek rate-limit กำหนด concurrency มาตรฐานของ V4 Pro ไว้ที่ 500 คำขอต่อบัญชี การเชื่อมต่อจะถูกนับตั้งแต่ส่งคำขอจนการตอบกลับเสร็จ และคำขอเกินจะได้รับ HTTP 429 DeepSeek ยอมรับ a สำหรับ scheduling isolation; it must match และยาวไม่เกิน 512 อักขระ และไม่ควรมีข้อมูลส่วนบุคคล

รองรับ Responses API แบบเนทีฟ

หนึ่งในความเปลี่ยนแปลงที่ชัดเจนคือการรองรับ OpenAI Responses API format แบบเนทีฟ

DeepSeek ระบุว่า Responses API ถูกออกแบบบางส่วนเพื่อรองรับเวิร์กโฟลว์เอเจนต์ด้านโค้ด เช่น Codex ปลายทางอย่างเป็นทางการคือ:

https://api.deepseek.com

และเข้าถึงได้ด้วย OpenAI Python SDK

ตัวอย่าง:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_DEEPSEEK_API_KEY",
    base_url="https://api.deepseek.com"
)

response = client.responses.create(
    model="deepseek-v4-pro",
    instructions="You are an expert software engineer.",
    input="Explain how database connection pooling works."
)

print(response.output_text)

เอกสารของ DeepSeek ยังรองรับสตรีมมิงสำหรับคำขอ Responses API โดยใช้ semantic server-sent events แทนคอนเวนชันเก่า data: [DONE]

การควบคุมโหมดคิดที่ยืดหยุ่นมากขึ้น

V4 Pro ทำให้การให้เหตุผลปรับแต่งได้ แทนที่จะบังคับให้ใช้โมเดลเหตุผลแยกต่างหาก

เอกสารของ DeepSeek อธิบายสวิตช์ thinking ว่า:

{
  "thinking": {
    "type": "enabled"
  }
}

และความพยายามในการให้เหตุผลว่า:

high
max

ค่าเริ่มต้นคือเปิด thinking โดยใช้ high สำหรับคำขอทั่วไป งานเชิงตัวแทนที่ซับซ้อนบางอย่างอาจใช้ max โดยอัตโนมัติ

สิ่งนี้สร้างโหมดใช้งานจริง 3 แบบสำหรับนักพัฒนาแอปพลิเคชัน:

Non-thinking
Thinking — High
Thinking — Max

แยกแยะเช่นนี้มีประโยชน์มากในการออกแบบแอป เพราะไม่ใช่ทุกคำขอที่สมควรใช้เหตุผลสูงสุด

รายละเอียดสำคัญ: เมื่อเปิดโหมดคิด พารามิเตอร์อย่าง temperature และ top_p จะไม่ส่งผลต่อผลลัพธ์ของโมเดล DeepSeek ระบุพฤติกรรมนี้ไว้ชัดเจน

วิธีใช้ DeepSeek V4 Pro 0813 API กับ CometAPI

หากต้องการอินทิเกรต DeepSeek V4 Pro โดยไม่ต้องดูแลการเชื่อมต่อกับผู้ให้บริการ AI ทุกรายแยกกัน CometAPI มีประโยชน์มาก

CometAPI โฆษณา API แบบรวมที่ครอบคลุม 500+ โมเดล AI ด้วยชั้น API ร่วมและระบบบิลลิงรวม เอกสารราคาแจ้งว่าราคาของโมเดลทางการมักถูกกว่าราคาอย่างเป็นทางการราว 20%

ต่อไปนี้คือเวิร์กโฟลว์อินทิเกรชัน CometAPI แบบปฏิบัติได้

ขั้นตอนที่ 1: สร้างบัญชี CometAPI

ก่อนอื่น สร้างหรือเข้าสู่ระบบบัญชี CometAPI

เปิด เว็บไซต์ CometAPI และเข้าถึงคอนโซล API

เอกสาร DeepSeek V4 Pro ของ CometAPI แนะนำให้ผู้ใช้ขอรับโทเค็น API จากคอนโซล CometAPI

ขั้นตอนที่ 2: สร้างคีย์ API ของ CometAPI

หลังเข้าสู่ระบบ ไปที่ส่วนโทเค็น/คีย์ API ของบัญชีและสร้างคีย์ API

เก็บไว้เป็นตัวแปรสภาพแวดล้อมแทนการฮาร์ดโค้ดในแอปพลิเคชัน

Linux/macOS:

export COMETAPI_KEY="YOUR_COMETAPI_KEY"

Windows PowerShell:

$env:COMETAPI_KEY="YOUR_COMETAPI_KEY"

อย่า commit คีย์ API ลง GitHub, JavaScript ฝั่งหน้าเว็บ, แอปมือถือ หรือไฟล์คอนฟิกที่เข้าถึงสาธารณะ

ขั้นตอนที่ 3: ติดตั้ง OpenAI Python SDK

เพราะ CometAPI มอบอินเทอร์เฟซที่เข้ากันได้กับ OpenAI คุณจึงใช้ไคลเอนต์ OpenAI Python ที่คุ้นเคยได้

pip install openai

ทำให้การย้ายใช้งานง่ายเป็นพิเศษสำหรับนักพัฒนาที่คุ้นเคยกับรูปแบบ API ของ OpenAI อยู่แล้ว

ขั้นตอนที่ 4: กำหนดค่า Base URL ของ CometAPI

สร้างไคลเอนต์ดังนี้:

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["COMETAPI_KEY"],
    base_url="https://api.cometapi.com/v1"
)

ตัวอย่างที่เผยแพร่ของ V4 Pro บน CometAPI ใช้ base URL นี้และรหัสโมเดล deepseek-v4-pro

ขั้นตอนที่ 5: ส่งคำขอ DeepSeek V4 Pro ครั้งแรกของคุณ

ส่งคำขอพื้นฐาน:

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-pro",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": "You are an expert technical writer."
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Explain the advantages of a 1-million-token context window."
        }
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

พารามิเตอร์สำคัญคือ:

base_url = https://api.cometapi.com/v1
model = deepseek-v4-pro
endpoint = /chat/completions

อธิบาย 3 โหมดคิด

DeepSeek V4 Pro รองรับ:

โหมด non-thinking — ตอบเร็วสุด ไม่มี chain-of-thought ชัดเจน เหมาะกับ Q&A ง่ายหรือสถานการณ์ throughput สูง
โหมดคิดพร้อมความพยายามต่ำ/สูง — โมเดลสร้าง reasoning_content ก่อนคำตอบสุดท้าย ค่า “สูง” เหมาะเป็นค่าเริ่มต้นสำหรับงานเอเจนต์และโค้ดส่วนใหญ่
ความพยายามสูงสุด (max) — ดันศักยภาพการให้เหตุผลเต็มที่ แนะนำสำหรับปัญหาหลายขั้นตอนที่ซับซ้อน อาจกินโทเค็นและเวลาแฝงมากขึ้น

ในรูปแบบที่เข้ากันกับ OpenAI คุณควบคุมด้วยออบเจ็กต์ thinking และพารามิเตอร์ reasoning_effort chain-of-thought จะปรากฏใน message.reasoning_content เมื่อไม่ได้ใช้เครื่องมือ บ่อยครั้งคุณสามารถละเหตุผลก่อนหน้าในบริบทท่อนไถ่ถอนได้; แต่เมื่อ “ใช้เครื่องมือ” จะต้องส่งต่อเหตุผลเต็มชุดกลับไป

สลับระหว่างความพยายามคิดและโหมด non-thinking

Non-thinking: "thinking": {"type": "disabled"} (หรือรูปแบบ Anthropic ที่คล้ายกัน reasoning.effort: "none")
Thinking พร้อมความพยายาม: "reasoning_effort": "low" | "high" | "max" พร้อม "thinking": {"type": "enabled"}

ค่าเริ่มต้นคือเปิด thinking และใช้ high ใช้ low สำหรับคำถามง่าย high สำหรับงานเอเจนต์ทั่วไป และ max สำหรับปัญหายาก/หลายขั้นตอน

สตรีมมิงการตอบและเอาต์พุตแบบมีโครงสร้าง

สตรีมมิง เปิดใช้ได้โดยตั้งค่า "stream": true ทั้งเนื้อหาและ (หากใช้) โทเค็นเหตุผลสามารถสตรีมได้ สำคัญต่อเอเจนต์เชิงโต้ตอบและแอปผู้ใช้ปลายทาง

เอาต์พุตแบบมีโครงสร้าง/JSON เป็นพลเมืองชั้นหนึ่ง: ใช้ response_format={"type": "json_object"} หรือสคีมาขั้นสูงผ่าน Responses API และนิยามเครื่องมือ เมื่อต่อกับ tool calling จะช่วยลูปเอเจนต์เชิง machine-readable ที่เชื่อถือได้

ปลายทาง Responses API (/responses) ให้ผิวสัมผัสสมัยใหม่ที่สอดคล้องกับ OpenAI โดยเฉพาะสำหรับเวิร์กโฟลว์สไตล์ Codex และตอนนี้รองรับ V4 Pro แบบเนทีฟ

ใช้เอาต์พุตแบบมีโครงสร้าง/โหมด JSON

DeepSeek รองรับ JSON Output ขอใช้งานผ่าน response_format:

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-pro",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Return valid JSON only."},
        {"role": "user", "content": "Extract the key entities from this text: ..."}
    ],
    response_format={"type": "json_object"},
    extra_body={"thinking": {"type": "enabled"}, "reasoning_effort": "high"}
)

หากต้องการสคีมาที่เข้มงวดยิ่งขึ้น ให้ใช้ร่วมกับ tool calls หรือ Responses API ในจุดที่รองรับ

ใช้งาน Tool Calls (Function Calling)

กำหนดเครื่องมือในรูปแบบ OpenAI เมื่ออยู่ในโหมดคิด คุณต้องส่งผ่าน reasoning_content กลับไปอย่างถูกต้องในท่อนไถ่ถอนถัดไปเมื่อมีการใช้เครื่องมือ

เมื่อโต้ตอบกับเครื่องมือในภายหลัง นักพัฒนาต้องเก็บ reasoning_content ที่สอดคล้องกันไว้เมื่อเรียกใช้ mindset tool หากจัดการไม่ถูกต้องอาจได้ 400

Python
tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_weather",
            "description": "Get current weather for a city",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "location": {"type": "string", "description": "City name"}
                },
                "required": ["location"]
            }
        }
    }
]

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-pro",
    messages=[{"role": "user", "content": "What's the weather in Hangzhou?"}],
    tools=tools,
    extra_body={"thinking": {"type": "enabled"}, "reasoning_effort": "high"}
)
# Handle tool_calls, execute, append results, and continue the conversation

ดูคู่มือ Tool Calls และ Thinking Mode อย่างเป็นทางการสำหรับแพตเทิร์นหลายท่อนไถ่ถอนที่ถูกต้องเมื่อใช้เครื่องมือ

แนวปฏิบัติที่ดีในการใช้ DeepSeek V4 Pro 0813 API

จับคู่ระดับเหตุผลกับงาน

อย่าใช้เหตุผลระดับ Max กับงานที่แค่จัดประเภท

นโยบาย routing ง่ายๆ ใช้ได้ดี:

Simple → Non-thinking
Moderate → High
Complex → Max

จะช่วยลดทั้งเวลาแฝงและค่าใช้จ่าย

สตรีมคำตอบยาว

หากแอปของคุณใช้เวลาหลายวินาทีในการสร้างคำตอบ ให้ใช้:

stream=True

ผู้ใช้มักรับรู้ว่าการแสดงผลทีละส่วนเร็วกว่าอย่างมากเมื่อเทียบกับการรอคำตอบเต็ม

ตรวจสอบความถูกต้องของเอาต์พุตแบบโครงสร้าง

โหมด JSON เพิ่มความน่าเชื่อถือ แต่แอปของคุณควรตรวจสอบ JSON ที่ส่งกลับเสมอ

ใช้:

import json

data = json.loads(response_text)

แล้วตรวจฟิลด์ที่จำเป็นก่อนเขียนลงฐานข้อมูลหรือทริกเกอร์การกระทำภายนอก

เฝ้าดูการใช้โทเค็น

ตรวจสอบเสมอ:

response.usage

เมื่อมีให้ใช้งาน

ในสเกลของ V4 Pro การคำนวณโทเค็นไม่ใช่ฟีเจอร์เสริม แต่เป็นกลไกควบคุมต้นทุนหลัก

แยกพรอมป์ตคงที่และไดนามิก

สำหรับงานบริบทยาว เก็บคำสั่งและเอกสารที่ใช้ซ้ำให้คงที่เพื่อเพิ่มโอกาส cache reuse

มีโมเดลสำรอง

สถาปัตยกรรมโปรดักชันที่ใช้งานได้จริงสามารถ route:

Simple request
      ↓
V4 Flash

Complex request
      ↓
V4 Pro

Very difficult request
      ↓
V4 Pro Max reasoning

กำหนดนโยบาย routing ที่เหมาะสมจากเบนช์มาร์กของคุณเอง

ข้อผิดพลาดทั่วไปของ DeepSeek V4 Pro API

Error: Model not found

ตรวจสอบให้ใช้:

deepseek-v4-pro

แทนการเผลอสร้างชื่อสแนปช็อตใหม่

DeepSeek ระบุว่าชื่อโมเดลใน API ไม่เปลี่ยนสำหรับรุ่นผลิต 0813

Error: Invalid thinking parameters

สำหรับคำขอที่เข้ากันกับ OpenAI ให้ใช้:

"thinking": {
  "type": "enabled"
}

ภายในบอดีคำขอ และใช้:

reasoning_effort=high

หรือ:

reasoning_effort=max

เอกสาร API ของ DeepSeek ระบุพารามิเตอร์เหล่านี้ไว้อย่างชัดเจน

Error: JSON output is malformed

ใช้:

"response_format": {
  "type": "json_object"
}

และสั่งโมเดลในพรอมป์ตให้ส่งออก JSON โดยชัดเจน DeepSeek เตือนว่าโหมด JSON ควรมีคำสั่งกำกับให้สร้าง JSON

Error: เกิดปัญหาระหว่างการเรียกใช้เครื่องมือแบบหลายท่อนไถ่ถอน

เมื่อใช้โหมดคิดร่วมกับ tool calls ให้เก็บ reasoning_content ที่จำเป็นไว้ในคำขอถัดไป

รายละเอียดนี้หลุดได้ง่ายและอาจทำให้เกิด 400

สถาปัตยกรรมที่แนะนำสำหรับ DeepSeek V4 Pro 0813 API

สำหรับแอปโปรดักชัน จุดเริ่มต้นที่แข็งแรงมีลักษณะดังนี้:

                    ┌─────────────────────┐
                    │      Your App       │
                    └──────────┬──────────┘
                               │
                               ▼
                    ┌─────────────────────┐
                    │   Routing Layer     │
                    └──────────┬──────────┘
                               │
                ┌──────────────┼──────────────┐
                ▼              ▼              ▼
          Non-thinking       High            Max
                │              │              │
                └──────────────┼──────────────┘
                               ▼
                    ┌─────────────────────┐
                    │   CometAPI          │
                    │ deepseek-v4-pro     │
                    └──────────┬──────────┘
                               │
                 ┌─────────────┼─────────────┐
                 ▼             ▼             ▼
              Streaming      Tools       JSON Output
                 │             │             │
                 └─────────────┼─────────────┘
                               ▼
                    ┌─────────────────────┐
                    │ Validation / Logs   │
                    └─────────────────────┘

สิ่งนี้แยกการเลือกโมเดลออกจากตรรกะแอป

หากมีโมเดลอื่นคุ้มค่ากว่าหรือทำงานดีกว่าสำหรับเวิร์กโหลดบางประเภท ชั้น routing สามารถเปลี่ยนได้โดยไม่ต้องเขียนแอปใหม่ทั้งหมด

บทสรุปและคำแนะนำ

DeepSeek-V4-Pro-0813 แสดงถึงการเติบโตสู่ความพร้อมใช้งานจริงของสาย V4 Pro ด้วยความสามารถเชิงตัวแทนที่แข็งแรงขึ้นอย่างชัดเจน พร้อมยังคงหน้าต่างบริบท 1M ที่ใจกว้างและความคุ้มค่าของซีรีส์ นักพัฒนาสามารถเริ่มใช้งานได้ทันทีแทบไม่มีต้นทุนการย้าย เพราะเข้ากันได้กับ OpenAI และ Anthropic

สำหรับทีมส่วนใหญ่เราแนะนำ:

โปรโตไทป์และทดลองแบบหลายโมเดลบน CometAPI
ย้ายเวิร์กโหลด DeepSeek-only ที่ปริมาณสูงหรือไวต่อเวลาไปยังปลายทางทางการเมื่อราคา peak/off-peak และการปรับอื่นๆ นิ่ง
ตั้งค่าโหมดคิดพร้อม reasoning_effort="high" เป็นค่าเริ่มต้นสำหรับงานเอเจนต์และโค้ด; สำรอง “max” สำหรับปัญหายากสุด
จัดการส่งต่อ reasoning_content อย่างถูกต้องในรอบ tool call และใช้สตรีมมิง + เอาต์พุตแบบมีโครงสร้างเพื่อสร้างแอปที่ทนทาน

ด้วยรุ่น 0813 DeepSeek ส่งมอบโมเดลระดับเปิดน้ำหนักที่ทรงพลัง คุ้มค่า และแข่งขันได้สำหรับงานเชิงตัวแทนและบริบทยาว ผสานใช้งานผ่าน CometAPI หรือ API ทางการและเริ่มสร้างได้เลย สำรวจ DeepSeek V4 Pro บน CometAPI

คำถามที่พบบ่อย

DeepSeek V4 Pro 0813 คือรุ่นเดียวกับ `deepseek-v4-pro` หรือไม่?

ใช่ การประกาศอย่างเป็นทางการระบุว่าชื่อโมเดลใน API ไม่เปลี่ยน ในขณะที่รุ่นผลิตอัปเดตเป็น V4 Pro 0813

DeepSeek V4 Pro รองรับหน้าต่างบริบท 1M โทเค็นหรือไม่?

รองรับ เอกสารโมเดล/ราคาปัจจุบันของ DeepSeek ระบุความยาวบริบท 1M โทเค็น และ เอาต์พุตสูงสุด 384K

โหมดคิด 3 แบบของ DeepSeek V4 Pro คืออะไร?

สำหรับการออกแบบแอปเชิงปฏิบัติ ได้แก่:

Non-thinking
Thinking ระดับ high
Thinking ระดับ max

API ใช้สวิตช์ thinking ร่วมกับ reasoning_effort เอกสารปัจจุบันของ DeepSeek เปิด high และ max ขณะที่ค่าความเข้ากันได้อย่าง low และ medium จะ map ไปเป็น high

ฉันสตรีมคำตอบของ DeepSeek V4 Pro ได้ไหม?

ได้ รองรับสตรีมมิงผ่าน Chat Completions และเมื่ออยู่ในโหมดคิด สตรีมอาจมี delta ของ reasoning_content ก่อนเนื้อหาคำตอบปกติ

ฉันใช้ DeepSeek V4 Pro กับ CometAPI ได้ไหม?

ได้ ปัจจุบัน CometAPI มีเอกสารสำหรับโมเดล deepseek-v4-pro ผ่านปลายทาง /v1/chat/completions ที่เข้ากันได้กับ OpenAI

ฉันควรใช้ DeepSeek V4 Pro หรือ V4 Flash?

ใช้ V4 Flash เมื่อต้องการ throughput ความหน่วงต่ำ และต้นทุนเป็นหลัก ใช้ V4 Pro สำหรับงานให้เหตุผลยาก โค้ด การวิเคราะห์บริบทยาว และเวิร์กโฟลว์เชิงตัวแทน

กลยุทธ์ผสมมักดีกว่าการใช้ Pro กับทุกอย่าง

ราคาของ DeepSeek V4 Pro API จะเปลี่ยนหรือไม่?

ใช่ DeepSeek ประกาศการคิดราคาแบบ peak/off-peak เริ่ม 17 สิงหาคม 2026 เอกสารทางการระบุ V4 Pro ที่ $0.66/M อินพุต cache-miss และ $1.98/M เอาต์พุตในช่วง off-peak เทียบกับ $1.32/M อินพุต และ $3.96/M เอาต์พุตในช่วงพีคภายใต้ตารางใหม่