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

Yes. DeepSeek-V4-Pro with a 1M-token context length and up to 384K output tokens, so it is built for very long documents and multi-file workflows.

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

Yes. DeepSeek-V4-Pro supports both thinking and non-thinking modes, plus JSON output and tool calls.

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

Use DeepSeek-V4-Pro when accuracy and agentic coding matter more than speed. DeepSeek says V4-Flash is the faster, more economical option, while V4-Pro is stronger on coding and broader agent evaluations.

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

Yes. DeepSeek-V4-Pro configured for Claude Code and OpenCode, with `reasoningEffort` set to `max` and thinking enabled.

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

Use the CometAPI base URL `https://api.cometapi.com` with the model name `deepseek-v4-pro`

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

Yes. V4-Pro performs strongly on search and retrieval-style tasks, and it outperforms DeepSeek-V3.2 by a substantial margin in both objective and subjective Q&A categories.

DeepSeek

API đang hoạt động Phổ biến

deepseek-v4-pro

DeepSeek V4 Pro API

DeepSeek V4 Pro là một mô hình Mixture-of-Experts quy mô lớn từ DeepSeek với 1.6T tham số tổng cộng và 49B tham số được kích hoạt, hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh 1M-token. Mô hình này được thiết kế cho suy luận nâng cao, lập trình và các quy trình tác tử dài hạn, với hiệu năng mạnh mẽ trên các benchmark về kiến thức, toán học và kỹ thuật phần mềm.

Giá khởi điểm

$0.416 / 1 triệu token đầu vào

Tính phí theo mức sử dụng

Tình trạng API

Đang hoạt động

Uptime 100.0% / 24 giờ

Thời gian phản hồi

3036 ms

Thời gian phản hồi API thực đo

Ngày phát hành

Aug 12, 2026

DeepSeek

Playground

Dùng thử DeepSeek V4 Pro với một yêu cầu thực tế, xem xét các tham số và xác thực đầu ra trước khi tích hợp API.

Tổng quan

Tổng quan thực tế về DeepSeek V4 Pro, bao gồm các hành vi quan trọng và lưu ý khi tích hợp.

Thông số kỹ thuật

Mục	DeepSeek-V4-Pro
Nhà cung cấp	DeepSeek
Tên mô hình API	deepseek-v4-pro
Base URLs	https://api.deepseek.com and https://api.deepseek.com/anthropic
Loại đầu vào	Text
Loại đầu ra	Text, tool calls, reasoning output
Độ dài ngữ cảnh	1,000,000 tokens
Đầu ra tối đa	384,000 tokens
Chế độ suy luận	Non-thinking, thinking (default)
Mặc định cho tác tử/lập trình	reasoning_effort can be set as high; complex agent requests may use max
Tính năng hỗ trợ	JSON Output, Tool Calls, Chat Prefix Completion (beta), FIM Completion (beta in non-thinking mode)
Bản phát hành local/open-weights	1.6T total parameters, 49B activated parameters, FP4 + FP8 mixed precision
Giấy phép (thẻ mô hình)	MIT
Thẻ mô hình tham chiếu	DeepSeek-V4-Pro preview on Hugging Face

DeepSeek-V4-Pro là gì?

DeepSeek-V4-Pro là thành viên mạnh hơn trong dòng bản xem trước V4 của DeepSeek. Thẻ mô hình chính thức mô tả đây là mô hình MoE với 1.6T tham số, 49B tham số kích hoạt và cửa sổ ngữ cảnh một triệu token, hướng tới công việc tri thức dài hạn, sinh mã và các tác vụ tác tử. Tài liệu API cung cấp nó qua bề mặt chat-completions chuẩn của DeepSeek và hỗ trợ cả phong cách SDK của OpenAI và Anthropic.

Tính năng chính

Ngữ cảnh triệu token: DeepSeek ghi nhận độ dài ngữ cảnh 1M token, giúp mô hình phù hợp với bộ tài liệu rất lớn, kho mã, và phiên tác tử nhiều bước.
Hai chế độ suy luận: API hỗ trợ chế độ không suy luận và suy luận; suy luận là mặc định, và tài liệu lưu ý rằng các yêu cầu tác tử phức tạp như Claude Code hoặc OpenCode có thể tự động dùng nỗ lực max.
Hỗ trợ gọi công cụ: Chế độ suy luận của DeepSeek hỗ trợ gọi công cụ, điều này quan trọng cho các tác tử cần tìm kiếm, thao tác tệp hoặc chức năng bên ngoài.
Hiệu quả ngữ cảnh dài: Thẻ mô hình cho biết V4 dùng thiết kế chú ý lai với Compressed Sparse Attention và Heavily Compressed Attention để giảm chi phí tính toán ngữ cảnh dài và bộ nhớ đệm KV so với V3.2. citeturn980363view2
Tập trung vào lập trình và suy luận: DeepSeek cho biết chế độ suy luận V4-Pro-Max cải thiện các thước đo lập trình và thu hẹp đáng kể khoảng cách với các mô hình đóng hàng đầu về tác vụ suy luận và tác tử. citeturn980363view2
Linh hoạt về SDK: Có thể truy cập qua chat completions tương thích OpenAI tiêu chuẩn hoặc qua endpoint tương thích Anthropic của DeepSeek cho các quy trình công cụ.

Hiệu năng trên benchmark

Thẻ mô hình chính thức của DeepSeek báo cáo các kết quả đánh giá sau cho dòng mô hình base và bộ so sánh V4-Pro-Max. Trong bảng mô hình base, V4-Pro đạt điểm cao hơn V3.2-Base trên một số benchmark kiến thức và ngữ cảnh dài, bao gồm MMLU-Pro (73.5 so với 65.5), FACTS Parametric (62.6 so với 27.1), và LongBench-V2 (51.5 so với 40.2).

Benchmark	V3.2-Base	V4-Flash-Base	V4-Pro-Base
MMLU-Pro (EM)	65.5	68.3	73.5
FACTS Parametric (EM)	27.1	33.9	62.6
HumanEval (Pass@1)	62.8	69.5	76.8
LongBench-V2 (EM)	40.2	44.7	51.5

Cùng thẻ mô hình đó cũng cho thấy V4-Pro-Max vẫn cạnh tranh với các mô hình tiên tiến hàng đầu trên một số tác vụ. Ví dụ, mô hình đạt 87.5 trên MMLU-Pro, 57.9 trên SimpleQA-Verified, 90.1 trên GPQA Diamond, và 67.9 trên Terminal Bench 2.0 trong bảng so sánh đã công bố.

DeepSeek-V4-Pro so với DeepSeek-V4-Flash và DeepSeek-V3.2

Mô hình	Phù hợp nhất	Ngữ cảnh	Ghi chú
DeepSeek-V4-Pro	Suy luận nặng, lập trình, tác tử, tài liệu lớn	1M	Mô hình V4 lớn nhất, 49B tham số kích hoạt, năng lực tổng thể mạnh nhất trong dòng. citeturn980363view2turn980363view0
DeepSeek-V4-Flash	Nhanh hơn, nhẹ hơn cho sử dụng chung	1M	Mô hình nhỏ hơn 284B/13B, vẫn hỗ trợ suy luận và gọi công cụ. citeturn980363view2turn980363view0
DeepSeek-V3.2	Thế hệ trước cho ngữ cảnh dài	128K trong tài liệu API trước; V4 dùng thiết kế ngữ cảnh 1M khác	Hữu ích làm mốc tham chiếu cho cải tiến hiệu suất; thẻ mô hình của V4-Pro báo cáo giảm mạnh FLOPs ngữ cảnh dài và bộ nhớ đệm KV so với V3.2. citeturn321011view1turn980363view2

Trường hợp sử dụng tốt nhất

Trợ lý lập trình và công cụ tái cấu trúc ở quy mô kho mã
Phân tích và tổng hợp tài liệu dài
Tác tử sử dụng công cụ cần suy luận nhiều lượt
Quy trình hỗ trợ kỹ thuật hưởng lợi từ bộ nhớ dài và đầu ra có cấu trúc
Nhiệm vụ tri thức tiếng Trung và đa ngôn ngữ, nơi thẻ mô hình cho thấy hiệu năng benchmark mạnh

Cách truy cập và sử dụng Deepseek v4 pro API

Bước 1: Đăng ký lấy API Key

Đăng nhập vào cometapi.com. Nếu bạn chưa là người dùng, vui lòng đăng ký trước. Đăng nhập vào CometAPI console. Lấy khóa API thông tin xác thực của giao diện. Nhấp “Add Token” tại mục API token trong trung tâm cá nhân, lấy khóa token: sk-xxxxx và gửi.

Bước 2: Gửi yêu cầu tới Deepseek v4 proAPI

Chọn endpoint “deepseek-v4-pro” để gửi yêu cầu API và thiết lập phần thân yêu cầu. Phương thức yêu cầu và phần thân yêu cầu được lấy từ tài liệu API trên trang web của chúng tôi. Trang web cũng cung cấp bài kiểm thử Apifox để bạn tiện sử dụng. Thay thế <YOUR_API_KEY> bằng khóa CometAPI thực tế từ tài khoản của bạn. Where to call it: Anthropic Messages format and Chat format.

Chèn câu hỏi hoặc yêu cầu của bạn vào trường content—đây là nội dung mô hình sẽ phản hồi. Xử lý phản hồi API để lấy câu trả lời được tạo ra.

Bước 3: Nhận và xác minh kết quả

Xử lý phản hồi API để lấy câu trả lời được tạo. Sau khi xử lý, API phản hồi trạng thái tác vụ và dữ liệu đầu ra. Bật các tính năng như streaming, bộ nhớ đệm prompt hoặc xử lý ngữ cảnh dài thông qua các tham số tiêu chuẩn.

Câu Hỏi Thường Gặp

Giá cả

Sử dụng ước tính nhanh ở trên cho một lần chạy, sau đó xem so sánh đầy đủ giữa CometAPI và giá chính thức.

Yêu cầu đầu tiên

—

Chi phí sử dụng CometAPI ước tính

Mười yêu cầu

—

Chi phí sử dụng CometAPI ước tính

Mười lăm yêu cầu

—

Chi phí sử dụng CometAPI ước tính

Giá cả cho DeepSeek V4 Pro

Khám phá mức giá cạnh tranh cho DeepSeek V4 Pro, được thiết kế để phù hợp với nhiều ngân sách và nhu cầu sử dụng khác nhau. Các gói linh hoạt của chúng tôi đảm bảo bạn chỉ trả tiền cho những gì bạn sử dụng, giúp dễ dàng mở rộng quy mô khi yêu cầu của bạn tăng lên. Khám phá cách DeepSeek V4 Pro có thể nâng cao các dự án của bạn trong khi vẫn kiểm soát được chi phí.

Model	Comet Price (USD / M Tokens)	Official Price (USD / M Tokens)	Discount
deepseek-v4-pro	Đầu vào:$0.416/M Đầu ra:$0.832/M	Đầu vào:$0.52/M Đầu ra:$1.04/M	-20%
deepseek-v4-pro-0813	Đầu vào:$0.416/M Đầu ra:$0.832/M	Đầu vào:$0.52/M Đầu ra:$1.04/M	-20%

API

Sao chép một endpoint và ví dụ mã hoạt động, sau đó mở tài liệu tham khảo API đầy đủ khi bạn cần mọi tham số.

Một API, quyền truy cập mô hình sẵn sàng cho môi trường thực tế

Xác thực một lần, gọi endpoint mô hình và duy trì cùng một quy trình thanh toán và giám sát trên các nhà cung cấp.

POST/v1/chat/completions

Mã mẫu và API cho DeepSeek V4 Pro

Truy cập mã mẫu toàn diện và tài nguyên API cho DeepSeek V4 Pro để tối ưu hóa quy trình tích hợp của bạn. Tài liệu chi tiết của chúng tôi cung cấp hướng dẫn từng bước, giúp bạn khai thác toàn bộ tiềm năng của DeepSeek V4 Pro trong các dự án của mình.

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");

Khả năng

Xem các thông tin quan trọng của mô hình trước khi chọn kiến trúc hoặc ước tính tải cho môi trường thực tế.

Khả năng được hỗ trợ

Các tính năng được API mô hình hiện tại trả về.

text-to-text

Đầu vào và đầu ra

Đầu vào

text

Đầu ra

text

Hồ sơ môi trường thực tế

Nhà cung cấp: DeepSeek
Bối cảnh: Tùy theo mô hình
Sử dụng thương mại: Được hỗ trợ

Trường hợp sử dụng

Sử dụng DeepSeek V4 Pro cho các quy trình môi trường thực tế phù hợp với khả năng text của nó, sau đó so sánh các lựa chọn khác trước khi cam kết tích hợp lâu dài.

Chat môi trường thực tế và quy trình tác nhân

Lập trình, phân tích và tạo nội dung có cấu trúc

Tự động hóa khối lượng lớn qua một API

Mô hình khác

So sánh các mô hình khác có sẵn qua CometAPI theo chất lượng, độ trễ, khả năng và giá cả.

Mở so sánh mô hình →

xAI

Grok 4.6

Mô hình chủ lực cho lập trình và mọi thứ khác: gọi công cụ mang tính tác tử, ảo giác tối thiểu, suy luận có thể cấu hình.

Xem mô hình

Anthropic

Claude Sonnet 5

Mô hình hiệu năng cao dành cho lập trình và tác nhân

Xem mô hình

Aliyun

Qwen3.8-Max

Qwen3.8-Max là mô hình ngôn ngữ lớn chủ lực của Alibaba Qwen, được thiết kế cho suy luận nâng cao, các quy trình tác tử, hiểu đa phương thức và các ứng dụng AI quy mô doanh nghiệp. Nó có 2.4T tham số, áp dụng kiến trúc MoE, hỗ trợ chuyển đổi giữa chế độ tư duy và chế độ suy luận nhanh, có thể xử lý nhiều định dạng nội dung, và thể hiện xuất sắc trong các bối cảnh như kỹ thuật lập trình, công việc văn phòng chuyên nghiệp và suy luận logic phức tạp, chỉ xếp sau Fable 5 của Anthropic.

Xem mô hình

Anthropic

Claude Opus 5

Claude Opus 5 đã có sẵn từ hôm nay. Đây là một mô hình thấu đáo và chủ động, tiệm cận mức trí tuệ tiên phong của Claude Fable 5 với mức giá chỉ bằng một nửa.

Xem mô hình

Anthropic

Claude Fable 5

Quyền truy cập vào Claude Fable 5 đã được khôi phục. Nó mang trí tuệ thế hệ thứ 5 đến những dự án lập trình tham vọng nhất và công việc chuyên nghiệp của bạn.

Xem mô hình

OpenAI

GPT 5.6

Bắt đầu với GPT-5.6 Sol cho suy luận phức tạp và lập trình, chọn GPT-5.6 Terra để cân bằng giữa năng lực và chi phí, hoặc sử dụng GPT-5.6 Luna cho khối lượng công việc lớn, nhạy cảm với chi phí.

Xem mô hình

Uptime

Xem dữ liệu heartbeat trực tiếp, tính khả dụng của endpoint và thời gian phản hồi thực đo trước khi triển khai thực tế.

Uptime

Tỷ lệ thành công của yêu cầu trong 30 ngày qua, phản ánh độ tin cậy của từng nhà cung cấp mô hình. CometAPI giám sát tất cả các nhà cung cấp được kết nối theo thời gian thực, 24/7.

RespondLIVE

3036msAvg. Response

UptimeLIVE

100.0%Avg. Uptime

Phiên bản

Xem các mã định danh mô hình khả dụng trước khi cố định một tích hợp môi trường thực tế.

deepseek-v4-pro

deepseek-v4-pro-0813

Tiếp tục khám phá

So sánh các mô hình và tiếp tục nghiên cứu của bạn

DeepSeek

API đang hoạt động Phổ biến

deepseek-v4-pro

DeepSeek V4 Pro API

Giá khởi điểm

$0.416 / 1 triệu token đầu vào

Tính phí theo mức sử dụng

Tình trạng API

Đang hoạt động

Uptime 100.0% / 24 giờ

Thời gian phản hồi

3036 ms

Thời gian phản hồi API thực đo

Ngày phát hành

Aug 12, 2026

DeepSeek

Playground

Dùng thử DeepSeek V4 Pro với một yêu cầu thực tế, xem xét các tham số và xác thực đầu ra trước khi tích hợp API.

Tổng quan

Tổng quan thực tế về DeepSeek V4 Pro, bao gồm các hành vi quan trọng và lưu ý khi tích hợp.

Thông số kỹ thuật

Mục	DeepSeek-V4-Pro
Nhà cung cấp	DeepSeek
Tên mô hình API	deepseek-v4-pro
Base URLs	https://api.deepseek.com and https://api.deepseek.com/anthropic
Loại đầu vào	Text
Loại đầu ra	Text, tool calls, reasoning output
Độ dài ngữ cảnh	1,000,000 tokens
Đầu ra tối đa	384,000 tokens
Chế độ suy luận	Non-thinking, thinking (default)
Mặc định cho tác tử/lập trình	reasoning_effort can be set as high; complex agent requests may use max
Tính năng hỗ trợ	JSON Output, Tool Calls, Chat Prefix Completion (beta), FIM Completion (beta in non-thinking mode)
Bản phát hành local/open-weights	1.6T total parameters, 49B activated parameters, FP4 + FP8 mixed precision
Giấy phép (thẻ mô hình)	MIT
Thẻ mô hình tham chiếu	DeepSeek-V4-Pro preview on Hugging Face

DeepSeek-V4-Pro là gì?

Tính năng chính

Ngữ cảnh triệu token: DeepSeek ghi nhận độ dài ngữ cảnh 1M token, giúp mô hình phù hợp với bộ tài liệu rất lớn, kho mã, và phiên tác tử nhiều bước.
Hai chế độ suy luận: API hỗ trợ chế độ không suy luận và suy luận; suy luận là mặc định, và tài liệu lưu ý rằng các yêu cầu tác tử phức tạp như Claude Code hoặc OpenCode có thể tự động dùng nỗ lực max.
Hỗ trợ gọi công cụ: Chế độ suy luận của DeepSeek hỗ trợ gọi công cụ, điều này quan trọng cho các tác tử cần tìm kiếm, thao tác tệp hoặc chức năng bên ngoài.
Hiệu quả ngữ cảnh dài: Thẻ mô hình cho biết V4 dùng thiết kế chú ý lai với Compressed Sparse Attention và Heavily Compressed Attention để giảm chi phí tính toán ngữ cảnh dài và bộ nhớ đệm KV so với V3.2. citeturn980363view2
Tập trung vào lập trình và suy luận: DeepSeek cho biết chế độ suy luận V4-Pro-Max cải thiện các thước đo lập trình và thu hẹp đáng kể khoảng cách với các mô hình đóng hàng đầu về tác vụ suy luận và tác tử. citeturn980363view2
Linh hoạt về SDK: Có thể truy cập qua chat completions tương thích OpenAI tiêu chuẩn hoặc qua endpoint tương thích Anthropic của DeepSeek cho các quy trình công cụ.

Hiệu năng trên benchmark

Benchmark	V3.2-Base	V4-Flash-Base	V4-Pro-Base
MMLU-Pro (EM)	65.5	68.3	73.5
FACTS Parametric (EM)	27.1	33.9	62.6
HumanEval (Pass@1)	62.8	69.5	76.8
LongBench-V2 (EM)	40.2	44.7	51.5

DeepSeek-V4-Pro so với DeepSeek-V4-Flash và DeepSeek-V3.2

Mô hình	Phù hợp nhất	Ngữ cảnh	Ghi chú
DeepSeek-V4-Pro	Suy luận nặng, lập trình, tác tử, tài liệu lớn	1M	Mô hình V4 lớn nhất, 49B tham số kích hoạt, năng lực tổng thể mạnh nhất trong dòng. citeturn980363view2turn980363view0
DeepSeek-V4-Flash	Nhanh hơn, nhẹ hơn cho sử dụng chung	1M	Mô hình nhỏ hơn 284B/13B, vẫn hỗ trợ suy luận và gọi công cụ. citeturn980363view2turn980363view0
DeepSeek-V3.2	Thế hệ trước cho ngữ cảnh dài	128K trong tài liệu API trước; V4 dùng thiết kế ngữ cảnh 1M khác	Hữu ích làm mốc tham chiếu cho cải tiến hiệu suất; thẻ mô hình của V4-Pro báo cáo giảm mạnh FLOPs ngữ cảnh dài và bộ nhớ đệm KV so với V3.2. citeturn321011view1turn980363view2

Trường hợp sử dụng tốt nhất

Trợ lý lập trình và công cụ tái cấu trúc ở quy mô kho mã
Phân tích và tổng hợp tài liệu dài
Tác tử sử dụng công cụ cần suy luận nhiều lượt
Quy trình hỗ trợ kỹ thuật hưởng lợi từ bộ nhớ dài và đầu ra có cấu trúc
Nhiệm vụ tri thức tiếng Trung và đa ngôn ngữ, nơi thẻ mô hình cho thấy hiệu năng benchmark mạnh

Cách truy cập và sử dụng Deepseek v4 pro API

Bước 1: Đăng ký lấy API Key

Bước 2: Gửi yêu cầu tới Deepseek v4 proAPI

Chèn câu hỏi hoặc yêu cầu của bạn vào trường content—đây là nội dung mô hình sẽ phản hồi. Xử lý phản hồi API để lấy câu trả lời được tạo ra.

Bước 3: Nhận và xác minh kết quả

Câu Hỏi Thường Gặp

Giá cả

Sử dụng ước tính nhanh ở trên cho một lần chạy, sau đó xem so sánh đầy đủ giữa CometAPI và giá chính thức.

Yêu cầu đầu tiên

—

Chi phí sử dụng CometAPI ước tính

Mười yêu cầu

—

Chi phí sử dụng CometAPI ước tính

Mười lăm yêu cầu

—

Chi phí sử dụng CometAPI ước tính

Giá cả cho DeepSeek V4 Pro

Model	Comet Price (USD / M Tokens)	Official Price (USD / M Tokens)	Discount
deepseek-v4-pro	Đầu vào:$0.416/M Đầu ra:$0.832/M	Đầu vào:$0.52/M Đầu ra:$1.04/M	-20%
deepseek-v4-pro-0813	Đầu vào:$0.416/M Đầu ra:$0.832/M	Đầu vào:$0.52/M Đầu ra:$1.04/M	-20%

API

Sao chép một endpoint và ví dụ mã hoạt động, sau đó mở tài liệu tham khảo API đầy đủ khi bạn cần mọi tham số.

Một API, quyền truy cập mô hình sẵn sàng cho môi trường thực tế

Xác thực một lần, gọi endpoint mô hình và duy trì cùng một quy trình thanh toán và giám sát trên các nhà cung cấp.

POST/v1/chat/completions

Mã mẫu và API cho 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");

Khả năng

Xem các thông tin quan trọng của mô hình trước khi chọn kiến trúc hoặc ước tính tải cho môi trường thực tế.

Khả năng được hỗ trợ

Các tính năng được API mô hình hiện tại trả về.

text-to-text

Đầu vào và đầu ra

Đầu vào

text

Đầu ra

text

Hồ sơ môi trường thực tế

Nhà cung cấp: DeepSeek
Bối cảnh: Tùy theo mô hình
Sử dụng thương mại: Được hỗ trợ

Trường hợp sử dụng

Chat môi trường thực tế và quy trình tác nhân

Lập trình, phân tích và tạo nội dung có cấu trúc

Tự động hóa khối lượng lớn qua một API

Mô hình khác

So sánh các mô hình khác có sẵn qua CometAPI theo chất lượng, độ trễ, khả năng và giá cả.

Mở so sánh mô hình →

xAI

Grok 4.6

Mô hình chủ lực cho lập trình và mọi thứ khác: gọi công cụ mang tính tác tử, ảo giác tối thiểu, suy luận có thể cấu hình.

Xem mô hình

Anthropic

Claude Sonnet 5

Mô hình hiệu năng cao dành cho lập trình và tác nhân

Uptime

Xem dữ liệu heartbeat trực tiếp, tính khả dụng của endpoint và thời gian phản hồi thực đo trước khi triển khai thực tế.

Uptime

RespondLIVE

3036msAvg. Response

UptimeLIVE

100.0%Avg. Uptime

Phiên bản

Xem các mã định danh mô hình khả dụng trước khi cố định một tích hợp môi trường thực tế.

deepseek-v4-pro

deepseek-v4-pro-0813

Tiếp tục khám phá