DeepSeek-V4-Pro có xử lý được tài liệu 1M token qua API không?

Có. DeepSeek-V4-Pro có độ dài ngữ cảnh 1M token và tối đa 384K token đầu ra, vì vậy được xây dựng cho tài liệu rất dài và quy trình nhiều tệp.

DeepSeek-V4-Pro có hỗ trợ chế độ thinking và gọi công cụ không?

Có. DeepSeek-V4-Pro hỗ trợ cả chế độ thinking và non-thinking, cùng xuất JSON và gọi công cụ.

Làm thế nào để tích hợp DeepSeek-V4-Pro với các SDK tương thích với OpenAI?

Sử dụng URL cơ sở CometAPI `https://api.cometapi.com` với tên mô hình `deepseek-v4-pro`

Khi nào tôi nên dùng DeepSeek-V4-Pro thay vì DeepSeek-V4-Flash?

Hãy dùng DeepSeek-V4-Pro khi độ chính xác và lập trình tác tử quan trọng hơn tốc độ. DeepSeek cho biết V4-Flash là lựa chọn nhanh hơn, kinh tế hơn, trong khi V4-Pro mạnh hơn về lập trình và các đánh giá tác tử rộng hơn.

DeepSeek-V4-Pro có phù hợp cho quy trình nghiên cứu nặng về tìm kiếm không?

Có. V4-Pro thể hiện rất tốt ở các tác vụ tìm kiếm và truy xuất, và vượt DeepSeek-V3.2 với khoảng cách đáng kể ở cả các hạng mục Hỏi đáp khách quan và chủ quan.

DeepSeek-V4-Pro có tốt cho các tác tử lập trình như Claude Code hoặc OpenCode không?

Có. DeepSeek-V4-Pro được cấu hình cho Claude Code và OpenCode, với `reasoningEffort` đặt thành `max` và bật thinking.

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

$0.528 / 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

3355 ms

Thời gian phản hồi API thực đo

Ngày phát hành

Aug 12, 2026

DeepSeek

Trình thử nghiệm

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.

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

$0.0021

Chi phí sử dụng CometAPI ước tính

Mười yêu cầu

$0.0211

Chi phí sử dụng CometAPI ước tính

Mười lăm yêu cầu

$0.0317

Chi phí sử dụng CometAPI ước tính

⇌

Quy đổi tín dụng

1.000 tín dụng = 1 USD

Tín dụng giúp so sánh ngân sách giữa các hình thức tính phí theo token, yêu cầu và thời gian chạy. Số tiền USD vẫn là nguồn tham chiếu chính xác khi thanh toán.

✓Mô hình hiện tại tính theo tín dụng

Đầu vào

528

tín dụng / 1 triệu token

Đầu ra

1,584

tín dụng / 1 triệu token

Minh bạch về mức phí tối thiểu Nguyên mẫu này không giả định có mức phí tối thiểu ẩn cho mỗi yêu cầu. Nếu áp dụng mức sàn thanh toán hoặc khoản nạp tối thiểu trong phiên bản chính thức, thông tin đó phải được hiển thị trước khi mua và được tính vào mọi ước tính ngân sách.

Mô hình	Cấp độ	Điều kiện	Giá Comet (USD / triệu token)	Giá chính thức (USD / triệu token)	Mức giảm giá
deepseek-v4-pro	base	-	Đầu vào: $0.5280/M Đầu ra: $1.58/M Cache Read: $0.0176/M	Đầu vào: $0.6600/M Đầu ra: $1.98/M Cache Read: $0.0220/M	-20%
deepseek-v4-pro-0813	base	-	Đầu vào: $0.5280/M Đầu ra: $1.58/M Cache Read: $0.0176/M	Đầu vào: $0.6600/M Đầu ra: $1.98/M Cache Read: $0.0220/M	-20%

Điều chỉnh giá dựa trên yêu cầu

Điều kiện yêu cầu độc lập với các cấp bậc. Khi nhiều nhóm điều kiện khớp đồng thời, hệ số nhân của chúng sẽ xếp chồng nhau nhân. Trước tiên xác định cấp bậc áp dụng, sau đó chồng lên các hệ số nhân giá yêu cầu khớp. Điều kiện không khớp có hệ số nhân mặc định là 1×.

Điều kiện yêu cầu	Hệ số nhân giá
Giờ(UTC): 1:00 - 4:00	2×
Giờ(UTC): 6:00 - 10:00	2×

Tóm tắt mô hình

Một định danh mô hình ổn định cho việc tìm kiếm và đánh giá, đi kèm dữ liệu danh mục cập nhật theo thời gian thực có thể thay đổi mà không cần viết lại cấu trúc SEO cốt lõi của trang.

Định danh ổn định

DeepSeek V4 Pro là gì?

Định danh chuẩn của mô hình vẫn ổn định khi giá và các giới hạn thay đổi.

Dữ liệu mô hình theo thời gian thực

Bản chụp danh mục hiện tại

Tính khả dụng

Có sẵn

Giá khởi điểm

$0.528 / 1 triệu token đầu vào

Ngữ cảnh

Xem khả năng

Ngày cập nhật danh mục

Aug 12, 2026

Playground 2.0 / Bàn ra quyết định

Quyết định trước. Tích hợp với sự tự tin.

Một không gian làm việc duy nhất để so sánh mô hình, tinh chỉnh prompt, kiểm tra định tuyến, chuyển đổi mã và phát hành một điểm khởi đầu đã được kiểm thử.

Dựa trên DeepSeek V4 Pro

Quy trình làm việc

So sánh trước khi cam kết

Chạy cùng một prompt trên các mô hình hàng đầu và nhận đề xuất kèm bằng chứng.

3 mô hình · 1 lần chạy

Prompt đánh giá

lập trìnhnhiệt độ 0.2đầu ra JSON

GPT-5

OpenAI

Chất lượng

91/100

Độ trễ

1.2s

Chi phí ước tính

$0.018

Claude Opus 5

Anthropic

AI đề xuất

Chất lượng

95/100

Độ trễ

1.8s

Chi phí ước tính

$0.024

Gemini 3 Pro

Google

Chất lượng

89/100

Độ trễ

0.9s

Chi phí ước tính

$0.011

Khuyến nghị: chọn Claude Opus 5 để đánh giá mã có rủi ro cao; chuyển các bước kiểm tra thông thường sang Gemini 3 Pro để giảm chi phí khoảng 54%.

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

Hạng mục	DeepSeek-V4-Pro
Nhà cung cấp	DeepSeek
Tên mô hình API	deepseek-v4-pro
URL cơ sở	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 lập luận	Không tư duy, tư duy (mặc định)
Thiết lập mặc định agent/lập trình	reasoning_effort có thể được đặt ở mức cao; các yêu cầu agent phức tạp có thể dùng max
Tính năng được hỗ trợ	JSON Output, Tool Calls, Chat Prefix Completion (beta), FIM Completion (beta in non-thinking mode)
Bản phát hành trọng số mở/cục bộ	1.6T tổng tham số, 49B tham số được kích hoạt, độ chính xác hỗn hợp FP4 + FP8
Giấy phép (model card)	MIT
Model card tham chiếu	DeepSeek-V4-Pro preview on Hugging Face

DeepSeek-V4-Pro là gì?

DeepSeek-V4-Pro là thành viên mạnh hơn trong gia đình V4 preview của DeepSeek. Model card chính thức mô tả đây là mô hình MoE 1.6T tham số với 49B tham số được kích hoạt và cửa sổ ngữ cảnh một triệu token, hướng tới công việc tri thức dài hạn, sinh mã và các tác vụ agent. Tài liệu API cung cấp qua bề mặt chat-completions tiêu chuẩn của DeepSeek và hỗ trợ cả kiểu SDK của OpenAI và Anthropic.

Tính năng chính

Million-token context: DeepSeek ghi nhận độ dài ngữ cảnh 1M token, phù hợp với tập tài liệu rất lớn, kho mã, và các phiên agent nhiều bước.
Hai chế độ lập luận: API hỗ trợ chế độ không tư duy và tư duy; tư duy là mặc định, và tài liệu nêu rằng các yêu cầu agent phức tạp như Claude Code hoặc OpenCode có thể tự động dùng nỗ lực max.
Hỗ trợ gọi công cụ: Chế độ tư duy của DeepSeek hỗ trợ tool calls, quan trọng cho agent cần tìm kiếm, thao tác tệp, hoặc hàm bên ngoài.
Hiệu quả ngữ cảnh dài: Model card cho biết V4 dùng thiết kế attention lai với Compressed Sparse Attention và Heavily Compressed Attention để giảm chi phí tính toán ngữ cảnh dài và KV cache so với V3.2. citeturn980363view2
Tập trung vào lập trình và lập luận: DeepSeek cho biết chế độ lập luận V4-Pro-Max cải thiện các benchmark về mã và thu hẹp nhiều khoảng cách với các mô hình đóng hàng đầu trong các tác vụ lập luận và agent. citeturn980363view2
Linh hoạt 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 hướng công cụ.

Hiệu năng benchmark

Model card chính thức của DeepSeek báo cáo các kết quả đánh giá sau cho họ model base và bộ so sánh V4-Pro-Max. Trong bảng base-model, V4-Pro đạt điểm cao hơn V3.2-Base trên một số benchmark về tri 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 model card cũng cho thấy V4-Pro-Max vẫn cạnh tranh với các mô hình tiên phong hàng đầu trên một số tác vụ đã chọn. Ví dụ, model 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	Lập luận nặng, lập trình, agent, tài liệu lớn	1M	Mô hình V4 lớn nhất, 49B tham số được kích hoạt, năng lực tổng thể mạnh nhất trong dòng. citeturn980363view2turn980363view0
DeepSeek-V4-Flash	Nhanh hơn, nhẹ cho sử dụng chung	1M	Mô hình nhỏ hơn 284B/13B, vẫn hỗ trợ thinking và tool calls. citeturn980363view2turn980363view0
DeepSeek-V3.2	Thế hệ trước với ngữ cảnh dài cơ bản	128K trong tài liệu API trước; V4 dùng thiết kế ngữ cảnh 1M khác	Hữu ích làm điểm tham chiếu cho các cải tiến hiệu quả; model card của V4-Pro báo cáo giảm lớn FLOPs ngữ cảnh dài và KV cache so với V3.2. citeturn321011view1turn980363view2

Trường hợp sử dụng tốt nhất

Trợ lý lập trình ở quy mô kho mã và công cụ tái cấu trúc
Phân tích và tổng hợp tài liệu dài
Agent sử dụng công cụ cần lập luận nhiều lượt
Quy trình hỗ trợ kỹ thuật hưởng lợi từ bộ nhớ dài và đầu ra có cấu trúc
Các tác vụ tri thức tiếng Trung và đa ngôn ngữ nơi model card 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 API key thông tin xác thực truy cập 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 pro API

Chọn endpoint “deepseek-v4-pro” để gửi yêu cầu API và thiết lập phần nội dung yêu cầu. Phương thức và nội dung yêu cầu được lấy từ tài liệu API trên website của chúng tôi. Website cũng cung cấp Apifox để bạn thử nghiệm. Thay thế <YOUR_API_KEY> bằng khóa CometAPI thực từ tài khoản của bạn. Nơi gọi: định dạng Anthropic Messages và định dạng Chat.

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

Bước 3: Truy xuất 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, lưu đệm prompt, hoặc xử lý ngữ cảnh dài qua các tham số tiêu chuẩn.

Câu Hỏi Thường Gặp

Trung tâm quyết định mô hình

Nắm rõ chi phí. Chọn đúng khối lượng công việc.

Mô hình hóa năm yếu tố tính phí, thử nghiệm một khối lượng công việc thực tế và xác định trường hợp Opus xứng đáng với mức giá cao hơn trước khi triển khai.

Thấp hơn giá chính thức 20%$0.5280 so với $0.6600 / 1 triệu token đầu vào

Phòng thử nghiệm chi phí

Tính chi phí cho một phiên chạy tác nhân thực tế

Phát lại khối lượng công việc thực tế thay vì so sánh riêng lẻ giá token. Tải một cấu hình có sẵn, sau đó điều chỉnh mọi thành phần tính phí.

Token đầu vào mới

token

Token đầu ra

token

$0.5280

/ 1 triệu token

Đầu vào

Các chỉ dẫn mới, tệp và ngữ cảnh hội thoại được gửi ở mỗi lượt.

Rút gọn ngữ cảnh truy xuất trước khi chuyển đến mô hình.

$0.5280

/ 1 triệu token

Đầu ra

Lập luận, mã và văn bản do mô hình tạo ra.

Sử dụng các tiêu chí hoàn thành và giới hạn đầu ra rõ ràng.

Khi nào Opus xứng đáng với mức phí cao hơn

Phù hợp nhất

Kỹ thuật phần mềm trên quy mô kho mã

Sử dụng Opus khi tác vụ liên quan đến kiến trúc, nhiều tệp và các đánh đổi triển khai chưa rõ ràng.

Phù hợp nhất

Tác tử chạy dài hạn

Một lựa chọn phù hợp khi tác tử phải duy trì đúng mục tiêu qua nhiều lần gọi công cụ và các bước khôi phục.

Xứng đáng với mức giá cao hơn

Đánh giá có giá trị cao

Chỉ nên sử dụng cho các đánh giá về bảo mật, di chuyển hệ thống và môi trường production, nơi một vấn đề bị bỏ sót sẽ gây thiệt hại lớn hơn chi phí token.

Sử dụng mô hình nhẹ hơn

Công việc thường quy với khối lượng lớn

Các tác vụ phân loại, trích xuất và trò chuyện đơn giản thường có hiệu quả chi phí tốt hơn khi dùng Sonnet hoặc Haiku.

Cẩm nang sử dụng bộ nhớ đệm lời nhắc

Ổn định tiền tố

Giữ nguyên các chính sách, lược đồ công cụ và sơ đồ kho mã.

Ghi một lần

Đặt điểm ngắt bộ nhớ đệm sau ngữ cảnh có thể tái sử dụng.

Đọc nhiều lần

Ở các lượt sau, chỉ nối thêm phần khác biệt dành riêng cho tác vụ.

Di chuyển mà không cần viết lại

Giữ SDK bạn ưa dùng và thay đổi URL cơ sở, khóa cùng ID mô hình.

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

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

# 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");

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 →

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.

Xem mô hình

MiniMax

MiniMax-M3.1-Flash-Preview

Khám phá API của MiniMax-M3.1-Flash-Preview.

Xem mô hình

Xiaomi

mimo-v2.6-pro-ultraspeed

MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed là phiên bản phục vụ độ trễ thấp của MiMo-V2.6-Pro của Xiaomi, được thiết kế cho các ứng dụng trong đó khả năng suy luận của mẫu Pro cần được kết hợp với tốc độ tạo đầu ra nhanh hơn đáng kể.

Xem mô hình

OpenAI

GPT-6 Sol

GPT-6 Sol (gpt-6-sol) là một mô hình suy luận GPT-6 của OpenAI, được thiết kế cho lập trình phức tạp, các quy trình tác nhân và công việc tri thức đòi hỏi cao. OpenAI mô tả nó là một mô hình phục vụ lập trình phức tạp và các quy trình tác nhân, với khả năng suy luận thích ứng, xử lý ngữ cảnh dài, đầu vào hình ảnh và khả năng truy cập một bộ công cụ đa dạng thông qua Responses API.

Xem mô hình

OpenAI

GPT-6 Luna

GPT-6 Luna (gpt-6-luna) là mô hình GPT-6 hiệu quả của OpenAI dành cho các tác vụ tập trung và khối lượng lớn. OpenAI định vị Luna thấp hơn GPT-6 Sol trong họ GPT-6, nhấn mạnh tính hiệu quả, tính tái lập và việc sử dụng trong sản xuất nhạy cảm về chi phí.

Xem mô hình

Xiaomi

MiMo V2.6 Flash

MiMo-V2.6-Flash là mô hình tập trung vào hiệu quả trong dòng MiMo-V2.6 của Xiaomi. Đây là một mô hình suy luận đa phương thức gốc, được thiết kế cho các lượt gọi tần suất cao, khối lượng công việc quy mô lớn, lập trình, tự động hóa và các tác vụ tác nhân dài hạn.

Xem mô hình

Thời gian hoạt động

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

Thời gian hoạt động

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

3355msAvg. 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

Cập nhật

Theo dõi các thay đổi đáng kể về tính khả dụng, giá và khả năng của DeepSeek V4 Pro mà vẫn duy trì trang mô hình ổn định.

Nhật ký thay đổi mô hình

Một trang ngày càng hoàn thiện theo thời gian.

Ghi chú phát hành, thay đổi về giá, cập nhật đánh giá hiệu năng và hướng dẫn chuyển đổi được tập hợp tại đây, trong khi URL chuẩn vẫn giữ nguyên.

Aug 12, 2026

Đã xác nhận API khả dụng

DeepSeek V4 Pro có sẵn trong danh mục mô hình và tài liệu API của CometAPI.

Hiện tại

Dữ liệu cập nhật theo thời gian thực

Đã đồng bộ giá và giới hạn từ danh mục

Giá, ngữ cảnh, tình trạng khả dụng và các giới hạn được xem là các thuộc tính động thay vì được nhúng vào tiêu đề trang hoặc danh tính mô hình.

Feb 5, 2026

Đã tạo thực thể mô hình vĩnh viễn

Nhà cung cấp và slug mô hình tạo thành URL chuẩn ổn định; nội dung và dữ liệu trong tương lai vẫn sẽ được cập nhật trên trang này.

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

$0.528 / 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

3355 ms

Thời gian phản hồi API thực đo

Ngày phát hành

Aug 12, 2026

DeepSeek

Trình thử nghiệm

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.

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

$0.0021

Chi phí sử dụng CometAPI ước tính

Mười yêu cầu

$0.0211

Chi phí sử dụng CometAPI ước tính

Mười lăm yêu cầu

$0.0317

Chi phí sử dụng CometAPI ước tính

⇌

Quy đổi tín dụng

1.000 tín dụng = 1 USD

Tín dụng giúp so sánh ngân sách giữa các hình thức tính phí theo token, yêu cầu và thời gian chạy. Số tiền USD vẫn là nguồn tham chiếu chính xác khi thanh toán.

✓Mô hình hiện tại tính theo tín dụng

Đầu vào

528

tín dụng / 1 triệu token

Đầu ra

1,584

tín dụng / 1 triệu token

Mô hình	Cấp độ	Điều kiện	Giá Comet (USD / triệu token)	Giá chính thức (USD / triệu token)	Mức giảm giá
deepseek-v4-pro	base	-	Đầu vào: $0.5280/M Đầu ra: $1.58/M Cache Read: $0.0176/M	Đầu vào: $0.6600/M Đầu ra: $1.98/M Cache Read: $0.0220/M	-20%
deepseek-v4-pro-0813	base	-	Đầu vào: $0.5280/M Đầu ra: $1.58/M Cache Read: $0.0176/M	Đầu vào: $0.6600/M Đầu ra: $1.98/M Cache Read: $0.0220/M	-20%

Điều chỉnh giá dựa trên yêu cầu

Điều kiện yêu cầu	Hệ số nhân giá
Giờ(UTC): 1:00 - 4:00	2×
Giờ(UTC): 6:00 - 10:00	2×

Tóm tắt mô hình

Định danh ổn định

DeepSeek V4 Pro là gì?

Định danh chuẩn của mô hình vẫn ổn định khi giá và các giới hạn thay đổi.

Dữ liệu mô hình theo thời gian thực

Bản chụp danh mục hiện tại

Tính khả dụng

Có sẵn

Giá khởi điểm

$0.528 / 1 triệu token đầu vào

Ngữ cảnh

Xem khả năng

Ngày cập nhật danh mục

Aug 12, 2026

Playground 2.0 / Bàn ra quyết định

Quyết định trước. Tích hợp với sự tự tin.

Dựa trên DeepSeek V4 Pro

Quy trình làm việc

So sánh trước khi cam kết

Chạy cùng một prompt trên các mô hình hàng đầu và nhận đề xuất kèm bằng chứng.

3 mô hình · 1 lần chạy

Prompt đánh giá

lập trìnhnhiệt độ 0.2đầu ra JSON

GPT-5

OpenAI

Chất lượng

91/100

Độ trễ

1.2s

Chi phí ước tính

$0.018

Claude Opus 5

Anthropic

AI đề xuất

Chất lượng

95/100

Độ trễ

1.8s

Chi phí ước tính

$0.024

Gemini 3 Pro

Google

Chất lượng

89/100

Độ trễ

0.9s

Chi phí ước tính

$0.011

Khuyến nghị: chọn Claude Opus 5 để đánh giá mã có rủi ro cao; chuyển các bước kiểm tra thông thường sang Gemini 3 Pro để giảm chi phí khoảng 54%.

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

Hạng mục	DeepSeek-V4-Pro
Nhà cung cấp	DeepSeek
Tên mô hình API	deepseek-v4-pro
URL cơ sở	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 lập luận	Không tư duy, tư duy (mặc định)
Thiết lập mặc định agent/lập trình	reasoning_effort có thể được đặt ở mức cao; các yêu cầu agent phức tạp có thể dùng max
Tính năng được hỗ trợ	JSON Output, Tool Calls, Chat Prefix Completion (beta), FIM Completion (beta in non-thinking mode)
Bản phát hành trọng số mở/cục bộ	1.6T tổng tham số, 49B tham số được kích hoạt, độ chính xác hỗn hợp FP4 + FP8
Giấy phép (model card)	MIT
Model card tham chiếu	DeepSeek-V4-Pro preview on Hugging Face

DeepSeek-V4-Pro là gì?

Tính năng chính

Million-token context: DeepSeek ghi nhận độ dài ngữ cảnh 1M token, phù hợp với tập tài liệu rất lớn, kho mã, và các phiên agent nhiều bước.
Hai chế độ lập luận: API hỗ trợ chế độ không tư duy và tư duy; tư duy là mặc định, và tài liệu nêu rằng các yêu cầu agent phức tạp như Claude Code hoặc OpenCode có thể tự động dùng nỗ lực max.
Hỗ trợ gọi công cụ: Chế độ tư duy của DeepSeek hỗ trợ tool calls, quan trọng cho agent cần tìm kiếm, thao tác tệp, hoặc hàm bên ngoài.
Hiệu quả ngữ cảnh dài: Model card cho biết V4 dùng thiết kế attention lai với Compressed Sparse Attention và Heavily Compressed Attention để giảm chi phí tính toán ngữ cảnh dài và KV cache so với V3.2. citeturn980363view2
Tập trung vào lập trình và lập luận: DeepSeek cho biết chế độ lập luận V4-Pro-Max cải thiện các benchmark về mã và thu hẹp nhiều khoảng cách với các mô hình đóng hàng đầu trong các tác vụ lập luận và agent. citeturn980363view2
Linh hoạt 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 hướng công cụ.

Hiệu năng 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	Lập luận nặng, lập trình, agent, tài liệu lớn	1M	Mô hình V4 lớn nhất, 49B tham số được kích hoạt, năng lực tổng thể mạnh nhất trong dòng. citeturn980363view2turn980363view0
DeepSeek-V4-Flash	Nhanh hơn, nhẹ cho sử dụng chung	1M	Mô hình nhỏ hơn 284B/13B, vẫn hỗ trợ thinking và tool calls. citeturn980363view2turn980363view0
DeepSeek-V3.2	Thế hệ trước với ngữ cảnh dài cơ bản	128K trong tài liệu API trước; V4 dùng thiết kế ngữ cảnh 1M khác	Hữu ích làm điểm tham chiếu cho các cải tiến hiệu quả; model card của V4-Pro báo cáo giảm lớn FLOPs ngữ cảnh dài và KV cache so với V3.2. citeturn321011view1turn980363view2

Trường hợp sử dụng tốt nhất

Trợ lý lập trình ở quy mô kho mã và công cụ tái cấu trúc
Phân tích và tổng hợp tài liệu dài
Agent sử dụng công cụ cần lập luận nhiều lượt
Quy trình hỗ trợ kỹ thuật hưởng lợi từ bộ nhớ dài và đầu ra có cấu trúc
Các tác vụ tri thức tiếng Trung và đa ngôn ngữ nơi model card 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 pro API

Bước 3: Truy xuất và xác minh kết quả

Câu Hỏi Thường Gặp

Trung tâm quyết định mô hình

Nắm rõ chi phí. Chọn đúng khối lượng công việc.

Thấp hơn giá chính thức 20%$0.5280 so với $0.6600 / 1 triệu token đầu vào

Phòng thử nghiệm chi phí

Tính chi phí cho một phiên chạy tác nhân thực tế

Phát lại khối lượng công việc thực tế thay vì so sánh riêng lẻ giá token. Tải một cấu hình có sẵn, sau đó điều chỉnh mọi thành phần tính phí.

Token đầu vào mới

token

Token đầu ra

token

$0.5280

/ 1 triệu token

Đầu vào

Các chỉ dẫn mới, tệp và ngữ cảnh hội thoại được gửi ở mỗi lượt.

Rút gọn ngữ cảnh truy xuất trước khi chuyển đến mô hình.

$0.5280

/ 1 triệu token

Đầu ra

Lập luận, mã và văn bản do mô hình tạo ra.

Sử dụng các tiêu chí hoàn thành và giới hạn đầu ra rõ ràng.

Khi nào Opus xứng đáng với mức phí cao hơn

Phù hợp nhất

Kỹ thuật phần mềm trên quy mô kho mã

Sử dụng Opus khi tác vụ liên quan đến kiến trúc, nhiều tệp và các đánh đổi triển khai chưa rõ ràng.

Phù hợp nhất

Tác tử chạy dài hạn

Một lựa chọn phù hợp khi tác tử phải duy trì đúng mục tiêu qua nhiều lần gọi công cụ và các bước khôi phục.

Xứng đáng với mức giá cao hơn

Đánh giá có giá trị cao

Sử dụng mô hình nhẹ hơn

Công việc thường quy với khối lượng lớn

Các tác vụ phân loại, trích xuất và trò chuyện đơn giản thường có hiệu quả chi phí tốt hơn khi dùng Sonnet hoặc Haiku.

Cẩm nang sử dụng bộ nhớ đệm lời nhắc

Ổn định tiền tố

Giữ nguyên các chính sách, lược đồ công cụ và sơ đồ kho mã.

Ghi một lần

Đặt điểm ngắt bộ nhớ đệm sau ngữ cảnh có thể tái sử dụng.

Đọc nhiều lần

Ở các lượt sau, chỉ nối thêm phần khác biệt dành riêng cho tác vụ.

Di chuyển mà không cần viết lại

Giữ SDK bạn ưa dùng và thay đổi URL cơ sở, khóa cùng ID mô hình.

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

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

# 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");

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 →

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.

Xem mô hình

MiniMax

MiniMax-M3.1-Flash-Preview

Khám phá API của MiniMax-M3.1-Flash-Preview.

Xem mô hình

Xiaomi

mimo-v2.6-pro-ultraspeed

Thời gian hoạt động

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

Thời gian hoạt động

RespondLIVE

3355msAvg. 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

Cập nhật

Theo dõi các thay đổi đáng kể về tính khả dụng, giá và khả năng của DeepSeek V4 Pro mà vẫn duy trì trang mô hình ổn định.

Nhật ký thay đổi mô hình

Một trang ngày càng hoàn thiện theo thời gian.

Ghi chú phát hành, thay đổi về giá, cập nhật đánh giá hiệu năng và hướng dẫn chuyển đổi được tập hợp tại đây, trong khi URL chuẩn vẫn giữ nguyên.

Aug 12, 2026

Đã xác nhận API khả dụng

DeepSeek V4 Pro có sẵn trong danh mục mô hình và tài liệu API của CometAPI.

Hiện tại

Dữ liệu cập nhật theo thời gian thực

Đã đồng bộ giá và giới hạn từ danh mục

Giá, ngữ cảnh, tình trạng khả dụng và các giới hạn được xem là các thuộc tính động thay vì được nhúng vào tiêu đề trang hoặc danh tính mô hình.

Feb 5, 2026

Đã tạo thực thể mô hình vĩnh viễn

Nhà cung cấp và slug mô hình tạo thành URL chuẩn ổn định; nội dung và dữ liệu trong tương lai vẫn sẽ được cập nhật trên trang này.

Tiếp tục khám phá