如何在 2026 年使用 DeepSeek V4 Pro 0813 API：完整開發者指南

**TLDR：**DeepSeek-V4-Pro-0813 是 DeepSeek 旗艦 1.6T 參數 MoE 模型（每個 token 啟用 49B）的正式一般可用（GA）版本。相較 2026 年 4 月預覽版，該版本在代理型能力上有重大提升，支援 1M token 上下文視窗、最高 384K 輸出 token、三檔思考力度（low/high/max）、原生 OpenAI Responses API、工具呼叫、JSON 模式，並同時相容 OpenAI 與 Anthropic 端點。

官方定價（快取未命中）為每 100 萬輸入/輸出 token 分別 $0.435 / $0.87，尖峰/離峰費率將於 2026 年 8 月 16 日生效。最簡單且往往最具成本效益的接入方式是透過 CometAPI 的統一 OpenAI 相容閘道，享受折扣價。

關鍵重點

DeepSeek-V4-Pro-0813 是於 2026 年 8 月 12–13 日左右發布的生產 GA 版本；模型 ID 維持為 deepseek-v4-pro。
顯著的代理相關基準分數提升：DeepSWE 62.7、Terminal Bench 2.1 87.9、NL2Repo 61.5、Cybergym 83.3、HLE（含工具）60.0。
三種思考模式/力度：非思考 + 低/高/最大推理力度。
完整功能集：1M 上下文、384K 最大輸出、工具呼叫、JSON 輸出、Responses API、Anthropic 格式、串流、結構化輸出。
尖峰/離峰定價自 2026 年 8 月 16 日（UTC）起生效；請合理規劃工作負載。
OpenAI SDK 可直接相容，遷移幾乎零成本。

本指南涵蓋開發者所需的一切：0813 版本變更、官方規格與定價、思考模式、串流與結構化輸出，並提供透過 CometAPI 使用該模型的逐步教學（對多模型與生產流程強烈建議）。所有資訊來自 DeepSeek 官方文件與 2026 年 8 月 13 日當時報導。

什麼是 DeepSeek V4 Pro 0813？

DeepSeek-V4-Pro-0813 是 2026 年 8 月發布的 DeepSeek V4 Pro「正式一般可用」生產快照。

DeepSeek 於 8 月 13 日公告官方 V4 Pro 版本同時在 App、網站與 API 上線。該公告也加入原生 OpenAI Responses API 相容與三檔實用推理等級：非思考、高力度思考、最大力度思考。對開發者而言重要的是，API 模型名稱不變，仍沿用：

deepseek-v4-pro

0813 僅用於標識生產快照，開發者不必在 API 請求中填入該標識。

該模型主要面向高階推理、軟體工程、長上下文分析與代理型工作負載。第三方評測網站 Artificial Analysis 當前報告其 Intelligence Index 為 53（相較其選取的開放權重模型中位數 27），並測得約 77.6 tokens/second 的輸出速度與 1.71 秒的首 token 延遲（TTFT）。

V4 Pro 0813 在 API 上有哪些變更？

核心模型 ID 與基底 URL 維持不變，既有整合無需改動即可繼續使用。實質升級體現在能力、後訓練品質與周邊支援功能。

重要能力提升

根據 DeepSeek-V4-Pro GA 官方公告與變更日誌：

重大代理能力升級，在接近實務生產的工作負載上尤為明顯。
0813 版本基準分數包含：
- HLE（無工具/含工具）：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

相較 2026 年 4 月預覽版，這些升幅相當可觀（例如 DeepSWE 大幅提升）。模型仍採用 Mixture-of-Experts 架構，總參數規模 1.6 兆，每個 token 約啟用 49 億參數。

新增與增強的 API 功能

原生支援 OpenAI Responses API，針對 Codex 流程優化，提供一鍵配置腳本。
更靈活的思考力度控制：low / high / max（先前 Pro 的映射較受限）。
持續支援雙模式（預設啟用思考；可切換為非思考）。
與 OpenAI Chat Completions 與 Anthropic Messages 格式完全相容。
JSON 輸出、工具呼叫、Chat Prefix Completion（Beta）、FIM Completion（Beta，僅非思考）。
上下文長度維持 1M token；最大輸出為 384K token。
Pro 版並發限制：500（Flash：2,500）。

定價更新公告

截至 2026 年 8 月 13 日的每百萬 token 價格：

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

自 2026 年 8 月 16 日 16:00 UTC 起，將實施尖峰/離峰計費（off-peak = peak 的一半）。尖峰時段：01:00–04:00 與 06:00–10:00 UTC。新費率：

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 亦表示可能進一步全面調價；請持續關注官方定價頁。

DeepSeek 並發限制文件指出標準 V4 Pro 每帳戶並發為 500。連線從提交開始計入，直至回應完成；超額請求將返回 HTTP 429。DeepSeek 接受一個用於調度隔離的參數；其必須匹配相應值且長度不超過 512 字元。該值不應包含個人資訊。

原生 Responses API 支援

最明顯的變更之一是原生支援 OpenAI Responses API 格式。

DeepSeek 表示 Responses API 部分是為了支援如 Codex 的程式代理工作流程。官方端點為：

https://api.deepseek.com

並可透過 OpenAI Python SDK 使用。

範例：

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)

DeepSeek 的文件也支援 Responses API 的串流，採用語義化的 SSE，而非舊式的 data: [DONE] 約定。

更靈活的思考控制

V4 Pro 讓推理可配置，而不再要求使用獨立的推理模型。

DeepSeek 文件描述的思考開關為：

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

而推理力度為：

high
max

預設為啟用思考，常規請求使用 high。部分複雜代理工作負載可自動使用 max。

這為應用開發者帶來三種實用模式：

非思考
思考 — High
思考 — Max

這種區分在設計 AI 應用時極為實用，因為並非每個請求都值得使用最大推理。

一個重要的實作細節：在思考模式下，temperature 與 top_p 等參數不會影響模型輸出。DeepSeek 明確在文件中說明此行為。

如何透過 CometAPI 使用 DeepSeek V4 Pro 0813 API

若希望整合 DeepSeek V4 Pro 而無需為每個供應商維護獨立 API，CometAPI 很實用。

CometAPI 目前提供覆蓋 500+ AI 模型 的統一 API，具備共同的 API 介面與統一計費。其定價文件表示官方模型的定價一般提供較官方價低 20% 的折扣。

以下是實務的 CometAPI 整合流程。

步驟 1：建立 CometAPI 帳號

首先建立或登入 CometAPI 帳號。

開啟 CometAPI 網站並進入 API 主控台。

CometAPI 的 DeepSeek V4 Pro 文件指示使用者需在 CometAPI 主控台取得 API Token。

步驟 2：建立 CometAPI API Key

登入後，進入帳號的 token/API key 區生成 API key。

請將其保存為環境變數，避免硬編碼於應用程式。

Linux/macOS：

export COMETAPI_KEY="YOUR_COMETAPI_KEY"

Windows PowerShell：

$env:COMETAPI_KEY="YOUR_COMETAPI_KEY"

切勿將 API key 提交到 GitHub、前端 JavaScript、行動應用或公開設定檔中。

步驟 3：安裝 OpenAI Python SDK

由於 CometAPI 提供 OpenAI 相容介面，可直接使用熟悉的 OpenAI Python 客戶端。

pip install openai

這讓已熟悉 OpenAI API 的開發者遷移格外順暢。

步驟 4：設定 CometAPI Base URL

建立客戶端如下：

import os
from openai import OpenAI

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

CometAPI 發布的 V4 Pro 範例使用此 Base URL 與模型 ID deepseek-v4-pro。

步驟 5：送出你的第一個 DeepSeek V4 Pro 請求

現在送出基本請求：

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)

關鍵參數為：

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

三種思考模式說明

DeepSeek V4 Pro 支援：

非思考模式 — 最快回應，不輸出顯式的 chain-of-thought。適合簡單問答或高吞吐場景。
思考模式（低/高力度） — 模型會在最終回答前產生 reasoning_content。High 是多數代理與編碼工作的實用預設。
最大力度（Max） — 將模型推理能力發揮到最大；建議用於複雜多步驟問題。可能增加 token 消耗與延遲。

在 OpenAI 相容格式中，使用 thinking 物件與 reasoning_effort 參數控制。鏈式推理會出現在 message.reasoning_content。未使用工具時，先前的推理內容通常可從後續上下文省略；使用工具時，必須完整回傳先前推理。

在思考力度與非思考模式間切換

非思考："thinking": {"type": "disabled"}（或等效的 Anthropic 風格 reasoning.effort: "none"）。
思考並指定力度："reasoning_effort": "low" | "high" | "max"，並搭配 "thinking": {"type": "enabled"}。

預設為啟用思考且使用 high 力度。簡單請求用 low；一般代理工作用 high；最困難的推理或多步驟編碼用 max。

串流回應與結構化輸出

串流只需設定 "stream": true。內容與（若適用）推理 token 均可串流。這對互動式代理與使用者導向應用至關重要。

結構化/JSON 輸出 是一等公民：使用 response_format={"type": "json_object"} 或透過 Responses API 與工具定義提供的更嚴格結構化支援。結合工具呼叫，可產出可機器解析的動作，強化代理閉環。

Responses API 端點（/responses）提供更現代、對齊 OpenAI 的介面，對 Codex 類工作流程尤其實用，現已原生支援 V4 Pro。

使用結構化輸出/JSON 模式

DeepSeek 支援 JSON Output。透過 response_format 請求：

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"}
)

若需更嚴格的結構控制，可結合工具呼叫或在 Responses API 中使用可用的結構化能力。

實作工具呼叫（Function Calling）

以 OpenAI 格式定義工具。在思考模式下，進行工具互動時，務必在後續輪次正確回傳 reasoning_content。

後續與工具互動時，開發者必須保留對應的 reasoning_content，在呼叫 mindset 工具時一併傳遞。處理不當可能導致 400 錯誤。

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

工具呼叫與思考模式的多輪互動細節請參考官方指南。

使用 DeepSeek V4 Pro 0813 API 的最佳實務

依任務匹配推理力度

不要為只需分類的任務使用 Max 推理。

簡單的路由策略效果良好：

簡單 → Non-thinking
中等 → High
複雜 → Max

可同時降低延遲與成本。

串流長回應

若你的應用需要數秒以上生成回應，請使用：

stream=True

使用者通常會感受到逐步輸出遠快於等待完整回應。

驗證結構化輸出

JSON 模式能提升可靠性，但應用仍應驗證返回的 JSON。

使用：

import json

data = json.loads(response_text)

寫入資料庫或觸發外部動作前，先驗證必要欄位。

監控 token 用量

在可用時，請總是檢視：

response.usage

在 V4 Pro 的規模下，token 會計不是可選分析，而是核心成本控制機制。

分離穩定與動態提示

對長上下文應用，將重複的指令與文件保持穩定，有助於最大化快取重用。

保留後備模型

實務生產架構可以如下路由：

Simple request
      ↓
V4 Flash

Complex request
      ↓
V4 Pro

Very difficult request
      ↓
V4 Pro Max reasoning

具體路由策略應以你自身基準測試為準。

常見 DeepSeek V4 Pro API 錯誤

錯誤：Model not found

請確認你使用的是：

deepseek-v4-pro

避免誤用快照名稱。DeepSeek 表示 0813 生產版發布後 API 模型名維持不變。

錯誤：Invalid thinking parameters

對 OpenAI 相容請求，請使用：

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

並設定：

reasoning_effort=high

或：

reasoning_effort=max

這些參數以 DeepSeek 官方 API 文件為準。

錯誤：JSON output is malformed

使用：

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

並在提示中明確要求輸出 JSON。DeepSeek 提醒，JSON 模式應搭配指示產生 JSON。

錯誤：多輪工具呼叫失敗

在思考模式搭配工具呼叫時，請保留並回傳必要的 reasoning_content 到後續請求。

此細節很容易忽略，會導致 400 回應。

DeepSeek V4 Pro 0813 API：建議架構

對生產應用而言，可從如下架構著手：

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

這讓模型選擇與應用邏輯解耦。若日後有更具成本效益或在特定負載上表現更佳的模型，只需調整路由層即可，無須重寫整個應用。

結論與建議

DeepSeek-V4-Pro-0813 宣示 V4 Pro 系列邁入生產可用階段：在維持 1M 上下文與具競爭力成本的同時，代理能力大幅強化。得益於與 OpenAI 與 Anthropic 的相容性，開發者幾乎可零成本上手。

我們對多數團隊的建議：

在 CometAPI 上進行原型開發與多模型試驗。
當尖峰/離峰定價與後續調整穩定後，將高流量或延遲敏感的 DeepSeek 專用工作負載移至官方端點。
針對代理與編碼任務，預設使用思考模式且 reasoning_effort="high"；僅在最困難問題時使用 max。
正確實作工具呼叫的 reasoning_content 往返，並結合串流與結構化輸出，打造健壯應用。

隨著 0813 版本，DeepSeek 交付了一款能力強大、成本效率高、可用於嚴肅代理與長上下文工作負載的開放權重要級模型。透過 CometAPI 或官方 API 開始整合吧。在 CometAPI 探索 DeepSeek V4 Pro。

常見問題

DeepSeek V4 Pro 0813 是否等同於 `deepseek-v4-pro`？

是。DeepSeek 官方發布指出，API 模型名稱維持不變，同時生產版本更新為 V4 Pro 0813。

DeepSeek V4 Pro 是否支援 1M token 上下文視窗？

是。DeepSeek 當前的模型/定價文件列出 1M token 上下文長度 與 384K 最大輸出。

DeepSeek V4 Pro 有哪三種思考模式？

在實務應用設計上為：

非思考
高力度思考
最大力度思考

API 透過 thinking 開關與 reasoning_effort 控制。DeepSeek 當前 API 暴露 high 與 max，而相容值如 low、medium 會映射至 high。

可以串流 DeepSeek V4 Pro 的回應嗎？

可以。Chat Completions API 支援串流；思考模式的串流可在最終內容前輸出 reasoning_content 的增量。

可以透過 CometAPI 使用 DeepSeek V4 Pro 嗎？

可以。CometAPI 目前在其 OpenAI 相容的 /v1/chat/completions 端點提供 deepseek-v4-pro。

我應該使用 DeepSeek V4 Pro 還是 V4 Flash？

當吞吐量、延遲與成本優先時用 V4 Flash；遇到困難推理、編碼、長上下文分析與代理工作負載時用 V4 Pro。

混合路由策略通常優於「全部使用 Pro」。

DeepSeek V4 Pro API 定價是否會變動？

會。DeepSeek 已公告自 2026 年 8 月 17 日起實施尖峰/離峰定價。官方文件列出離峰期間 V4 Pro 為每百萬快取未命中輸入 $0.66、輸出 $1.98，相對尖峰期間輸入 $1.32、輸出 $3.96。