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DeepSeek V4 Pro 0813 API

DeepSeek V4 Pro 0813 ist DeepSeeks Flaggschiff-Modell für anspruchsvolles Reasoning, komplexes Coding und langfristige Agenten-Aufgaben mit einer Kontextlänge von 1.000.000 Tokens.

DeepSeek V4 Pro 0813 ist ein großes, dünn besetztes Mixture-of-Experts-Modell mit 1,65 Billionen Gesamtparametern, von denen pro Inferenz 49 Milliarden aktiviert werden. Es kombiniert hybride komprimierte Sparse-Attention mit stark komprimierter Attention und mannigfaltigkeitsbeschränkten Hyper-Verbindungen. Das DSpark-Modul zur spekulativen Dekodierung beschleunigt die Inferenz; das Vokabular umfasst 129280 Einträge. Das Modell unterstützt Thinking- und Non-Thinking-Modi, wobei die Denkanstrengung in den Stufen low, high und maximum wählbar ist. Die API unterstützt nativ das OpenAI-Responses-API-Format und lässt sich über ein Ein-Klick-Konfigurationsskript für Codex anpassen. Zum Release ist das Modell in der App, im Web und über die API verfügbar.

Das Modell eignet sich für die Analyse vollständiger Codebasen, mehrstufige Automatisierung, die Synthese großer Informationsmengen, die Auswertung von Finanzresearch-Berichten mit über 100.000 Zeichen, Cybersecurity-Aufgaben, Software-Engineering-Agenten-Aufgaben und komplexe Tool-Calling-Szenarien. Besonders stark ist es bei langem Kontext, effizientem Reasoning und zuverlässiger Auslieferung in komplexen Aufgaben sowie bei agentischen Fähigkeiten und Produktionsumgebungen.

DeepSeek V4 Pro 0813 wird als Open-Weights-Modell veröffentlicht und läuft über vLLM und SGLang auf NVIDIA-GPU-beschleunigten Systemen. Über NVIDIA NGC stehen FP8- und NVFP4-quantisierte Artefakte bereit; zudem ist das Modell auf Cloudflare Workers AI sowie auf Fireworks für die On-Demand-Bereitstellung auf dedizierten GPUs mit LoRA-Fine-Tuning verfügbar und wird in Alibaba Cloud Model Studio dokumentiert.

Playground öffnen ↗API-Schlüssel erstellen ↗Erste Schritte →

Aktualisiert:

MODELL-ID

deepseek-v4-pro-0813
Kontext
1.049M
Max. Ausgabe
393.216K
Empfohlene API
messages
Eingabe
text
Ausgabe
text

Highlights

  • 1,65 Billionen Gesamtparameter
  • 49 Milliarden aktive Parameter pro Inferenz
  • 1.000.000 Tokens Kontext
  • 384K Tokens Ausgabelimit
  • Open-Weights-Veröffentlichung
  • Drei Stufen der Denkanstrengung

Anbieter

2 Anbieter

Vergleichen Sie die API-Preise verschiedener Anbieter. Wählen Sie einen Anbieter aus, um alle Kosten und Bedingungen zu sehen.

Anbieter · Preisdetails
$1.32$3.96$0.13
$1.32$3.96$0.132

Was man für $10 bekommt

Eingabe
7,6 Mio. Token
Ausgabe
2,5 Mio. Token

Geschätzt anhand der aktuellen Eingabe- und Ausgabepreise, vor Rabatten.

Benchmarks

  • Terminal Bench 2.1

    87.9

  • HLE with tools

    60.0

  • NL2Repo

    61.5

  • Cybergym

    83.3

  • DeepSWE

    gestiegen von 12.8 in der Preview-Version

    62.7

  • Toolathlon-Verified

    74.1

  • Artificial Analysis Intelligence Index

    Durchschnitt vergleichbarer Modelle liegt bei 19

    36

  • BenchAlign

    Platz 43

    63.19

Werte wie vom Modellanbieter veröffentlicht.

Schlussfolgern

Standardaufwand
high
Immer aktiviert
Nein
Verfügbare Aufwandsstufen
max / high / low / none

Schnellstart

Direkt einsetzbarer Code, um dieses Modell über die kompatiblen APIs der Felo API Platform aufzurufen. Testen Sie Prompts im Playground, bevor Sie Code schreiben.

Playground öffnenAPI-Schlüssel erstellen
1

API-Schlüssel hinterlegen

Erstellen Sie einen Schlüssel in Ihrem Konto bei der Felo API Platform und legen Sie ihn als Umgebungsvariable ab.

export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"
2

Erste Anfrage senden

Verwenden Sie diese Modell-ID mit dem Endpoint der Felo API Platform. Optionale Anfrage-Header wie X-Request-Id helfen bei der Fehlersuche.

deepseek-v4-pro-0813

Dieses Modell kann schlussfolgern. Wenn das gewählte Protokoll und die Modellroute Reasoning-Steuerungen bereitstellen, behalten Sie die zurückgegebenen Reasoning-Metadaten bei, wenn Sie das Gespräch fortsetzen.

const response = await fetch("https://openapi.felo.ai/api/v1/messages", {
  method: 'POST',
  headers: {
    Authorization: `Bearer ${process.env.FELO_API_KEY}`,
    'Content-Type': 'application/json',
  },
  body: JSON.stringify({
  "model": "deepseek-v4-pro-0813",
  "max_tokens": 1024,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Hello"
    }
  ]
}),
});
if (!response.ok) throw new Error(await response.text());
console.log(await response.json());

Drittanbieter-SDKs verwenden

Setzen Sie in kompatiblen SDKs baseURL auf https://openapi.felo.ai/api/v1. Für Clients im Claude-Stil verwenden Sie die Anthropic-kompatible Basis-URL. https://openapi.felo.ai/api.

3

Streaming aktivieren

Fügen Sie stream: true hinzu, um Antworten als Server-Sent Events zu erhalten.

curl -N https://openapi.felo.ai/api/v1/messages \
  -H "Authorization: Bearer $FELO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "deepseek-v4-pro-0813",
  "max_tokens": 1024,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Hello"
    }
  ],
  "stream": true
}'

Endpoint

Die Felo API Platform stellt kompatible Oberflächen für Modellaufrufe bereit. Wählen Sie die Oberfläche, die Ihre App oder Ihr Agent-Client bereits unterstützt.

SurfaceMethodURL

Messages

Anthropic-kompatible Nachrichten für Clients im Claude-Stil.

POST

https://openapi.felo.ai/api/v1/messages

Parameter

NameTypStandardBeschreibung
modelstringdeepseek-v4-pro-0813Öffentliche Modell-ID, die aufgerufen wird.
max_tokensinteger—Maximale Anzahl generierter Tokens.
messagesarray—Gesprächsnachrichten für Chat Completions.
frequency_penalty———
include_reasoning———
logit_bias———
logprobs———
min_p———
presence_penalty———
reasoning———
reasoning_effort———
repetition_penalty———
response_formatobject—Fordert strukturierte Ausgabe an, wenn unterstützt.
seed———
stop———
structured_outputs———
temperaturenumber—Steuert die Vielfalt der Antworten, wenn unterstützt.
tool_choicestring or object—Steuert, ob ein Tool aufgerufen werden soll.
toolsarray—Tool-Calling-Definitionen nach kompatiblem Schema.
top_k———
top_logprobs———
top_p———

Häufige Fragen

Was ist DeepSeek V4 Pro 0813?

DeepSeek V4 Pro 0813 ist ein großes, dünn besetztes Mixture-of-Experts-Modell mit 1,65 Billionen Gesamtparametern, von denen pro Inferenz 49 Milliarden aktiviert werden. Es kombiniert hybride komprimierte Sparse-Attention mit stark komprimierter Attention und mannigfaltigkeitsbeschränkten Hyper-Verbindungen. Das DSpark-Modul zur spekulativen Dekodierung beschleunigt die Inferenz; das Vokabular umfasst 129280 Einträge. Das Modell unterstützt Thinking- und Non-Thinking-Modi, wobei die Denkanstrengung in den Stufen low, high und maximum wählbar ist. Die API unterstützt nativ das OpenAI-Responses-API-Format und lässt sich über ein Ein-Klick-Konfigurationsskript für Codex anpassen. Zum Release ist das Modell in der App, im Web und über die API verfügbar. Das Modell eignet sich für die Analyse vollständiger Codebasen, mehrstufige Automatisierung, die Synthese großer Informationsmengen, die Auswertung von Finanzresearch-Berichten mit über 100.000 Zeichen, Cybersecurity-Aufgaben, Software-Engineering-Agenten-Aufgaben und komplexe Tool-Calling-Szenarien. Besonders stark ist es bei langem Kontext, effizientem Reasoning und zuverlässiger Auslieferung in komplexen Aufgaben sowie bei agentischen Fähigkeiten und Produktionsumgebungen. DeepSeek V4 Pro 0813 wird als Open-Weights-Modell veröffentlicht und läuft über vLLM und SGLang auf NVIDIA-GPU-beschleunigten Systemen. Über NVIDIA NGC stehen FP8- und NVFP4-quantisierte Artefakte bereit; zudem ist das Modell auf Cloudflare Workers AI sowie auf Fireworks für die On-Demand-Bereitstellung auf dedizierten GPUs mit LoRA-Fine-Tuning verfügbar und wird in Alibaba Cloud Model Studio dokumentiert.

Wie wird die Nutzung abgerechnet?

Ihre Rechnung hängt vom genutzten Anbieter, seinen Preisen und Ihrer Nutzung ab. Längere Eingaben oder andere Bedingungen können andere Preise haben.

Welche Eingaben und Ausgaben unterstützt DeepSeek V4 Pro 0813?

Das Modell verarbeitet Texteingaben und erzeugt Textausgaben. Die Kontextlänge beträgt 1.000.000 Tokens, das Ausgabelimit liegt bei 384K Tokens.

Welche Betriebsmodi bietet das Modell?

Es unterstützt einen Thinking- und einen Non-Thinking-Modus. Im Thinking-Modus lässt sich die Denkanstrengung auf low, high oder maximum setzen.

Für welche Aufgaben ist DeepSeek V4 Pro 0813 geeignet?

Es ist auf anspruchsvolles Reasoning, komplexes Coding und langfristige Agenten-Aufgaben ausgelegt, etwa vollständige Codebase-Analysen, mehrstufige Automatisierung oder Cybersecurity-Aufgaben.

Wie unterscheidet sich V4 Pro von V4 Flash?

DeepSeek führt mit V4 Pro und V4 Flash erstmals eine zweistufige Produktlinie. V4 Pro ist das Flaggschiff, während V4 Flash über 552 Milliarden Gesamtparameter verfügt.

Wo kann das Modell betrieben werden?

Es ist in der App, im Web und über die API verfügbar. Für den Self-Hosting-Betrieb stehen quantisierte Artefakte über NVIDIA NGC für vLLM und SGLang bereit; außerdem ist es auf Cloudflare Workers AI und Fireworks verfügbar.

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Kontext

1.049M

Max. Ausgabe

943.718K

Eingabe-Token

$0.3 / 1M Token

Ausgabe-Token

$1.2 / 1M Token

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393.216K

Eingabe-Token

$0.3 / 1M Token

Ausgabe-Token

$1.2 / 1M Token