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DeepSeek V4 Pro 0813 API

Modèle phare de DeepSeek pour le raisonnement avancé, le codage complexe et les agents longue durée, avec un contexte d'un million de jetons et des poids ouverts.

DeepSeek V4 Pro 0813 est un modèle de mélange d'experts creux à grande échelle : 1,65 billion de paramètres au total, dont 49 milliards activés à chaque inférence. Son architecture combine attention creuse compressée hybride, attention fortement compressée et connexions hyperboliques contraintes par variété, auxquelles s'ajoute le module de décodage spéculatif DSpark pour accélérer l'inférence. Le vocabulaire compte 129280 entrées. Le modèle accepte du texte en entrée et produit du texte en sortie, avec une fenêtre de contexte de 1 000 000 de jetons et une limite de sortie de 384K jetons.

Il fonctionne en mode réflexion ou sans réflexion, avec trois niveaux d'effort de réflexion : faible, élevé et maximal. L'API prend nativement en charge le format OpenAI Responses API et propose un script de configuration en un clic pour Codex. À sa sortie, le modèle est disponible sur l'application, le web et l'API, ainsi que via NVIDIA NGC avec des artefacts quantifiés FP8 et NVFP4 sur les runtimes vLLM et SGLang, sur Cloudflare Workers AI, sur Fireworks pour un déploiement à la demande sur GPU dédiés avec affinage LoRA, et il est documenté par Alibaba Cloud Model Studio.

Ce modèle convient aux tâches exigeantes : analyse de bases de code entières, automatisation multi-étapes, synthèse d'informations à grande échelle, lecture de rapports de recherche financière de plus de 100 000 caractères, cybersécurité, tâches d'agent en ingénierie logicielle et appels d'outils complexes. Il se distingue par sa stabilité sur de longs contextes, son efficacité de raisonnement et sa fiabilité de livraison, avec une capacité agentique nettement améliorée par rapport à la version preview.

Ouvrir le Playground ↗Créer une clé API ↗Guide de démarrage →

Mis à jour:

ID DU MODÈLE

deepseek-v4-pro-0813
Contexte
1.049M
Sortie max.
393.216K
API recommandée
messages
Entrée
text
Sortie
text

Points clés

  • 1,65 billion de paramètres, 49 milliards activés
  • Contexte de 1 000 000 de jetons
  • Sortie jusqu'à 384K jetons
  • Trois niveaux d'effort de réflexion
  • Poids ouverts
  • Compatible OpenAI Responses API

Fournisseurs

2 fournisseurs

Comparez les prix des API entre fournisseurs. Sélectionnez un fournisseur pour voir tous les tarifs et conditions.

Fournisseur · Détails des tarifs
$1.32$3.96$0.13
$1.32$3.96$0.132

Ce que $10 permettent d'acheter

Entrée
7,6 M tokens
Sortie
2,5 M tokens

Estimation d'après les prix actuels d'entrée et de sortie, hors remises.

Benchmarks

  • Terminal Bench 2.1

    87.9

  • HLE with tools

    60.0

  • NL2Repo

    61.5

  • Cybergym

    83.3

  • DeepSWE

    en hausse par rapport à 12.8 dans la version preview

    62.7

  • Toolathlon-Verified

    74.1

  • Artificial Analysis Intelligence Index

    moyenne des modèles comparables : 19

    36

  • BenchAlign

    classé 43e

    63.19

Scores tels que publiés par le fournisseur du modèle.

Raisonnement

Niveau d'effort par défaut
high
Toujours activé
Non
Niveaux d'effort disponibles
max / high / low / none

Démarrage rapide

Un code prêt à l'emploi pour appeler ce modèle avec les API compatibles de Felo API Platform. Commencez dans le Playground pour tester des prompts avant d'écrire du code.

Ouvrir le PlaygroundCréer une clé API
1

Configurer votre clé API

Créez une clé depuis votre compte Felo API Platform et définissez-la comme variable d'environnement.

export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"
2

Effectuer votre première requête

Utilisez cet ID de modèle avec le point de terminaison Felo API Platform. Les en-têtes de requête facultatifs comme X-Request-Id facilitent le diagnostic.

deepseek-v4-pro-0813

Ce modèle est capable de raisonnement. Si le protocole sélectionné et la route du modèle exposent des contrôles de raisonnement, conservez les métadonnées de raisonnement renvoyées lorsque vous poursuivez la conversation.

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());

Utiliser des SDK tiers

Avec les SDK compatibles, définissez baseURL sur https://openapi.felo.ai/api/v1. Pour les clients de style Claude, utilisez l'URL de base compatible Anthropic. https://openapi.felo.ai/api.

3

Activer le streaming

Ajoutez stream: true pour recevoir les réponses sous forme de server-sent events.

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

Felo API Platform expose des surfaces d'appel de modèles compatibles. Choisissez la surface que votre application ou votre client agent prend déjà en charge.

SurfaceMethodURL

Messages

Messages compatibles Anthropic pour les clients de style Claude.

POST

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

Paramètres

NomTypePar défautDescription
modelstringdeepseek-v4-pro-0813ID public du modèle à appeler.
max_tokensinteger—Nombre maximal de tokens générés.
messagesarray—Messages de la conversation pour Chat Completions.
frequency_penalty———
include_reasoning———
logit_bias———
logprobs———
min_p———
presence_penalty———
reasoning———
reasoning_effort———
repetition_penalty———
response_formatobject—Demande une sortie structurée lorsque c'est pris en charge.
seed———
stop———
structured_outputs———
temperaturenumber—Contrôle la variété des réponses lorsque c'est pris en charge.
tool_choicestring or object—Contrôle si un outil doit être appelé.
toolsarray—Définitions de tool calling conformes au schéma compatible.
top_k———
top_logprobs———
top_p———

Questions fréquentes

Qu'est-ce que DeepSeek V4 Pro 0813?

DeepSeek V4 Pro 0813 est un modèle de mélange d'experts creux à grande échelle : 1,65 billion de paramètres au total, dont 49 milliards activés à chaque inférence. Son architecture combine attention creuse compressée hybride, attention fortement compressée et connexions hyperboliques contraintes par variété, auxquelles s'ajoute le module de décodage spéculatif DSpark pour accélérer l'inférence. Le vocabulaire compte 129280 entrées. Le modèle accepte du texte en entrée et produit du texte en sortie, avec une fenêtre de contexte de 1 000 000 de jetons et une limite de sortie de 384K jetons. Il fonctionne en mode réflexion ou sans réflexion, avec trois niveaux d'effort de réflexion : faible, élevé et maximal. L'API prend nativement en charge le format OpenAI Responses API et propose un script de configuration en un clic pour Codex. À sa sortie, le modèle est disponible sur l'application, le web et l'API, ainsi que via NVIDIA NGC avec des artefacts quantifiés FP8 et NVFP4 sur les runtimes vLLM et SGLang, sur Cloudflare Workers AI, sur Fireworks pour un déploiement à la demande sur GPU dédiés avec affinage LoRA, et il est documenté par Alibaba Cloud Model Studio. Ce modèle convient aux tâches exigeantes : analyse de bases de code entières, automatisation multi-étapes, synthèse d'informations à grande échelle, lecture de rapports de recherche financière de plus de 100 000 caractères, cybersécurité, tâches d'agent en ingénierie logicielle et appels d'outils complexes. Il se distingue par sa stabilité sur de longs contextes, son efficacité de raisonnement et sa fiabilité de livraison, avec une capacité agentique nettement améliorée par rapport à la version preview.

Comment l'usage est-il facturé ?

Votre facture dépend du fournisseur utilisé, de ses tarifs et de votre usage. Des entrées plus longues ou d'autres conditions peuvent avoir des tarifs différents.

Quels types d'entrées le modèle accepte-t-il ?

DeepSeek V4 Pro 0813 accepte du texte en entrée et produit du texte en sortie.

Quelle est la longueur de contexte et la limite de sortie ?

Le contexte atteint 1 000 000 de jetons et la sortie est limitée à 384K jetons.

Quels modes de raisonnement propose-t-il ?

Il dispose d'un mode réflexion et d'un mode sans réflexion. Le mode réflexion offre trois niveaux d'effort : faible, élevé et maximal.

Quelles tâches sont particulièrement adaptées ?

L'analyse de bases de code entières, l'automatisation multi-étapes, la synthèse d'informations volumineuses, la cybersécurité et les scénarios d'appels d'outils complexes.

Comment se situe-t-il face à V4 Flash ?

DeepSeek V4 Pro 0813 est le modèle phare de la gamme à deux niveaux, aux côtés de V4 Flash, qui compte 552 milliards de paramètres au total.

Modèles liés

DeepSeek V4.1 Flash

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Systèmes d'agents gourmands en entréesTraitement de texte et d'images à grande échelleAnalyse de bases de code volumineusesExploration de journaux et de documents

Contexte

1.049M

Sortie max.

943.718K

Tokens d'entrée

$0.3 / 1M tokens

Tokens de sortie

$1.2 / 1M tokens

DeepSeek V4.1 Flash 1017

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DeepSeek V4.1 Flash 1017 est un modèle multimodal à mixture d'experts, sous licence MIT, avec un contexte d'entrée allant jusqu'à un million de tokens et une réflexion contrôlable.

Raisonnement multimodal à long contexteCodage et développement logicielCompréhension et analyse de documentsInterprétation de graphiques

Contexte

1.049M

Sortie max.

393.216K

Tokens d'entrée

$0.3 / 1M tokens

Tokens de sortie

$1.2 / 1M tokens