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DeepSeek V4 Pro 0813 API

DeepSeek V4 Pro 0813 è il modello di punta di DeepSeek per ragionamento avanzato, coding complesso e attività agentiche a lungo raggio, con una finestra di contesto da 1.000.000 di token e pesi aperti.

DeepSeek V4 Pro 0813, rilasciato il 13 agosto 2026, è un modello sparse mixture-of-experts su larga scala con 1,65 trilioni di parametri totali e 49 miliardi attivati per inferenza. Combina attenzione sparsa compressa ibrida, attenzione fortemente compressa e hyper-connections vincolate a manifold, e integra il modulo DSpark di decodifica speculativa per accelerare l'inferenza. Il vocabolario è di 129280 token. Supporta modalità thinking e non-thinking, con tre livelli di sforzo di ragionamento: low, high e maximum. L'API supporta nativamente il formato OpenAI Responses API ed è adattata a Codex tramite uno script di configurazione one-click.

Il modello è pensato per l'analisi di interi codebase, l'automazione multi-step, la sintesi di informazioni su larga scala, l'elaborazione di report di ricerca finanziaria da oltre 100.000 caratteri, attività di cybersecurity, compiti agentici di ingegneria del software e scenari complessi di tool calling. Offre stabilità sul lungo contesto, efficienza di ragionamento e affidabilità nella consegna su attività complesse, con un miglioramento netto delle capacità agentiche e delle prestazioni in ambienti di produzione. Il rilascio formale supera GLM-5.2 e si avvicina a Opus 4.8, ed è distribuito come modello a pesi aperti.

A disposizione tramite APP, web e API al momento del rilascio, è servito tramite NVIDIA NGC con artefatti quantizzati FP8 e NVFP4 su runtime vLLM e SGLang, ed è disponibile su Cloudflare Workers AI e su Fireworks per il deployment on-demand su GPU dedicate con fine-tuning LoRA. È inoltre documentato da Alibaba Cloud Model Studio. Su Terminal Bench 2.1 ottiene 87.9 contro 88.0 di Fable 5.

Apri Playground ↗Crea chiave API ↗Guida introduttiva →

Aggiornato:

ID MODELLO

deepseek-v4-pro-0813
Contesto
1.049M
Output max
393.216K
API consigliata
messages
Input
text
Output
text

In evidenza

  • 1,65 trilioni di parametri totali, 49 miliardi attivati
  • Contesto da 1.000.000 di token, output fino a 384K
  • Tre livelli di sforzo di ragionamento
  • Decodifica speculativa DSpark
  • Pesi aperti
  • Supporto nativo a OpenAI Responses API

Fornitori

2 fornitori

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Fornitore · Dettagli dei prezzi
$1.32$3.96$0.13
$1.32$3.96$0.132

Cosa acquisti con $10

Input
7,6 Mln token
Output
2,5 Mln token

Stima basata sui prezzi attuali di input e output, esclusi gli sconti.

Benchmark

  • Terminal Bench 2.1

    Contro 88.0 di Fable 5

    87.9

  • HLE with tools

    60.0

  • NL2Repo

    61.5

  • Cybergym

    83.3

  • DeepSWE

    In aumento rispetto a 12.8 nella versione preview

    62.7

  • Toolathlon-Verified

    74.1

  • Artificial Analysis Intelligence Index

    La media dei modelli comparabili è 19

    36

  • BenchAlign

    Classificato al 43° posto

    63.19

Punteggi come pubblicati dal fornitore del modello.

Ragionamento

Sforzo predefinito
high
Sempre attivo
No
Livelli di sforzo disponibili
max / high / low / none

Avvio rapido

Codice pronto all'uso per chiamare questo modello con le API compatibili di Felo API Platform. Inizia nel Playground se vuoi testare i prompt prima di scrivere codice.

Apri PlaygroundCrea chiave API
1

Imposta la chiave API

Crea una chiave dal tuo account Felo API Platform e impostala come variabile d'ambiente.

export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"
2

Invia la prima richiesta

Usa questo ID modello con l'endpoint Felo API Platform. Le intestazioni facoltative come X-Request-Id aiutano nella risoluzione dei problemi.

deepseek-v4-pro-0813

Questo modello è in grado di ragionare. Se il protocollo selezionato e la route del modello espongono controlli di ragionamento, conserva i metadati di ragionamento restituiti quando continui la conversazione.

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());

Usare SDK di terze parti

Negli SDK compatibili imposta baseURL su https://openapi.felo.ai/api/v1. Per i client in stile Claude, usa la base URL compatibile con Anthropic. https://openapi.felo.ai/api.

3

Attiva lo streaming

Aggiungi stream: true per ricevere le risposte come 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 espone superfici compatibili per le chiamate ai modelli. Scegli la superficie che la tua app o il tuo client agente già supporta.

SurfaceMethodURL

Messages

Messaggi compatibili con Anthropic per i client in stile Claude.

POST

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

Parametri

NomeTipoPredefinitoDescrizione
modelstringdeepseek-v4-pro-0813ID pubblico del modello da chiamare.
max_tokensinteger—Numero massimo di token generati.
messagesarray—Messaggi della conversazione per Chat Completions.
frequency_penalty———
include_reasoning———
logit_bias———
logprobs———
min_p———
presence_penalty———
reasoning———
reasoning_effort———
repetition_penalty———
response_formatobject—Richiede output strutturato quando supportato.
seed———
stop———
structured_outputs———
temperaturenumber—Controlla la varietà delle risposte quando supportato.
tool_choicestring or object—Controlla se uno strumento deve essere chiamato.
toolsarray—Definizioni di tool calling secondo lo schema compatibile.
top_k———
top_logprobs———
top_p———

Domande frequenti

Cos'è DeepSeek V4 Pro 0813?

DeepSeek V4 Pro 0813, rilasciato il 13 agosto 2026, è un modello sparse mixture-of-experts su larga scala con 1,65 trilioni di parametri totali e 49 miliardi attivati per inferenza. Combina attenzione sparsa compressa ibrida, attenzione fortemente compressa e hyper-connections vincolate a manifold, e integra il modulo DSpark di decodifica speculativa per accelerare l'inferenza. Il vocabolario è di 129280 token. Supporta modalità thinking e non-thinking, con tre livelli di sforzo di ragionamento: low, high e maximum. L'API supporta nativamente il formato OpenAI Responses API ed è adattata a Codex tramite uno script di configurazione one-click. Il modello è pensato per l'analisi di interi codebase, l'automazione multi-step, la sintesi di informazioni su larga scala, l'elaborazione di report di ricerca finanziaria da oltre 100.000 caratteri, attività di cybersecurity, compiti agentici di ingegneria del software e scenari complessi di tool calling. Offre stabilità sul lungo contesto, efficienza di ragionamento e affidabilità nella consegna su attività complesse, con un miglioramento netto delle capacità agentiche e delle prestazioni in ambienti di produzione. Il rilascio formale supera GLM-5.2 e si avvicina a Opus 4.8, ed è distribuito come modello a pesi aperti. A disposizione tramite APP, web e API al momento del rilascio, è servito tramite NVIDIA NGC con artefatti quantizzati FP8 e NVFP4 su runtime vLLM e SGLang, ed è disponibile su Cloudflare Workers AI e su Fireworks per il deployment on-demand su GPU dedicate con fine-tuning LoRA. È inoltre documentato da Alibaba Cloud Model Studio. Su Terminal Bench 2.1 ottiene 87.9 contro 88.0 di Fable 5.

Come viene addebitato l'utilizzo?

La fattura dipende dal fornitore che usi, dai suoi prezzi e dal tuo utilizzo. Input più lunghi o altre condizioni possono avere prezzi diversi.

Quali modalità di input e output supporta DeepSeek V4 Pro 0813?

Supporta input e output testuali. Al rilascio è disponibile tramite APP, web e API.

Qual è la lunghezza del contesto e dell'output?

La finestra di contesto è di 1.000.000 di token e il limite di output è di 384K token.

Quali livelli di sforzo di ragionamento offre?

Supporta modalità thinking e non-thinking; lo sforzo di ragionamento è disponibile su tre livelli: low, high e maximum.

A cosa serve il modulo DSpark?

È il modulo di decodifica speculativa che accelera l'inferenza del modello.

In cosa differisce DeepSeek V4 Pro 0813 da V4 Flash?

V4 Pro 0813 è il modello di punta della prima linea a due livelli di DeepSeek, pensato per ragionamento avanzato, coding complesso e attività agentiche a lungo raggio; V4 Flash ha 552 miliardi di parametri totali.

Su quali runtime e piattaforme è disponibile?

È servito tramite NVIDIA NGC con artefatti FP8 e NVFP4 su vLLM e SGLang, ed è disponibile su Cloudflare Workers AI e su Fireworks per il deployment su GPU dedicate con fine-tuning LoRA.

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943.718K

Token di input

$0.3 / 1M token

Token di output

$1.2 / 1M token

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Token di output

$1.2 / 1M token