DeepSeek V4 Pro 0813 API
Model unggulan DeepSeek dengan 1.65 trilion parameter, konteks 1,000,000 token dan tiga tahap usaha pemikiran, dibina untuk penaakulan, pengekodan dan tugas agen jangka panjang.
DeepSeek V4 Pro 0813 ialah model unggulan DeepSeek yang menggabungkan model sparse mixture-of-experts berskala besar dengan 1.65 trilion parameter jumlah dan 49 bilion parameter diaktifkan bagi setiap inferens. Ia menggunakan gabungan perhatian sparse termampat hibrid, perhatian termampat tinggi dan sambungan hiper dengan kekangan manifold, serta menyertakan modul penyahkodan spekulatif DSpark untuk mempercepatkan inferens. Saiz perbendaharaan katanya ialah 129280 dan model ini menyokong mod berfikir serta mod tanpa berfikir, dengan usaha pemikiran pada tiga tahap: rendah, tinggi dan maksimum. Keluaran ini tersedia sebagai model pemberat terbuka dan boleh dijalankan melalui vLLM serta SGLang pada sistem pecutan GPU NVIDIA, termasuk artifak terkuantisasi FP8 dan NVFP4 menerusi NGC NVIDIA.
Model ini sesuai untuk analisis pangkalan kod penuh, automasi berbilang langkah, sintesis maklumat berskala besar, penghuraian laporan kajian kewangan melebihi 100,000 aksara, tugas keselamatan siber, tugas agen kejuruteraan perisian serta senario panggilan alat yang kompleks. Dengan tetingkap konteks 1,000,000 token dan had keluaran 384K token, ia menyokong beban kerja jangka panjang yang memerlukan kestabilan konteks dan kebolehpercayaan penyampaian. API DeepSeek menyokong format OpenAI Responses API secara asli dan model ini boleh disesuaikan dengan Codex melalui skrip konfigurasi sekali klik.
DeepSeek V4 Pro 0813 tersedia pada APP, web dan API semasa pelancaran, serta boleh didapati di Cloudflare Workers AI, Fireworks untuk penggunaan atas permintaan pada GPU khusus dengan penalaan halus LoRA, dan didokumenkan oleh Alibaba Cloud Model Studio. Nama model API kekal sama seperti versi pratonton. Dalam siri dua peringkat pertama DeepSeek, V4 Pro dipasangkan dengan V4 Flash yang mempunyai 552 bilion parameter jumlah.
Dikemas kini:
ID MODEL
deepseek-v4-pro-0813- Konteks
- 1.049M
- Output maks
- 393.216K
- API yang disyorkan
- messages
- Input
- text
- Output
- text
Sorotan
- 1.65 trilion parameter, 49 bilion diaktifkan
- Konteks 1,000,000 token, keluaran 384K token
- Tiga tahap usaha pemikiran
- Model pemberat terbuka
- Penyahkodan spekulatif DSpark
- Sokongan OpenAI Responses API
Penyedia
Bandingkan harga API merentas penyedia. Pilih penyedia untuk melihat semua caj dan syarat.
| $1.32 | $3.96 | $0.13 | |
| $1.32 | $3.96 | $0.132 |
Apa yang boleh dibeli dengan $10
- Input
- 7.6J token
- Output
- 2.5J token
Anggaran berdasarkan harga input dan output semasa, sebelum diskaun.
Penanda aras
- 87.9
Terminal Bench 2.1
Berbanding 88.0 untuk Fable 5
- 60.0
HLE with tools
- 61.5
NL2Repo
- 83.3
Cybergym
- 62.7
DeepSWE
Meningkat daripada 12.8 dalam versi pratonton
- 74.1
Toolathlon-Verified
- 36
Artificial Analysis Intelligence Index
Purata model setanding ialah 19
- 63.19
BenchAlign
Kedudukan ke-43
Skor seperti yang diterbitkan oleh penyedia model.
Penaakulan
- Tahap usaha lalai
- high
- Sentiasa diaktifkan
- Tidak
- Tahap usaha yang tersedia
- max / high / low / none
Mula pantas
Kod sedia guna untuk memanggil model ini dengan API serasi Felo API Platform. Mulakan di Playground apabila anda ingin menguji prompt sebelum menulis kod.
Tetapkan kunci API
Cipta kunci daripada akaun Felo API Platform anda dan tetapkan sebagai pemboleh ubah persekitaran.
export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"Hantar permintaan pertama
Gunakan ID model ini dengan endpoint Felo API Platform. Pengepala permintaan pilihan seperti X-Request-Id boleh membantu penyelesaian masalah.
deepseek-v4-pro-0813Model ini mampu membuat penaakulan. Jika protokol dan laluan model yang anda pilih menyediakan kawalan penaakulan, kekalkan metadata penaakulan yang dipulangkan apabila meneruskan perbualan.
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());Menggunakan SDK pihak ketiga
Dalam SDK yang serasi, tetapkan baseURL kepada https://openapi.felo.ai/api/v1. Untuk klien gaya Claude, gunakan base URL yang serasi dengan Anthropic. https://openapi.felo.ai/api.
Dayakan penstriman
Tambah stream: true untuk menerima respons sebagai 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 menyediakan antara muka panggilan model yang serasi. Pilih antara muka yang sudah disokong oleh aplikasi atau klien ejen anda.
Messages
Mesej serasi Anthropic untuk klien gaya Claude.
POST
https://openapi.felo.ai/api/v1/messagesParameter
modelstringdeepseek-v4-pro-0813ID model awam untuk dipanggil.max_tokensinteger—Bilangan maksimum token yang dijana.messagesarray—Mesej perbualan untuk Chat Completions.frequency_penalty———include_reasoning———logit_bias———logprobs———min_p———presence_penalty———reasoning———reasoning_effort———repetition_penalty———response_formatobject—Meminta output berstruktur apabila disokong.seed———stop———structured_outputs———temperaturenumber—Mengawal kepelbagaian respons apabila disokong.tool_choicestring or object—Mengawal sama ada alat perlu dipanggil.toolsarray—Definisi tool calling mengikut skema serasi.top_k———top_logprobs———top_p———Soalan lazim
Mengenali DeepSeek V4 Pro 0813?
DeepSeek V4 Pro 0813 ialah model unggulan DeepSeek yang menggabungkan model sparse mixture-of-experts berskala besar dengan 1.65 trilion parameter jumlah dan 49 bilion parameter diaktifkan bagi setiap inferens. Ia menggunakan gabungan perhatian sparse termampat hibrid, perhatian termampat tinggi dan sambungan hiper dengan kekangan manifold, serta menyertakan modul penyahkodan spekulatif DSpark untuk mempercepatkan inferens. Saiz perbendaharaan katanya ialah 129280 dan model ini menyokong mod berfikir serta mod tanpa berfikir, dengan usaha pemikiran pada tiga tahap: rendah, tinggi dan maksimum. Keluaran ini tersedia sebagai model pemberat terbuka dan boleh dijalankan melalui vLLM serta SGLang pada sistem pecutan GPU NVIDIA, termasuk artifak terkuantisasi FP8 dan NVFP4 menerusi NGC NVIDIA. Model ini sesuai untuk analisis pangkalan kod penuh, automasi berbilang langkah, sintesis maklumat berskala besar, penghuraian laporan kajian kewangan melebihi 100,000 aksara, tugas keselamatan siber, tugas agen kejuruteraan perisian serta senario panggilan alat yang kompleks. Dengan tetingkap konteks 1,000,000 token dan had keluaran 384K token, ia menyokong beban kerja jangka panjang yang memerlukan kestabilan konteks dan kebolehpercayaan penyampaian. API DeepSeek menyokong format OpenAI Responses API secara asli dan model ini boleh disesuaikan dengan Codex melalui skrip konfigurasi sekali klik. DeepSeek V4 Pro 0813 tersedia pada APP, web dan API semasa pelancaran, serta boleh didapati di Cloudflare Workers AI, Fireworks untuk penggunaan atas permintaan pada GPU khusus dengan penalaan halus LoRA, dan didokumenkan oleh Alibaba Cloud Model Studio. Nama model API kekal sama seperti versi pratonton. Dalam siri dua peringkat pertama DeepSeek, V4 Pro dipasangkan dengan V4 Flash yang mempunyai 552 bilion parameter jumlah.
Bagaimana penggunaan dicaj?
Bil anda bergantung pada penyedia yang anda gunakan, harganya dan penggunaan anda. Input yang lebih panjang atau syarat lain mungkin dikenakan harga berbeza.
Apakah jenis input dan output yang disokong oleh DeepSeek V4 Pro 0813?
Model ini menyokong input teks dan output teks sahaja.
Apakah panjang konteks dan had keluaran DeepSeek V4 Pro 0813?
Tetingkap konteksnya ialah 1,000,000 token manakala had keluarannya ialah 384K token.
Apakah mod pemikiran yang tersedia dalam DeepSeek V4 Pro 0813?
Model ini menyokong mod berfikir dan mod tanpa berfikir. Dalam mod berfikir, usaha pemikiran boleh ditetapkan pada tahap rendah, tinggi atau maksimum.
Apakah tugas yang paling sesuai untuk DeepSeek V4 Pro 0813?
Ia dibina untuk penaakulan lanjutan, pengekodan kompleks dan tugas agen jangka panjang seperti analisis pangkalan kod penuh, automasi berbilang langkah, keselamatan siber dan panggilan alat yang kompleks.
Apakah perbezaan antara DeepSeek V4 Pro 0813 dan V4 Flash?
V4 Pro ialah model unggulan dengan 1.65 trilion parameter jumlah, manakala V4 Flash mempunyai 552 bilion parameter jumlah dalam siri dua peringkat pertama DeepSeek.
Bagaimanakah DeepSeek V4 Pro 0813 boleh digunakan?
Ia tersedia pada APP, web dan API DeepSeek semasa pelancaran, serta melalui Cloudflare Workers AI, Fireworks, NGC NVIDIA dengan artifak FP8 dan NVFP4, dan didokumenkan oleh Alibaba Cloud Model Studio.
Model berkaitan
DeepSeek V4.1 Flash
DeepSeekdeepseek-v4.1-flashModel campuran pakar multimodal sumber terbuka daripada DeepSeek-AI dengan tetingkap konteks satu juta token, input teks dan imej, serta output teks sehingga384,000 token.
Konteks
1.049M
Output maks
943.718K
Token input
$0.3 / 1M token
Token output
$1.2 / 1M token
DeepSeek V4.1 Flash 1017
DeepSeekdeepseek-v4.1-flash-1017DeepSeek V4.1 Flash 1017 ialah model multimodal berasaskan seni bina campuran pakar yang menerima teks dan imej, menyokong konteks input sehingga satu juta token serta penggunaan komersial di bawah lesen MIT.
Konteks
1.049M
Output maks
393.216K
Token input
$0.3 / 1M token
Token output
$1.2 / 1M token