Felo API PlatformFelo API Platform
Wróć do modeli
DeepSeekmessages

DeepSeek V4 Pro 0813 API

DeepSeek V4 Pro 0813 to flagowy model typu open-weights do zaawansowanego rozumowania, złożonego kodowania i zadań agentowych, z kontekstem 1 000 000 tokenów i trybami myślenia.

DeepSeek V4 Pro 0813 to flagowy model DeepSeek z rodziny V4, wydany 13 sierpnia 2026 roku jako model open-weights. To duża rzadka mieszanka ekspertów (MoE) o 1,65 biliona parametrów łącznie i 49 miliardach aktywowanych przy każdym wnioskowaniu. Architektura łączy hybrydową skompresowaną rzadką uwagę (compressed sparse attention) z silnie skompresowaną uwagą oraz hiperpołączeniami z ograniczeniem rozmaitościowym (manifold-constrained hyper-connections). Moduł spekulatywnego dekodowania DSpark przyspiesza wnioskowanie, a rozmiar słownika wynosi 129280.

Model obsługuje tekst na wejściu i wyjściu, oferuje kontekst do 1 000 000 tokenów oraz limit wyjścia 384K tokenów. Dostępne są tryby myślenia i niemyślenia, a wysiłek myślowy ma trzy poziomy: niski, wysoki i maksymalny. API natywnie obsługuje format OpenAI Responses API i zostało przystosowane do Codex za pomocą skryptu konfiguracyjnego jednoklikowego. W dniu premiery model jest dostępny w aplikacji, w internecie oraz przez API, a także w NVIDIA NGC z artefaktami kwantyzowanymi FP8 i NVFP4 dla środowisk vLLM i SGLang, w Cloudflare Workers AI, w Fireworks (wdrożenia na dedykowanych GPU z dostrajaniem LoRA) oraz jest udokumentowany w Alibaba Cloud Model Studio.

Model sprawdza się w analizie całych baz kodu, wieloetapowej automatyzacji, syntezie dużych ilości informacji, analizie raportów finansowych o długości ponad 100 000 znaków, zadaniach cyberbezpieczeństwa, zadaniach agentowych w inżynierii oprogramowania oraz złożonych scenariuszach wywoływania narzędzi. Charakteryzuje się stabilnością przy długim kontekście, wydajnością rozumowania i niezawodnością realizacji złożonych zadań.

Otwórz Playground ↗Utwórz klucz API ↗Pierwsze kroki →

Zaktualizowano:

MODEL ID

deepseek-v4-pro-0813
Kontekst
1.049M
Maks. wyjście
393.216K
Polecane API
messages
Wejście
text
Wyjście
text

Najważniejsze informacje

  • Flagowy model open-weights DeepSeek
  • Kontekst do 1 000 000 tokenów
  • Limit wyjścia 384K tokenów
  • Trzy poziomy wysiłku myślowego
  • Natywne wsparcie OpenAI Responses API
  • Moduł DSpark przyspieszający wnioskowanie

Dostawcy

2 dostawców

Porównaj ceny API u różnych dostawców. Wybierz dostawcę, aby zobaczyć wszystkie opłaty i warunki.

Dostawca · Szczegóły cen
$1.32$3.96$0.13
$1.32$3.96$0.132

Co można kupić za $10

Wejście
7,6 mln tokenów
Wyjście
2,5 mln tokenów

Szacunek na podstawie obecnych cen wejścia i wyjścia, bez rabatów.

Benchmarki

  • Terminal Bench 2.1

    87.9

  • HLE z narzędziami

    60.0

  • NL2Repo

    61.5

  • Cybergym

    83.3

  • DeepSWE

    wzrost z 12.8 w wersji zapoznawczej

    62.7

  • Toolathlon-Verified

    74.1

  • Artificial Analysis Intelligence Index

    średnia porównywalnych modeli wynosi 19

    36

  • BenchAlign

    pozycja 43.

    63.19

Wyniki zgodnie z publikacją dostawcy modelu.

Rozumowanie

Domyślny poziom wysiłku
high
Zawsze włączone
Nie
Dostępne poziomy wysiłku
max / high / low / none

Szybki start

Gotowy kod do wywołania tego modelu przez zgodne API Felo API Platform. Zacznij w Playground, gdy chcesz przetestować prompty przed pisaniem kodu.

Otwórz PlaygroundUtwórz klucz API
1

Pobierz klucz API

Utwórz klucz w swoim koncie Felo API Platform i ustaw go jako zmienną środowiskową.

export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"
2

Wyślij pierwsze żądanie

Użyj tego identyfikatora modelu z endpointem Felo API Platform. Opcjonalne nagłówki żądania, takie jak X-Request-Id, mogą pomóc w diagnostyce.

deepseek-v4-pro-0813

Ten model obsługuje rozumowanie. Jeśli wybrany protokół i trasa modelu udostępniają elementy sterujące rozumowaniem, zachowaj zwrócone metadane rozumowania podczas kontynuowania rozmowy.

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());

Korzystanie z zewnętrznych SDK

Używaj zgodnych SDK, ustawiając baseURL na https://openapi.felo.ai/api/v1. Użyj bazowego adresu URL zgodnego z Anthropic dla klientów w stylu Claude. https://openapi.felo.ai/api.

3

Włącz strumieniowanie

Dodaj stream: true, aby otrzymywać odpowiedzi jako 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 udostępnia zgodne interfejsy wywoływania modeli. Wybierz ten, który Twoja aplikacja lub klient agenta już obsługuje.

InterfejsMetodaURL

Messages

Komunikaty zgodne z Anthropic dla klientów w stylu Claude.

POST

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

Parametry

NazwaTypDomyślnieOpis
modelstringdeepseek-v4-pro-0813Publiczny identyfikator modelu do wywołania.
max_tokensinteger—Maksymalna liczba generowanych tokenów.
messagesarray—Komunikaty rozmowy dla Chat Completions.
frequency_penalty———
include_reasoning———
logit_bias———
logprobs———
min_p———
presence_penalty———
reasoning———
reasoning_effort———
repetition_penalty———
response_formatobject—Żąda ustrukturyzowanego wyniku, gdy jest obsługiwany.
seed———
stop———
structured_outputs———
temperaturenumber—Steruje różnorodnością odpowiedzi, gdy jest obsługiwane.
tool_choicestring or object—Steruje tym, czy narzędzie powinno zostać wywołane.
toolsarray—Definicje wywoływania narzędzi zgodne z obsługiwanym schematem.
top_k———
top_logprobs———
top_p———

Często zadawane pytania

Co to jest DeepSeek V4 Pro 0813?

DeepSeek V4 Pro 0813 to flagowy model DeepSeek z rodziny V4, wydany 13 sierpnia 2026 roku jako model open-weights. To duża rzadka mieszanka ekspertów (MoE) o 1,65 biliona parametrów łącznie i 49 miliardach aktywowanych przy każdym wnioskowaniu. Architektura łączy hybrydową skompresowaną rzadką uwagę (compressed sparse attention) z silnie skompresowaną uwagą oraz hiperpołączeniami z ograniczeniem rozmaitościowym (manifold-constrained hyper-connections). Moduł spekulatywnego dekodowania DSpark przyspiesza wnioskowanie, a rozmiar słownika wynosi 129280. Model obsługuje tekst na wejściu i wyjściu, oferuje kontekst do 1 000 000 tokenów oraz limit wyjścia 384K tokenów. Dostępne są tryby myślenia i niemyślenia, a wysiłek myślowy ma trzy poziomy: niski, wysoki i maksymalny. API natywnie obsługuje format OpenAI Responses API i zostało przystosowane do Codex za pomocą skryptu konfiguracyjnego jednoklikowego. W dniu premiery model jest dostępny w aplikacji, w internecie oraz przez API, a także w NVIDIA NGC z artefaktami kwantyzowanymi FP8 i NVFP4 dla środowisk vLLM i SGLang, w Cloudflare Workers AI, w Fireworks (wdrożenia na dedykowanych GPU z dostrajaniem LoRA) oraz jest udokumentowany w Alibaba Cloud Model Studio. Model sprawdza się w analizie całych baz kodu, wieloetapowej automatyzacji, syntezie dużych ilości informacji, analizie raportów finansowych o długości ponad 100 000 znaków, zadaniach cyberbezpieczeństwa, zadaniach agentowych w inżynierii oprogramowania oraz złożonych scenariuszach wywoływania narzędzi. Charakteryzuje się stabilnością przy długim kontekście, wydajnością rozumowania i niezawodnością realizacji złożonych zadań.

Jak rozliczane jest użycie?

Rachunek zależy od wybranego dostawcy, jego cen i faktycznego zużycia. Dłuższe dane wejściowe lub inne warunki mogą mieć inne ceny.

Jakie typy danych wejściowych i wyjściowych obsługuje model?

Model przyjmuje tekst na wejściu i zwraca tekst na wyjściu.

Jaki jest limit kontekstu i długość odpowiedzi?

Kontekst wynosi do 1 000 000 tokenów, a limit wyjścia to 384K tokenów.

Czy model obsługuje tryby rozumowania?

Tak, dostępne są tryby myślenia i niemyślenia, a wysiłek myślowy można ustawić na poziomie niskim, wysokim lub maksymalnym.

Do jakich zadań model jest najlepszy?

Sprawdza się w analizie całych baz kodu, wieloetapowej automatyzacji, syntezie dużych ilości informacji, analizie długich raportów finansowych, cyberbezpieczeństwie oraz złożonych scenariuszach wywoływania narzędzi.

Czym różni się DeepSeek V4 Pro 0813 od V4 Flash?

DeepSeek V4 Pro 0813 to flagowy model z 1,65 biliona parametrów łącznie, podczas gdy V4 Flash ma 552 miliardy parametrów łącznie. Oba modele tworzą dwupoziomową linię produktów DeepSeek.

Czy model można wdrażać lokalnie lub na dedykowanych GPU?

Tak, model jest dostępny w NVIDIA NGC z artefaktami FP8 i NVFP4 dla vLLM i SGLang oraz w Fireworks do wdrożeń na dedykowanych GPU z dostrajaniem LoRA.

Powiązane modele

DeepSeek V4.1 Flash

DeepSeekdeepseek-v4.1-flash

DeepSeek V4.1 Flash to multimodalny model typu mixture-of-experts z oknem kontekstu miliona tokenów, tworzony z myślą o zadaniach z dużym udziałem danych wejściowych, takich jak bazy kodu, logi i dokumenty.

Systemy agentowe oparte na dużych danych wejściowychPrzetwarzanie tekstu i obrazów na dużą skalęAnaliza baz kodu i logówZadania elastyczne poza godzinami szczytu

Kontekst

1.049M

Maks. wyjście

943.718K

Tokeny wejściowe

$0.3 / 1M tokenów

Tokeny wyjściowe

$1.2 / 1M tokenów

DeepSeek V4.1 Flash 1017

DeepSeekdeepseek-v4.1-flash-1017

DeepSeek V4.1 Flash 1017 to multimodalny model typu mixture-of-experts o kontekście do miliona tokenów, wydany na licencji MIT, tworzony z myślą o wydajnym kosztowo rozumowaniu, kodowaniu i zastosowaniach agentowych.

Rozumowanie multimodalne na długim kontekścieKodowanieRozumienie dokumentówInterpretacja wykresów

Kontekst

1.049M

Maks. wyjście

393.216K

Tokeny wejściowe

$0.3 / 1M tokenów

Tokeny wyjściowe

$1.2 / 1M tokenów