راجع سياسة webhook الدفع الخيالية هذه: يُعاد كل POST فاشل ثلاث مرات، ولا يُحفظ مفتاح لمنع التكرار، ويُخصم الرصيد قبل إرسال الاستجابة. حدد مخاطر الرسوم المكررة واقترح أقل تعديلات وثلاثة اختبارات قبول. استخدم هذه الحقائق فقط؛ ولا تفترض الوصول إلى شيفرة أو أدوات أو أنظمة إنتاجية.
DeepSeek V4 Pro API: الأسعار ومساحة التجربة والأمثلة
راجع أسعار رموز DeepSeek V4 Pro وأنماط التفكير وأمثلة Chat Completions للاستدلال المعقد وتحليل الشيفرة والبحث متعدد الخطوات.
أسعار DeepSeek V4 Pro API وفوترته
سعر API Hop
- الإدخال
- $1.0286 /M
- الإخراج
- $3.0857 /M
- الإدخال المخزن مؤقتا
- $0.0343 /M
أداة محادثة DeepSeek V4 Pro عبر الإنترنت
إعدادات النموذج
ماذا تفعل الذاكرة؟
تضيف التبادلات المكتملة والقابلة لإعادة الاستخدام من هذه المحادثة إلى طلبك التالي، لتتمكن من طرح أسئلة متابعة دون تكرار السياق.
ماذا يحدث عند تعطيلها؟تُرسل رسالتك الجديدة وأي تعليمات نظام فقط. تبقى الرسائل السابقة ظاهرة؛ وتؤدي إعادة تفعيل الذاكرة إلى تضمين التبادلات السابقة المؤهلة مجددا.
هل هذه ذاكرة طويلة الأمد؟لا. هذا سياق المحادثة وليس ذاكرة بين محادثات منفصلة. تُستبعد الردود الفاشلة أو المتوقفة أو المبتورة أو غير القابلة لإعادة الاستخدام. قد يزيد السجل الأطول رموز الإدخال والتكلفة.
المعلمات المتقدمة
0 حرف أو أكثر(0/لا حد ثابت)
لا حد ثابت لعدد الأحرف؛ يخضع الطلب الكامل لحدود حجم الطلب وسياق النموذج. هذا ليس عددا للرموز. المحادثة
كيف أساعدك اليوم؟
لا توجد بيانات استجابة بعد جاهز
أمثلة تعليمات DeepSeek V4 Pro
هذه تعليمات تقييم للنموذج DeepSeek V4 Pro وليست مخرجات نموذج مسجلة. تحلل النص المقدم فقط؛ ولا تنفذ شيفرة أو تفحص أنظمة إنتاجية أو تثبت أداء السياق الطويل. تحقق من الأدلة المقتبسة ومعايير القبول ثم راجع بيانات الاستجابة الوصفية والاستخدام قبل الاستخدام الإنتاجي.
حلل هذا التتبع الاصطناعي: [L1] 10:00:00 قُبل الطلب A؛ [L2] 10:00:01 بدأ العامل A؛ [L3] 10:00:31 انتهت مهلة العميل؛ [L4] 10:00:33 أكمل العامل A؛ [L5] 10:00:35 أرسل العميل A مجددا. افصل الملاحظات عن الفرضيات واستشهد بمعرّفات الأسطر وعدّد الأدلة المفقودة واقترح فحصين. لا تدّع فحص نظام حقيقي أو تنفيذ إصلاح.
ينفذ فريق خيالي من شخصين 2,000 تقرير يوميا. يُقبل الاكتمال خلال 30 دقيقة. لديه قاعدة بيانات دون خدمة طوابير؛ ويجب أن تتعافى المهام بعد إعادة التشغيل وتتجنب التسليم المكرر. قارن المعالجة الدفعية المدعومة بقاعدة بيانات بطابور مخصص. قدم جدول قرار وتوصية مشروطة وثلاثة أمور مجهولة وشرطا واحدا يعكس اختيارك. لا تختلق معايير أداء أو تكاليف أو ضمانات مختبرة.
ما هو DeepSeek V4 Pro
نموذج بإصدار إنتاجي للاستدلال المعقد ومهام الوكلاء
نقدم DeepSeek V4 Pro بوصفه نموذج استدلال للمهام النصية المعقدة، مع التركيز على العمل الذي يفكك المشكلات ويتقدم باستمرار، مثل تحليل الشيفرة وإصلاح البرمجيات وأسئلة البحث وأجوبته وتعاون الأدوات. DeepSeek-V4-Pro-0813، الصادر في 13 أغسطس 2026، هو إصداره الإنتاجي، وقد ركز الإعلان الرسمي خصوصا على تحسين قدرات الوكلاء.
نموذج MoE بأوزان مفتوحة وسياق مليون رمز
يستخدم DeepSeek V4 Pro بنية مزيج الخبراء، المعروفة أيضا باسم MoE، ويتيح أوزانه بموجب ترخيص MIT؛ ويوفر API Hop سياقا من 1M رمز، مثل API الرسمي السابق. ويمكن للشركات والأفراد الذين لديهم اعتبارات لأمان البيانات التفكير أيضا في نشر DeepSeek V4 Pro بأنفسهم.
في المهام النصية الطويلة، نهتم أكثر بقدرته على معالجة أنواع مختلفة من المعلومات معا. مثلا، يمكن تقديم مواصفات المشروع وشيفرة عدة وحدات وسجلات الأخطاء معا، ليحلل النموذج ارتباطها بالمشكلة نفسها.
التبديل بين الوضع دون تفكير وثلاثة مستويات لجهد التفكير
يدعم DeepSeek V4 Pro وضعي التفكير ودون تفكير؛ وعند تفعيل التفكير، يمكنك الاختيار بين مستويات الجهد low وhigh وmax. تضبط الوثائق الرسمية حاليا جهد التفكير الافتراضي على high. نرى أن قيمة هذا التحكم تكمن في تخصيص ميزانيات الاستدلال بحسب المهمة، مما يوفر قدرة أساسية للتوجيه المستقبلي بين نماذج متعددة.
نوصي باختيار الإعدادات بحسب صعوبة المهمة: لتحويل التنسيق والاستخراج البسيط، ابدأ بتقييم الوضع دون تفكير أو low؛ ولتحليل الشيفرة اليومي والمهام متعددة الخطوات، ابدأ بـhigh؛ وللمشكلات الصعبة متعددة القيود التي تتطلب تحققا متكررا، جرب max. ينبغي اختبار جهد التفكير المحدد على سيناريو عملك.
أدوات DeepSeek V4 Pro عبر الإنترنت وواجهة API من API Hop
نأمل عبر API Hop مساعدتك على فهم أداء DeepSeek V4 Pro الفعلي في مهامك بسرعة أكبر. سجل الدخول وأنشئ مفتاح API وأضف رصيدا صغيرا لبدء تجربة الأداة عبر الإنترنت، دون كتابة شيفرة تكامل API أولا أو شراء خطة ثابتة لتقييم قصير الأجل.
قدرات DeepSeek V4 Pro الأساسية ومجالات قوته
برمجة المشاريع: التحليل والإصلاح وإعادة الهيكلة ضمن مشاريع قائمة
نقيم قيمة DeepSeek V4 Pro البرمجية باستخدام مشاريع حقيقية: نطلب فهم العلاقات بين الوحدات القائمة واقتراح تغييرات ضمن القيود ثم فحص نتائج التنفيذ بالاختبارات. يشمل معظم العمل تطوير المشاريع وصيانتها باستمرار، لذا فهذا أقرب إلى احتياجات المطورين الفعلية.
في ملاحظات العملاء التي قارنت DeepSeek V4 Pro وDeepSeek V4 Flash على مشروع Python نفسه، أفيد بأن Pro غطى نطاقا أوسع في تحليل البنية ومناقشات إعادة الهيكلة. وفي اختبارات الإصلاح اللاحقة، تناول Pro دلالات بعض سلوكيات دمج البيانات والقفل بمزيد من التفصيل، مع أنه ترك أيضا مشكلات توافق بين المنصات. لذلك نوصي بتقديم معايير قبول صريحة عند استخدام DeepSeek V4 Pro لإصلاح العيوب، خصوصا منصة التشغيل وحدود البيانات والسلوك القائم.
تعاون الأدوات: دفع المهام متعددة الخطوات استنادا إلى النتائج الوسيطة
يدعم DeepSeek V4 Pro استدعاء الأدوات وإخراج JSON. نرى أن ذلك يمنحه أساسا للمشاركة في أتمتة الأعمال: عندما يوفر التطبيق الأدوات المناسبة، يستطيع النموذج طلب استعلامات البيانات وقراءة النتائج وتحديد ما إذا كانت الخطوة التالية تحتاج إلى سياق إضافي أو يمكنها التقدم.
لبناء سير عمل لتنظيم المعلومات، تحتاج إلى تقسيمه إلى أربع مراحل: الاسترجاع والاستخراج والتحقق والإخراج، مما يتيح للنموذج مواصلة المعالجة بناء على نتائج الأدوات. يجب أن يوفر التطبيق أو إطار الوكلاء البحث والوصول إلى الملفات وتنفيذ الشيفرة؛ ويمكن استخدام DeepSeek Harness الرسمي من DeepSeek أو إطار آخر يدعم تعدد الوكلاء.
تحليل الوثائق الطويلة: قراءة المواصفات والشيفرة ومصادر متعددة معا
نرى أن سياق DeepSeek V4 Pro الطويل جدير بالاستخدام للمقارنة والتنظيم عبر مصادر متعددة، مثل فحص مطابقة تنفيذ لوثيقة متطلبات أو مقارنة عقود واجهات بين الإصدارات أو تنظيم التغييرات قبل مشكلة وبعدها من كميات كبيرة من السجلات. عند طرح الأسئلة، نوصي بترقيم المصادر وتحديد الأسئلة المطلوب جوابها واشتراط إحالة الاستنتاجات إلى فقرات أو ملفات محددة. يمكن لهذا النهج الهندسي مساعدتك على الوصول إلى النتائج المطلوبة بفاعلية أكبر.
في اختبارات Artificial Analysis الحالية، يحقق DeepSeek V4 Pro Max نسبة 80% في تقييم الاستدلال طويل السياق AA-LCR v1.1. يستخدم التقييم مهام بمدخلات تقارب 100,000 رمز، ونتعامل معه بوصفه مرجعا لتحليل الوثائق الطويلة. لكن للمدخلات الفعلية التي تقترب من مليون رمز، ما زلنا نوصي بالاختبار في سيناريو عملك قبل الاستخدام، لأن المخرجات لا تكون في أفضل حالاتها عندما تقترب المدخلات من حد سعة النموذج.
الاستدلال المعقد: تحليل القيود والأدلة والتحقق
نعطي الأولوية لمستويات جهد التفكير الأعلى في DeepSeek V4 Pro للمهام التي تتطلب تأملا دقيقا، مثل شرح مشكلة يصعب إعادة إنتاجها أو مقارنة نهج تقنية أو التحقق من إغفال تصميم لقيود رئيسية. نوصي بتوفير السياق اللازم ومعايير قبول نهائية محددة معا، كي يتجه الاستدلال نحو معايير القبول التي تضعها.
في ملاحظات عملائنا، استند عميل إلى تجربة مشروعه ووجد إعداد Max في Pro مفيدا للمراجعة الأمنية، مع شعوره بأنه أبطأ من Flash. يعكس ذلك بالطبع تجربة بعض المطورين فقط؛ والمسألة الأساسية هي المفاضلة العملية: هل يؤدي انتظار مراجعة معقدة مدة أطول إلى كشف مشكلات جديدة أو إنتاج مقترحات جديدة أفضل؟
تكامل التطبيقات: إعادة استخدام مسارات التطوير القائمة عبر واجهات متوافقة
توفر DeepSeek رسميا تنسيقات تكامل متوافقة مع OpenAI وAnthropic، وأضاف الإصدار الإنتاجي من DeepSeek V4 Pro أيضا دعم Responses API والتكيف مع Codex. يتيح API Hop هذا النموذج حاليا عبر واجهة Chat Completions الموحدة. اتبع تنسيق الطلب في تبويب API وتحقق من التوافق قبل ترحيل سير عمل قائم.
نوصي بالبدء بسير عمل واضح النطاق لتقييم البديل، مثل مراجعة الشيفرة أو استخراج المعلومات المنظمة أو أسئلة المعرفة الداخلية وأجوبتها. إضافة إلى مقارنة جودة الإجابة، تحقق من مطابقة معاملات الأدوات وأحداث البث ومعالجة الأخطاء لتوقعات التطبيق. بعد نجاح هذه الفحوص، وسع الاستخدام تدريجيا؛ فهذا يسهل تقييم المنافع الفعلية للنموذج في العمل.
معايير DeepSeek V4 Pro وأداؤه
نميز في هذا القسم بين الاختبارات الرسمية والتقييمات المستقلة. تستخدم نتائج وكلاء البرمجة الرسمية المنشورة DeepSeek Harness في وضع minimal، وجهد التفكير max، وtemperature=1.0، وtop_p=0.95؛ وتنطبق هذه الإعدادات على اختبارات وكلاء البرمجة المقابلة. نحتفظ بإصدارات المعايير ومصادر الاختبارات لكي تحكم على انطباق البيانات على سير عملك. إعدادات الاختبار الرسمية
مهام الطرفية: 87.9% في Terminal-Bench 2.1
النسخة التجريبية من Pro72.1%
Pro 081387.9%
DeepSeek · Pro 0813
في جدول نتائج DeepSeek الرسمية نفسه، يحقق Pro 0813 نسبة 87.9% في Terminal-Bench 2.1، مقابل 72.1% لـPro Preview. تبلغ الفجوة بينهما في هذا الجدول 15.8 نقطة مئوية. نرى ذلك أحد الأدلة الأوضح على تقدم الإصدار الإنتاجي في مهام وكلاء الطرفية.
للعمل الذي يتطلب تشغيل أوامر في بيئة تطوير وقراءة الملاحظات ومواصلة التصحيح، نوصي باستخدام هذه النتيجة سببا لإعطاء الأولوية للتجربة. في التقييمات الفعلية، نحتفظ بمخرجات الأوامر وسجلات الخطوات الفاشلة لملاحظة قدرة النموذج على إكمال المهمة كلها، وكيفية استعادة البيئة بعد الإخفاق.
هندسة البرمجيات: 62.7% في DeepSWE و61.5% في NL2Repo
معايير مختلفة، معروضة بصورة مستقلة
DeepSWE62.7%
NL2Repo61.5%
DeepSeek · Pro 0813
في نتائج الإصدار الإنتاجي الرسمية، يحقق DeepSeek V4 Pro نسبة 62.7% في DeepSWE و61.5% في NL2Repo. نتعامل مع النتائج كمؤشرات مختلفة لتقييم قدرات هندسة البرمجيات، مع التركيز على معالجة المهام الهندسية وإكمال العمل على مستوى المشروع انطلاقا من المتطلبات.
نوصي بإعداد عدة أنواع من المهام الحقيقية لاختبارها بصورة مستقلة: إصلاح مشكلة قائمة وإضافة ميزة مقيدة بواجهة وإكمال دورة تطوير صغيرة من المتطلبات. بالنسبة للمطورين، نجاح تجميع الشيفرة هو الحد الأدنى فقط؛ ونفحص أيضا اكتمال الوظائف واستمرار نجاح الاختبارات القائمة واتباع الشيفرة الجديدة أعراف المشروع.
الأدوات والأتمتة: 74.1% في Toolathlon-Verified و31.8% في AutomationBench
معايير مختلفة، معروضة بصورة مستقلة
Toolathlon-Verified74.1%
AutomationBench Public31.8%
DeepSeek · Pro 0813
تشمل نتائج DeepSeek V4 Pro الرسمية 74.1% في Toolathlon-Verified و31.8% في AutomationBench Public. نرى أن الاختبارات المختلفة تغطي مهام مختلفة، وأن درجة استخدام أدوات مرتفعة تحتاج إلى تقييم بجانب الإكمال الفعلي في سيناريوهات عملك.
الأسئلة الصعبة وأجوبتها: HLE عند 42.7% دون أدوات و60.0% مع الأدوات
دون أدوات42.7%
مع الأدوات60.0%
DeepSeek · Pro 0813
تعلن DeepSeek رسميا أن DeepSeek V4 Pro يحقق 42.7% دون أدوات و60.0% مع الأدوات في Humanity’s Last Exam، المعروف أيضا باسم HLE. نرى أن هذه النتائج تظهر الأثر الكبير جدا لقدرات الأدوات الهندسية في حل المشكلات المعقدة.
في بعض السيناريوهات، نوصي باختبار قدرات DeepSeek V4 Pro مع أطر تشغيل مختلفة، فقد تقدم أداء أفضل في سيناريوهات متخصصة بعينها.
المؤشر المستقل وسرعة الاستجابة: درجة إجمالية 36 وإخراج نحو 99 رمز في الثانية
- Intelligence Index v4.3.2
- 36الدرجة
- سرعة الإخراج
- ~99Token/s
أول رمز1.67 s
أول رمز للإجابة، مع احتساب الاستدلال21.86 s
Artificial Analysis · Intelligence Index v4.3.2 · Pro Maxقياسات خارجية، وليست زمن استجابة API Hop
يمنح Intelligence Index v4.3.2 من Artificial Analysis النموذج DeepSeek V4 Pro Max درجة 36. تبلغ سرعة إخراجه نحو 99 رمز في الثانية، مع نحو 1.67 ثانية حتى أول رمز ونحو 21.86 ثانية حتى أول رمز للإجابة عند تضمين الاستدلال.
نراقب بصورة مستقلة سرعة بدء عودة المحتوى والانتظار حتى الإجابة النهائية والوقت اللازم لإكمال المهمة كلها. للميزات كثيرة التفاعل، نوصي بتقييم جهد تفكير أقل أولا؛ وفي التحليل المعقد، احكم بعد ذلك على جدوى الانتظار الإضافي لـMax.
مقارنة DeepSeek V4 Pro مع V4 Flash وKimi K3 وClaude Fable 5 وV4.1 Flash
مقارنة مع DeepSeek V4 Flash: يجب أن تفوق مكاسب المهام المعقدة فارق السرعة
نستخدم DeepSeek V4 Flash للمقارنة ضمن الجيل نفسه. في اختبارات Artificial Analysis الحالية بالمنهجية نفسها، يحقق DeepSeek V4 Pro Max وDeepSeek V4 Flash Max درجتي 36 و34 في المؤشر العام على الترتيب، ويحقق كلاهما 80% في AA-LCR v1.1؛ وتبلغ سرعتا الإخراج نحو 99 و223 رمز في الثانية على الترتيب. توصيتنا: انظر مباشرة في DeepSeek V4 Pro للمهام المعقدة.
مقارنة مع Kimi K3: اختلافات في الدرجات العامة والوثائق الطويلة وتكاليف المهام
في مقارنة Artificial Analysis v4.3.2 عند إعداد Max، يحقق Kimi K3 درجة 44 في المؤشر العام وDeepSeek V4 Pro درجة 36؛ وتبلغ نتائجهما في AA-LCR v1.1 نسبتي 89% و80% على الترتيب. وتبلغ التكلفة المرجحة لكل مهمة في التقييم نفسه $2.00 و$0.67 على الترتيب.
للعمل الذي يعتمد كثيرا على الفهم عبر الوثائق، نوصي بجعل Kimi K3 طرفا رئيسيا للمقارنة؛ ولتوسيع الاستخدام الدفعي، ينبغي اختبار مدى قبول مخرجات DeepSeek V4 Pro في سيناريو عملك بمزيد من التفصيل.
مقارنة مع Claude Fable 5: نقاط قوة مختلفة للنجاح من المحاولة الأولى والتغطية بعد محاولات متعددة
قارنت تجربة مباشرة في 17 أغسطس 2026 بين DeepSeek V4 Pro Max وClaude Fable 5 Max في 113 مهمة من DeepSWE، مع تشغيل كل مهمة أربع مرات لكل نموذج.
| المقياس | DeepSeek V4 Pro Max | Claude Fable 5 Max |
|---|---|---|
| pass@1، معدل النجاح من محاولة واحدة | 62.8% | 69.7% |
| pass@4، نجاح واحد على الأقل خلال أربع محاولات | 88.5% | 84.1% |
| المهام الناجحة في المحاولات الأربع كلها | 35 | 56 |
| الزمن الوسيط لكل محاولة مهمة | 35 دقيقة | 31 دقيقة |
نرى أن ميزة Fable 5 ينبغي فهمها بوصفها النجاح من المحاولة الأولى وقابلية تكراره في هذه التجربة، بينما تتمثل ميزة DeepSeek V4 Pro في تغطية مهام أوسع عندما تسمح العملية بإعادة المحاولة.
لماذا تستخدم DeepSeek V4 Pro عبر API Hop؟
فوترة حسب الاستخدام وتحسين تكلفة النماذج
تتبع الرسوم أسعار API Hop الحالية والاستخدام الفعلي. أضف رصيدا عند الحاجة.
نماذج ذكاء اصطناعي وواجهات بيانات موحدة مع وصول لعدة نماذج في مكان واحد
يربط مفتاح API واحد عدة نماذج ذكاء اصطناعي وخدمات بيانات، مما يقلل تكاليف التكامل ويتيح التبديل بنقرة واحدة. تحتاج تطبيقات الأعمال إلى الذكاء الاصطناعي والبيانات معا.
سجلات الاستدعاءات وضوابط وصول التطبيقات مع وضوح لكل استدعاء
يُسجل كل استدعاء API في لوحة معلوماتك. أنشئ مفاتيح API منفصلة للتطبيقات المختلفة.
قيّم المخرجات وفق مهمتك
استخدم معرّف النموذج الموثق والمعلمات المدعومة عبر API Hop. قيّم المخرجات وفق معايير قبولك، ثم افحص سجلات الاستخدام وبيانات الاستجابة الوصفية قبل الاستخدام الإنتاجي. اسم النموذج أو المثال لا يضمن كل نتيجة.
كيفية استخدام DeepSeek V4 Pro على API Hop
بعد إنشاء مفتاح API في لوحة التحكم، اتبع الوثائق لبدء استخدام DeepSeek V4 Pro.
جهّز حسابك واختبر عبر الإنترنت
سجّل الدخول وتحقق من رصيدك وأنشئ مفتاح API.
جرّبه في مساحة التجربة
استكشف قدرات النموذج في مساحة التجربة لمعرفة أفضل طريقة لاستخدامه.
ادمج DeepSeek V4 Pro في أعمالك
اتبع وثائق المطورين لدينا لدمج DeepSeek V4 Pro في أعمالك.
ترقيات النماذج المستقبلية
للتبديل إلى نموذج أحدث، تأكد أولا من أن دليل النماذج لمفتاح API يعيد معرّفه الدقيق. إذا كان يدعم نقطة النهاية وحقول الطلب نفسها، فحدّث معرّف النموذج ثم اختبر تنسيقات الاستجابة والبث وحدود الإخراج والفوترة قبل إرسال حركة إنتاجية. لمهام الصور أو الفيديو غير المتزامنة، تحقق أيضا من إرسال المهمة واستطلاع الحالة واسترجاع النتيجة.
أسئلة شائعة عن DeepSeek V4 Pro API
هل تقبل ساحة تجربة DeepSeek V4 Pro الصور أو ملفات PDF أو الفيديو؟
هذه أداة محادثة نصية دون رفع ملفات أو صور. V4 Pro نموذج نصي ولا يقبل المدخلات البصرية. استخرج النص ذي الصلة من الوثيقة قبل إرساله؛ فالرابط لا يجعل هذه الصفحة تنزل ملفا أو تفحصه.
لماذا أرى الاستدلال دون إجابة نهائية؟
قد يستهلك الاستدلال حصة الإخراج قبل ظهور الإجابة النهائية. افحص سبب الانتهاء أو ضيق المهمة أو زد حصة محددة صراحة. ينبغي لعملاء API التمييز بين reasoning_content وcontent بدلا من اعتبار الاستدلال وحده إجابة مكتملة.
هل ذاكرة المحادثة دائمة، ولماذا يزداد الاستخدام؟
الذاكرة سياق داخل المحادثة الحالية، وليست ذاكرة دائمة بين الجلسات. يرسل تفعيلها الأدوار المكتملة القابلة لإعادة الاستخدام، مما قد يزيد استخدام المدخلات. يترك تعطيلها السجل مرئيا لكنه يستبعده من الطلبات الجديدة؛ والردود الفاشلة أو الموقوفة أو المقتطعة ليست سجلا عاديا قابلا لإعادة الاستخدام.
كيف أشخص أخطاء 401 أو 402 أو 403 أو 429؟
تحقق من المصادقة عند 401، والرصيد عند 402، والوصول إلى النموذج عند 403، ومعدل الطلبات أو الحصة عند 429. أكد معرف النموذج الدقيق عبر الكتالوج الخاص بمفتاحك. رمز الاستجابة الرقمي مستقل عن حالة HTTP؛ وافحص الأخطاء كاملة عند إخفاق المزود وانقطاع البث.
هل يمكنني استدعاء DeepSeek V4 Pro باستخدام OpenAI Responses أو Claude Messages؟
يستخدم نموذج API Hop هذا واجهة Chat Completions الموحدة. خيارات بروتوكولات DeepSeek المباشرة لا تثبت دعم API Hop لها. اتبع نقطة النهاية وتنسيق الرسائل في تبويب API بدلا من تغيير model فقط في طلب يستخدم بروتوكولا آخر.
هل يمكنني الحصول على عدة مقترحات أو ضمان صحة JSON؟
اطلب عدة مقترحات ضمن إجابة واحدة، بمعايير تقييم متماثلة لكل منها. بالنسبة إلى JSON، حدد الحقول والأنواع وقواعد القيم المفقودة، ثم تحقق من الصياغة والمخطط والمعنى في سياق العمل. التعليمة بإرجاع JSON لا تضمن سجلات صحيحة أو دقيقة.
هل يستطيع DeepSeek V4 Pro تنفيذ الشيفرة أو إكمال عمليات العمل هنا؟
لا. تعيد هذه الصفحة نصا ولا تشغل أوامر أو تعدل مستودعات أو تصل إلى قواعد البيانات أو تجري مدفوعات. يجب أن يوفر تطبيق الوكيل الأدوات المدعومة والصلاحيات والملاحظات والموافقة. الإجراء المقترح ليس دليلا على اكتمال التنفيذ.
هل أعيد المحاولة فورا عند بطء الطلب أو انقطاعه أو إيقافه؟
تحقق أولا من النتائج الموجودة وسجلات الطلبات والاستخدام. قد تؤخر المدخلات الطويلة والاستدلال الإجابة النهائية. إيقاف الانتظار في المتصفح أو فقدان البث لا يثبت أن المزود لم يعالج الطلب؛ اختر إعادة المحاولات بحسب نوع الخطأ لتجنب الطلبات والرسوم المكررة.
واجهات نصوص ذات صلة
أمثلة API للنموذج DeepSeek V4 Pro والمعلمات المدعومة
البدء السريع بواجهة DeepSeek V4 Pro API
deepseek-v4-proيلزم model؛ تستخدم هذه الأمثلة معرّف نموذج الصفحة الحالية. تحقق من وصول مفتاح API إلى النموذج عبر GET /v1/models.
Chat CompletionsPOST /v1/chat-completions
curl -X POST "https://api.apihop.ai/v1/chat-completions" \
-H "Authorization: Bearer <API_KEY>" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model":"deepseek-v4-pro","messages":[{"role":"user","content":"Hello, introduce yourself in one sentence."}],"stream":false}'مرجع العائلة والبروتوكول
نماذج DeepSeek
وثائق API الكاملة>-
POST
https://api.apihop.ai/v1/chat-completions