Revisa esta política ficticia de webhook de pago: cada POST fallido se reintenta tres veces, no se guarda clave de idempotencia y se descuenta el saldo antes de responder. Identifica riesgos de cobro duplicado, propón cambios mínimos y tres pruebas de aceptación. Usa solo estos hechos; no supongas acceso a código, herramientas ni sistemas de producción.
API de DeepSeek V4 Pro: precios, área de pruebas y ejemplos
Consulta precios por token, modos de razonamiento y ejemplos de Chat Completions de DeepSeek V4 Pro para razonamiento complejo, análisis de código e investigación en varias etapas.
Precios y facturación de la API de DeepSeek V4 Pro
Precio de API Hop
- Entrada
- $1.0286 /M
- Salida
- $3.0857 /M
- Entrada en caché
- $0.0343 /M
Herramienta de chat en línea de DeepSeek V4 Pro
Ajustes del modelo
¿Qué hace la memoria?
Incluye los turnos completados y reutilizables de esta conversación en la siguiente solicitud, para hacer preguntas de seguimiento sin repetir el contexto.
¿Qué ocurre al desactivarla?Solo se envían el mensaje nuevo y el prompt del sistema, si lo hay. Los mensajes existentes siguen visibles; al reactivar la memoria se incluyen de nuevo los turnos anteriores válidos.
¿Es memoria a largo plazo?No. Es el contexto de esta conversación, no una memoria entre conversaciones distintas. Se excluyen las respuestas fallidas, detenidas, truncadas o no reutilizables. Más historial puede consumir más tokens de entrada y aumentar el coste.
Parámetros avanzados
0 o más caracteres(0/Sin límite fijo)
Sin límite fijo de caracteres; la solicitud completa está sujeta a los límites de tamaño y de contexto del modelo. No es un recuento de tokens. Conversación
¿En qué puedo ayudarte hoy?
Aún no hay datos de respuesta Listo
Ejemplos de prompts para DeepSeek V4 Pro
Estos son prompts de evaluación para DeepSeek V4 Pro, no salidas registradas. Solo analizan el texto proporcionado; no ejecutan código, inspeccionan sistemas de producción ni demuestran rendimiento con contextos largos. Comprueba las citas y los criterios de aceptación, y revisa los metadatos y el uso antes de utilizar el resultado en producción.
Analiza esta traza sintética: [L1] 10:00:00 solicitud A aceptada; [L2] 10:00:01 trabajador inicia A; [L3] 10:00:31 tiempo de espera del cliente agotado; [L4] 10:00:33 trabajador termina A; [L5] 10:00:35 cliente envía A otra vez. Separa observaciones de hipótesis, cita los ID de línea, enumera evidencia faltante y propón dos comprobaciones. No afirmes haber inspeccionado un sistema real ni ejecutado una solución.
Un equipo ficticio de dos personas ejecuta 2.000 informes diarios. Es aceptable terminarlos en 30 minutos. Tiene base de datos pero no servicio de colas; los trabajos deben recuperarse tras reinicios y evitar entregas duplicadas. Compara lotes respaldados por base de datos con una cola dedicada. Da una tabla de decisión, recomendación condicional, tres incógnitas y una condición que invierta tu elección. No inventes benchmarks, costes ni garantías probadas.
Qué es DeepSeek V4 Pro
Un modelo de versión definitiva para razonamiento complejo y tareas de agente
Posicionamos DeepSeek V4 Pro como modelo de razonamiento para tareas textuales complejas que descomponen problemas y avanzan de forma continua, como análisis de código, arreglos de software, preguntas de investigación y colaboración con herramientas. DeepSeek-V4-Pro-0813, publicado el 13 de agosto de 2026, es la versión definitiva; el anuncio destaca las mejoras de agente.
Un modelo MoE de pesos abiertos con contexto de un millón de tokens
DeepSeek V4 Pro utiliza mezcla de expertos, o MoE, y ofrece pesos bajo MIT; API Hop proporciona contexto de 1M Token, igual que la API oficial anterior. Empresas y personas con necesidades de seguridad de datos también pueden considerar desplegar DeepSeek V4 Pro por su cuenta.
En textos largos prestamos más atención al procesamiento conjunto de informaciones distintas. Se pueden introducir especificaciones, código de varios módulos y registros de errores juntos para analizar su relación con el mismo problema.
Cambiar entre modo sin razonamiento y tres niveles de esfuerzo
DeepSeek V4 Pro admite modos sin y con razonamiento; activado, permite low, high y max. La documentación oficial establece actualmente high por defecto. Su valor está en distribuir presupuesto por tarea y sentar una base para el futuro enrutamiento entre modelos.
Elija según dificultad: conversión de formato y extracción simple pueden empezar sin razonamiento o en low; análisis diario de código y tareas en pasos, en high; problemas difíciles con múltiples restricciones y verificaciones, en max. El esfuerzo concreto debe probarse en su negocio.
Herramientas en línea y API de DeepSeek V4 Pro en API Hop
Con API Hop queremos que comprenda antes el rendimiento real de DeepSeek V4 Pro en sus tareas. Entre, cree una API Key y recargue poco crédito para probar la herramienta, sin escribir primero la integración ni comprar un plan fijo para una evaluación breve.
Capacidades principales y fortalezas de DeepSeek V4 Pro
Programación de proyectos: análisis, correcciones y refactorización de proyectos existentes
Evaluamos DeepSeek V4 Pro con proyectos reales: comprender relaciones entre módulos, proponer cambios dentro de restricciones y comprobar la implementación con pruebas. La mayor parte del trabajo es iteración y mantenimiento continuos, por lo que se acerca más a las necesidades reales.
Clientes que compararon DeepSeek V4 Pro y DeepSeek V4 Flash en el mismo proyecto Python informaron de mayor cobertura de Pro en arquitectura y refactorización. En pruebas de corrección posteriores consideró mejor la semántica de ciertas combinaciones de datos y bloqueos, aunque dejó problemas entre plataformas. Recomendamos criterios explícitos al corregir errores con DeepSeek V4 Pro, especialmente plataforma de ejecución, límites de datos y comportamiento existente.
Colaboración con herramientas: avanzar tareas en pasos a partir de resultados intermedios
DeepSeek V4 Pro admite llamadas a herramientas y JSON. Es una base para automatización empresarial: si la aplicación aporta herramientas, el modelo puede pedir consultas, leer resultados y decidir si necesita contexto adicional o puede continuar.
Para organizar información, divida el flujo en cuatro etapas: búsqueda, extracción, verificación y salida, dejando que el modelo continúe a partir de las herramientas. Búsqueda, archivos y ejecución de código deben proceder de la aplicación o marco agente; puede usar DeepSeek Harness oficial u otro marco multiagente.
Análisis de documentos largos: leer especificaciones, código y varias fuentes juntos
El contexto largo de DeepSeek V4 Pro merece usarse para comparar y organizar fuentes: comprobar requisitos frente a implementación, comparar contratos de interfaz entre versiones u ordenar cambios alrededor de un fallo desde muchos registros. Numere fuentes, concrete preguntas y exija conclusiones referidas a párrafos o archivos. Este enfoque de ingeniería ayuda a obtener mejor el resultado buscado.
En las pruebas actuales de Artificial Analysis, DeepSeek V4 Pro Max logra 80% en AA-LCR v1.1 de contexto largo. La evaluación usa aproximadamente 100,000 Token de entrada y la tomamos como referencia documental. Para entradas reales cercanas a un millón de Token, aún recomendamos probar primero en su negocio, porque el resultado no es óptimo cerca del límite de capacidad.
Razonamiento complejo: analizar restricciones, pruebas y verificación
Priorizamos los niveles altos de DeepSeek V4 Pro para tareas cuidadosas: explicar fallos difíciles de reproducir, comparar enfoques o detectar restricciones importantes olvidadas. Proporcione contexto necesario y criterios finales definidos para dirigir el razonamiento hacia su aceptación.
Un cliente encontró útil Pro Max en revisiones de seguridad de su proyecto, pero también más lento que Flash. Es la experiencia de algunos desarrolladores; la cuestión práctica es si esperar más en una revisión compleja descubre problemas nuevos o propuestas mejores.
Integración de aplicaciones: reutilizar flujos con interfaces compatibles
DeepSeek ofrece formatos oficiales compatibles con OpenAI y Anthropic; DeepSeek V4 Pro definitivo añadió Responses API y adaptación a Codex. API Hop expone actualmente este modelo mediante Chat Completions unificado. Siga el formato de la pestaña API y valide compatibilidad antes de migrar un flujo existente.
Empiece la evaluación de sustitución con un flujo acotado, como revisión de código, extracción estructurada o preguntas sobre materiales internos. Además de calidad, compruebe parámetros de herramientas, eventos de flujo y errores frente a lo esperado por la aplicación. Después amplíe gradualmente el uso para medir mejor el beneficio real.
Pruebas y rendimiento de DeepSeek V4 Pro
Aquí distinguimos pruebas oficiales e independientes. Los resultados públicos oficiales Code Agent usan DeepSeek Harness mínimo, esfuerzo max, temperature=1.0 y top_p=0.95; estos ajustes corresponden a esas pruebas de agentes de código. Conservamos versiones y fuentes para juzgar la aplicabilidad al propio flujo. Ajustes oficiales
Tareas de terminal: 87.9% en Terminal-Bench 2.1
Pro versión preliminar72.1%
Pro 081387.9%
DeepSeek · Pro 0813
En la misma tabla oficial DeepSeek, Pro 0813 obtiene 87.9% en Terminal-Bench 2.1 frente a 72.1% de Pro Preview: 15.8 puntos porcentuales de diferencia. Es una evidencia relativamente clara del avance definitivo en tareas de agentes de terminal.
Para ejecutar comandos en desarrollo, leer resultados y seguir corrigiendo, recomendamos este dato como motivo de prueba prioritaria. Conservamos salidas y registros de pasos fallidos para observar la finalización completa y la recuperación del entorno después de errores.
Ingeniería de software: 62.7% en DeepSWE, 61.5% en NL2Repo
Pruebas diferentes, mostradas por separado
DeepSWE62.7%
NL2Repo61.5%
DeepSeek · Pro 0813
En los resultados oficiales definitivos DeepSeek V4 Pro obtiene 62.7% en DeepSWE y 61.5% en NL2Repo. Son indicadores distintos de ingeniería: tratar tareas técnicas y completar trabajo de proyecto desde requisitos.
Prepare tareas reales por separado: corregir un problema, añadir una función restringida por una interfaz y completar una pequeña iteración de requisitos. Compilar es solo lo mínimo; también comprobamos integridad funcional, pruebas existentes aprobadas y código nuevo conforme a las convenciones.
Herramientas y automatización: 74.1% en Toolathlon-Verified, 31.8% en AutomationBench
Pruebas diferentes, mostradas por separado
Toolathlon-Verified74.1%
AutomationBench Public31.8%
DeepSeek · Pro 0813
Los resultados oficiales DeepSeek V4 Pro incluyen 74.1% en Toolathlon-Verified y 31.8% en AutomationBench Public. Cada prueba cubre tareas distintas; una nota alta de herramientas debe valorarse junto a la finalización real en su negocio.
Preguntas difíciles: HLE 42.7% sin herramientas y 60.0% con ellas
Sin herramientas42.7%
Con herramientas60.0%
DeepSeek · Pro 0813
DeepSeek informa oficialmente de que DeepSeek V4 Pro obtiene 42.7% sin herramientas y 60.0% con ellas en Humanity’s Last Exam, o HLE. Creemos que muestra el efecto muy importante de la ingeniería de herramientas al resolver problemas complejos.
En ciertos escenarios recomendamos probar DeepSeek V4 Pro con distintos Harnesses, que pueden mejorar el rendimiento en ámbitos especializados.
Índice independiente y velocidad: resultado general 36, aproximadamente 99 Token por segundo
- Intelligence Index v4.3.2
- 36puntos
- Velocidad de salida
- ~99Token/s
Primer token1.67 s
Primer token de respuesta, incluido el razonamiento21.86 s
Artificial Analysis · Intelligence Index v4.3.2 · Pro MaxMediciones externas, no latencia de API Hop
Intelligence Index v4.3.2 de Artificial Analysis da 36 a DeepSeek V4 Pro Max. Produce aproximadamente 99 Token por segundo, tarda unos 1.67 segundos hasta el primer Token y 21.86 hasta el primer Token de respuesta incluyendo razonamiento.
Observamos por separado cuándo empieza a volver contenido, la espera de la respuesta final y la duración total. Para funciones de interacción frecuente evalúe antes esfuerzo bajo; para análisis complejos decida si merece la espera extra de Max.
DeepSeek V4 Pro frente a V4 Flash, Kimi K3, Claude Fable 5 y V4.1 Flash
Frente a DeepSeek V4 Flash: el beneficio en tareas complejas debe compensar la diferencia de velocidad
Comparamos con DeepSeek V4 Flash de la misma generación. En pruebas actuales equivalentes de Artificial Analysis, DeepSeek V4 Pro Max y DeepSeek V4 Flash Max obtienen 36 y 34 en el índice general, ambos 80% en AA-LCR v1.1; sus salidas son aproximadamente 99 y 223 Token por segundo. Recomendamos considerar directamente DeepSeek V4 Pro para tareas complejas.
Frente a Kimi K3: diferencias en notas generales, documentos largos y coste por tarea
En la comparación Max de Artificial Analysis v4.3.2, Kimi K3 obtiene 44 en el índice general y DeepSeek V4 Pro 36; AA-LCR v1.1 es 89% y 80%. El coste ponderado por tarea en la misma evaluación es $2.00 y $0.67 respectivamente.
Si depende mucho de comprensión entre documentos, incluya Kimi K3 como comparación principal. Para ampliar el uso por lotes, pruebe además si DeepSeek V4 Pro produce resultados aceptables para su negocio.
Frente a Claude Fable 5: éxito inicial y cobertura tras varios intentos tienen fortalezas distintas
Un experimento directo del 17 de agosto de 2026 comparó DeepSeek V4 Pro Max y Claude Fable 5 Max en 113 tareas DeepSWE, ejecutando cada tarea cuatro veces por modelo.
| Métrica | DeepSeek V4 Pro Max | Claude Fable 5 Max |
|---|---|---|
| pass@1, tasa de éxito de un intento | 62.8% | 69.7% |
| pass@4, al menos un éxito en cuatro intentos | 88.5% | 84.1% |
| Tareas aprobadas en los cuatro intentos | 35 | 56 |
| Tiempo mediano por intento de tarea | 35 minutos | 31 minutos |
Entendemos la ventaja de Fable 5 como éxito inicial y repetibilidad en este experimento, y la de DeepSeek V4 Pro como mayor cobertura cuando se permiten reintentos.
¿Por qué usar DeepSeek V4 Pro mediante API Hop?
Facturación por uso y optimización del coste del modelo
Los cargos siguen las tarifas actuales de API Hop y el uso real. Recarga cuando lo necesites.
Modelos de IA y API de datos unificados, con acceso a varios modelos en un solo lugar
Una clave API conecta varios modelos de IA y servicios de datos, reduce los costes de integración y permite cambiar con un clic. Las aplicaciones empresariales necesitan tanto IA como datos.
Registros de llamadas y controles de acceso, con claridad en cada llamada
Cada llamada API se registra en tu panel. Crea claves API distintas para diferentes aplicaciones.
Evalúa las salidas según tu tarea
Usa el ID del modelo documentado y los parámetros admitidos mediante API Hop. Evalúa las salidas según tus criterios de aceptación y revisa los registros de uso y metadatos antes de producción. Un nombre de modelo o un ejemplo no garantiza cada resultado.
Cómo usar DeepSeek V4 Pro en API Hop
Tras crear una clave API en la consola, sigue la documentación para empezar con DeepSeek V4 Pro.
Prepara tu cuenta y prueba en línea
Inicia sesión, confirma tu saldo y crea una clave API.
Pruébalo en el área de pruebas
Explora las capacidades del modelo en el área de pruebas para encontrar la mejor forma de usarlo.
Integra DeepSeek V4 Pro en tu negocio
Sigue nuestra documentación para desarrolladores para integrar DeepSeek V4 Pro en tu negocio.
Futuras actualizaciones del modelo
Para cambiar a un modelo nuevo, confirma primero que su ID exacto aparece en el catálogo de tu clave API. Si admite el mismo endpoint y campos, actualiza el ID y prueba los formatos de respuesta, streaming, límites de salida y facturación antes de enviar tráfico de producción. Para tareas asíncronas de imagen o vídeo, verifica también el envío, el sondeo de estado y la obtención del resultado.
Preguntas frecuentes sobre la API de DeepSeek V4 Pro
¿El Playground de DeepSeek V4 Pro acepta imágenes, PDF o vídeo?
Es una herramienta de conversación textual sin subida de archivos ni imágenes. V4 Pro es un modelo de texto, no de entrada visual. Extraiga el texto pertinente antes de enviarlo; un enlace no hace que esta página descargue o inspeccione archivos.
¿Por qué veo el razonamiento pero no la respuesta final?
El razonamiento puede consumir el límite antes de la respuesta final. Revise la causa de finalización, reduzca la tarea o aumente un límite explícito. Los clientes API deben separar reasoning_content de content y no tratar solo el razonamiento como una respuesta completa.
¿La memoria de conversación es permanente y por qué aumenta el uso?
La memoria es contexto de la conversación actual, no memoria permanente entre sesiones. Al activarla se envían turnos completados reutilizables y puede aumentar el consumo de entrada. Al desactivarla el historial sigue visible pero no se envía; respuestas fallidas, detenidas o truncadas no son historial reutilizable normal.
¿Cómo diagnostico errores 401, 402, 403 o 429?
Compruebe autenticación para 401, saldo para 402, acceso al modelo para 403 y frecuencia o cuota para 429. Confirme el ID exacto en el catálogo de su clave. El código numérico de respuesta difiere del estado HTTP; revise errores completos ante fallos del proveedor o flujos interrumpidos.
¿Puedo llamar a DeepSeek V4 Pro con OpenAI Responses o Claude Messages?
Este modelo API Hop usa Chat Completions unificado. Los protocolos de DeepSeek directo no establecen soporte API Hop. Siga endpoint y formato de mensajes de la pestaña API en lugar de cambiar solo model en una petición de otro protocolo.
¿Puedo obtener varias propuestas o garantizar JSON válido?
Pida varias propuestas en una respuesta con los mismos criterios. Para JSON especifique campos, tipos y reglas de valores ausentes; valide después sintaxis, esquema y significado empresarial. Pedir JSON no garantiza registros válidos ni correctos.
¿DeepSeek V4 Pro puede ejecutar código o completar operaciones empresariales aquí?
No. La página devuelve texto y no ejecuta comandos, cambia repositorios, accede a bases ni paga. Una aplicación agente debe aportar herramientas compatibles, permisos, retorno y aprobación. Una acción propuesta no prueba ejecución completada.
¿Debo reintentar enseguida una solicitud lenta, interrumpida o detenida?
Revise primero resultados existentes, registros y consumo. Entradas largas y razonamiento pueden retrasar la respuesta. Dejar de esperar en el navegador o perder el flujo no prueba que el proveedor no haya procesado la solicitud; decida reintentos por error para evitar duplicados y cargos.
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Ejemplos de API y parámetros admitidos de DeepSeek V4 Pro
Inicio rápido de la API de DeepSeek V4 Pro
deepseek-v4-promodel es obligatorio; estos ejemplos usan el ID del modelo de esta página. Comprueba el acceso de tu clave API con 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}'Referencia de la familia y el protocolo
Modelos DeepSeek
Documentación completa de la APIID de los modelos DeepSeek V4 Flash, V4 Pro y V4.1 Flash y disponibilidad en Chat Completions.
POST
https://api.apihop.ai/v1/chat-completions