Examinez cette politique fictive de webhook de paiement : chaque POST échoué est relancé trois fois, aucune clé d’idempotence n’est stockée et le solde est débité avant l’envoi de la réponse. Identifiez les risques de double débit, proposez des changements minimaux et trois tests d’acceptation. Utilisez uniquement ces faits ; ne supposez aucun accès au code, aux outils ou à la production.
API DeepSeek V4 Pro : tarifs, espace de test et exemples
Consultez les tarifs des tokens, modes de réflexion et exemples Chat Completions de DeepSeek V4 Pro pour le raisonnement complexe, l’analyse de code et la recherche en plusieurs étapes.
Tarifs et facturation de l’API DeepSeek V4 Pro
Tarif API Hop
- Entrée
- $1.0286 /M
- Sortie
- $3.0857 /M
- Entrée en cache
- $0.0343 /M
Outil de chat en ligne DeepSeek V4 Pro
Paramètres du modèle
À quoi sert la mémoire ?
Elle inclut les échanges terminés et réutilisables de cette conversation dans la prochaine requête, pour poser des questions de suivi sans répéter le contexte.
Que se passe-t-il si elle est désactivée ?Seuls votre nouveau message et une éventuelle instruction système sont envoyés. Les anciens messages restent visibles ; réactiver la mémoire réintègre les échanges précédents admissibles.
Est-ce une mémoire à long terme ?Non. Il s’agit du contexte de cette conversation, pas d’une mémoire entre conversations distinctes. Les réponses échouées, arrêtées, tronquées ou non réutilisables sont exclues. Un historique plus long peut consommer davantage de tokens d’entrée et augmenter le coût.
Paramètres avancés
0 caractère ou plus(0/Pas de limite fixe)
Pas de limite fixe de caractères ; la requête complète reste soumise aux limites de taille et de contexte du modèle. Ce n’est pas un nombre de tokens. Conversation
Comment puis-je vous aider aujourd’hui ?
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Exemples de prompts pour DeepSeek V4 Pro
Ce sont des prompts d’évaluation pour DeepSeek V4 Pro, pas des sorties enregistrées. Ils analysent uniquement le texte fourni ; ils n’exécutent pas de code, n’inspectent pas les systèmes de production et ne prouvent pas les performances en contexte long. Vérifiez les preuves citées et les critères d’acceptation, puis les métadonnées et l’utilisation avant la mise en production.
Analysez cette trace synthétique : [L1] 10:00:00 requête A acceptée ; [L2] 10:00:01 worker démarre A ; [L3] 10:00:31 expiration côté client ; [L4] 10:00:33 worker termine A ; [L5] 10:00:35 client renvoie A. Séparez observations et hypothèses, citez les identifiants de ligne, listez les preuves manquantes et proposez deux vérifications. Ne prétendez pas avoir inspecté un système réel ni appliqué une correction.
Une équipe fictive de deux personnes exécute 2 000 rapports par jour. Un délai de 30 minutes est acceptable. Elle a une base de données mais pas de service de file ; les tâches doivent reprendre après redémarrage et éviter les envois doubles. Comparez un batch en base à une file dédiée. Donnez un tableau de décision, une recommandation conditionnelle, trois inconnues et une condition inversant votre choix. N’inventez ni benchmarks, ni coûts, ni garanties testées.
Qu’est-ce que DeepSeek V4 Pro
Un modèle en version définitive pour raisonnement complexe et tâches d’agent
Nous positionnons DeepSeek V4 Pro comme modèle de raisonnement pour des tâches textuelles complexes qui décomposent les problèmes et avancent continuellement : analyse de code, corrections, questions de recherche et collaboration avec les outils. DeepSeek-V4-Pro-0813, publié le 13 août 2026, est sa version définitive ; l’annonce insiste sur les capacités d’agent.
Un modèle MoE à poids ouverts avec un contexte d'un million de tokens
DeepSeek V4 Pro utilise un mélange d’experts, ou MoE, et publie ses poids sous MIT ; API Hop offre un contexte de 1M Token, comme l’ancienne API officielle. Entreprises et particuliers préoccupés par la sécurité des données peuvent aussi déployer DeepSeek V4 Pro eux-mêmes.
Pour les longs textes, nous privilégions le traitement conjoint de différentes informations. Spécifications, code de plusieurs modules et journaux d’erreur peuvent être fournis ensemble afin d’analyser leurs liens avec un même problème.
Basculer entre mode sans réflexion et trois niveaux d’effort
DeepSeek V4 Pro prend en charge les modes sans et avec réflexion ; une fois activée, elle propose low, high et max. La documentation officielle choisit actuellement high par défaut. L’intérêt est d’allouer les budgets par tâche et de fournir une base au futur routage entre modèles.
Choisissez selon la difficulté : conversions et extractions simples peuvent débuter sans réflexion ou en low ; analyse quotidienne et tâches à étapes en high ; problèmes difficiles à contraintes multiples et vérifications répétées en max. Testez l’effort concret sur votre usage métier.
Outils en ligne et API DeepSeek V4 Pro sur API Hop
Avec API Hop, nous souhaitons vous faire comprendre plus vite la performance réelle de DeepSeek V4 Pro sur vos tâches. Connectez-vous, créez une API Key et rechargez un peu pour essayer l’outil en ligne, sans coder d’abord l’intégration ni acheter un forfait fixe pour une brève évaluation.
Capacités principales et points forts de DeepSeek V4 Pro
Programmation de projet : analyse, corrections et refactorisation de l’existant
Nous évaluons DeepSeek V4 Pro sur de vrais projets : comprendre les relations des modules, proposer des changements sous contraintes, puis tester l’implémentation. L’essentiel du travail étant l’évolution et la maintenance continues, cela correspond mieux aux besoins réels.
Des clients comparant DeepSeek V4 Pro et DeepSeek V4 Flash sur le même projet Python décrivent une couverture plus large de Pro en architecture et refactorisation. Dans les essais de correction suivants, Pro considérait mieux la sémantique de certaines fusions de données et verrous, mais laissait des incompatibilités entre plateformes. Donnez donc des critères d’acceptation explicites pour corriger avec DeepSeek V4 Pro, notamment plateforme d’exécution, frontières des données et comportement existant.
Collaboration avec les outils : avancer par étapes à partir des résultats intermédiaires
DeepSeek V4 Pro prend en charge appels d’outils et sortie JSON. C’est une base pour l’automatisation : si l’application fournit les outils, le modèle peut interroger des données, lire les résultats et décider s’il manque du contexte ou s’il peut poursuivre.
Pour organiser des informations, divisez le flux en quatre étapes : recherche, extraction, vérification et sortie, en laissant le modèle poursuivre à partir des résultats des outils. Recherche, accès aux fichiers et exécution du code doivent venir de l’application ou du framework agent ; utilisez DeepSeek Harness officiel ou un autre framework multiagent.
Analyse de longs documents : lire ensemble spécifications, code et plusieurs sources
Le long contexte de DeepSeek V4 Pro mérite de servir aux comparaisons et à l’organisation entre sources : vérifier l’implémentation contre les exigences, comparer des contrats d’interface ou reconstituer des changements autour d’un incident depuis de nombreux journaux. Numérotez les sources, précisez les questions et exigez des conclusions rattachées à des paragraphes ou fichiers. Cette démarche d’ingénierie aide à obtenir plus efficacement le résultat voulu.
Dans les tests actuels Artificial Analysis, DeepSeek V4 Pro Max atteint 80% sur AA-LCR v1.1 de raisonnement long. Les tâches utilisent environ 100,000 Token d’entrée ; nous y voyons une référence documentaire. Pour des entrées réelles proches d’un million de Token, testez toutefois votre scénario avant usage : près de la capacité limite, les sorties ne sont pas optimales.
Raisonnement complexe : analyser contraintes, preuves et vérification
Nous réservons d’abord les niveaux élevés de DeepSeek V4 Pro aux tâches demandant du soin : expliquer un incident difficile à reproduire, comparer des approches ou chercher des contraintes oubliées. Fournissez contexte requis et critères finaux précis pour orienter le raisonnement vers votre acceptation.
Un client a trouvé Pro Max utile pour les revues de sécurité de son projet, mais plus lent que Flash. Cela ne représente que certains développeurs ; l’arbitrage concret est de savoir si attendre davantage pour une revue complexe révèle de nouveaux problèmes ou de meilleures propositions.
Intégration applicative : réutiliser les processus avec des interfaces compatibles
DeepSeek fournit officiellement des formats compatibles avec OpenAI et Anthropic ; DeepSeek V4 Pro définitif a ajouté Responses API et l’adaptation Codex. API Hop expose actuellement ce modèle par Chat Completions unifié. Suivez le format de requête de l’onglet API et validez la compatibilité avant de migrer un processus existant.
Commencez l’évaluation de remplacement par un flux circonscrit : revue de code, extraction structurée ou questions sur des documents internes. Outre la qualité, vérifiez paramètres d’outils, événements de streaming et erreurs face aux attentes de l’application. Élargissez ensuite progressivement l’usage pour mieux juger le bénéfice métier réel.
Évaluations et performances de DeepSeek V4 Pro
Nous distinguons ici tests officiels et indépendants. Les résultats publics officiels Code Agent utilisent DeepSeek Harness minimal, effort max, temperature=1.0 et top_p=0.95 ; ces réglages concernent les tests d’agents de code correspondants. Nous conservons versions et sources pour juger de leur pertinence pour votre flux. Réglages officiels
Tâches terminal : 87.9% sur Terminal-Bench 2.1
Pro aperçu72.1%
Pro 081387.9%
DeepSeek · Pro 0813
Dans le même tableau officiel DeepSeek, Pro 0813 obtient 87.9% sur Terminal-Bench 2.1 contre 72.1% pour Pro Preview, soit 15.8 points de pourcentage. C’est selon nous une preuve assez nette du progrès définitif dans les tâches d’agents au terminal.
Pour exécuter des commandes en développement, lire le retour et continuer à corriger, ce résultat justifie un essai prioritaire. Nous conservons sorties des commandes et journaux des étapes échouées pour observer la fin de la tâche complète et la restauration de l’environnement après échec.
Ingénierie logicielle : 62.7% sur DeepSWE, 61.5% sur NL2Repo
Évaluations différentes, présentées séparément
DeepSWE62.7%
NL2Repo61.5%
DeepSeek · Pro 0813
Dans les résultats officiels définitifs, DeepSeek V4 Pro obtient 62.7% sur DeepSWE et 61.5% sur NL2Repo. Ce sont différents indices des capacités d’ingénierie, du traitement de tâches techniques à l’achèvement de projets à partir d’exigences.
Préparez séparément plusieurs tâches réelles : corriger un problème, ajouter une fonction contrainte par une interface et terminer une petite itération à partir d’exigences. Compiler n’est que le minimum ; nous vérifions aussi exhaustivité fonctionnelle, maintien des tests existants et respect des conventions par le nouveau code.
Outils et automatisation : 74.1% sur Toolathlon-Verified, 31.8% sur AutomationBench
Évaluations différentes, présentées séparément
Toolathlon-Verified74.1%
AutomationBench Public31.8%
DeepSeek · Pro 0813
Les résultats officiels DeepSeek V4 Pro comprennent 74.1% sur Toolathlon-Verified et 31.8% sur AutomationBench Public. Chaque test couvre des tâches différentes : un score élevé d’outils doit être jugé avec l’achèvement réel dans votre métier.
Questions difficiles : HLE à 42.7% sans outils, 60.0% avec outils
Sans outils42.7%
Avec outils60.0%
DeepSeek · Pro 0813
DeepSeek annonce officiellement pour DeepSeek V4 Pro 42.7% sans outils et 60.0% avec outils sur Humanity’s Last Exam, ou HLE. Nous pensons que cela montre l’effet très important de l’ingénierie des outils sur la résolution de problèmes complexes.
Dans certains scénarios, testez DeepSeek V4 Pro avec différents Harness : ils peuvent mieux fonctionner dans des situations spécialisées.
Indice indépendant et vitesse : score général 36, sortie d’environ 99 Token par seconde
- Intelligence Index v4.3.2
- 36points
- Vitesse de sortie
- ~99Token/s
Premier token1.67 s
Premier token de réponse, raisonnement inclus21.86 s
Artificial Analysis · Intelligence Index v4.3.2 · Pro MaxMesures externes, pas la latence de API Hop
L’Intelligence Index v4.3.2 d’Artificial Analysis attribue 36 à DeepSeek V4 Pro Max. La sortie atteint environ 99 Token par seconde, avec 1.67 seconde jusqu’au premier Token et 21.86 secondes jusqu’au premier Token de réponse en comptant le raisonnement.
Nous observons séparément le début du retour, l’attente de la réponse finale et l’achèvement total. Pour les fonctions souvent interactives, évaluez d’abord un effort réduit ; pour l’analyse complexe, jugez ensuite si l’attente supplémentaire de Max vaut la peine.
DeepSeek V4 Pro face à V4 Flash, Kimi K3, Claude Fable 5 et V4.1 Flash
Face à DeepSeek V4 Flash : le gain des tâches complexes doit compenser l’écart de vitesse
Nous comparons avec DeepSeek V4 Flash de la même génération. Dans les tests actuels homogènes Artificial Analysis, DeepSeek V4 Pro Max et DeepSeek V4 Flash Max obtiennent 36 et 34 à l’indice global, tous deux 80% sur AA-LCR v1.1 ; les sorties sont environ 99 et 223 Token par seconde. Nous conseillons de considérer directement DeepSeek V4 Pro pour les tâches complexes.
Face à Kimi K3 : écarts des scores globaux, des longs documents et des coûts
Dans la comparaison Max Artificial Analysis v4.3.2, Kimi K3 obtient 44 à l’indice global et DeepSeek V4 Pro 36 ; AA-LCR v1.1 vaut 89% et 80%. Les coûts pondérés par tâche de la même évaluation sont respectivement $2.00 et $0.67.
Si le travail dépend fortement de la compréhension entre documents, faites de Kimi K3 une comparaison importante. Pour étendre l’usage par lots, testez davantage l’acceptabilité des sorties DeepSeek V4 Pro dans votre contexte métier.
Face à Claude Fable 5 : premier succès et couverture après plusieurs essais ont des forces différentes
Une expérience directe du 17 août 2026 a comparé DeepSeek V4 Pro Max et Claude Fable 5 Max sur 113 tâches DeepSWE, avec quatre exécutions de chaque tâche par modèle.
| Indicateur | DeepSeek V4 Pro Max | Claude Fable 5 Max |
|---|---|---|
| pass@1, taux de réussite d’un essai | 62.8% | 69.7% |
| pass@4, au moins une réussite en quatre essais | 88.5% | 84.1% |
| Tâches réussies lors des quatre essais | 35 | 56 |
| Durée médiane par tentative de tâche | 35 minutes | 31 minutes |
L’avantage de Fable 5 nous semble être le succès initial et la répétabilité dans cette expérience, celui de DeepSeek V4 Pro la couverture plus large lorsque les nouvelles tentatives sont permises.
Pourquoi utiliser DeepSeek V4 Pro via API Hop ?
Facturation à l’usage et optimisation des coûts du modèle
Les frais suivent les tarifs actuels de API Hop et l’utilisation réelle. Rechargez selon vos besoins.
Modèles IA et API de données unifiés, avec accès à plusieurs modèles au même endroit
Une clé API relie plusieurs modèles IA et services de données, réduit les coûts d’intégration et permet de changer en un clic. Les applications métier ont besoin à la fois d’IA et de données.
Journaux d’appels et contrôles d’accès applicatifs, pour chaque appel en toute transparence
Chaque appel API est consigné dans votre tableau de bord. Créez des clés API distinctes pour différentes applications.
Évaluez les sorties selon votre tâche
Utilisez l’ID documenté du modèle et les paramètres pris en charge via API Hop. Évaluez les sorties selon vos critères d’acceptation, puis vérifiez les relevés d’utilisation et les métadonnées avant la production. Un nom de modèle ou un exemple ne garantit pas chaque résultat.
Comment utiliser DeepSeek V4 Pro sur API Hop
Après avoir créé une clé API dans la console, suivez la documentation pour démarrer avec DeepSeek V4 Pro.
Préparez votre compte et testez en ligne
Connectez-vous, vérifiez votre solde et créez une clé API.
Essayez dans l’espace de test
Explorez les capacités du modèle dans l’espace de test pour trouver la meilleure façon de l’utiliser.
Intégrez DeepSeek V4 Pro à votre activité
Suivez notre documentation développeur pour intégrer DeepSeek V4 Pro à votre activité.
Futures mises à niveau du modèle
Pour passer à un modèle plus récent, vérifiez d’abord que son ID exact est renvoyé par le catalogue de votre clé API. S’il prend en charge le même endpoint et les mêmes champs, modifiez l’ID puis testez formats de réponse, streaming, limites de sortie et facturation avant la production. Pour les tâches asynchrones d’image ou de vidéo, vérifiez aussi l’envoi, le suivi du statut et la récupération des résultats.
Questions fréquentes sur l’API DeepSeek V4 Pro
Le Playground DeepSeek V4 Pro accepte-t-il images, PDF ou vidéos ?
C’est un outil de conversation textuelle sans importation de fichiers ni d’images. V4 Pro est un modèle textuel, pas visuel. Extrayez les passages pertinents avant envoi ; un lien ne fait pas télécharger ou examiner un fichier par cette page.
Pourquoi vois-je le raisonnement sans réponse finale ?
Le raisonnement peut consommer le quota avant la réponse finale. Vérifiez la raison d’arrêt, réduisez la tâche ou augmentez une limite explicite. Les clients API doivent distinguer reasoning_content et content, sans considérer le raisonnement seul comme réponse complète.
La mémoire de conversation est-elle permanente et pourquoi l’utilisation augmente-t-elle ?
La mémoire est le contexte de la conversation actuelle, pas une mémoire permanente entre sessions. Activée, elle transmet les tours terminés réutilisables et peut augmenter l’entrée. Désactivée, l’historique reste visible mais n’est plus envoyé ; les réponses échouées, arrêtées ou tronquées ne sont pas un historique réutilisable normal.
Comment diagnostiquer les erreurs 401, 402, 403 ou 429 ?
Vérifiez authentification pour 401, solde pour 402, accès au modèle pour 403 et fréquence ou quota pour 429. Confirmez l’ID exact dans le catalogue de votre clé. Le code numérique de réponse est distinct du statut HTTP ; examinez les erreurs complètes en cas de panne amont ou de flux interrompu.
Puis-je appeler DeepSeek V4 Pro avec OpenAI Responses ou Claude Messages ?
Ce modèle API Hop utilise Chat Completions unifié. Les protocoles du service direct DeepSeek n’établissent pas le support API Hop. Suivez l’endpoint et le format de messages de l’onglet API au lieu de changer seulement model dans une requête d’un autre protocole.
Puis-je obtenir plusieurs propositions ou garantir un JSON valide ?
Demandez plusieurs propositions dans une réponse avec les mêmes critères. Pour JSON, précisez champs, types et règles des valeurs manquantes, puis validez syntaxe, schéma et sens métier. Demander du JSON ne garantit pas des enregistrements valides ni exacts.
DeepSeek V4 Pro peut-il exécuter du code ou terminer des opérations métier ici ?
Non. Cette page renvoie du texte, n’exécute pas de commandes, ne modifie pas de dépôts, n’accède pas aux bases et ne paie pas. Une application agente doit fournir outils compatibles, permissions, retour et approbation. Une action proposée ne prouve pas son exécution.
Faut-il relancer immédiatement une requête lente, interrompue ou arrêtée ?
Vérifiez d’abord résultats existants, journaux de requêtes et consommation. Entrées longues et raisonnement peuvent retarder la réponse finale. Arrêter l’attente du navigateur ou perdre le flux ne prouve pas que la requête amont n’a pas été traitée ; choisissez les relances par erreur pour éviter doublons et frais.
API de texte associées
Exemples API et paramètres pris en charge de DeepSeek V4 Pro
Démarrage rapide de l’API DeepSeek V4 Pro
deepseek-v4-promodel est obligatoire ; ces exemples utilisent l’ID du modèle de cette page. Vérifiez l’accès de votre clé API avec 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}'Référence de la famille et du protocole
Modèles DeepSeek
Documentation API complèteID des modèles DeepSeek V4 Flash, V4 Pro et V4.1 Flash et disponibilité de Chat Completions.
POST
https://api.apihop.ai/v1/chat-completions