इस काल्पनिक भुगतान वेबहुक नीति की समीक्षा करें: हर विफल POST तीन बार दोहराया जाता है, कोई idempotency कुंजी सहेजी नहीं जाती और प्रतिक्रिया भेजने से पहले बैलेंस कटता है। दोहरे शुल्क के जोखिम पहचानें, न्यूनतम बदलाव और तीन स्वीकृति परीक्षण सुझाएँ। केवल इन्हीं तथ्यों का उपयोग करें; कोड, टूल या प्रोडक्शन प्रणालियों की पहुँच न मानें।
DeepSeek V4 Pro API: मूल्य, प्रयोग टूल और उदाहरण
जटिल तर्क, कोड विश्लेषण और कई चरणों वाले शोध कार्यों के लिए DeepSeek V4 Pro टोकन मूल्य, तर्क मोड और Chat Completions उदाहरण देखें।
DeepSeek V4 Pro API मूल्य और बिलिंग
API Hop मूल्य
- इनपुट
- $1.0286 /M
- आउटपुट
- $3.0857 /M
- कैश किया गया इनपुट
- $0.0343 /M
DeepSeek V4 Pro ऑनलाइन चैट टूल
मॉडल सेटिंग
स्मृति क्या करती है?
यह इस बातचीत के पूरे और दोबारा इस्तेमाल योग्य आदान-प्रदान को आपके अगले अनुरोध में शामिल करती है, ताकि आप संदर्भ दोहराए बिना आगे के सवाल पूछ सकें।
बंद होने पर क्या होता है?केवल आपका नया संदेश और कोई सिस्टम प्रॉम्प्ट भेजा जाता है। मौजूदा संदेश दिखते रहते हैं; स्मृति फिर चालू करने पर योग्य पुराने आदान-प्रदान फिर शामिल हो जाते हैं।
क्या यह दीर्घकालिक स्मृति है?नहीं। यह इसी बातचीत का संदर्भ है, अलग बातचीतों के बीच की स्मृति नहीं। विफल, रोके गए, अधूरे या दोबारा इस्तेमाल न किए जा सकने वाले जवाब शामिल नहीं होते। अधिक इतिहास से इनपुट टोकन और लागत बढ़ सकते हैं।
उन्नत पैरामीटर
0 या अधिक अक्षर(0/कोई तय सीमा नहीं)
अक्षरों की कोई तय सीमा नहीं; पूरा अनुरोध आकार और मॉडल संदर्भ की सीमाओं के अधीन है। यह टोकन की संख्या नहीं है। बातचीत
आज मैं आपकी कैसे मदद कर सकता हूँ?
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DeepSeek V4 Pro प्रॉम्प्ट उदाहरण
ये DeepSeek V4 Pro के मूल्यांकन प्रॉम्प्ट हैं, दर्ज मॉडल आउटपुट नहीं। ये केवल दिए टेक्स्ट का विश्लेषण करते हैं; कोड नहीं चलाते, प्रोडक्शन प्रणालियों की जाँच नहीं करते और लंबे संदर्भ का प्रदर्शन साबित नहीं करते। उद्धृत प्रमाण तथा स्वीकृति मानदंड जाँचें, फिर प्रोडक्शन उपयोग से पहले प्रतिक्रिया मेटाडेटा और उपयोग देखें।
इस कृत्रिम ट्रेस का विश्लेषण करें: [L1] 10:00:00 अनुरोध A स्वीकार हुआ; [L2] 10:00:01 वर्कर ने A शुरू किया; [L3] 10:00:31 क्लाइंट टाइमआउट; [L4] 10:00:33 वर्कर ने A पूरा किया; [L5] 10:00:35 क्लाइंट ने A फिर भेजा। अवलोकन और परिकल्पना अलग करें, पंक्ति ID उद्धृत करें, गुम प्रमाण सूचीबद्ध करें और दो जाँच सुझाएँ। वास्तविक प्रणाली जाँचने या सुधार चलाने का दावा न करें।
एक काल्पनिक दो-सदस्यीय टीम रोज़ 2,000 रिपोर्ट चलाती है। 30 मिनट में पूरा होना स्वीकार्य है। उसके पास डेटाबेस है, कतार सेवा नहीं; कार्य रीस्टार्ट के बाद बहाल होने चाहिए और दोहरी डिलीवरी रोकनी चाहिए। डेटाबेस आधारित बैच और समर्पित कतार की तुलना करें। निर्णय तालिका, सशर्त सिफ़ारिश, तीन अज्ञात बातें और एक ऐसी शर्त दें जो आपका चयन बदल दे। बेंचमार्क, लागत या परीक्षण से मिली गारंटी न गढ़ें।
DeepSeek V4 Pro क्या है
जटिल तर्क-विचार और एजेंट कार्यों के लिए प्रोडक्शन रिलीज़ मॉडल
हम DeepSeek V4 Pro को जटिल टेक्स्ट कार्यों का तर्क-विचार मॉडल मानते हैं, जिसका ध्यान समस्याओं को हिस्सों में बाँटकर लगातार आगे बढ़ने वाले काम पर है, जैसे कोड विश्लेषण, सॉफ़्टवेयर सुधार, शोध प्रश्नोत्तर और टूल सहयोग। 13 अगस्त 2026 को जारी DeepSeek-V4-Pro-0813 इसकी प्रोडक्शन रिलीज़ है, जिसकी आधिकारिक घोषणा में विशेष रूप से एजेंट क्षमताओं में सुधार पर ज़ोर है।
खुले वज़न और दस लाख टोकन संदर्भ वाला MoE मॉडल
DeepSeek V4 Pro, mixture-of-experts यानी MoE आर्किटेक्चर इस्तेमाल करता है और अपने मॉडल वेट MIT लाइसेंस के तहत उपलब्ध कराता है; पिछले आधिकारिक API की तरह API Hop 1M Token संदर्भ देता है। डेटा सुरक्षा की चिंता वाले व्यवसाय और व्यक्ति DeepSeek V4 Pro को स्वयं डिप्लॉय करने पर भी विचार कर सकते हैं।
लंबे टेक्स्ट कार्यों में हम अलग तरह की जानकारी साथ संसाधित करने की क्षमता पर अधिक ध्यान देते हैं। उदाहरण के लिए परियोजना विनिर्देश, कई मॉड्यूल का कोड और त्रुटि लॉग साथ दिए जा सकते हैं ताकि मॉडल एक ही समस्या से उनके संबंधों का विश्लेषण कर सके।
बिना सोच-विचार वाले मोड और तीन सोच-विचार स्तरों के बीच बदलें
DeepSeek V4 Pro बिना सोच-विचार और सोच-विचार वाले मोड समर्थित करता है; सोच-विचार चालू होने पर low, high और max प्रयास स्तर चुन सकते हैं। आधिकारिक दस्तावेज़ में फिलहाल डिफ़ॉल्ट प्रयास high है। हमारे अनुसार इस नियंत्रण का मूल्य कार्य के अनुसार तर्क-विचार बजट बाँटना है, जो भविष्य की बहु-मॉडल रूटिंग के लिए आधार देता है।
हम कार्य की कठिनाई के अनुसार सेटिंग चुनने की सलाह देते हैं: प्रारूप बदलने और सरल जानकारी निकालने में बिना सोच-विचार वाले मोड या low से मूल्यांकन शुरू करें; रोज़मर्रा के कोड विश्लेषण और कई चरणों के काम में high से शुरू करें; कई सीमाओं और बार-बार सत्यापन वाली कठिन समस्याओं के लिए max परखें। विशिष्ट प्रयास स्तर अपने व्यावसायिक मामले में जाँचें।
API Hop के DeepSeek V4 Pro ऑनलाइन टूल और API
API Hop के ज़रिए हम चाहते हैं कि आप अपने कामों पर DeepSeek V4 Pro का वास्तविक प्रदर्शन जल्दी समझ सकें। पहले API एकीकरण कोड लिखे या छोटे मूल्यांकन के लिए निश्चित प्लान खरीदे बिना, साइन इन करके API Key बनाएँ और थोड़ा क्रेडिट जोड़कर ऑनलाइन टूल आज़माएँ।
DeepSeek V4 Pro की प्रमुख क्षमताएँ और विशेषज्ञता के क्षेत्र
परियोजना कोडिंग: मौजूदा परियोजनाओं में विश्लेषण, सुधार और रीफ़ैक्टरिंग
हम वास्तविक परियोजनाओं से DeepSeek V4 Pro का कोडिंग मूल्य आँकते हैं: मौजूदा मॉड्यूल के संबंध समझने, सीमाओं के भीतर बदलाव सुझाने और फिर टेस्ट से कार्यान्वयन परिणाम जाँचने को कहते हैं। अधिकांश काम परियोजनाओं में लगातार सुधार और रखरखाव है, इसलिए यह डेवलपर की वास्तविक ज़रूरत के अधिक निकट है।
एक ही Python परियोजना पर DeepSeek V4 Pro और DeepSeek V4 Flash की तुलना वाली ग्राहक प्रतिक्रिया में Pro को आर्किटेक्चर विश्लेषण और रीफ़ैक्टरिंग चर्चा में अधिक व्यापक बताया गया। बाद के सुधार टेस्ट में Pro ने कुछ डेटा-मर्जिंग और लॉकिंग व्यवहार के अर्थ पर अधिक गहराई से विचार किया, हालांकि अलग प्लेटफ़ॉर्म की संगतता समस्याएँ भी छोड़ीं। इसलिए DeepSeek V4 Pro से बग ठीक कराते समय हम स्पष्ट स्वीकृति मानदंड, विशेषकर रनटाइम प्लेटफ़ॉर्म, डेटा सीमाएँ और मौजूदा व्यवहार देने की सलाह देते हैं।
टूल सहयोग: बीच के परिणामों से कई चरणों के कार्य आगे बढ़ाना
DeepSeek V4 Pro टूल कॉलिंग और JSON आउटपुट समर्थित करता है। हमें लगता है कि इससे व्यावसायिक स्वचालन में भाग लेने का आधार मिलता है: ऐप संबंधित टूल दे तो मॉडल डेटा क्वेरी माँग सकता है, परिणाम पढ़ सकता है और तय कर सकता है कि अगले चरण में अधिक संदर्भ चाहिए या आगे बढ़ना संभव है।
जानकारी व्यवस्थित करने वाला कार्यप्रवाह बनाने के लिए उसे चार चरणों में बाँटें: प्राप्त करना, जानकारी निकालना, सत्यापित करना और आउटपुट देना, ताकि मॉडल टूल परिणामों के आधार पर काम जारी रख सके। खोज, फ़ाइल पहुँच और कोड निष्पादन ऐप या एजेंट फ़्रेमवर्क को देना होगा; आप DeepSeek का आधिकारिक DeepSeek Harness या बहु-एजेंट क्षमता वाला दूसरा फ़्रेमवर्क इस्तेमाल कर सकते हैं।
लंबे दस्तावेज़ों का विश्लेषण: विनिर्देश, कोड और कई स्रोत साथ पढ़ना
हमारे अनुसार DeepSeek V4 Pro का लंबा संदर्भ कई स्रोतों की तुलना और व्यवस्था के लिए उपयोगी है, जैसे कार्यान्वयन को आवश्यकता दस्तावेज़ से मिलाना, संस्करणों के इंटरफ़ेस अनुबंध तुलना करना या बड़े लॉग समूह से समस्या के पहले और बाद के बदलाव व्यवस्थित करना। प्रश्न पूछते समय स्रोतों को क्रमांक दें, उत्तर देने वाले प्रश्न तय करें और निष्कर्षों में विशिष्ट अनुच्छेद या फ़ाइल का संदर्भ माँगें। यह इंजीनियरिंग-केंद्रित तरीका इच्छित परिणाम अधिक प्रभावी ढंग से पाने में मदद कर सकता है।
Artificial Analysis की वर्तमान जाँच में DeepSeek V4 Pro Max को AA-LCR v1.1 लंबे-संदर्भ तर्क मूल्यांकन में 80% मिलता है। इसमें लगभग 100,000 इनपुट Token वाले कार्य हैं और हम इसे लंबे दस्तावेज़ विश्लेषण का संदर्भ मानते हैं। लेकिन दस लाख Token के निकट वास्तविक इनपुट के लिए इस्तेमाल से पहले अपने व्यावसायिक मामले में जाँच की सलाह देते हैं, क्योंकि मॉडल इनपुट क्षमता सीमा के पास होने पर आउटपुट सर्वोत्तम नहीं होते।
जटिल तर्क-विचार: सीमाएँ, प्रमाण और सत्यापन का विश्लेषण
सावधानी से सोचने वाले कामों में हम DeepSeek V4 Pro के ऊँचे प्रयास स्तरों को प्राथमिकता देते हैं, जैसे मुश्किल से दोहराई जाने वाली समस्या समझाना, तकनीकी विकल्प तुलना करना या डिज़ाइन में छूटी मुख्य सीमाएँ जाँचना। आवश्यक संदर्भ के साथ निश्चित अंतिम स्वीकृति मानदंड दें ताकि तर्क-विचार आपके तय मानदंडों की दिशा में बढ़े।
ग्राहक प्रतिक्रिया में एक ग्राहक ने अपनी परियोजना के अनुभव से Pro की Max सेटिंग को सुरक्षा समीक्षा में मददगार पाया, साथ ही उसे Flash से धीमा माना। यह केवल कुछ डेवलपर का अनुभव है; मुख्य मुद्दा व्यावहारिक संतुलन है: क्या जटिल समीक्षा के लिए अधिक प्रतीक्षा से नई समस्याएँ सामने आती हैं या नए, बेहतर सुझाव मिलते हैं?
ऐप एकीकरण: संगत इंटरफ़ेस से मौजूदा विकास कार्यप्रवाह दोबारा इस्तेमाल करना
DeepSeek आधिकारिक रूप से OpenAI और Anthropic-संगत एकीकरण प्रारूप देता है, और DeepSeek V4 Pro की प्रोडक्शन रिलीज़ ने Responses API समर्थन तथा Codex अनुकूलन भी जोड़ा। API Hop फिलहाल इस मॉडल को एकीकृत Chat Completions इंटरफ़ेस से उपलब्ध कराता है। मौजूदा कार्यप्रवाह स्थानांतरित करने से पहले API टैब का अनुरोध प्रारूप अपनाएँ और संगतता सत्यापित करें।
बदलाव का मूल्यांकन किसी स्पष्ट सीमित कार्यप्रवाह से शुरू करें, जैसे कोड समीक्षा, संरचित जानकारी निकालना या आंतरिक ज्ञान प्रश्नोत्तर। उत्तर की गुणवत्ता के साथ जाँचें कि टूल पैरामीटर, स्ट्रीमिंग इवेंट और त्रुटि प्रबंधन ऐप की अपेक्षाएँ पूरी करते हैं। इन जाँचों के पास होने पर उपयोग धीरे-धीरे बढ़ाएँ; इससे मॉडल के वास्तविक व्यावसायिक लाभ आँकना आसान होता है।
DeepSeek V4 Pro के बेंचमार्क और प्रदर्शन
इस भाग में हम आधिकारिक टेस्ट और स्वतंत्र मूल्यांकन अलग रखते हैं। सार्वजनिक आधिकारिक Code Agent परिणामों में DeepSeek Harness का minimal मोड, max सोच-विचार प्रयास, temperature=1.0 और top_p=0.95 हैं; ये सेटिंग संबंधित कोड एजेंट टेस्ट पर लागू हैं। हम बेंचमार्क संस्करण और टेस्ट स्रोत बनाए रखते हैं ताकि आप डेटा को अपने कार्यप्रवाह पर लागू होने के आधार पर आँक सकें। आधिकारिक टेस्ट सेटिंग
टर्मिनल कार्य: Terminal-Bench 2.1 पर 87.9%
Pro पूर्वावलोकन72.1%
Pro 081387.9%
DeepSeek · Pro 0813
DeepSeek के आधिकारिक परिणामों की उसी तालिका में Pro 0813 का Terminal-Bench 2.1 स्कोर 87.9% है, Pro Preview का 72.1%। तालिका में अंतर 15.8 प्रतिशत अंक है। हम इसे टर्मिनल एजेंट कार्यों पर प्रोडक्शन रिलीज़ की प्रगति के अधिक स्पष्ट प्रमाणों में से मानते हैं।
विकास परिवेश में कमांड चलाने, प्रतिक्रिया पढ़ने और सुधार जारी रखने वाले काम के लिए इस परिणाम को प्राथमिकता से परीक्षण का कारण मानें। वास्तविक मूल्यांकन में हम कमांड आउटपुट और विफल चरणों के लॉग रखते हैं, ताकि देखें मॉडल पूरा कार्य कर सकता है या नहीं और विफलता के बाद परिवेश कैसे बहाल होता है।
सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग: DeepSWE पर 62.7%, NL2Repo पर 61.5%
अलग बेंचमार्क, अलग दिखाए गए
DeepSWE62.7%
NL2Repo61.5%
DeepSeek · Pro 0813
आधिकारिक प्रोडक्शन रिलीज़ परिणामों में DeepSeek V4 Pro को DeepSWE पर 62.7% और NL2Repo पर 61.5% मिलता है। हम इन्हें सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग क्षमताएँ परखने के अलग संकेतक मानते हैं, जिनका ध्यान इंजीनियरिंग कार्य सँभालने और आवश्यकताओं से परियोजना-स्तरीय काम पूरा करने पर है।
अलग जाँच के लिए कई प्रकार के वास्तविक कार्य तैयार करें: मौजूदा समस्या ठीक करना, इंटरफ़ेस की सीमा में सुविधा जोड़ना और आवश्यकताओं से छोटा सुधार चक्र पूरा करना। डेवलपर के लिए कंपाइल होने वाला कोड केवल सबसे बुनियादी आवश्यकता है; हम यह भी जाँचते हैं कि कार्यक्षमता पूरी है, मौजूदा टेस्ट अभी पास हैं और नया कोड परियोजना परंपराएँ अपनाता है।
टूल और स्वचालन: Toolathlon-Verified पर 74.1%, AutomationBench पर 31.8%
अलग बेंचमार्क, अलग दिखाए गए
Toolathlon-Verified74.1%
AutomationBench Public31.8%
DeepSeek · Pro 0813
DeepSeek V4 Pro के आधिकारिक परिणामों में Toolathlon-Verified पर 74.1% और AutomationBench Public पर 31.8% हैं। हमारे अनुसार अलग टेस्ट अलग काम जाँचते हैं और ऊँचा टूल-उपयोग स्कोर अपने व्यावसायिक मामलों में वास्तविक पूर्णता के साथ आँकना चाहिए।
कठिन प्रश्नोत्तर: HLE में बिना टूल 42.7%, टूल के साथ 60.0%
बिना टूल42.7%
टूल के साथ60.0%
DeepSeek · Pro 0813
DeepSeek के आधिकारिक विवरण के अनुसार DeepSeek V4 Pro को Humanity's Last Exam, यानी HLE पर बिना टूल 42.7% और टूल के साथ 60.0% मिलता है। हमारे अनुसार ये परिणाम दिखाते हैं कि टूल की इंजीनियरिंग क्षमताएँ जटिल समस्याएँ हल करने पर बहुत महत्वपूर्ण असर डालती हैं।
कुछ मामलों में हम DeepSeek V4 Pro को अलग Harness के साथ परखने की सलाह देते हैं, जो खास विशेषज्ञ परिस्थितियों में बेहतर प्रदर्शन दे सकते हैं।
स्वतंत्र सूचकांक और उत्तर गति: समग्र स्कोर 36, लगभग 99 Token प्रति सेकंड आउटपुट
- Intelligence Index v4.3.2
- 36स्कोर
- आउटपुट गति
- ~99Token/s
पहला टोकन1.67 s
तर्क-विचार सहित पहला उत्तर टोकन21.86 s
Artificial Analysis · Intelligence Index v4.3.2 · Pro Maxबाहरी माप, API Hop विलंब नहीं
Artificial Analysis के Intelligence Index v4.3.2 में DeepSeek V4 Pro Max को 36 स्कोर मिलता है। इसकी आउटपुट गति लगभग 99 Token प्रति सेकंड है; पहले Token तक लगभग 1.67 सेकंड और तर्क-विचार शामिल होने पर पहले उत्तर Token तक लगभग 21.86 सेकंड लगते हैं।
हम सामग्री लौटना शुरू होने की गति, अंतिम उत्तर की प्रतीक्षा और पूरा कार्य समाप्त होने का समय अलग देखते हैं। बार-बार संवाद वाली सुविधाओं में पहले कम सोच-विचार प्रयास परखें; जटिल विश्लेषण में फिर तय करें कि Max की अतिरिक्त प्रतीक्षा सार्थक है या नहीं।
V4 Flash, Kimi K3, Claude Fable 5 और V4.1 Flash के साथ DeepSeek V4 Pro की तुलना
DeepSeek V4 Flash से तुलना: जटिल कार्यों का लाभ गति के अंतर से अधिक होना चाहिए
हम समान पीढ़ी की तुलना के लिए DeepSeek V4 Flash इस्तेमाल करते हैं। समान विधि वाले Artificial Analysis के वर्तमान टेस्ट में DeepSeek V4 Pro Max और DeepSeek V4 Flash Max के समग्र सूचकांक स्कोर क्रमशः 36 और 34 हैं, और AA-LCR v1.1 पर दोनों 80% हैं; आउटपुट गति लगभग 99 और 223 Token प्रति सेकंड है। हमारी सलाह: जटिल कार्यों के लिए सीधे DeepSeek V4 Pro पर विचार करें।
Kimi K3 से तुलना: समग्र और लंबे-दस्तावेज़ स्कोर तथा कार्य लागत में अंतर
Artificial Analysis v4.3.2 की Max सेटिंग तुलना में Kimi K3 का समग्र सूचकांक स्कोर 44 और DeepSeek V4 Pro का 36 है; AA-LCR v1.1 परिणाम क्रमशः 89% और 80% हैं। उसी मूल्यांकन में प्रति कार्य भारित लागत क्रमशः $2.00 और $0.67 है।
कई दस्तावेज़ों की समझ पर बहुत निर्भर काम में Kimi K3 को मुख्य तुलना बनाएँ; बैच उपयोग बढ़ाने के लिए आगे परखें कि DeepSeek V4 Pro का आउटपुट आपके व्यावसायिक मामले में स्वीकार्य है या नहीं।
Claude Fable 5 से तुलना: पहली कोशिश की सफलता और कई कोशिशों के बाद कवरेज की अलग ताकतें
17 अगस्त 2026 के प्रत्यक्ष प्रयोग में DeepSeek V4 Pro Max और Claude Fable 5 Max की 113 DeepSWE कार्यों पर तुलना हुई, जिसमें हर मॉडल पर हर कार्य चार बार चलाया गया।
| माप | DeepSeek V4 Pro Max | Claude Fable 5 Max |
|---|---|---|
| pass@1, एक कोशिश में पास होने की दर | 62.8% | 69.7% |
| pass@4, चार कोशिशों में कम-से-कम एक बार पास | 88.5% | 84.1% |
| चारों कोशिशों में पास होने वाले कार्य | 35 | 56 |
| प्रति कार्य कोशिश का माध्यिका समय | 35 मिनट | 31 मिनट |
हमारे अनुसार इस प्रयोग में Fable 5 का लाभ पहली कोशिश की सफलता और दोहराने पर स्थिरता है, जबकि पुनःप्रयास अनुमत होने पर DeepSeek V4 Pro का लाभ अधिक व्यापक कार्य कवरेज है।
API Hop के ज़रिए DeepSeek V4 Pro क्यों इस्तेमाल करें?
उपयोग आधारित बिलिंग और मॉडल लागत अनुकूलन
शुल्क वर्तमान API Hop दरों और वास्तविक उपयोग के अनुसार हैं। ज़रूरत पर बैलेंस जोड़ें।
एकीकृत AI मॉडल और डेटा API, एक जगह कई मॉडल की पहुँच
एक API कुंजी कई AI मॉडल और डेटा सेवाएँ जोड़ती है, जिससे इंटीग्रेशन लागत घटती है और आप एक क्लिक में स्विच कर सकते हैं। व्यावसायिक एप्लिकेशन को AI और डेटा दोनों चाहिए।
हर कॉल की स्पष्ट जानकारी के साथ कॉल लॉग और एप्लिकेशन पहुँच नियंत्रण
हर API कॉल आपके डैशबोर्ड में दर्ज होती है। अलग एप्लिकेशन के लिए अलग API कुंजियाँ बनाएँ।
अपने कार्य के अनुसार आउटपुट का मूल्यांकन करें
API Hop से दस्तावेज़ में दी मॉडल ID और समर्थित पैरामीटर इस्तेमाल करें। अपने स्वीकृति मानदंडों पर आउटपुट परखें, फिर प्रोडक्शन उपयोग से पहले उपयोग रिकॉर्ड और प्रतिक्रिया मेटाडेटा जाँचें। मॉडल का नाम या उदाहरण हर परिणाम की गारंटी नहीं देता।
API Hop पर DeepSeek V4 Pro कैसे इस्तेमाल करें
कंसोल में API कुंजी बनाने के बाद दस्तावेज़ के अनुसार DeepSeek V4 Pro से शुरुआत करें।
खाता तैयार करें और ऑनलाइन जाँचें
लॉग इन करें, बैलेंस की पुष्टि करें और API कुंजी बनाएँ।
प्रयोग टूल में आज़माएँ
इस्तेमाल करने का सही तरीका जानने के लिए प्रयोग टूल में मॉडल की क्षमताएँ आज़माएँ।
DeepSeek V4 Pro को अपने व्यवसाय में जोड़ें
DeepSeek V4 Pro को अपने व्यवसाय में जोड़ने के लिए हमारे डेवलपर दस्तावेज़ देखें।
आगे के मॉडल अपग्रेड
नए मॉडल पर स्विच करने से पहले पुष्टि करें कि आपकी API कुंजी के मॉडल कैटलॉग में उसकी सटीक ID लौटती है। वही एंडपॉइंट और अनुरोध फ़ील्ड समर्थित होने पर मॉडल ID बदलें, फिर प्रोडक्शन ट्रैफ़िक भेजने से पहले प्रतिक्रिया प्रारूप, स्ट्रीमिंग, आउटपुट सीमा और बिलिंग जाँचें। एसिंक्रोनस इमेज या वीडियो कार्यों के लिए कार्य भेजना, स्थिति पोलिंग और परिणाम प्राप्ति भी सत्यापित करें।
DeepSeek V4 Pro API के सामान्य सवाल
क्या DeepSeek V4 Pro Playground चित्र, PDF या वीडियो स्वीकार कर सकता है?
यह फ़ाइल या चित्र अपलोड के बिना टेक्स्ट बातचीत का टूल है। V4 Pro टेक्स्ट मॉडल है, दृश्य इनपुट मॉडल नहीं। भेजने से पहले दस्तावेज़ का प्रासंगिक पाठ निकालें; लिंक देने से यह पृष्ठ फ़ाइल डाउनलोड या जाँच नहीं करता।
तर्क-विचार दिखता है लेकिन अंतिम उत्तर क्यों नहीं?
अंतिम उत्तर आने से पहले तर्क-विचार आउटपुट सीमा खर्च कर सकता है। finish reason जाँचें, काम सीमित करें या स्पष्ट सेट की गई सीमा बढ़ाएँ। API क्लाइंट को केवल तर्क-विचार को पूरा उत्तर मानने के बजाय reasoning_content और content में अंतर करना चाहिए।
क्या बातचीत की मेमोरी स्थायी है, और उपयोग क्यों बढ़ता है?
मेमोरी वर्तमान बातचीत के भीतर का संदर्भ है, सत्रों के बीच स्थायी याददाश्त नहीं। चालू करने पर दोबारा उपयोग योग्य पूरे चरण भेजे जाते हैं, जिससे इनपुट उपयोग बढ़ सकता है। बंद करने पर इतिहास दिखता रहता है पर नए अनुरोधों में नहीं जाता; विफल, रोके गए या कटे हुए उत्तर सामान्य पुनःउपयोग योग्य इतिहास नहीं हैं।
401, 402, 403 या 429 त्रुटियों का निदान कैसे करूँ?
401 के लिए प्रमाणीकरण, 402 के लिए शेष राशि, 403 के लिए मॉडल पहुँच और 429 के लिए अनुरोध दर या सीमा जाँचें। अपनी कुंजी के कैटलॉग से सही मॉडल ID की पुष्टि करें। संख्यात्मक उत्तर code HTTP स्थिति से अलग है; अपस्ट्रीम विफलताओं और बाधित स्ट्रीम के लिए पूरी त्रुटियाँ देखें।
क्या OpenAI Responses या Claude Messages से DeepSeek V4 Pro कॉल कर सकता हूँ?
यह API Hop मॉडल एकीकृत Chat Completions इंटरफ़ेस इस्तेमाल करता है। प्रत्यक्ष DeepSeek प्रोटोकॉल विकल्प API Hop समर्थन स्थापित नहीं करते। दूसरे प्रोटोकॉल वाले अनुरोध में केवल model बदलने के बजाय API टैब का एंडपॉइंट और संदेश प्रारूप अपनाएँ।
क्या कई प्रस्ताव या गारंटीकृत वैध JSON मिल सकता है?
एक उत्तर में कई प्रस्ताव माँगें और प्रत्येक के लिए समान मूल्यांकन मानदंड रखें। JSON के लिए फ़ील्ड, प्रकार और अनुपलब्ध मान के नियम तय करें, फिर सिंटैक्स, स्कीमा और व्यावसायिक अर्थ सत्यापित करें। JSON लौटाने का निर्देश वैध या सटीक रिकॉर्ड की गारंटी नहीं है।
क्या DeepSeek V4 Pro यहाँ कोड चला सकता है या व्यावसायिक कार्रवाइयाँ पूरी कर सकता है?
नहीं। यह पृष्ठ टेक्स्ट लौटाता है; कमांड नहीं चलाता, रिपॉज़िटरी नहीं बदलता, डेटाबेस नहीं खोलता और भुगतान नहीं करता। एजेंट ऐप को समर्थित टूल, अनुमतियाँ, प्रतिक्रिया और मंज़ूरी देनी होगी। प्रस्तावित कार्रवाई पूरी हो चुकी निष्पादन प्रक्रिया का प्रमाण नहीं है।
धीमे, बाधित या रोके गए अनुरोध पर क्या तुरंत दोबारा कोशिश करनी चाहिए?
पहले मौजूदा परिणाम, अनुरोध रिकॉर्ड और उपयोग जाँचें। लंबे इनपुट और तर्क-विचार अंतिम उत्तर में देरी कर सकते हैं। ब्राउज़र में प्रतीक्षा रोकना या स्ट्रीम खोना इस बात का प्रमाण नहीं कि अपस्ट्रीम अनुरोध संसाधित नहीं हुआ; दोहरे अनुरोध और शुल्क से बचने के लिए त्रुटि प्रकार के अनुसार पुनःप्रयास चुनें।
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DeepSeek V4 Pro API उदाहरण और समर्थित पैरामीटर
DeepSeek V4 Pro API त्वरित शुरुआत
deepseek-v4-promodel आवश्यक है; ये उदाहरण वर्तमान पेज की मॉडल ID इस्तेमाल करते हैं। GET /v1/models से अपनी API कुंजी की मॉडल पहुँच जाँचें।
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}'मॉडल समूह और प्रोटोकॉल संदर्भ
DeepSeek मॉडल
पूरे API दस्तावेज़DeepSeek V4 Flash, V4 Pro और V4.1 Flash मॉडल ID तथा Chat Completions उपलब्धता।
POST
https://api.apihop.ai/v1/chat-completions