Проверьте вымышленную политику платёжного webhook: каждый неудачный POST повторяется трижды, ключ идемпотентности не сохраняется, баланс списывается до отправки ответа. Назовите риски повторных списаний, предложите минимальные изменения и три приёмочных теста. Используйте только эти факты; не предполагается доступ к коду, инструментам или рабочим системам.
API DeepSeek V4 Pro: цены, тестовая среда и примеры
Изучите стоимость токенов, режимы мышления и примеры Chat Completions для DeepSeek V4 Pro: сложные рассуждения, анализ кода и многоэтапные исследования.
Цены и оплата API DeepSeek V4 Pro
Цена API Hop
- Вход
- $1.0286 /M
- Выход
- $3.0857 /M
- Кешированный ввод
- $0.0343 /M
Онлайн-чат DeepSeek V4 Pro
Настройки модели
Для чего нужна память?
Добавляет завершённые, пригодные для повторного использования реплики этого разговора в следующий запрос, чтобы можно было задавать уточняющие вопросы без повторения контекста.
Что происходит при отключении?Отправляются только новое сообщение и системная инструкция, если она задана. Старые сообщения остаются видимыми; включение памяти снова добавляет подходящие предыдущие реплики.
Это долговременная память?Нет. Это контекст текущего разговора, а не память между разными разговорами. Неудачные, остановленные, обрезанные или непригодные для повторного использования ответы исключаются. Более длинная история может увеличить расход входных токенов и стоимость.
Дополнительные параметры
От 0 символов(0/Без фиксированного лимита)
Фиксированного ограничения на число символов нет; весь запрос ограничен размером запроса и контекстом модели. Это не количество токенов. Диалог
Чем я могу помочь сегодня?
Данных ответа пока нет Готово
Примеры промптов для DeepSeek V4 Pro
Это оценочные промпты для DeepSeek V4 Pro, а не записанные ответы модели. Они анализируют только предоставленный текст, не выполняют код, не проверяют рабочие системы и не доказывают качество работы с длинным контекстом. Проверьте цитируемые доказательства и критерии приёмки, а перед промышленным использованием — метаданные ответа и расход.
Проанализируйте синтетическую трассировку: [L1] 10:00:00 запрос A принят; [L2] 10:00:01 обработчик начал A; [L3] 10:00:31 тайм-аут клиента; [L4] 10:00:33 обработчик завершил A; [L5] 10:00:35 клиент повторно отправил A. Отделите наблюдения от гипотез, укажите ID строк, перечислите недостающие доказательства и предложите две проверки. Не утверждайте, что проверили реальную систему или применили исправление.
Вымышленная команда из двух человек выполняет 2 000 отчётов в день. Допустимый срок — 30 минут. Есть база данных, но нет сервиса очередей; задачи должны восстанавливаться после перезапуска и избегать повторной доставки. Сравните пакетную обработку на базе данных с выделенной очередью. Дайте таблицу решений, условную рекомендацию, три неизвестных и условие, меняющее выбор. Не выдумывайте бенчмарки, стоимость и проверенные гарантии.
Что такое DeepSeek V4 Pro
Модель официального выпуска для сложного рассуждения и агентных задач
Мы позиционируем DeepSeek V4 Pro как модель рассуждения для сложных текстовых задач с разбиением проблемы и непрерывным продвижением: анализ кода, исправления ПО, исследовательские вопросы и работа с инструментами. DeepSeek-V4-Pro-0813, выпущенная 13 августа 2026 года, — её официальный выпуск; в анонсе особо выделено усиление агентных возможностей.
MoE-модель с открытыми весами и контекстом в миллион токенов
DeepSeek V4 Pro использует смесь экспертов, или MoE, и открывает веса под лицензией MIT; API Hop предоставляет контекст 1M Token, как прежний официальный API. Компании и частные пользователи с требованиями безопасности данных также могут самостоятельно развернуть DeepSeek V4 Pro.
Для длинных текстов нам важнее совместная обработка разных видов информации. Например, можно вместе передать спецификации проекта, код нескольких модулей и журналы ошибок, чтобы модель проанализировала их связь с одной проблемой.
Переключение между режимом без рассуждений и тремя уровнями усилия
DeepSeek V4 Pro поддерживает режимы без рассуждений и с ними; при включении доступны low, high и max. В официальной документации сейчас по умолчанию задан high. Ценность такого управления — распределять бюджет рассуждений по задачам, создавая основу будущей маршрутизации между моделями.
Выбирайте настройку по сложности: преобразование формата и простое извлечение сначала проверяйте без рассуждений или с low; повседневный анализ кода и многоэтапные задачи начинайте с high; для трудных проблем со многими ограничениями и повторными проверками пробуйте max. Конкретное усилие нужно тестировать в вашем сценарии.
Онлайн-инструменты и API DeepSeek V4 Pro в API Hop
Через API Hop мы хотим быстрее показать реальную работу DeepSeek V4 Pro на ваших задачах. Войдите, создайте API Key и немного пополните баланс для онлайн-инструмента, не пишите заранее код интеграции и не покупайте фиксированный тариф для краткой оценки.
Основные возможности и сильные стороны DeepSeek V4 Pro
Программирование проектов: анализ, исправления и рефакторинг существующего кода
Мы оцениваем пользу DeepSeek V4 Pro в программировании на реальных проектах: понимание связей модулей, предложения изменений в рамках ограничений, затем проверка реализации тестами. Большинство работы — постоянное развитие и сопровождение, поэтому это ближе к реальным нуждам разработчиков.
Клиенты, сравнившие DeepSeek V4 Pro и DeepSeek V4 Flash на одном Python-проекте, сообщали о более широком охвате Pro в анализе архитектуры и обсуждении рефакторинга. В последующих тестах исправлений Pro тщательнее учитывала семантику некоторых объединений данных и блокировок, но оставила межплатформенные проблемы. Поэтому при исправлении ошибок через DeepSeek V4 Pro задавайте явную приёмку, особенно платформу исполнения, границы данных и существующее поведение.
Работа с инструментами: продвижение многоэтапных задач по промежуточным результатам
DeepSeek V4 Pro поддерживает вызовы инструментов и JSON. Это основа участия в автоматизации: если приложение даёт нужные инструменты, модель может запрашивать данные, читать результаты и решать, нужен ли дополнительный контекст или можно продолжать.
Для организации информации разделите процесс на четыре этапа: поиск, извлечение, проверка и вывод, чтобы модель продолжала по результатам инструментов. Поиск, доступ к файлам и исполнение кода должны предоставляться приложением или агентным фреймворком; можно использовать официальный DeepSeek Harness или другую многоагентную систему.
Анализ длинных документов: совместное чтение спецификаций, кода и нескольких источников
Мы считаем длинный контекст DeepSeek V4 Pro полезным для сравнения и организации разных источников: проверки реализации по требованиям, сравнения контрактов интерфейсов между версиями или восстановления изменений вокруг проблемы по множеству журналов. Нумеруйте источники, задавайте конкретные вопросы и требуйте ссылок выводов на абзацы или файлы. Такой инженерный подход помогает эффективнее получить нужный результат.
В текущих тестах Artificial Analysis DeepSeek V4 Pro Max получает 80% на длинноконтекстном AA-LCR v1.1. Задачи используют примерно 100,000 входных Token; мы считаем это ориентиром анализа длинных документов. Но реальные входы около миллиона Token всё равно сначала проверяйте в своих условиях: при приближении к пределу ёмкости вывод не оптимален.
Сложное рассуждение: анализ ограничений, доказательств и проверок
Высокие уровни DeepSeek V4 Pro мы прежде всего используем для вдумчивых задач: объяснения трудно воспроизводимого сбоя, сравнения технических подходов или поиска пропущенных ограничений проекта. Дайте необходимый контекст и точные итоговые критерии приёмки, чтобы рассуждение двигалось к ним.
Один клиент на своём проекте счёл Pro Max полезной для проверки безопасности, но более медленной, чем Flash. Это опыт лишь части разработчиков; главный практический компромисс — обнаруживает ли более долгое ожидание сложного ревью новые проблемы или более удачные предложения.
Интеграция приложений: повторное использование процессов через совместимые интерфейсы
DeepSeek официально предлагает форматы интеграции, совместимые с OpenAI и Anthropic; официальный DeepSeek V4 Pro добавил поддержку Responses API и адаптацию Codex. API Hop сейчас предоставляет эту модель через общий интерфейс Chat Completions. Следуйте формату запроса на вкладке API и проверяйте совместимость до переноса существующего процесса.
Начните оценку замены с ограниченного процесса: ревью кода, структурированного извлечения или вопросов по внутренним материалам. Кроме качества ответов проверьте параметры инструментов, потоковые события и ошибки на соответствие ожиданиям приложения. Затем постепенно расширяйте применение: так проще оценить реальную бизнес-пользу.
Бенчмарки и производительность DeepSeek V4 Pro
Здесь мы различаем официальные и независимые тесты. Публичные официальные результаты Code Agent используют DeepSeek Harness в минимальном режиме, усилие max, temperature=1.0 и top_p=0.95; настройки относятся к соответствующим тестам кодовых агентов. Мы сохраняем версии бенчмарков и источники, чтобы вы оценили применимость к своему процессу. Официальные настройки
Терминальные задачи: 87.9% на Terminal-Bench 2.1
Pro предварительная версия72.1%
Pro 081387.9%
DeepSeek · Pro 0813
В одной официальной таблице DeepSeek Pro 0813 получает 87.9% на Terminal-Bench 2.1 против 72.1% у Pro Preview. Разница — 15.8 процентного пункта. Мы видим в этом одно из более явных свидетельств прогресса официального выпуска в терминальных агентных задачах.
Для работы с командами в среде разработки, чтением обратной связи и последующими исправлениями мы рекомендуем этот результат как основание приоритетной пробы. В реальных оценках сохраняем вывод команд и журналы неудачных шагов, наблюдая полное завершение задачи и восстановление среды после ошибок.
Программная инженерия: 62.7% на DeepSWE, 61.5% на NL2Repo
Разные тесты показаны отдельно
DeepSWE62.7%
NL2Repo61.5%
DeepSeek · Pro 0813
В официальных результатах выпуска DeepSeek V4 Pro получает 62.7% на DeepSWE и 61.5% на NL2Repo. Это разные ориентиры инженерных возможностей: обработка технических задач и завершение проектной работы из требований.
Подготовьте разные реальные задачи отдельно: исправить проблему, добавить функцию с ограничениями интерфейса и завершить небольшую итерацию по требованиям. Компиляция кода — лишь минимум; мы также проверяем полноту функций, сохранение успешности тестов и соответствие нового кода соглашениям проекта.
Инструменты и автоматизация: 74.1% на Toolathlon-Verified, 31.8% на AutomationBench
Разные тесты показаны отдельно
Toolathlon-Verified74.1%
AutomationBench Public31.8%
DeepSeek · Pro 0813
Официальные результаты DeepSeek V4 Pro включают 74.1% на Toolathlon-Verified и 31.8% на AutomationBench Public. Разные тесты покрывают разные задачи; высокий балл инструментов нужно оценивать вместе с реальным завершением собственных бизнес-сценариев.
Сложные вопросы: HLE 42.7% без инструментов и 60.0% с ними
Без инструментов42.7%
С инструментами60.0%
DeepSeek · Pro 0813
DeepSeek официально сообщает для DeepSeek V4 Pro 42.7% без инструментов и 60.0% с ними на Humanity’s Last Exam, или HLE. Мы считаем, что это показывает очень значительное влияние инженерных возможностей инструментов на решение сложных проблем.
В некоторых сценариях проверяйте DeepSeek V4 Pro с разными Harness: они могут дать лучший результат в отдельных специализированных задачах.
Независимый индекс и скорость: общий результат 36, примерно 99 Token в секунду
- Intelligence Index v4.3.2
- 36баллов
- Скорость вывода
- ~99Token/s
Первый токен1.67 s
Первый токен ответа, включая рассуждение21.86 s
Artificial Analysis · Intelligence Index v4.3.2 · Pro MaxВнешние измерения, а не задержка API Hop
Intelligence Index v4.3.2 Artificial Analysis даёт DeepSeek V4 Pro Max 36 баллов. Скорость вывода — примерно 99 Token в секунду, первый Token появляется примерно через 1.67 секунды, первый Token ответа с учётом рассуждений — через 21.86 секунды.
Мы отдельно наблюдаем начало возврата содержимого, ожидание финального ответа и время завершения всей задачи. Для частых интеракций сначала оценивайте низкие уровни рассуждений, а при сложном анализе решайте, стоит ли дополнительное ожидание Max.
Сравнение DeepSeek V4 Pro с V4 Flash, Kimi K3, Claude Fable 5 и V4.1 Flash
Сравнение с DeepSeek V4 Flash: выигрыш сложных задач должен компенсировать разницу скорости
Для сравнения того же поколения используем DeepSeek V4 Flash. В текущих сопоставимых тестах Artificial Analysis DeepSeek V4 Pro Max и DeepSeek V4 Flash Max получают 36 и 34 по общему индексу, обе 80% на AA-LCR v1.1; скорость вывода — примерно 99 и 223 Token в секунду. Для сложных задач рекомендуем сразу рассматривать DeepSeek V4 Pro.
Сравнение с Kimi K3: различия общих и длиннодокументных оценок, а также стоимости
В сравнении Max Artificial Analysis v4.3.2 Kimi K3 получает 44 по общему индексу, DeepSeek V4 Pro — 36; AA-LCR v1.1 составляет 89% и 80%. Взвешенная стоимость задачи в той же оценке — $2.00 и $0.67 соответственно.
При сильной зависимости от понимания нескольких документов сделайте Kimi K3 ключевым соперником. Для расширения пакетного использования дополнительно проверьте приемлемость вывода DeepSeek V4 Pro для своего бизнеса.
Сравнение с Claude Fable 5: разные сильные стороны первого успеха и покрытия после повторов
Прямой эксперимент 17 августа 2026 года сравнил DeepSeek V4 Pro Max и Claude Fable 5 Max на 113 задачах DeepSWE, по четыре запуска каждой задачи для каждой модели.
| Метрика | DeepSeek V4 Pro Max | Claude Fable 5 Max |
|---|---|---|
| pass@1, доля успеха за одну попытку | 62.8% | 69.7% |
| pass@4, хотя бы один успех за четыре попытки | 88.5% | 84.1% |
| Задачи, успешные во всех четырёх попытках | 35 | 56 |
| Медианное время попытки задачи | 35 минут | 31 минута |
Преимущество Fable 5 в этом эксперименте мы понимаем как успех первой попытки и повторяемость, а DeepSeek V4 Pro — как более широкий охват задач, когда повторы разрешены.
Зачем использовать DeepSeek V4 Pro через API Hop?
Оплата по использованию и оптимизация расходов на модель
Стоимость рассчитывается по текущим тарифам API Hop и фактическому использованию. Пополняйте баланс по необходимости.
Единые AI-модели и API данных с доступом к разным моделям в одном месте
Один ключ API подключает несколько AI-моделей и сервисов данных, снижая затраты на интеграцию и позволяя переключаться одним нажатием. Бизнес-приложениям нужны и AI, и данные.
Журналы вызовов и управление доступом приложений для прозрачности каждого запроса
Каждый вызов API записывается в вашей панели. Создавайте отдельные ключи API для разных приложений.
Оценивайте результаты по требованиям задачи
Используйте документированный ID модели и поддерживаемые параметры через API Hop. Оценивайте результаты по своим критериям приёмки, а перед промышленным использованием проверяйте расход и метаданные ответа. Название модели или пример не гарантируют каждый результат.
Как использовать DeepSeek V4 Pro на API Hop
Создав ключ API в консоли, следуйте документации, чтобы начать работу с DeepSeek V4 Pro.
Подготовьте аккаунт и протестируйте онлайн
Войдите, проверьте баланс и создайте ключ API.
Попробуйте в тестовой среде
Изучите возможности модели в тестовой среде, чтобы найти лучший способ её использования.
Интегрируйте DeepSeek V4 Pro в свой бизнес
Следуйте нашей документации для разработчиков, чтобы интегрировать DeepSeek V4 Pro в свой бизнес.
Будущие обновления модели
Перед переходом на новую модель убедитесь, что каталог для вашего ключа API возвращает её точный ID. Если поддерживаются тот же эндпоинт и поля запроса, обновите ID, затем проверьте форматы ответа, потоковую передачу, лимиты вывода и оплату до переноса рабочего трафика. Для асинхронных задач изображений и видео также проверьте отправку, опрос статуса и получение результата.
Частые вопросы об API DeepSeek V4 Pro
Принимает ли Playground DeepSeek V4 Pro изображения, PDF или видео?
Это текстовый разговорный инструмент без загрузки файлов и изображений. V4 Pro — текстовая модель, а не модель визуального ввода. Извлеките нужный текст до отправки: ссылка не заставляет страницу скачивать или изучать файл.
Почему я вижу рассуждение, но не итоговый ответ?
Рассуждения могут исчерпать лимит до появления финального ответа. Проверьте причину окончания, сузьте задачу или увеличьте явный лимит. API-клиенты должны различать reasoning_content и content, не принимая одни рассуждения за полный ответ.
Постоянна ли память разговора и почему растёт расход?
Память — это контекст текущего разговора, а не постоянная память между сеансами. При включении отправляются пригодные завершённые ходы, увеличивая возможный расход ввода. При отключении история видна, но не входит в новые запросы; неудачные, остановленные и усечённые ответы не являются обычной повторно используемой историей.
Как диагностировать ошибки 401, 402, 403 или 429?
Для 401 проверьте аутентификацию, для 402 баланс, для 403 доступ к модели, для 429 частоту или квоту. Подтвердите точный ID в каталоге ключа. Числовой код ответа отличается от статуса HTTP; изучайте полные ошибки при сбоях поставщика и прерывании потока.
Можно ли вызвать DeepSeek V4 Pro через OpenAI Responses или Claude Messages?
Эта модель API Hop использует общий Chat Completions. Протоколы прямого DeepSeek не означают поддержку API Hop. Следуйте эндпоинту и формату сообщений вкладки API, а не меняйте только model в запросе другого протокола.
Можно ли получить несколько предложений или гарантировать корректный JSON?
Попросите несколько предложений в одном ответе с одинаковыми критериями оценки. Для JSON задайте поля, типы и правила пропусков, затем проверьте синтаксис, схему и бизнес-смысл. Указание вернуть JSON не гарантирует валидных или точных записей.
Может ли DeepSeek V4 Pro здесь исполнять код или завершать бизнес-действия?
Нет. Страница возвращает текст, не выполняет команды, не меняет репозитории, не обращается к базам и не платит. Агентное приложение должно предоставить поддерживаемые инструменты, права, обратную связь и одобрение. Предложенное действие не доказывает завершённого исполнения.
Нужно ли сразу повторять медленный, прерванный или остановленный запрос?
Сначала проверьте готовые результаты, записи запросов и расход. Длинный ввод и рассуждения задерживают окончательный ответ. Остановка ожидания в браузере или потеря потока не доказывают, что поставщик не обработал запрос; выбирайте повторы по типу ошибки, избегая дублей и лишней оплаты.
Связанные текстовые API
Примеры API и поддерживаемые параметры DeepSeek V4 Pro
Быстрый старт с API DeepSeek V4 Pro
deepseek-v4-proПоле model обязательно; в примерах используется ID модели этой страницы. Проверьте доступ вашего ключа API через 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}'Справочник семейства и протокола
Модели DeepSeek
Полная документация APIID моделей DeepSeek V4 Flash, V4 Pro и V4.1 Flash и доступность Chat Completions.
POST
https://api.apihop.ai/v1/chat-completions