ตรวจนโยบายเว็บฮุกชำระเงินสมมตินี้: ทุก POST ที่ล้มเหลวลองซ้ำสามครั้ง ไม่เก็บคีย์ idempotency และหักยอดก่อนส่งการตอบกลับ ระบุความเสี่ยงคิดเงินซ้ำ เสนอการแก้ขั้นต่ำและการทดสอบยอมรับสามข้อ ใช้เฉพาะข้อเท็จจริงนี้ อย่าสมมติว่ามีสิทธิ์เข้าถึงโค้ด เครื่องมือ หรือระบบจริง
API DeepSeek V4 Pro: ราคา พื้นที่ทดลอง และตัวอย่าง
ดูราคาโทเคน DeepSeek V4 Pro โหมดการคิด และตัวอย่าง Chat Completions สำหรับการให้เหตุผลซับซ้อน วิเคราะห์โค้ด และวิจัยหลายขั้นตอน
ราคาและการคิดค่าบริการ API DeepSeek V4 Pro
ราคา API Hop
- อินพุต
- $1.0286 /M
- เอาต์พุต
- $3.0857 /M
- อินพุตที่แคชไว้
- $0.0343 /M
เครื่องมือแชตออนไลน์ DeepSeek V4 Pro
การตั้งค่าโมเดล
ความจำทำอะไร?
นำรอบสนทนาที่เสร็จสมบูรณ์และใช้ซ้ำได้จากบทสนทนานี้ไปในคำขอถัดไป เพื่อให้คุณถามต่อได้โดยไม่ต้องทวนบริบท
เมื่อปิดจะเกิดอะไรขึ้น?ส่งเฉพาะข้อความใหม่และพรอมต์ระบบถ้ามี ข้อความเดิมยังแสดงอยู่ การเปิดความจำอีกครั้งจะรวมรอบสนทนาก่อนหน้าที่เข้าเกณฑ์
นี่คือความจำระยะยาวหรือไม่?ไม่ใช่ นี่คือบริบทบทสนทนา ไม่ใช่ความจำข้ามบทสนทนาแยกกัน การตอบกลับที่ล้มเหลว หยุด ถูกตัด หรือใช้ซ้ำไม่ได้จะไม่รวม ประวัติที่มากขึ้นอาจใช้โทเคนอินพุตและมีค่าใช้จ่ายมากขึ้น
พารามิเตอร์ขั้นสูง
0 อักขระขึ้นไป(0/ไม่มีขีดจำกัดตายตัว)
ไม่มีขีดจำกัดอักขระตายตัว คำขอทั้งหมดอยู่ภายใต้ขีดจำกัดขนาดคำขอและบริบทโมเดล นี่ไม่ใช่จำนวนโทเคน บทสนทนา
วันนี้ให้ฉันช่วยอะไรคุณได้บ้าง?
ยังไม่มีข้อมูลการตอบกลับ พร้อม
ตัวอย่างพรอมต์ DeepSeek V4 Pro
นี่คือพรอมต์ประเมิน DeepSeek V4 Pro ไม่ใช่เอาต์พุตโมเดลที่บันทึกไว้ วิเคราะห์เฉพาะข้อความที่ส่ง ไม่รันโค้ด ตรวจระบบจริง หรือพิสูจน์ประสิทธิภาพบริบทยาว ตรวจหลักฐานที่อ้างและเกณฑ์ยอมรับ แล้วดูเมทาดาทาการตอบกลับกับการใช้งานก่อนใช้จริง
วิเคราะห์ร่องรอยจำลองนี้: [L1] 10:00:00 รับคำขอ A; [L2] 10:00:01 worker เริ่ม A; [L3] 10:00:31 ไคลเอนต์หมดเวลา; [L4] 10:00:33 worker ทำ A เสร็จ; [L5] 10:00:35 ไคลเอนต์ส่ง A อีกครั้ง แยกสิ่งที่สังเกตจากสมมติฐาน อ้าง ID บรรทัด ระบุหลักฐานที่ขาด และเสนอการตรวจสองข้อ อย่าอ้างว่าตรวจระบบจริงหรือแก้ไขแล้ว
ทีมสมมติสองคนรัน 2,000 รายงานต่อวัน ยอมรับการเสร็จภายใน 30 นาที มีฐานข้อมูลแต่ไม่มีบริการคิว งานต้องกู้คืนหลังรีสตาร์ตและไม่ส่งซ้ำ เปรียบเทียบแบตช์ที่ใช้ฐานข้อมูลกับคิวเฉพาะ ให้ตารางตัดสินใจ คำแนะนำตามเงื่อนไข สิ่งไม่ทราบสามข้อ และหนึ่งเงื่อนไขที่ทำให้เปลี่ยนคำเลือก อย่าแต่งผลทดสอบ ค่าใช้จ่าย หรือการรับรองที่ทดสอบแล้ว
DeepSeek V4 Pro คืออะไร
โมเดลรุ่นใช้งานจริงสำหรับการให้เหตุผลซับซ้อนและงานเอเจนต์
เราวาง DeepSeek V4 Pro เป็นโมเดลการให้เหตุผลสำหรับงานข้อความซับซ้อน เน้นงานที่แยกปัญหาและเดินหน้าต่อเนื่อง เช่น วิเคราะห์โค้ด แก้ซอฟต์แวร์ ถามตอบงานวิจัย และประสานเครื่องมือ DeepSeek-V4-Pro-0813 ที่เปิดตัววันที่ 13 สิงหาคม 2026 เป็นรุ่นใช้งานจริง โดยประกาศทางการเน้นการยกระดับความสามารถเอเจนต์เป็นพิเศษ
โมเดล MoE แบบเปิดน้ำหนักพร้อมบริบทล้านโทเคน
DeepSeek V4 Pro ใช้สถาปัตยกรรม mixture-of-experts หรือ MoE และเปิดน้ำหนักโมเดลภายใต้สัญญาอนุญาต MIT API Hop ให้บริบท 1M โทเคน เช่นเดียวกับ API ทางการก่อนหน้า แน่นอนว่าธุรกิจและบุคคลที่กังวลด้านความปลอดภัยข้อมูลสามารถพิจารณาปรับใช้ DeepSeek V4 Pro เองได้
สำหรับงานข้อความยาว เราสนใจความสามารถประมวลผลข้อมูลต่างชนิดร่วมกันมากกว่า เช่น ส่งข้อกำหนดโครงการ โค้ดหลายโมดูล และบันทึกข้อผิดพลาดพร้อมกัน เพื่อให้โมเดลวิเคราะห์ความสัมพันธ์กับปัญหาเดียวกัน
สลับโหมดไม่คิดกับระดับความพยายามในการคิดสามระดับ
DeepSeek V4 Pro รองรับโหมดไม่คิดและโหมดคิด เมื่อเปิดการคิด เลือกระดับ low, high และ max ได้ เอกสารทางการปัจจุบันกำหนดค่าเริ่มต้นเป็น high เรามองคุณค่าของตัวควบคุมนี้ที่การจัดสรรงบการให้เหตุผลตามงาน เป็นพื้นฐานสำหรับการกำหนดเส้นทางหลายโมเดลในอนาคต
เราแนะนำให้เลือกตามความยากของงาน สำหรับแปลงรูปแบบและสกัดง่าย เริ่มประเมินโหมดไม่คิดหรือ low สำหรับวิเคราะห์โค้ดประจำวันและงานหลายขั้น เริ่มด้วย high สำหรับปัญหายากที่มีหลายข้อจำกัดและต้องตรวจซ้ำ ลอง max ระดับที่เหมาะสมต้องทดสอบกับงานธุรกิจของคุณ
เครื่องมือออนไลน์และ API ของ DeepSeek V4 Pro บน API Hop
ผ่าน API Hop เราหวังให้คุณเข้าใจได้เร็วขึ้นว่า DeepSeek V4 Pro ทำงานจริงกับงานของคุณอย่างไร เพียงเข้าสู่ระบบ สร้าง API Key และเติมเครดิตเล็กน้อยก็เริ่มลองเครื่องมือออนไลน์ได้ โดยไม่ต้องเขียนโค้ดเชื่อม API ก่อนหรือซื้อแผนตายตัวเพื่อประเมินระยะสั้น
ความสามารถหลักและงานที่ DeepSeek V4 Pro ถนัด
เขียนโค้ดโครงการ: วิเคราะห์ แก้ไข และปรับโครงสร้างในโครงการเดิม
เราประเมินคุณค่าด้านโค้ดของ DeepSeek V4 Pro ด้วยโครงการจริง โดยให้เข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างโมดูลเดิม เสนอการเปลี่ยนแปลงภายใต้ข้อจำกัด แล้วตรวจผลพัฒนาด้วยการทดสอบ งานส่วนใหญ่เป็นการปรับปรุงและบำรุงรักษาโครงการต่อเนื่อง จึงใกล้ความต้องการจริงของนักพัฒนามากกว่า
ในความคิดเห็นลูกค้าที่เปรียบเทียบ DeepSeek V4 Pro กับ DeepSeek V4 Flash บนโครงการ Python เดียวกัน มีรายงานว่า Pro ครอบคลุมการวิเคราะห์สถาปัตยกรรมและการหารือปรับโครงสร้างมากกว่า ในการทดสอบแก้ไขต่อมา Pro พิจารณาความหมายของพฤติกรรมรวมข้อมูลและล็อกบางส่วนละเอียดกว่า แต่ยังเหลือปัญหาความเข้ากันได้ข้ามแพลตฟอร์ม เราจึงแนะนำให้ระบุเกณฑ์การยอมรับชัดเมื่อใช้ DeepSeek V4 Pro แก้บั๊ก โดยเฉพาะแพลตฟอร์มที่รัน ขอบเขตข้อมูล และพฤติกรรมเดิม
ประสานเครื่องมือ: เดินหน้างานหลายขั้นจากผลระหว่างทาง
DeepSeek V4 Pro รองรับการเรียกเครื่องมือและเอาต์พุต JSON เรามองว่านี่เป็นพื้นฐานให้ร่วมงานระบบธุรกิจอัตโนมัติได้ เมื่อแอปจัดเครื่องมือที่เกี่ยวข้อง โมเดลสามารถขอค้นข้อมูล อ่านผล และตัดสินใจว่าขั้นต่อไปต้องการบริบทเพิ่มหรือเดินหน้าต่อได้
ในการสร้างเวิร์กโฟลว์จัดข้อมูล ต้องแบ่งเป็นสี่ช่วง คือ ค้นคืน สกัด ตรวจสอบ และส่งออก เพื่อให้โมเดลประมวลผลต่อจากผลเครื่องมือ การค้นหา เข้าถึงไฟล์ และรันโค้ดต้องจัดโดยแอปหรือเฟรมเวิร์กเอเจนต์ คุณใช้ DeepSeek Harness ทางการของ DeepSeek หรือเฟรมเวิร์กอื่นที่รองรับหลายเอเจนต์ได้
วิเคราะห์เอกสารยาว: อ่านข้อกำหนด โค้ด และหลายแหล่งพร้อมกัน
เราคิดว่าบริบทยาวของ DeepSeek V4 Pro คุ้มสำหรับการเปรียบเทียบและจัดข้อมูลข้ามแหล่ง เช่น ตรวจว่าการพัฒนาตรงเอกสารข้อกำหนดหรือไม่ เปรียบเทียบสัญญาอินเทอร์เฟซข้ามเวอร์ชัน หรือเรียบเรียงการเปลี่ยนแปลงก่อนและหลังปัญหาจากบันทึกจำนวนมาก เมื่อถาม แนะนำให้ใส่หมายเลขแหล่งข้อมูล ระบุคำถาม และกำหนดให้ข้อสรุปอ้างย่อหน้าหรือไฟล์เฉพาะ แนวทางเชิงวิศวกรรมนี้ช่วยให้ได้ผลที่ต้องการอย่างมีประสิทธิผลขึ้น
ในการทดสอบปัจจุบันของ Artificial Analysis DeepSeek V4 Pro Max ได้ 80% บนการประเมินการให้เหตุผลบริบทยาว AA-LCR v1.1 ซึ่งใช้ประมาณ 100,000 โทเคนอินพุต เราถือเป็นข้อมูลอ้างอิงสำหรับวิเคราะห์เอกสารยาว แต่สำหรับอินพุตจริงที่ใกล้หนึ่งล้านโทเคน ยังแนะนำให้ทดสอบในงานธุรกิจของคุณก่อนใช้ เพราะเอาต์พุตไม่ดีที่สุดเมื่ออินพุตเข้าใกล้ขีดจำกัดความจุ
การให้เหตุผลซับซ้อน: วิเคราะห์ข้อจำกัด หลักฐาน และการตรวจสอบ
เราให้ความสำคัญกับระดับการคิดสูงของ DeepSeek V4 Pro ในงานที่ต้องพิจารณารอบคอบ เช่น อธิบายปัญหาที่ทำซ้ำยาก เปรียบเทียบแนวทางเทคนิค หรือตรวจว่าการออกแบบมองข้ามข้อจำกัดสำคัญหรือไม่ แนะนำให้ให้ทั้งบริบทที่จำเป็นและเกณฑ์การยอมรับสุดท้ายที่แน่นอน เพื่อให้การให้เหตุผลมุ่งสู่เกณฑ์ที่คุณกำหนด
ในความคิดเห็นลูกค้า ลูกค้ารายหนึ่งอิงประสบการณ์โครงการตนและพบว่าการตั้งค่า Max ของ Pro ช่วยตรวจความปลอดภัยได้ แต่รู้สึกว่าช้ากว่า Flash แน่นอนว่านี่เป็นประสบการณ์ของนักพัฒนาบางส่วนเท่านั้น ประเด็นหลักคือการแลกเปลี่ยนในทางปฏิบัติว่าเวลารอเพิ่มในการตรวจซับซ้อนช่วยพบปัญหาใหม่หรือให้ข้อเสนอที่ใหม่และดีกว่าหรือไม่
เชื่อมต่อแอป: ใช้เวิร์กโฟลว์พัฒนาเดิมผ่านอินเทอร์เฟซที่เข้ากันได้
DeepSeek ให้รูปแบบเชื่อมต่อที่เข้ากันได้กับ OpenAI และ Anthropic อย่างเป็นทางการ และรุ่นใช้งานจริง DeepSeek V4 Pro เพิ่มการรองรับ Responses API กับการปรับให้ใช้กับ Codex ส่วน API Hop ปัจจุบันเปิดโมเดลนี้ผ่าน Chat Completions แบบรวม ให้ทำตามรูปแบบคำขอในแท็บ API และตรวจความเข้ากันได้ก่อนย้ายเวิร์กโฟลว์เดิม
เราแนะนำให้เริ่มประเมินการแทนที่ด้วยเวิร์กโฟลว์ขอบเขตชัด เช่น ตรวจโค้ด สกัดข้อมูลมีโครงสร้าง หรือถามตอบความรู้ภายใน นอกจากเทียบคุณภาพคำตอบ ให้ตรวจพารามิเตอร์เครื่องมือ เหตุการณ์สตรีม และการจัดการข้อผิดพลาดว่าตรงที่แอปคาดหรือไม่ เมื่อผ่านจึงค่อยขยายการใช้งาน ซึ่งช่วยประเมินประโยชน์ธุรกิจจริงของโมเดลง่ายขึ้น
เบนช์มาร์กและประสิทธิภาพของ DeepSeek V4 Pro
ส่วนนี้แยกการทดสอบทางการจากการประเมินอิสระ ผลเอเจนต์โค้ดทางการที่เผยแพร่ใช้ DeepSeek Harness โหมด minimal, ระดับการคิด max, temperature=1.0 และ top_p=0.95 การตั้งค่าเหล่านี้ใช้กับการทดสอบเอเจนต์โค้ดที่เกี่ยวข้อง เราเก็บเวอร์ชันเบนช์มาร์กและแหล่งทดสอบเพื่อให้คุณตัดสินว่าข้อมูลใช้กับเวิร์กโฟลว์ของตนได้หรือไม่ การตั้งค่าทดสอบทางการ
งานเทอร์มินัล: 87.9% บน Terminal-Bench 2.1
Pro รุ่นพรีวิว72.1%
Pro 081387.9%
DeepSeek · Pro 0813
ในตารางผลทางการเดียวกันของ DeepSeek Pro 0813 ได้ 87.9% บน Terminal-Bench 2.1 เทียบกับ 72.1% ของ Pro Preview ต่างกัน 15.8 จุดเปอร์เซ็นต์ เรามองว่านี่เป็นหนึ่งในหลักฐานที่ชัดของความก้าวหน้ารุ่นใช้งานจริงในงานเอเจนต์เทอร์มินัล
สำหรับงานที่ต้องรันคำสั่งในสภาพแวดล้อมพัฒนา อ่านผลตอบกลับ และแก้ต่อ เราแนะนำให้ใช้ผลนี้เป็นเหตุผลที่จะให้ความสำคัญกับการทดลอง ในการประเมินจริง เราเก็บเอาต์พุตคำสั่งและบันทึกขั้นที่ล้มเหลวเพื่อสังเกตว่าโมเดลทำงานทั้งหมดให้เสร็จได้หรือไม่ รวมถึงกู้คืนสภาพแวดล้อมหลังล้มเหลวอย่างไร
วิศวกรรมซอฟต์แวร์: 62.7% บน DeepSWE และ 61.5% บน NL2Repo
เบนช์มาร์กต่างกัน แสดงแยก
DeepSWE62.7%
NL2Repo61.5%
DeepSeek · Pro 0813
ในผลรุ่นใช้งานจริงทางการ DeepSeek V4 Pro ได้ 62.7% บน DeepSWE และ 61.5% บน NL2Repo เราใช้ผลเหล่านี้เป็นตัวชี้วัดต่างด้านในการประเมินวิศวกรรมซอฟต์แวร์ โดยเน้นวิธีที่โมเดลจัดการงานวิศวกรรมและทำงานระดับโครงการให้เสร็จจากข้อกำหนด
เราแนะนำให้เตรียมงานจริงหลายประเภทเพื่อทดสอบแยกกัน ได้แก่ แก้ปัญหาเดิม เพิ่มฟีเจอร์ที่ถูกจำกัดด้วยอินเทอร์เฟซ และทำรอบพัฒนาเล็กจากข้อกำหนด สำหรับนักพัฒนา โค้ดคอมไพล์ได้เป็นเพียงข้อกำหนดพื้นฐานที่สุด เรายังตรวจว่าฟังก์ชันครบ การทดสอบเดิมผ่าน และโค้ดใหม่เป็นไปตามธรรมเนียมโครงการหรือไม่
เครื่องมือและระบบอัตโนมัติ: 74.1% บน Toolathlon-Verified และ 31.8% บน AutomationBench
เบนช์มาร์กต่างกัน แสดงแยก
Toolathlon-Verified74.1%
AutomationBench Public31.8%
DeepSeek · Pro 0813
ผลทางการ DeepSeek V4 Pro รวม 74.1% บน Toolathlon-Verified และ 31.8% บน AutomationBench Public เรามองว่าการทดสอบต่างกันครอบคลุมงานต่างกัน และคะแนนใช้เครื่องมือสูงต้องพิจารณาควบคู่กับการทำงานสำเร็จจริงในสถานการณ์ธุรกิจของคุณ
ถามตอบโจทย์ยาก: HLE 42.7% เมื่อไม่มีเครื่องมือ และ 60.0% เมื่อมีเครื่องมือ
ไม่มีเครื่องมือ42.7%
มีเครื่องมือ60.0%
DeepSeek · Pro 0813
DeepSeek รายงานอย่างเป็นทางการว่า DeepSeek V4 Pro ได้ 42.7% แบบไม่มีเครื่องมือ และ 60.0% แบบมีเครื่องมือบน Humanity's Last Exam หรือ HLE เราคิดว่าผลนี้แสดงว่าความสามารถเชิงวิศวกรรมของเครื่องมือมีผลอย่างมากต่อการแก้ปัญหาซับซ้อน
ในบางสถานการณ์ เราแนะนำให้ทดสอบ DeepSeek V4 Pro กับ Harness ต่างกัน ซึ่งอาจให้ประสิทธิภาพดีกว่าในงานเฉพาะบางประเภท
ดัชนีอิสระและความเร็วตอบ: คะแนนรวม 36 เอาต์พุตประมาณ 99 โทเคนต่อวินาที
- Intelligence Index v4.3.2
- 36คะแนน
- ความเร็วเอาต์พุต
- ~99Token/s
โทเคนแรก1.67 s
โทเคนคำตอบแรก รวมการให้เหตุผล21.86 s
Artificial Analysis · Intelligence Index v4.3.2 · Pro Maxการวัดภายนอก ไม่ใช่ความหน่วง API Hop
Intelligence Index v4.3.2 ของ Artificial Analysis ให้ DeepSeek V4 Pro Max 36 คะแนน ความเร็วเอาต์พุตประมาณ 99 โทเคนต่อวินาที ใช้เวลาประมาณ 1.67 วินาทีถึงโทเคนแรก และประมาณ 21.86 วินาทีถึงโทเคนคำตอบแรกเมื่อรวมการให้เหตุผล
เราแยกสังเกตความเร็วที่เริ่มคืนเนื้อหา เวลารอคำตอบสุดท้าย และเวลาทำงานทั้งหมดให้เสร็จ สำหรับฟีเจอร์โต้ตอบบ่อย แนะนำให้ประเมินระดับการคิดต่ำก่อน ส่วนการวิเคราะห์ซับซ้อนจึงค่อยตัดสินว่าเวลารอ Max เพิ่มคุ้มหรือไม่
เปรียบเทียบ DeepSeek V4 Pro กับ V4 Flash, Kimi K3, Claude Fable 5 และ V4.1 Flash
เทียบกับ DeepSeek V4 Flash: ประโยชน์ในงานซับซ้อนต้องคุ้มความต่างด้านความเร็ว
เราใช้ DeepSeek V4 Flash เป็นตัวเปรียบเทียบรุ่นเดียวกัน ในการทดสอบปัจจุบันของ Artificial Analysis ด้วยวิธีเดียวกัน DeepSeek V4 Pro Max และ DeepSeek V4 Flash Max ได้ดัชนีรวม 36 และ 34 ตามลำดับ ทั้งคู่ได้ 80% บน AA-LCR v1.1 ส่วนความเร็วเอาต์พุตประมาณ 99 และ 223 โทเคนต่อวินาทีตามลำดับ คำแนะนำของเราคือพิจารณา DeepSeek V4 Pro โดยตรงสำหรับงานซับซ้อน
เทียบกับ Kimi K3: ต่างทั้งคะแนนรวม เอกสารยาว และต้นทุนงาน
ในการเปรียบเทียบ Artificial Analysis v4.3.2 ที่ Max Kimi K3 ได้ดัชนีรวม 44 และ DeepSeek V4 Pro ได้ 36 ส่วน AA-LCR v1.1 ได้ 89% และ 80% ตามลำดับ ต้นทุนถ่วงน้ำหนักต่องานในการประเมินเดียวกันคือ $2.00 และ $0.67 ตามลำดับ
สำหรับงานที่พึ่งการเข้าใจข้ามเอกสารมาก เราแนะนำให้ใช้ Kimi K3 เป็นตัวเทียบสำคัญ หากต้องการขยายการใช้งานแบบแบตช์ ควรทดสอบเพิ่มว่าเอาต์พุต DeepSeek V4 Pro ยอมรับได้สำหรับงานธุรกิจของคุณหรือไม่
เทียบกับ Claude Fable 5: ความสำเร็จครั้งแรกกับความครอบคลุมหลังหลายครั้งมีจุดแข็งต่างกัน
การทดลองโดยผู้ทดสอบโดยตรงวันที่ 17 สิงหาคม 2026 เปรียบเทียบ DeepSeek V4 Pro Max กับ Claude Fable 5 Max บนงาน DeepSWE 113 งาน โดยรันแต่ละงานสี่ครั้งต่อโมเดล
| ตัวชี้วัด | DeepSeek V4 Pro Max | Claude Fable 5 Max |
|---|---|---|
| pass@1 อัตราผ่านในการลองครั้งเดียว | 62.8% | 69.7% |
| pass@4 ผ่านอย่างน้อยหนึ่งครั้งในการลองสี่ครั้ง | 88.5% | 84.1% |
| งานที่ผ่านทั้งสี่ครั้ง | 35 | 56 |
| เวลามัธยฐานต่อการลองแต่ละงาน | 35 นาที | 31 นาที |
เราคิดว่าข้อได้เปรียบของ Fable 5 ควรเข้าใจว่าเป็นความสำเร็จครั้งแรกและการทำซ้ำได้ในการทดลองนี้ ส่วน DeepSeek V4 Pro ได้เปรียบที่ครอบคลุมงานกว้างกว่าเมื่ออนุญาตให้ลองใหม่
ทำไมจึงใช้ DeepSeek V4 Pro ผ่าน API Hop?
คิดค่าบริการตามการใช้งานและปรับต้นทุนโมเดล
ค่าบริการเป็นไปตามอัตรา API Hop ปัจจุบันและการใช้งานจริง เติมเงินตามต้องการ
รวมโมเดล AI และ API ข้อมูล เข้าถึงหลายโมเดลในที่เดียว
คีย์ API เดียวเชื่อมต่อหลายโมเดล AI และบริการข้อมูล ลดต้นทุนการเชื่อมต่อและสลับได้ในคลิกเดียว แอปธุรกิจต้องการทั้ง AI และข้อมูล
บันทึกการเรียกใช้และควบคุมการเข้าถึงแอป ชัดเจนทุกการเรียก
การเรียก API ทุกครั้งบันทึกในแดชบอร์ด สร้างคีย์ API แยกสำหรับแต่ละแอป
ประเมินเอาต์พุตเทียบกับงานของคุณ
ใช้ ID โมเดลตามเอกสารและพารามิเตอร์ที่รองรับผ่าน API Hop ประเมินเอาต์พุตตามเกณฑ์ยอมรับของคุณ แล้วตรวจบันทึกการใช้งานและเมทาดาทาการตอบกลับก่อนใช้งานจริง ชื่อโมเดลหรือตัวอย่างไม่รับประกันแต่ละผลลัพธ์
วิธีใช้ DeepSeek V4 Pro บน API Hop
หลังสร้างคีย์ API ในคอนโซล ให้ทำตามเอกสารเพื่อเริ่มใช้ DeepSeek V4 Pro
เตรียมบัญชีและทดสอบออนไลน์
เข้าสู่ระบบ ตรวจสอบยอดเงิน และสร้างคีย์ API
ลองในพื้นที่ทดลอง
สำรวจความสามารถโมเดลในพื้นที่ทดลองเพื่อหาวิธีใช้ที่เหมาะที่สุด
เชื่อมต่อ DeepSeek V4 Pro เข้ากับธุรกิจของคุณ
ทำตามเอกสารนักพัฒนาของเราเพื่อเชื่อมต่อ DeepSeek V4 Pro เข้ากับธุรกิจ
การอัปเกรดโมเดลในอนาคต
หากจะเปลี่ยนเป็นโมเดลใหม่กว่า ให้ยืนยันก่อนว่าแค็ตตาล็อกโมเดลของคีย์ API ส่ง ID ที่ตรงกันกลับมา หากรองรับเอนด์พอยต์และฟิลด์คำขอเดียวกัน ให้อัปเดต ID แล้วทดสอบรูปแบบการตอบกลับ สตรีม ขีดจำกัดเอาต์พุต และการคิดค่าบริการก่อนส่งทราฟฟิกจริง สำหรับงานภาพหรือวิดีโอแบบอะซิงโครนัส ให้ตรวจการส่งงาน โพลสถานะ และดึงผลลัพธ์ด้วย
คำถามที่พบบ่อยของ API DeepSeek V4 Pro
Playground ของ DeepSeek V4 Pro รับภาพ PDF หรือวิดีโอได้หรือไม่?
นี่เป็นเครื่องมือสนทนาข้อความที่ไม่มีการอัปโหลดไฟล์หรือภาพ V4 Pro เป็นโมเดลข้อความ ไม่ใช่โมเดลอินพุตภาพ สกัดข้อความที่เกี่ยวข้องจากเอกสารก่อนส่ง ลิงก์ไม่ได้ทำให้หน้านี้ดาวน์โหลดหรือตรวจไฟล์
เหตุใดจึงเห็นการให้เหตุผลแต่ไม่มีคำตอบสุดท้าย?
การให้เหตุผลอาจใช้โควตาเอาต์พุตก่อนคำตอบสุดท้ายปรากฏ ตรวจเหตุผลที่จบ จำกัดงาน หรือเพิ่มโควตาที่ตั้งไว้อย่างชัดเจน ไคลเอนต์ API ควรแยก reasoning_content ออกจาก content ไม่ใช่ถือว่าการให้เหตุผลเพียงอย่างเดียวเป็นคำตอบครบ
ความจำสนทนาถาวรหรือไม่ และทำไมการใช้เพิ่ม?
ความจำเป็นบริบทในบทสนทนาปัจจุบัน ไม่ใช่ความจำถาวรข้ามเซสชัน การเปิดส่งเทิร์นที่เสร็จและใช้ซ้ำได้ ซึ่งอาจเพิ่มการใช้อินพุต การปิดยังแสดงประวัติแต่ไม่รวมในคำขอใหม่ คำตอบที่ล้มเหลว ถูกหยุด หรือถูกตัดไม่ใช่ประวัติปกติที่ใช้ซ้ำได้
แก้ปัญหาข้อผิดพลาด 401, 402, 403 หรือ 429 อย่างไร?
ตรวจการยืนยันตัวตนสำหรับ 401 ยอดคงเหลือสำหรับ 402 สิทธิ์โมเดลสำหรับ 403 และอัตราหรือโควตาคำขอสำหรับ 429 ยืนยัน ID โมเดลที่ตรงผ่านแค็ตตาล็อกของคีย์คุณ รหัสตัวเลขในคำตอบแยกจากสถานะ HTTP ตรวจข้อผิดพลาดครบสำหรับความล้มเหลวต้นทางและสตรีมขาด
เรียก DeepSeek V4 Pro ผ่าน OpenAI Responses หรือ Claude Messages ได้หรือไม่?
โมเดล API Hop นี้ใช้ Chat Completions แบบรวม ตัวเลือกโปรโตคอลตรงของ DeepSeek ไม่ได้ยืนยันการรองรับบน API Hop ให้ทำตามเอนด์พอยต์และรูปแบบข้อความในแท็บ API แทนการเปลี่ยนเฉพาะ model ในคำขอที่ใช้โปรโตคอลอื่น
ขอหลายข้อเสนอหรือรับประกัน JSON ที่ถูกต้องได้หรือไม่?
ขอหลายข้อเสนอในคำตอบเดียวโดยใช้เกณฑ์ประเมินเดียวกันทุกข้อ สำหรับ JSON ให้ระบุฟิลด์ ชนิดข้อมูล และกฎค่าที่ขาด แล้วตรวจไวยากรณ์ สคีมา และความหมายทางธุรกิจ คำสั่งให้คืน JSON ไม่รับประกันว่าระเบียนจะมีรูปแบบถูกต้องหรือแม่นยำ
DeepSeek V4 Pro รันโค้ดหรือทำธุรกรรมให้เสร็จที่นี่ได้หรือไม่?
ไม่ได้ หน้านี้คืนข้อความ ไม่รันคำสั่ง เปลี่ยนคลังโค้ด เข้าฐานข้อมูล หรือชำระเงิน แอปเอเจนต์ต้องจัดเครื่องมือที่รองรับ สิทธิ์ ผลตอบกลับ และการอนุมัติ การเสนอให้ทำไม่ใช่หลักฐานว่าประมวลผลสำเร็จแล้ว
ควรลองใหม่ทันทีเมื่อคำขอช้า ถูกขัดจังหวะ หรือถูกหยุดหรือไม่?
ตรวจผลที่มี ระเบียนคำขอ และการใช้งานก่อน อินพุตยาวและการให้เหตุผลอาจทำให้คำตอบสุดท้ายช้า การหยุดรอในเบราว์เซอร์หรือสตรีมขาดไม่ได้พิสูจน์ว่าคำขอต้นทางยังไม่ประมวลผล เลือกการลองใหม่ตามประเภทข้อผิดพลาดเพื่อเลี่ยงคำขอและค่าใช้จ่ายซ้ำ
API ข้อความที่เกี่ยวข้อง
ตัวอย่าง API DeepSeek V4 Pro และพารามิเตอร์ที่รองรับ
เริ่มต้น API DeepSeek V4 Pro อย่างรวดเร็ว
deepseek-v4-proต้องระบุ model ตัวอย่างนี้ใช้ ID โมเดลของหน้าปัจจุบัน ตรวจสอบสิทธิ์เข้าถึงโมเดลของคีย์ API ด้วย 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}'เอกสารอ้างอิงกลุ่มและโปรโตคอล
โมเดล DeepSeek
เอกสาร API ฉบับเต็ม>-
POST
https://api.apihop.ai/v1/chat-completions