審查這份虛構的付款 Webhook 策略：每個失敗的 POST 都重試三次，不儲存冪等鍵，傳送回應前先扣減餘額。指出重複扣款風險，提出最小修改和三項驗收測試。僅使用這些事實，不要假設能存取程式碼、工具或正式環境系統。
DeepSeek V4 Pro API：價格、試用區與範例
查看 DeepSeek V4 Pro 的 Token 價格、思考模式與 Chat Completions 範例，用於複雜推理、程式碼分析及多步驟研究。
DeepSeek V4 Pro API 價格與計費
API Hop 價格
- 輸入
- $1.0286 /M
- 輸出
- $3.0857 /M
- 快取輸入
- $0.0343 /M
DeepSeek V4 Pro 線上聊天工具
模型設定
記憶有什麼作用？
下次請求會附帶目前對話中已完成且可重用的輪次，方便連續追問，無須重複背景。
關閉後會怎樣？只傳送新訊息和已設定的系統提示詞。已有訊息仍會顯示；重新開啟後，符合條件的歷史輪次會再次加入請求。
這是長期記憶嗎？不是。這是目前對話的上下文，不會跨獨立對話記憶。失敗、停止、截斷或無法重用的回覆不會加入。歷史越多，輸入 Token 用量和費用可能越高。
進階參數
0 個字元起(0/無固定上限)
無固定字元上限；完整請求仍受請求大小和模型上下文限制。此處不是 Token 計數。 對話
今天有什麼可以幫你？
暫無回應資料 就緒
DeepSeek V4 Pro 提示詞範例
這些是 DeepSeek V4 Pro 的評估提示詞，並非模型實測輸出。僅分析提供的文字，不執行程式碼、不檢查正式環境系統，也不證明長上下文效能。請核對引用證據與驗收條件，並在正式使用前檢查回應中繼資料與用量。
分析這段合成追蹤：[L1] 10:00:00 接收請求 A；[L2] 10:00:01 工作程序開始處理 A；[L3] 10:00:31 用戶端逾時；[L4] 10:00:33 工作程序完成 A；[L5] 10:00:35 用戶端再次提交 A。區分觀察與假設，引用行號，列出缺失證據並提出兩項檢查。不要聲稱檢查過真實系統或執行過修復。
虛構的兩人團隊每天執行 2,000 份報告，允許 30 分鐘內完成。已有資料庫，沒有佇列服務；任務須在重啟後恢復並避免重複傳送。比較資料庫批次處理與獨立佇列，提供決策表、有條件的建議、三個未知項及一個會改變選擇的條件。不要編造基準、成本或已驗證的保證。
什麼是 DeepSeek V4 Pro
面向複雜推理與代理任務的正式版模型
我們將 DeepSeek V4 Pro 定位為複雜文字任務的推理模型，著重拆解問題並持續推進的工作，例如程式碼分析、軟體修復、研究問答及工具協作。2026 年 8 月 13 日發布的 DeepSeek-V4-Pro-0813 是正式版，官方特別強調代理能力的提升。
支援百萬 Token 上下文的開放權重 MoE 模型
DeepSeek V4 Pro 採用混合專家架構，也就是 MoE，並以 MIT 授權公開權重；API Hop 與先前官方 API 一樣提供 1M Token 上下文。有資料安全考量的企業與個人，也可考慮自行部署 DeepSeek V4 Pro。
長文任務中，我們更重視它共同處理不同資訊的能力。例如把專案規格、多個模組的程式碼及錯誤日誌一起輸入，讓模型針對同一問題分析它們的關係。
在非思考模式與三種思考強度間切換
DeepSeek V4 Pro 支援非思考與思考模式；啟用思考後可選 low、high、max，官方文件目前預設為 high。我們認為這種控制的價值是依任務分配推理預算，為往後多模型路由提供基礎能力。
建議依任務難度選擇設定：格式轉換、簡單擷取先評估非思考或 low；日常程式碼分析與多步驟任務從 high 開始；多重限制且需要反覆驗證的難題再試 max。具體強度應以業務場景測試。
API Hop 的 DeepSeek V4 Pro 線上工具與 API
我們希望透過 API Hop，讓你更快理解 DeepSeek V4 Pro 在自己任務中的實際表現。登入、建立 API Key 並少量儲值即可使用線上工具，不必先寫 API 整合程式，也不用為短期評估購買固定方案。
DeepSeek V4 Pro 的核心能力與領域優勢
專案程式設計：在既有專案進行分析、修復與重構
我們用真實專案評估 DeepSeek V4 Pro 的程式設計價值：理解既有模組關係，在限制內提出修改，再用測試檢查實作。多數工作是持續迭代與維護，因此更貼近開發者實際需求。
客戶以同一 Python 專案比較 DeepSeek V4 Pro 與 DeepSeek V4 Flash，回報 Pro 在架構分析與重構討論涵蓋更廣。後續修復測試中，Pro 對部分資料合併與鎖定行為的語意考慮更完整，但也留下跨平台相容問題。因此使用 DeepSeek V4 Pro 修復錯誤時，建議明確提供驗收條件，尤其是執行平台、資料邊界與既有行為。
工具協作：依中間結果持續推進多步驟任務
DeepSeek V4 Pro 支援工具呼叫與 JSON 輸出。我們認為這是參與業務自動化的基礎：應用提供相應工具後，模型可要求查詢資料、讀取結果，再判斷需補充上下文還是繼續推進。
資料整理流程應拆成檢索、擷取、核對、輸出四個階段，讓模型依工具結果繼續處理。搜尋、檔案存取與程式執行能力需由應用或代理框架提供，可使用官方 DeepSeek Harness 或其他多代理框架。
長文分析：共同閱讀規格、程式碼與多份資料
我們認為 DeepSeek V4 Pro 的長上下文值得用於跨資料比較與整理，例如核對實作是否符合需求、比較不同版本的介面契約，或從大量日誌整理問題前後的變化。提問時建議編號資料、明確問題，並要求結論對應具體段落或檔案。這種工程化方式能更有效取得想要的結果。
Artificial Analysis 目前測試中，DeepSeek V4 Pro Max 在 AA-LCR v1.1 長文推理評測得到 80%。這項評測使用約 100,000 輸入 Token，我們視為長文分析的參考。但對接近百萬 Token 的實際輸入，仍建議先在自己的業務測試，因為輸入逼近容量上限時，輸出並非最佳。
複雜推理：圍繞限制、證據與驗證進行分析
我們優先把 DeepSeek V4 Pro 的高思考強度用於需要仔細推敲的任務，例如解釋難以重現的問題、比較技術方案或檢查設計是否遺漏關鍵限制。建議一併提供必要上下文與確定的最終驗收標準，讓推理朝指定標準前進。
客戶依自己的專案經驗，認為 Pro 的 Max 設定對安全審查有幫助，但也比 Flash 慢。這只是一部分開發者的體驗；實際取捨是，複雜審查多等一些時間，能否找到新問題或提出更好的建議。
應用整合：透過相容介面重用既有開發流程
DeepSeek 官方提供相容 OpenAI 與 Anthropic 的接入格式，DeepSeek V4 Pro 正式版也加入 Responses API 支援與 Codex 適配。API Hop 目前透過統一 Chat Completions 介面提供此模型。遷移既有流程前，請依 API 分頁的請求格式接入並驗證相容性。
替換評估建議從範圍明確的流程開始，例如程式碼審查、結構化資訊擷取或內部資料問答。除回答品質，也要確認工具參數、串流事件與錯誤處理符合應用預期。通過後再逐步擴大使用，更容易判斷實際業務效益。
DeepSeek V4 Pro 基準測試與效能
本節區分官方測試與獨立評測。官方公開的 Code Agent 成績使用 DeepSeek Harness 極簡模式、max 思考、temperature=1.0 及 top_p=0.95，適用於相應程式代理測試。我們保留基準版本與測試來源，方便判斷資料是否適用於自己的流程。官方測試設定
終端任務：Terminal-Bench 2.1 達 87.9%
Pro 預覽版72.1%
Pro 081387.9%
DeepSeek · Pro 0813
DeepSeek 官方同表資料中，Pro 0813 在 Terminal-Bench 2.1 為 87.9%，Pro Preview 為 72.1%，相差 15.8 個百分點。我們視為正式版在終端代理任務進步較明確的證據之一。
需要在開發環境執行指令、讀取回饋並持續修正的工作，可將此結果作為優先試用依據。實際評估時，我們保留指令輸出與失敗步驟日誌，觀察模型能否完成整個任務，以及失敗後如何恢復環境。
軟體工程：DeepSWE 62.7%，NL2Repo 61.5%
不同基準，分別展示
DeepSWE62.7%
NL2Repo61.5%
DeepSeek · Pro 0813
官方正式版結果中，DeepSeek V4 Pro 的 DeepSWE 為 62.7%，NL2Repo 為 61.5%。我們將它們視為評估軟體工程能力的不同線索，關注工程任務處理及依需求完成專案級工作的表現。
建議分別準備幾類真實任務：修復既有問題、增加受介面限制的功能，以及依需求完成小型迭代。程式碼能編譯只是最基本要求，還要看功能是否完整、既有測試是否通過、新程式碼是否符合專案約定。
工具與自動化：Toolathlon-Verified 74.1%，AutomationBench 31.8%
不同基準，分別展示
Toolathlon-Verified74.1%
AutomationBench Public31.8%
DeepSeek · Pro 0813
DeepSeek V4 Pro 官方成績包括 Toolathlon-Verified 74.1% 與 AutomationBench Public 31.8%。我們認為不同測試涵蓋不同任務，高工具使用分數需結合自己業務的實際完成情況判斷。
高難問答：HLE 無工具 42.7%，有工具 60.0%
無工具42.7%
有工具60.0%
DeepSeek · Pro 0813
DeepSeek 官方報告，DeepSeek V4 Pro 在 Humanity’s Last Exam，也就是 HLE，無工具為 42.7%，有工具為 60.0%。我們認為這顯示工具的工程能力對複雜問題解決有非常顯著的影響。
部分場景建議使用不同 Harness 測試 DeepSeek V4 Pro，可能在特定細分任務取得更好的表現。
獨立指標與回應速度：綜合 36 分，輸出約 99 Token/秒
- Intelligence Index v4.3.2
- 36分
- 輸出速度
- ~99Token/s
首個 Token1.67 s
首個答案 Token（含推理）21.86 s
Artificial Analysis · Intelligence Index v4.3.2 · Pro Max外部測量，非 API Hop 延遲
Artificial Analysis 的 Intelligence Index v4.3.2 給 DeepSeek V4 Pro Max 36 分。輸出速度約每秒 99 Token，首個 Token 約 1.67 秒，計入推理後首個回答 Token 約 21.86 秒。
我們分開觀察開始回傳內容的速度、最終回答的等待時間，以及整個任務完成時間。頻繁互動功能建議先評估較低思考強度；複雜分析則判斷 Max 增加的等待是否值得。
DeepSeek V4 Pro 與 V4 Flash、Kimi K3、Claude Fable 5、V4.1 Flash 比較
對比 DeepSeek V4 Flash：複雜任務的收益須抵銷速度差異
我們使用同世代的 DeepSeek V4 Flash 對照。Artificial Analysis 目前同口徑測試中，DeepSeek V4 Pro Max 與 DeepSeek V4 Flash Max 綜合指標為 36 和 34，AA-LCR v1.1 均為 80%，輸出速度約每秒 99 和 223 Token。我們建議複雜任務直接考慮 DeepSeek V4 Pro。
對比 Kimi K3：綜合、長文分數與任務成本皆有差異
Artificial Analysis v4.3.2 的 Max 比較中，Kimi K3 綜合指標為 44，DeepSeek V4 Pro 為 36；AA-LCR v1.1 分別為 89% 和 80%。同項評測的每任務加權成本為 $2.00 和 $0.67。
若工作高度依賴跨文件理解，建議把 Kimi K3 列為重點對照；若希望擴大批次使用，則需進一步測試 DeepSeek V4 Pro 輸出在業務中是否可接受。
對比 Claude Fable 5：首次成功與多次嘗試後的覆蓋率各有優勢
2026 年 8 月 17 日的一手實驗，用 113 個 DeepSWE 任務比較 DeepSeek V4 Pro Max 與 Claude Fable 5 Max，每個任務在各模型執行四次。
| 指標 | DeepSeek V4 Pro Max | Claude Fable 5 Max |
|---|---|---|
| pass@1，單次嘗試通過率 | 62.8% | 69.7% |
| pass@4，四次內至少一次通過 | 88.5% | 84.1% |
| 四次全部通過的任務數 | 35 | 56 |
| 每次任務嘗試的時間中位數 | 35 分鐘 | 31 分鐘 |
我們認為 Fable 5 的優勢應理解為此實驗中的首次成功率與重複穩定性；DeepSeek V4 Pro 的優勢則是允許重試時更廣的任務覆蓋。
為什麼透過 API Hop 使用 DeepSeek V4 Pro？
依用量計費與模型成本最佳化
費用依目前 API Hop 費率與實際用量計算，可按需儲值。
統一 AI 模型與資料 API，一站存取多模型
一組 API 金鑰連接多個 AI 模型與資料服務，減少整合成本並可一鍵切換。業務應用同時需要 AI 與資料。
呼叫紀錄與應用程式存取控制，每次呼叫清楚可查
每次 API 呼叫都記錄在控制台中。可為不同應用程式建立獨立 API 金鑰。
依任務評估輸出
透過 API Hop 使用文件列出的模型 ID 與支援參數。依自己的驗收條件評估輸出，在正式使用前檢查用量紀錄與回應中繼資料。模型名稱或範例不保證每次結果。
如何在 API Hop 使用 DeepSeek V4 Pro
在控制台建立 API 金鑰後，請依文件開始使用 DeepSeek V4 Pro。
準備帳戶並線上測試
登入、確認餘額，然後建立 API 金鑰。
在試用區體驗
在試用區探索模型能力，找出最佳使用方式。
將 DeepSeek V4 Pro 整合至業務
依照開發者文件，將 DeepSeek V4 Pro 整合至業務。
後續模型升級
切換至新模型前，請先確認 API 金鑰的模型目錄回傳其精確 ID。若支援相同端點與請求欄位，再更新模型 ID，並在導入正式流量前測試回應格式、串流、輸出上限與計費。非同步圖片或影片任務還需驗證任務提交、狀態輪詢與結果取得。
DeepSeek V4 Pro API 常見問題
DeepSeek V4 Pro Playground 能接收圖片、PDF 或影片嗎？
這是文字對話工具，沒有檔案或圖片上傳。V4 Pro 是文字模型，不是視覺輸入模型。請先擷取文件相關文字再提交；貼連結不會讓本頁下載或檢查檔案。
為什麼有推理過程，卻沒有最終回答？
推理可能在最終回答前耗盡輸出額度。檢查結束原因、縮小任務或增加明確設定的額度。API 用戶端應區分 reasoning_content 與 content，不要把只有推理的結果當作完整答案。
對話記憶是永久的嗎？為什麼用量會增加？
記憶是當前對話的上下文，不是跨工作階段的永久記憶。開啟後會傳送可重用的完成回合，輸入用量可能增加；關閉後歷史仍可見，但不隨新請求傳送。失敗、停止或截斷的回覆不是正常可重用歷史。
如何排查 401、402、403 或 429 錯誤？
401 檢查認證，402 檢查餘額，403 檢查模型權限，429 檢查頻率或額度。以金鑰的目錄確認精確模型 ID。回應數字碼與 HTTP 狀態不同；上游故障或串流中斷需讀取完整錯誤。
可以使用 OpenAI Responses 或 Claude Messages 呼叫 DeepSeek V4 Pro 嗎？
此 API Hop 模型使用統一 Chat Completions 介面。DeepSeek 直連的協定選項不代表 API Hop 支援。請依 API 分頁的端點與訊息格式接入，不要只修改另一協定請求中的 model。
可以取得多個方案或保證 JSON 有效嗎？
可在一個回答要求多個方案，並採用相同評估標準。JSON 應指定欄位、型別與缺失值規則，再驗證語法、結構與業務含義。要求回傳 JSON 不保證紀錄有效或正確。
DeepSeek V4 Pro 能在這裡執行程式或完成業務操作嗎？
不能。本頁只回傳文字，不執行指令、不修改儲存庫、不存取資料庫，也不付款。代理應用必須提供支援的工具、權限、回饋與核准。模型提出動作，不代表已完成執行。
請求緩慢、中斷或停止時，應立即重試嗎？
先檢查既有結果、請求紀錄與用量。長輸入與推理可能延後最終回答。停止瀏覽器等待或失去串流，不證明上游尚未處理；請依錯誤類型選擇重試，避免重複請求與費用。
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deepseek-v4-promodel 為必填欄位；範例使用本頁的模型 ID。請透過 GET /v1/models 核對 API 金鑰的模型存取權限。
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}'模型家族與協定參考
DeepSeek 模型
完整 API 文件DeepSeek V4 Flash、V4 Pro 與 V4.1 Flash 的模型 ID 及 Chat Completions 可用性。
POST
https://api.apihop.ai/v1/chat-completions