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DeepSeek V4 Pro Veröffentlicht 2026-04-24

DeepSeek chat code reasoning tools
Input$1.608/M
Output$3.216/M
Cache-Read$0.0134/M
Kontext131K
vs. GPT-4o~68% günstiger

Listenpreise der Anbieter, ohne Plattform-Aufschlag, nutzungsbasierte Abrechnung. Dies sind offizielle Listenpreise. Angemeldete Kunden sehen auf /console/pricing die effektiven Preise inklusive Workspace-Rabatten. Effektiver Input-Preis bei 70 % Cache-Trefferquote:$0.4918/M. Automatisches Disk-KV-Präfix-Caching: Cache-Treffer werden zur vergünstigten Cache-Lese-Rate abgerechnet, ohne Opt-in und ohne Schreibgebühr.

DeepSeek V4 Pro in 30 Sekunden nutzen

OpenAI-kompatibel: Tauschen Sie die base_url, behalten Sie Ihr SDK. POST /v1/chat/completions

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://synthorai.io/v1",
    api_key="sk-syn-...",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-pro",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Über DeepSeek V4 Pro

1.6T-Parameter-MoE mit 49B aktivierten
Vortrainiert auf mehr als 32T Token
1M Kontext mit dualen Thinking-Modi

DeepSeek V4 Pro ist das Flaggschiff der Open-Source-Serie DeepSeek-V4: ein Mixture-of-Experts-Modell mit 1.6T Gesamtparametern und 49B aktivierten, vortrainiert auf mehr als 32T Token.

  • Es unterstützt ein Kontextfenster von 1M Token (Anbieter-Spezifikation; siehe die Kontext-Kachel für die hier bereitgestellten Werte) und duale Thinking-/Non-Thinking-Modi, und DeepSeek hebt starke agentische Codierung, breites Weltwissen und Reasoning über Mathematik, MINT und Programmierung hervor.
  • Neue Sparse-Attention-Designs reduzieren die FLOPs der Long-Context-Inferenz und den KV-Cache auf einen Bruchteil dessen von DeepSeek-V3.2.
  • Die Gewichte sind offen unter der MIT-Lizenz veröffentlicht.
  • Auf Synthorai ist DeepSeek V4 Pro über den OpenAI-kompatiblen Chat-Completions-Endpoint verfügbar.

Spezifikationen & Limits

Max. Output (Anbieter-Spezifikation)393,216
Modalitätentext → text
Parameter1.6T gesamt · 49B aktiv (MoE)
Funktionentools · structured_output · streaming · reasoning · caching
LizenzMIT ↗
Bemerkenswert1.6T/49B active MoE flagship, 1M context, Thinking + Non-Thinking modes; hybrid sparse attention cuts single-token FLOPs to 27% and KV cache to 10% vs V3.2 at 1M context.
Prompt-Cachingautomatisch

laut Offizielle DeepSeek-Dokumentation ↗

FAQ

Lässt sich die DeepSeek V4 Pro API kostenlos testen?

Ja, neue Konten erhalten 10 Test-Calls und bis zu $1 kostenloses Guthaben, keine Kreditkarte erforderlich. Bei $1.608/M Input-Tokens deckt allein dieses Guthaben rund 77 Requests mit je ~8K Tokens gegen DeepSeek V4 Pro ab.

Worin ist DeepSeek V4 Pro am besten?

1.6T-Parameter-MoE mit 49B aktivierten, außerdem vortrainiert auf mehr als 32T Token und 1M Kontext mit dualen Thinking-Modi. Das vollständige Bild finden Sie im About-Abschnitt, direkt aus den offiziellen Release Notes des Anbieters.

Was kostet DeepSeek V4 Pro?

DeepSeek V4 Pro kostet auf Synthorai $1.608 pro Million Input-Tokens und $3.216 pro Million Output-Tokens. Das ist der Listenpreis des Anbieters, ohne Plattform-Aufschlag. Gecachte Input-Tokens werden mit $0.0134/M abgerechnet.

Unterstützt DeepSeek V4 Pro Prompt-Caching?

Ja, automatisch: Über DeepSeek ausgelieferte Prompts werden ohne Codeänderungen gecacht. Gecachte Input-Tokens werden mit $0.0134/M statt $1.608/M (ungecacht) abgerechnet. Prompt-Caching-Guide →

Wie erhalte ich Zugang zu DeepSeek V4 Pro?

Richten Sie Ihr vorhandenes OpenAI SDK auf base_url="https://synthorai.io/v1", setzen Sie model="deepseek-v4-pro", fertig. Ein API-Key deckt jedes Modell auf dem Gateway ab.

Ist DeepSeek V4 Pro Open Source?

Ja, die Gewichte sind unter der MIT-Lizenz (offizielles Repository im About-Abschnitt verlinkt) veröffentlicht. Oder Sie sparen sich die GPUs: Die gehostete Version hier läuft mit nutzungsbasierter Abrechnung, ganz ohne eigene Infrastruktur. Open-Weight-Modelle betreiben →

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