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DeepSeek V4 Pro

Veröffentlicht 2026-04-24

chatCodeReasoningTool-AufrufePrompt-Caching

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.

Eingabe
Text $1.32/M
Ausgabe
Text $3.96/M
Cache-Lesen
$0.132/M
Kontext
1M
vs. GPT-4o
~74% günstiger

Benchmarks

Über dem Durchschnitt5 / 10
DeepSeek V4 Pro weitere gemessene Modelle Durchschnitt der Vergleichsmodelle ★ kein anderes Modell war besser
SWE-Bench Pro
59%
CoWorkBench max
66.3%
Humanity's Last Exam no tools
37.7%
MCP-Mark
57.1%

Anbieterangaben: Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Preis im Vergleich

Der Preis im Feld von 68 vergleichbaren Modellen

Eingabe$1.32/M
$0.1 · Dola Seed 2.0 Mini GPT-5.4 Pro · $30
Ausgabe$3.96/M
$0.275 · DeepSeek V4 Flash GPT-5.4 Pro · $180
Cache-Lesen$0.132/M
$0.01 · Claude Haiku 5.5 GPT-5.4 Pro · $15

Der Balken zeigt, wo der Preis dieses Modells unter allen Modellen derselben Art auf Synthorai liegt. An beiden Enden stehen das günstigste und das teuerste Modell. Angegeben sind Grundpreise; Rabatte für Batch, Region und Cache-Schreibzugriffe stehen auf der Preisseite.

Spezifikationen & Limits

Tokens

Kontextfenster (laut Anbieter) 1.000.000
Max. Ausgabe (laut Anbieter) 393.216

Prompt-Caching

Modus automatisch
Lebensdauer kein festes TTL (wird bei Nichtnutzung automatisch geleert)

Thinking

Anbieter-Parameter thinking.type + reasoning_effort
Zulässige Werte thinking.type enabled · disabled; reasoning_effort high · max (low and medium map to high, xhigh maps to max)
Standardwert enabled, mit reasoning_effort high; bei manchen komplexen Agent-Anfragen automatisch max gilt, wenn die Anfrage nichts angibt
Abschaltbar Ja
Thinking-Verhalten Die Spur wird in reasoning_content zurückgegeben, und bei einem Turn, in dem das Modell ein Tool aufgerufen hat, muss sie in jedem späteren Turn zurückgegeben werden, sonst wird sie ignoriert. Der Thinking-Modus ignoriert zudem stillschweigend temperature, top_p, presence_penalty und frequency_penalty. DeepSeek veröffentlicht diesen Standard für die eigene API; andere Plattformen, die das Modell hosten, dokumentieren abweichende Standards, prüfen Sie ihn also gegen die Plattform, an die Sie geroutet werden.
Parameter reasoning_effort
Werte minimal · low · medium · high Parameter des Gateways; maßgeblich ist das Anbieter-Mapping oben

Modell

Modalitäten Text → Text
Parameter 1.6T gesamt · 49B aktiv MoE
Lizenz MIT
  • MoE-Flaggschiff mit 1.6T/49B aktiven Parametern, 1M Kontext, Thinking- und Non-Thinking-Modus
  • die hybride Sparse Attention senkt die FLOPs pro Token auf 27% und den KV-Cache auf 10% gegenüber V3.2 bei 1M Kontext

laut Offizielle DeepSeek-Dokumentation ↗

Ein Prompt, gemessen über das Gateway

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. KRITERIUM genau 3 Sätze

DeepSeek V4 Pro bestanden · 3 sentences

Enabling reasoning causes the model to generate a lengthy internal chain‑of‑thought before it delivers a visible answer, and we are billed for every one of those hidden reasoning tokens just as we are for the final output. In most interactions, the volume of these unseen tokens at least equals the visible response, effectively doubling the total tokens consumed per query. That doubled token consumption translates directly into a doubled per‑query cost, which is why our overall LLM bill doubled.

Ausgabe 641 tok (+545 Thinking) Latenz 11.5 s

Befolgen der Anweisung (genau drei Sätze, das lässt sich zählen), Zuschnitt auf die Zielgruppe (Tonfall für einen CFO) und die Abrechnungslücke durch nicht sichtbares Thinking, die die Token-Zähler unten offenlegen.

PROMPT This function is supposed to return the longest run of consecutive equal items, but callers report it is off by one on single-element inputs and misses runs that end at the last index. Fix it and explain the bug in one paragraph. KRITERIUM Fix besteht die Tests

DeepSeek V4 Pro bestanden · 8/8 cases

```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 best = max(best, cur) else: cur = 1 return best ``` **Explanation:** The bug stems from initializing `cur = 0` and only incrementing it when two adjacent elements match, which counts the number of *additional* equal elements rather than the actual run length (which is `cur + 1`). As a result, the returned `best` is always one less than the true longest run—most obviously returning 0 for a single-element list instead of 1. […]

Ausgabe 2418 tok (+2131 Thinking) Latenz 35.6 s

Ob der Fix wirklich korrekt ist (er lässt sich ausführen), wie dicht die Erklärung ist und wie sparsam das Modell bei einer klar begrenzten Aufgabe mit Tokens umgeht.

PROMPT Extract a JSON object with fields {company, quarter, revenue_usd_m, growth_pct, guidance} from this text. Use null for anything not stated; add no other fields. KRITERIUM gültiges JSON, Schema exakt

DeepSeek V4 Pro bestanden · 5/5 fields, guidance null

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": "eleven and change", "guidance": null }

Ausgabe 1204 tok (+1153 Thinking) Latenz 19.9 s

Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Anreiz zum Halluzinieren (der Text nennt ausdrücklich keine guidance) und Unterschiede zwischen den Wegen zur strukturierten Ausgabe.

PROMPT Write a 120-word product announcement for an API gateway feature that caches prompts across providers. Forbidden words: "seamless", "unlock", "game-changer", "revolutionize", "empower". Exactly one sentence must be a question. KRITERIUM 120 Wörter, 0 verbotene Wörter

DeepSeek V4 Pro keine bewertbare Antwort · no answer text within 16,384 tokens (all of it went to thinking)

Das Modell hat keinen Antworttext geliefert: Das gesamte Token-Budget wurde vom nicht sichtbaren Thinking aufgebraucht.

Ausgabe 8193 tok (+8192 Thinking) Latenz 106.2 s

Einhaltung der Vorgaben (Wortbudget, Liste verbotener Wörter, genau eine Frage), stilistische Handschrift und Kontrolle über die Länge.

DeepSeek V4 Pro in 30 Sekunden nutzen

OpenAI-kompatibel: base_url austauschen, SDK behalten. 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

  • Es unterstützt ein Kontextfenster von 1M Token und duale Thinking-/Non-Thinking-Modi, und DeepSeek hebt starke agentische Codierung, breites Weltwissen und Reasoning über Mathematik, MINT und Programmierung hervor.
  • Die Modellkarte benennt die Bausteine dahinter: einen hybriden Attention-Stack, der Compressed Sparse Attention mit Heavily Compressed Attention kombiniert, Manifold-Constrained Hyper-Connections und den Muon-Optimizer, wobei die MoE-Expertengewichte in FP4 und die meisten übrigen Parameter in FP8 gehalten werden.
  • Neue Sparse-Attention-Designs reduzieren die FLOPs der Long-Context-Inferenz und den KV-Cache auf einen Bruchteil dessen von DeepSeek-V3.2.
  • Thinking ist ein Anfrageparameter statt eines eigenen Modellnamens: Ein thinking-Objekt schaltet es ein oder aus, eine reasoning_effort-Einstellung wählt die dokumentierten Verhaltensweisen Non-think, Think High und Think Max, und die Gedankenkette kommt in reasoning_content neben der Antwort zurück.
  • DeepSeeks Leitfaden ergänzt eine Regel, für die es sich zu programmieren lohnt: Bei jedem Turn, in dem das Modell ein Tool aufgerufen hat, muss das reasoning_content dieses Turns in späteren Turns zurückgegeben werden.
  • Function Calling und JSON-Ausgabe funktionieren beide bei aktivem Thinking, die Ausgabe reicht bis 384K Token, und Prefix-Caching erfolgt automatisch.
  • Die Gewichte sind offen unter der MIT-Lizenz veröffentlicht.
  • Auf Synthorai ist DeepSeek V4 Pro über den OpenAI-kompatiblen Chat-Completions-Endpoint verfügbar.

FAQ

Lässt sich die DeepSeek V4 Pro API kostenlos testen?

Ja. Neue Konten erhalten 10 Testaufrufe und bis zu $1 Gratisguthaben, ohne Kreditkarte. Bei $1.32/M für Eingabe-Tokens reicht allein dieses Guthaben für rund 94 Anfragen an DeepSeek V4 Pro mit je ~8K Tokens.

Worin ist DeepSeek V4 Pro am besten?

1.6T-Parameter-MoE mit 49B aktivierten; vortrainiert auf mehr als 32T Token; 1M Kontext mit dualen Thinking-Modi. Mehr dazu im Über-Abschnitt, der auf den offiziellen Release Notes des Anbieters beruht.

Was kostet DeepSeek V4 Pro?

DeepSeek V4 Pro kostet auf Synthorai $1.32 pro Million Eingabe-Tokens und $3.96 pro Million Ausgabe-Tokens. Das ist der Listenpreis des Anbieters, ohne Plattformaufschlag. Gecachte Eingabe-Tokens werden mit $0.132/M abgerechnet.

Wie groß ist das Kontextfenster von DeepSeek V4 Pro?

DeepSeek V4 Pro hat auf Synthorai ein Kontextfenster von 1M Tokens. Eine einzelne Antwort kann bis zu 393,216 Tokens lang sein.

Unterstützt DeepSeek V4 Pro Prompt-Caching?

Ja, automatisch: Über DeepSeek ausgelieferte Prompts werden ohne Codeänderungen gecacht. Gecachte Eingabe-Tokens werden mit $0.132/M statt $1.32/M (ungecacht) abgerechnet (TTL kein festes TTL (wird bei Nichtnutzung automatisch geleert)). Leitfaden zum Prompt-Caching →

Wie erhalte ich Zugang zu DeepSeek V4 Pro?

Setzen Sie in Ihrem vorhandenen OpenAI SDK base_url="https://synthorai.io/v1" und model="deepseek-v4-pro", mehr ist nicht nötig. Ein API-Schlüssel gilt für alle Modelle im Gateway.

Ist DeepSeek V4 Pro Open Source?

Ja, die Gewichte sind unter der MIT-Lizenz (offizielles Repository im Über-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 →

Verwandte Modelle

Vergleichen

Jeder Wert auf dieser Seite stammt aus der oben verlinkten Dokumentation des Anbieters und trägt das Datum, an dem wir ihn geprüft haben. Preise vergleichen wir über den gesamten Katalog. Spezifikationen, die Anbieter unterschiedlich definieren, zeigen wir mit einem Hinweis auf den Unterschied und nicht als Diagramm. Wir messen hier nichts selbst und vergeben keine Bewertungen.

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