DeepSeek V4 Pro
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)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "deepseek-v4-pro",
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "deepseek-v4-pro",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "deepseek-v4-pro",
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("deepseek-v4-pro")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Über DeepSeek V4 Pro
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 |
| Modalitäten | text → text |
| Parameter | 1.6T gesamt · 49B aktiv (MoE) |
| Funktionen | tools · structured_output · streaming · reasoning · caching |
| Lizenz | MIT ↗ |
| Bemerkenswert | 1.6T/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-Caching | automatisch |
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 →