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DeepSeek V4 Pro Lanzamiento: 2026-04-24

DeepSeek chat code reasoning tools
Entrada$1.608/M
Salida$3.216/M
Lectura de caché$0.0134/M
Contexto131K
vs GPT-4o~68% más barato

Precios de lista del proveedor, sin margen de plataforma, pago por uso. Estos son los precios de lista oficiales. Los clientes con sesión iniciada pueden ver los precios efectivos con descuentos del espacio de trabajo en /console/pricing. Precio de entrada efectivo con una tasa de aciertos de caché del 70%:$0.4918/M. Caché de prefijos KV en disco automática: los aciertos de caché se facturan a la tarifa de lectura en caché con descuento, sin activación y sin tarifa de escritura.

Use DeepSeek V4 Pro en 30 segundos

Compatible con OpenAI: cambie el base_url y conserve su 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)

Acerca de DeepSeek V4 Pro

MoE de 1.6T parámetros con 49B activados
Preentrenado con más de 32T tokens
1M de contexto con modos duales de pensamiento

DeepSeek V4 Pro es el buque insignia de la serie de código abierto DeepSeek-V4: un modelo Mixture-of-Experts con 1.6T de parámetros totales y 49B activados, preentrenado con más de 32T tokens.

  • Admite una ventana de contexto de 1M tokens (especificación del proveedor; consulte la tarjeta de contexto para ver lo que se sirve aquí) y modos duales de pensamiento/sin pensamiento, y DeepSeek destaca una sólida codificación agéntica, amplio conocimiento del mundo y razonamiento en matemáticas, STEM y programación.
  • Los nuevos diseños de atención dispersa reducen los FLOPs de inferencia de contexto largo y la caché KV a una fracción de los de DeepSeek-V3.2.
  • Los pesos se publican abiertamente bajo la MIT License.
  • En Synthorai, DeepSeek V4 Pro está disponible a través del endpoint de chat completions compatible con OpenAI.

Especificaciones y límites

Salida máxima (especificación del proveedor)393,216
Modalidadestext → text
Parámetros1.6T totales · 49B activos (MoE)
Funcionestools · structured_output · streaming · reasoning · caching
LicenciaMIT ↗
Destacado1.6T/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.
Caché de promptsautomático

según documentación oficial de DeepSeek ↗

Preguntas frecuentes

¿Se puede probar gratis la API de DeepSeek V4 Pro?

Sí: las cuentas nuevas reciben 10 llamadas de prueba y hasta $1 de crédito gratuito, sin tarjeta. A $1.608/M por tokens de entrada, solo ese crédito cubre aproximadamente 77 solicitudes de ~8K tokens contra DeepSeek V4 Pro.

¿En qué destaca DeepSeek V4 Pro?

MoE de 1.6T parámetros con 49B activados, además de preentrenado con más de 32T tokens y 1M de contexto con modos duales de pensamiento. Consulte la sección Acerca de para el panorama completo según las notas de lanzamiento del propio proveedor.

¿Cuánto cuesta DeepSeek V4 Pro?

DeepSeek V4 Pro cuesta $1.608 por millón de tokens de entrada y $3.216 por millón de tokens de salida en Synthorai: el precio de lista del proveedor, sin margen de plataforma. Los tokens de entrada en caché se facturan a $0.0134/M.

¿DeepSeek V4 Pro admite caché de prompts?

Sí, automáticamente: los prompts servidos por DeepSeek se almacenan en caché sin cambios de código. Los tokens de entrada en caché se facturan a $0.0134/M frente a $1.608/M sin caché. Guía de caché de prompts →

¿Cómo obtengo acceso a DeepSeek V4 Pro?

Apunte su SDK de OpenAI existente a base_url="https://synthorai.io/v1", configure model="deepseek-v4-pro" y listo. Una sola clave API cubre todos los modelos del gateway.

¿DeepSeek V4 Pro es open source?

Sí: los pesos se publican bajo MIT License (repositorio oficial enlazado en la sección Acerca de). O ahórrese las GPU: la versión alojada aquí es de pago por uso, sin infraestructura que operar. Ejecutar modelos de pesos abiertos →

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