DeepSeek V4 Pro (0813)

Spécifications et limites

August 2026 release of DeepSeek V4 Pro, superseding the preview version with what the model card describes as greatly enhanced agentic capabilities, and shipping with a DSpark speculative decoding module attached. The card states neither a parameter count nor an architecture, so neither is listed here.

selon docs officielles DeepSeek ↗

Un prompt, mesuré via la passerelle

Utilisez DeepSeek V4 Pro (0813) en 30 secondes

Compatible OpenAI : changez la base_url, gardez votre 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-0813",
    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-0813",
  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-0813",
    "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-0813",
		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-0813")
        .addUserMessage("Summarize this diff")
        .reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
        .build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));

À propos de DeepSeek V4 Pro (0813)

• DeepSeek attribue ce changement à des capacités agentiques nettement renforcées et à des gains de performance qu'il décrit comme particulièrement marqués en production ; la version embarque en outre un module de décodage spéculatif DSpark.
• La fiche est exceptionnellement avare en spécifications : elle n'indique ni nombre de paramètres ni architecture, si bien que tout chiffre repris de la V4 Pro précédente doit être considéré comme non confirmé pour cette version.
• Ce qu'elle précise, en revanche, c'est le domaine de fonctionnement : des poids sous licence MIT, une longueur de sortie maximale recommandée de 384K jetons aux niveaux d'effort de raisonnement élevés, et un paramètre reasoning_effort documenté sur trois niveaux, low, high et max.
• C'est le raisonnement qu'il faut anticiper.
• La trace revient dans reasoning_content et, sur des invites courtes, elle peut représenter la grande majorité des jetons de sortie : un budget max_tokens trop serré renverra donc une réponse vide, intégralement facturée pour les jetons consacrés à la réflexion.
• Prévoyez cette marge, ou abaissez le niveau d'effort, avant de câbler le modèle dans un chemin sensible à la latence.
• Le coût de l'effort ne se limite pas à la sortie : monter d'un cran allonge le préambule à partir duquel le modèle travaille, de sorte qu'un même message facture davantage de jetons d'entrée à un réglage élevé qu'à un réglage bas.
• Le modèle est exclusivement textuel en entrée comme en sortie ; l'entrée image n'est pas prise en charge, associez-le donc à un modèle de vision plutôt que d'envoyer des messages multimodaux.
• Comme la version datée et le nom glissant restent tous deux appelables, épinglez l'identifiant daté lorsque vous avez besoin d'un comportement reproductible et attendez-vous à ce que le nom sans date avance avec le temps.
• Synthorai le propose via le point de terminaison chat completions compatible OpenAI, sans modification côté client.

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