DeepSeek V4 Pro
ベンダー定価。プラットフォーム手数料なし、従量課金。 これらは公式 list 価格です。ログイン中のお客様は /console/pricing でワークスペース割引を含む実効価格を確認できます。 キャッシュヒット率 70% 時の実効入力単価:$0.4918/M. ディスク KV プレフィックスキャッシュが自動で働きます。キャッシュヒットはオプトインなし・書き込み手数料なしで割引されるキャッシュ読み取り料率で課金されます。
30 秒で DeepSeek V4 Pro を使う
OpenAI 互換。base_url を差し替えるだけで、SDK はそのまま。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(""));DeepSeek V4 Pro について
DeepSeek V4 Pro はオープンソースの DeepSeek-V4 シリーズのフラッグシップです。
- 総パラメータ 1.6T、アクティブ 49B の Mixture-of-Experts モデルで、32T を超えるトークンで事前学習されています。
- 1M トークンのコンテキストウィンドウ(ベンダー仕様。
- 実際の提供値はコンテキストタイルを参照)と思考/非思考のデュアルモードに対応し、DeepSeek は強力なエージェント的コーディング、広範な世界知識、数学・STEM・プログラミングにわたる推論を強調しています。
- 新しいスパースアテンション設計により、ロングコンテキスト推論の FLOPs と KV キャッシュを DeepSeek-V3.2 のごく一部に削減します。
- ウェイトは MIT ライセンスの下でオープンに公開されています。
- Synthorai では、DeepSeek V4 Pro は OpenAI 互換の chat completions エンドポイント経由で利用できます。
スペックと制限
| 最大出力(ベンダー仕様) | 393,216 |
| モダリティ | text → text |
| パラメータ数 | 合計 1.6T · アクティブ 49B (MoE) |
| 機能 | tools · structured_output · streaming · reasoning · caching |
| ライセンス | MIT ↗ |
| 特記事項 | 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. |
| プロンプトキャッシュ | 自動 |
よくある質問
DeepSeek V4 Pro API は無料で試せますか?
はい。新規アカウントには 10 回のトライアル呼び出しと最大 $1 の無料クレジットが付与され、カード登録は不要です。入力 $1.608/M で計算すると、このクレジットだけで DeepSeek V4 Pro に対して約 77 回の ~8K トークンのリクエストを送れます。
DeepSeek V4 Pro は何が得意ですか?
アクティブ 49B の 1.6T パラメータ MoE、さらに32T を超えるトークンで事前学習とデュアル思考モードの 1M コンテキスト。全体像はベンダー公式のリリースノートに基づく About セクションをご覧ください。
DeepSeek V4 Pro の料金はいくらですか?
Synthorai 上の DeepSeek V4 Pro は入力 100 万トークンあたり $1.608、出力 100 万トークンあたり $3.216 です。ベンダー定価のままで、プラットフォーム手数料はありません。キャッシュ済み入力トークンは $0.0134/M で課金されます。
DeepSeek V4 Pro はプロンプトキャッシュに対応していますか?
はい、自動で有効です。DeepSeek 経由のプロンプトはコード変更なしでキャッシュされます。キャッシュ済み入力トークンは $0.0134/M(未キャッシュは $1.608/M)で課金されます。 プロンプトキャッシュガイド →
DeepSeek V4 Pro を利用するには?
お使いの OpenAI SDK の base_url を "https://synthorai.io/v1" に向け、model="deepseek-v4-pro" を設定すれば完了です。API キー 1 本でゲートウェイ上のすべてのモデルを利用できます。
DeepSeek V4 Pro はオープンソースですか?
はい。ウェイトは MIT ライセンス(公式リポジトリへのリンクは About セクション参照) で公開されています。GPU を用意する必要もありません。ここでホストされる版は従量課金で、自前のインフラ運用は不要です。 オープンウェイトモデルの実行について →