DeepSeek V4 Pro
공급사 정가. 플랫폼 마진 없음, 종량제. 아래는 공식 정가입니다. 로그인한 고객은 /console/pricing 에서 워크스페이스 할인이 반영된 실제 가격을 볼 수 있습니다. 캐시 적중률 70% 기준 실효 입력 단가:$0.4918/M. 자동 디스크 KV 프리픽스 캐싱이 적용됩니다. 캐시 적중은 옵트인이나 쓰기 수수료 없이 할인된 캐시 읽기 요율로 과금됩니다.
30초 만에 DeepSeek V4 Pro 사용하기
OpenAI 호환. base_url만 바꾸면 SDK는 그대로. 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 소개
DeepSeek V4 Pro는 오픈소스 DeepSeek-V4 시리즈의 플래그십입니다: 총 1.6T 파라미터에 49B가 활성화되는 Mixture-of-Experts 모델로, 32T 토큰 이상으로 사전 학습되었습니다.
- 1M 토큰 컨텍스트 윈도우(벤더 스펙; 실제 서빙 수치는 컨텍스트 타일 참고)와 사고/비사고 이중 모드를 지원하며, DeepSeek은 강력한 에이전틱 코딩, 폭넓은 세계 지식, 그리고 수학·STEM·프로그래밍에 걸친 추론을 강조합니다.
- 새로운 희소 어텐션 설계는 롱 컨텍스트 추론 FLOPs와 KV 캐시를 DeepSeek-V3.2의 일부 수준으로 줄입니다.
- 가중치는 MIT License 하에 공개되어 있습니다.
- Synthorai에서 DeepSeek V4 Pro는 OpenAI 호환 chat completions 엔드포인트로 이용할 수 있습니다.
스펙 및 제한
| 최대 출력(벤더 스펙) | 393,216 |
| 모달리티 | text → text |
| 파라미터 | 전체 1.6T · 활성 49B (MoE) |
| 기능 | tools · structured_output · streaming · reasoning · caching |
| 라이선스 | MIT ↗ |
| 특기 사항 | 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. |
| 프롬프트 캐싱 | 자동 |
출처: DeepSeek 공식 문서 ↗
자주 묻는 질문
DeepSeek V4 Pro API는 무료로 사용해 볼 수 있나요?
네, 신규 계정에는 10회의 체험 호출과 최대 $1의 무료 크레딧이 제공되며, 카드 등록이 필요 없습니다. 입력 토큰 $1.608/M 기준으로, 이 크레딧만으로도 DeepSeek V4 Pro에 약 8K 토큰 규모의 요청을 대략 77회 보낼 수 있습니다.
DeepSeek V4 Pro은(는) 무엇에 가장 강한가요?
49B 활성의 1.6T 파라미터 MoE, 그리고 32T 토큰 이상으로 사전 학습 및 이중 사고 모드의 1M 컨텍스트. 전체 내용은 벤더의 공식 릴리스 노트를 정리한 About 섹션을 참고하세요.
DeepSeek V4 Pro의 가격은 얼마인가요?
Synthorai에서 DeepSeek V4 Pro은(는) 입력 토큰 100만 개당 $1.608, 출력 토큰 100만 개당 $3.216입니다. 공급사 정가 그대로이며 플랫폼 마진이 없습니다. 캐시된 입력 토큰은 $0.0134/M로 과금됩니다.
DeepSeek V4 Pro은(는) 프롬프트 캐싱을 지원하나요?
네, 자동으로 지원합니다. DeepSeek에서 서빙되는 프롬프트는 코드 변경 없이 캐시됩니다. 캐시된 입력 토큰은 $0.0134/M로 과금됩니다(미캐시 시 $1.608/M). 프롬프트 캐싱 가이드 →
DeepSeek V4 Pro은(는) 어떻게 이용하나요?
기존 OpenAI SDK의 base_url을 "https://synthorai.io/v1"로 지정하고 model="deepseek-v4-pro"로 설정하면 끝입니다. API 키 하나로 게이트웨이의 모든 모델을 사용할 수 있습니다.
DeepSeek V4 Pro은(는) 오픈소스인가요?
네, 가중치가 MIT 라이선스 하에 공개되어 있습니다 (공식 저장소 링크는 About 섹션 참고). GPU를 직접 마련할 필요도 없습니다: 여기서 제공되는 호스팅 버전은 종량제이며 운영할 인프라가 없습니다. 오픈 웨이트 모델 실행하기 →