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DeepSeek V4 Pro

发布于 2026-04-24

chat代码推理工具调用提示词缓存

DeepSeek V4 Pro 是开源 DeepSeek-V4 系列的旗舰:混合专家(MoE)模型,总参数 1.6T,激活 49B,预训练语料超过 32T token。

输入
文本 $1.32/M
输出
文本 $3.96/M
缓存读取
$0.132/M
上下文
1M
对比 GPT-4o
便宜约 74%

Benchmark 成绩

高于同侪均值4 / 10
DeepSeek V4 Pro 其他被测模型 同侪均值 无人分数更高
SWE-Bench Pro
59%
CoWorkBench max
66.3%
Humanity's Last Exam no tools
37.7%
MCP-Mark
57.1%

厂商公布: Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

价格在同类中的位置

价格在 60 个同类模型中的位置

输入$1.32/M
$0.05 · Qwen3 VL Flash GPT-5.4 Pro · $30
输出$3.96/M
$0.275 · DeepSeek V4 Flash GPT-5.4 Pro · $180
缓存读取$0.132/M
$0.0028 · DeepSeek V4 Flash GPT-5.4 Pro · $15

这条线显示该模型的价格,在 Synthorai 上同类模型里处于什么位置。两端标出了最便宜和最贵的那个。这里是基础价,批量、区域和缓存写入的折扣见价格页。

规格与限制

Token

上下文窗口(厂商规格) 1,000,000
最大输出(厂商规格) 393,216

提示词缓存

缓存方式 自动
存活时间 无固定 TTL(长期未使用即自动清理)

思考

厂商参数 thinking.type + reasoning_effort
可选值 thinking.type enabled · disabled; reasoning_effort high · max (low and medium map to high, xhigh maps to max)
默认值 enabled,reasoning_effort 为 high;部分复杂的智能体请求会被自动设为 max 请求未指定时生效
可关闭 支持
思考行为 思维链通过 reasoning_content 返回,在模型调用了工具的轮次,它必须在之后的每一轮回传;其他情况下会被忽略;思考模式还会静默忽略 temperature、top_p、presence_penalty 和 frequency_penalty;DeepSeek 公布的这一默认值针对的是它自家的 API;托管该模型的其他平台记载的默认值有所不同,因此请对照你被路由到的那个平台核实
参数 reasoning_effort
取值 minimal · low · medium · high 网关侧参数面——以上方厂商映射为准

模型

模态 文本 → 文本
参数量 总参数 1.6T · 激活 49B MoE(混合专家)
许可证 MIT
  • 1.6T/49B 激活的 MoE 旗舰,1M 上下文,思考与非思考双模式
  • 在 1M 上下文下,混合稀疏注意力相比 V3.2 把单 token FLOPs 降至 27%、KV 缓存降至 10%

依据 DeepSeek 官方文档 ↗

单个 Prompt —— 通过网关实测

提示词 Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. 检查 恰好 3 句

DeepSeek V4 Pro 通过 · 3 sentences

Enabling reasoning causes the model to generate a lengthy internal chain‑of‑thought before it delivers a visible answer, and we are billed for every one of those hidden reasoning tokens just as we are for the final output. In most interactions, the volume of these unseen tokens at least equals the visible response, effectively doubling the total tokens consumed per query. That doubled token consumption translates directly into a doubled per‑query cost, which is why our overall LLM bill doubled.

输出 641 tok (+545 思考) 延迟 11.5 s

指令遵循(恰好三句,可数)、受众适配(面向 CFO 的语气),以及下方 token 计量所暴露的隐藏思考计费缺口。

提示词 This function is supposed to return the longest run of consecutive equal items, but callers report it is off by one on single-element inputs and misses runs that end at the last index. Fix it and explain the bug in one paragraph. 检查 修复通过测试

DeepSeek V4 Pro 通过 · 8/8 cases

```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 best = max(best, cur) else: cur = 1 return best ``` **Explanation:** The bug stems from initializing `cur = 0` and only incrementing it when two adjacent elements match, which counts the number of *additional* equal elements rather than the actual run length (which is `cur + 1`). As a result, the returned `best` is always one less than the true longest run—most obviously returning 0 for a single-element list instead of 1. […]

输出 2418 tok (+2131 思考) 延迟 35.6 s

修复是否真的正确(可运行)、解释的信息密度,以及在一个边界明确的任务上的 token 效率。

提示词 Extract a JSON object with fields {company, quarter, revenue_usd_m, growth_pct, guidance} from this text. Use null for anything not stated; add no other fields. 检查 合法 JSON,schema 精确

DeepSeek V4 Pro 通过 · 5/5 fields, guidance null

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": "eleven and change", "guidance": null }

输出 1204 tok (+1153 思考) 延迟 19.9 s

schema 服从度(不臆造字段)、幻觉压力(guidance 明确被暂缓给出),以及结构化输出路径的差异。

提示词 Write a 120-word product announcement for an API gateway feature that caches prompts across providers. Forbidden words: "seamless", "unlock", "game-changer", "revolutionize", "empower". Exactly one sentence must be a question. 检查 120 词,0 个禁用词

DeepSeek V4 Pro 没有可供评分的回答 · no answer text within 16,384 tokens (all of it went to thinking)

模型未返回回答文本 —— 整个 token 预算都用在了隐藏思考上。

输出 8193 tok (+8192 思考) 延迟 106.2 s

约束服从度(字数预算、禁用词表、唯一的那句问句)、文风指纹,以及长度控制。

30 秒用上 DeepSeek V4 Pro

OpenAI 兼容:换掉 base_url,SDK 不用改。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)

关于 DeepSeek V4 Pro

  • 它支持 1M token 上下文窗口和思考/非思考双模式,DeepSeek 强调其出色的智能体编码、广博的世界知识,以及在数学、STEM 和编程上的推理能力。
  • 模型卡点名了背后的构件:把 Compressed Sparse Attention 与 Heavily Compressed Attention 配对的混合注意力栈、Manifold-Constrained Hyper-Connections,以及 Muon 优化器,其中 MoE 专家权重以 FP4 保存,其余大部分参数以 FP8 保存。
  • 新的稀疏注意力设计把长上下文推理 FLOPs 和 KV 缓存降到 DeepSeek-V3.2 的一小部分。
  • 思考是一个请求参数,而不是另一个模型名:thinking 对象负责开关,reasoning_effort 设置在文档所述的 Non-think、Think High 和 Think Max 行为之间选择,思维链则与答案并列返回在 reasoning_content 中。
  • DeepSeek 的指南还补充了一条值得写进代码的规则:在模型调用过工具的任何一轮,该轮的 reasoning_content 必须在后续轮次中回传。
  • 函数调用和 JSON 输出在开启思考时同样可用,输出可达 384K token,前缀缓存自动生效。
  • 权重以 MIT License 开放发布。
  • 在 Synthorai 上,DeepSeek V4 Pro 通过 OpenAI 兼容 chat completions 端点提供。

常见问题

DeepSeek V4 Pro API 可以免费试用吗?

可以。新账号可获得 10 次试用调用和最高 $1 的免费额度,无需绑卡。按输入 $1.32/M 计算,仅这笔额度就足够对 DeepSeek V4 Pro 发起约 94 次 ~8K token 的请求。

DeepSeek V4 Pro 最擅长什么?

1.6T 参数 MoE,激活 49B、预训练语料超过 32T token、1M 上下文,思考双模式。完整能力请见「关于」部分,内容取自厂商官方发布说明。

DeepSeek V4 Pro 的价格是多少?

在 Synthorai 上,DeepSeek V4 Pro 输入 $1.32/百万 token、输出 $3.96/百万 token,即厂商牌价,无平台加价。缓存命中的输入 token 按 $0.132/M 计费。

DeepSeek V4 Pro 支持提示词缓存(prompt caching)吗?

支持,且全自动:经 DeepSeek 提供的提示词自动缓存,无需改代码。缓存命中的输入 token 按 $0.132/M 计费(未命中 $1.32/M)(TTL 无固定 TTL(长期未使用即自动清理))。 提示词缓存指南 →

如何开通 DeepSeek V4 Pro?

把现有 OpenAI SDK 的 base_url 指向 "https://synthorai.io/v1",model 设为 "deepseek-v4-pro" 即可。一把 API key 通用网关上的全部模型。

DeepSeek V4 Pro 开源吗?

开源:权重以 MIT 许可证 发布(官方仓库链接见「关于」部分)。也可以省去 GPU:这里的托管版本按量付费,无需自建基础设施。 运行开源权重模型 →

相关模型

对比

本页每个值都转录自厂商自己的文档(链接见上),并带有核对日期。价格在全目录范围内比较;各厂商定义不同的规格值,只说明差异而不作图表对比。此处没有任何由我们测量的数据,也不做评分。

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