DeepSeek V4 Pro

1M context

ПровайдерDeepseek

deepseek-v4-pro — текстовая модель-модель от Deepseek.

streamingfunction_callingjson_modeprompt_cachingreasoning

Попробуйте прямо здесь

DeepSeek V4 Pro Открыть в Playground

Что умеет DeepSeek V4 Pro

Streaming
Function Calling
JSON Mode
Prompt Caching
Reasoning

Стоимость

за 1М cache read

4.06 ₽

за 1М input

487 ₽

за 1М output

974 ₽

Цены указаны в рублях и списываются с баланса проекта за успешные запросы. Надбавки (+) суммируются с базовой ставкой.

Технические характеристики

Контекст

1,048,576

токенов

Output

393,216

токенов

Vendor

deepseek

Modality

text

Параметры запроса

Параметры, которые принимает модель. Передаются в теле запроса.

ПараметрТипДиапазон / значенияПо умолчаниюОписание

max_tokens

integer

min: 1 · max: 393216

4096

Лимит output. v4 поддерживает до 384K.

temperature

number

min: 0 · max: 2

1

Креативность 0-2.

top_p

number

min: 0 · max: 1

1

Nucleus sampling.

response_format

object

—

—

{type:"json_object"} для JSON mode (требует упоминания JSON в промпте).

stop

array

—

—

До 16 строк-стопов.

tools

array

—

—

До 128 функций.

tool_choice

object

—

—

none | auto | required | {type:"function",function:{name:"X"}}.

logprobs

boolean

—

false

top_logprobs

integer

min: 0 · max: 20

—

thinking

object

—

—

{type:"enabled"|"disabled"} — переключает reasoning-режим. По умолчанию disabled на flash, enabled на pro.

user_id

string

max: 512

—

ID юзера, до 512 символов [a-zA-Z0-9-_].

stream

boolean

—

false

messagesreq

array

—

—

Массив сообщений OpenAI-compatible: [{role: "system"|"user"|"assistant", content: string}]. У DeepSeek Reasoner — поля reasoning_content в response.

1 пример

Примеры

[
  {
    "role": "system",
    "content": "You are a helpful assistant."
  },
  {
    "role": "user",
    "content": "Привет!"
  }
]

frequency_penalty

number

min: -2 · max: 2

0

Penalty за повторение токенов (-2..2).

presence_penalty

number

min: -2 · max: 2

0

Penalty за повторение тем (-2..2).

logit_bias

object

—

—

Map token_id → bias (-100..100).

Пример кода

deepseek-v4-pro_example.py

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="rk_live_...", base_url="https://api.ranvik.ru/v1")
resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-pro",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

Полная документация модели