2026-05-22
DeepSeek 将 V4-Pro 75% 折扣永久化
即日起，deepseek-v4-pro 输入/输出价格从促销价 $0.435/$0.87 转为永久价格。缓存命中输入价也降至 $0.003625/1M。TheRouter 维持 $2.50/$5.00 定价。
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DeepSeek V4 Pro
deepseekdeepseek/deepseek-v4-pro
DeepSeek V4 Pro — high-capability model with 1M context window. Superior reasoning, coding, and agent performance with tool calling and structured output.
DeepSeek-V4-Pro 是 DeepSeek 2026 年 4 月 V4 预览版中的旗舰档位。它是一个 1.6T 总参数 / 49B 激活的 MoE 模型，配备完整的 100 万 token 上下文窗口与 Compressed Sparse Attention（CSA）架构。与更小的 V4-Flash（284B / 13B 激活）同时发布，Pro 面向需要前沿 agentic coding、深度推理与事实可靠性的工作负载，其更大的参数预算带来了可量化的提升。
对 TheRouter 路由层用户，V4-Pro 是在幻觉敏感的企业级堆栈、多步 agent 循环或研究生级别 STEM 任务值得更高单 token 成本时的开源选择。它支持与 V4-Flash 相同的思考模式 API（non-thinking / high / max），并通过 api.therouter.ai/v1 完全兼容 OpenAI 协议。DeepSeek 称在 100 万 token 上下文下，Pro 的单 token FLOPs 为 V3.2 的 27%、KV cache 大小为 10%——尽管激活参数更多，相比前代仍大幅提升效率。
适合使用
- • 幻觉敏感的企业级或受监管工作负载——DeepSeek 官方 V4 发布将 Pro 定位为更强的世界知识选项
- • 深度多步 agentic coding 与工具调用循环——DeepSeek 官方发布强调 Pro 具备增强的 agent 能力与开源 SOTA agentic coding 表现
- • 研究生级别数学、STEM 与长上下文事实召回——Pro 更大的 49B 激活参数档位与原生 100 万上下文可证明更高成本的合理性
- • 对成本不敏感的前沿推理场景——DeepSeek 官方 V4 发布称 Pro 可比肩顶级闭源模型，而 Flash 是经济档位
不适合使用
- • 高吞吐生产级推理或 RAG——Flash 在 max 推理强度下可接近 Pro 的质量，输出成本却低约 3 倍；对大多数工作负载而言是理性默认选择
- • 视觉或多模态输入——V4-Pro 是纯文本模型；图像任务请路由 Claude Opus 4.7、Amazon Nova 2 Lite 或 GPT-5.4
- • 对延迟极度敏感的对话——即使 Pro 的思考开销也无法接受时，可选 non-thinking 模式或更小模型
供应商自营与 TheRouter 服务形态的差异
供应商自己运营时
DeepSeek 通过 api.deepseek.com 与 api.deepseek.com/anthropic 官方提供 V4-Pro，支持 OpenAI Chat Completions 与 Anthropic 兼容请求格式，1M 上下文、384K 最大输出，默认以 high effort 启用 thinking；引用的价格页显示 Pro 暂不支持 Responses API。
在 TheRouter 上
TheRouter 通过 api.therouter.ai/v1/chat/completions 以 OpenAI-compatible 路由端点提供同一模型。请求继承 TheRouter 账号路由、上游选择、区域策略、tool-call 归一化与 TheRouter 定价，而不完全等同于 DeepSeek 官方并发限制或官方计费价格。
上下文长度
1M
最大输出
384K
输入价格每百万 tokens
$0.7128每百万 Tokens
输出价格每百万 tokens
$2.14每百万 Tokens
模态能力
文本→文本
价格明细
| 类型 | 费率 |
|---|---|
| 输入 | $0.7128 每百万 Tokens |
| 输出 | $2.14 每百万 Tokens |
支持参数
temperaturetop_pfrequency_penaltypresence_penaltymax_tokensmax_completion_tokensstoptoolstool_choiceresponse_formatstreamreasoning
模型规格
| 发布日期（预览版） | 2026-04-24api-docs.deepseek.com ↗ | 已核实 |
| 架构 | 1.6T 总参数 / 49B 激活 MoE；Compressed Sparse Attention（CSA）+ DeepSeek Sparse Attention（DSA）；原生 100 万 token 上下文api-docs.deepseek.com ↗ | 已核实 |
| 上下文窗口 | 1,000,000 tokensapi-docs.deepseek.com ↗ | 已核实 |
| 最大输出长度 | 384,000 tokensapi-docs.deepseek.com ↗ | 已核实 |
| 推理模式 | Non-thinking、Thinking（high / max）；reasoning_content 单独返回api-docs.deepseek.com ↗ | 已核实 |
| 许可——代码 | MIThuggingface.co ↗ | 已核实 |
| 许可——权重 | DeepSeek Model License（允许商用）huggingface.co ↗ | 已核实 |
| 开源权重 | 是——可在 Hugging Face 获取huggingface.co ↗ | 已核实 |
| 训练 token 量 | DeepSeek V4 发布说明、模型卡、价格页与思考模式指南均未公开披露api-docs.deepseek.com ↗ | 未知 |
基准成绩
| Benchmark | Distribution | Score | Source |
|---|---|---|---|
Artificial Analysis Intelligence Index DeepSeek 官方 V4 发布称 Pro 可比肩顶级闭源模型，但引用的厂商页面未发布 V4-Pro 的 Artificial Analysis Intelligence Index 分数。 | — | 未公开披露 | — |
LiveCodeBench Pass@1 DeepSeek 官方 V4 发布称 Pro 在 agentic coding 基准上达到开源 SOTA，但引用的厂商页面未发布 LiveCodeBench Pass@1 分数。 | — | 未公开披露 | — |
MMLU-Pro 官方 V4 公告称 Pro 具备丰富世界知识，但引用的 DeepSeek 页面未披露具名 MMLU-Pro 分数。 | — | 未公开披露 | — |
GPQA Diamond DeepSeek 官方 V4 发布称 Pro 在数学 / STEM / 编码上超过当前开源模型，但引用的厂商页面未发布 GPQA Diamond 分数。 | — | 未公开披露 | — |
SWE-bench Verified 官方发布强调 agentic coding 能力，但引用的厂商来源未披露 V4-Pro 的 SWE-bench Verified 分数。 | — | 未公开披露 | — |
Terminal-Bench 2.0 DeepSeek 发布将 Pro 定位为具备增强 agent 能力，但引用的厂商来源未公开披露 Terminal-Bench 2.0 分数。 | — | 未公开披露 | — |
SimpleQA-Verified 官方 V4 发布称 Pro 在世界知识上领先当前开源模型，但引用的厂商页面未披露 SimpleQA-Verified 分数。 | — | 未公开披露 | — |
BrowseComp DeepSeek 官方发布总体强调 agent 能力，但引用的厂商页面未发布 V4-Pro 的 BrowseComp 分数。 | — | 未公开披露 | — |
API 使用示例
所有新集成都应使用下方示例中的全球端点 api.therouter.ai；旧中国加速端点已下线。
cURL
curl https://api.therouter.ai/v1/chat/completions -H "Content-Type: application/json" -H "Authorization: Bearer $THE_ROUTER_API_KEY" -d '{
"model": "deepseek/deepseek-v4-pro",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Summarize the key points from this input."}
]
}'API 使用指南
完整 API 参考 →聊天补全
标准 OpenAI 兼容聊天端点。支持 non-thinking 与 thinking 模式。
cURL
curl https://api.therouter.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $THEROUTER_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "deepseek/deepseek-v4-pro",
"messages": [{"role":"user","content":"Explain quantum error correction in 3 sentences."}]
}'deepseek 其他模型
同类模型
跨供应商的相似能力档位动态与变更
2026-04-24
DeepSeek V4 系列发布：100 万上下文与双档 MoE 设计
DeepSeek 同时发布 V4-Pro（1.6T/49B）与 V4-Flash（284B/13B）。两者均支持原生 100 万上下文、思考模式与 OpenAI/Anthropic 兼容 API。deepseek-chat 与 deepseek-reasoner 将于 2026 年 7 月 24 日退役。
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常见问题
什么时候应该选择 V4-Pro 而非 V4-Flash？
当事实准确性、深度 agent 循环或研究生级别 STEM 任务重要到足以证明 Pro 档成本合理时，选择 V4-Pro。DeepSeek 官方发布将 Pro 定位为在 agentic coding、丰富世界知识与数学 / STEM / 编码上更强；对大多数高吞吐生产工作，V4-Flash 仍是经济默认选项。
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V4-Pro 是否支持与 V4-Flash 相同的思考模式 API？
是的。两个模型使用完全相同的 extra_body: { thinking: { type: "enabled" } } 与 reasoning_effort（high/max）参数。reasoning_content 字段与 content 同级返回。
事实档案 — 本页每条断言可在此回溯来源
| 来源 | URL | 采集于 | |
|---|---|---|---|
| 发布日期（预览版） | api-docs.deepseek.com ↗ | 2026-05-25 | 已核实 |
| 架构 | api-docs.deepseek.com ↗ | 2026-05-25 | 已核实 |
| 上下文窗口 | api-docs.deepseek.com ↗ | 2026-05-25 | 已核实 |
| 最大输出长度 | api-docs.deepseek.com ↗ | 2026-05-25 | 已核实 |
| 推理模式 | api-docs.deepseek.com ↗ | 2026-05-25 | 已核实 |
| 许可——代码 | huggingface.co ↗ | 2026-05-25 | 已核实 |
| 许可——权重 | huggingface.co ↗ | 2026-05-25 | 已核实 |
| 开源权重 | huggingface.co ↗ | 2026-05-25 | 已核实 |
| 训练 token 量 | api-docs.deepseek.com ↗ | 2026-08-07 | 未知 |
| Artificial Analysis Intelligence Index | api-docs.deepseek.com ↗ | 2026-08-07 | 未知 |
| LiveCodeBench Pass@1 | api-docs.deepseek.com ↗ | 2026-08-07 | 未知 |
| MMLU-Pro | api-docs.deepseek.com ↗ | 2026-08-07 | 未知 |
| GPQA Diamond | api-docs.deepseek.com ↗ | 2026-08-07 | 未知 |
| SWE-bench Verified | api-docs.deepseek.com ↗ | 2026-08-07 | 未知 |
| Terminal-Bench 2.0 | api-docs.deepseek.com ↗ | 2026-08-07 | 未知 |
| SimpleQA-Verified | api-docs.deepseek.com ↗ | 2026-08-07 | 未知 |
| BrowseComp | api-docs.deepseek.com ↗ | 2026-08-07 | 未知 |
| DeepSeek 将 V4-Pro 75% 折扣永久化 | api-docs.deepseek.com ↗ | 2026-05-25 | 已核实 |
| DeepSeek V4 系列发布：100 万上下文与双档 MoE 设计 | api-docs.deepseek.com ↗ | 2026-05-25 | 已核实 |
| 什么时候应该选择 V4-Pro 而非 V4-Flash？ | api-docs.deepseek.com ↗ | 2026-08-07 | 待核实 |
| V4-Pro 是否支持与 V4-Flash 相同的思考模式 API？ | api-docs.deepseek.com ↗ | 2026-05-25 | 待核实 |