DeepSeek V4 Pro MoE דגל — 1.6T סה"כ / 49B פרמטרים פעילים, 1M הקשר, הנמקה ברמה עליונה + שימוש בכלים סוכניים.
DeepSeek V4 Pro הוא דגם דגל ליצירת טקסט המוצע על ידי DeepSeek וזמין דרך ה-API של OrcaRouter. הוא מתוכנן למשימות הדורשות עיבוד כמויות גדולות מאוד של הקשר אסימונים – עד 1,048,576 אסימונים – ויצירת…
DeepSeek V4 Pro מצטיינת במשימות הדורשות הבנה של טקסטים ארוכים, כמו סיכום ספרים שלמים, מענה על שאלות על פני אלפי טוקנים של הקשר, וחילוץ נתונים מובנים ממסמכים ארוכים. מגבלת הפלט הגדולה שלה מאפשרת יצירת ניתוחים מפורטים, קוד או כתיבה יצירתית המשתרעת על פני מאות אלפי טוקנים. מכיוון שהיא מבוססת טקסט בלבד, היכולות שלה מוגבלות להסקה מבוססת טקסט, יצירה ומענה אחר הוראות. היא אינה תומכת בראייה, שמע או אופנים אחרים. הציון הגבוה של המודל ב-τ²-Bench (96.2) מצביע על ביצועים חזקים בהגדרות סוכנותיות שבהן המודל חייב להשתמש בכלים חיצוניים או API כדי להשלים משימות.
בעוד ש-DeepSeek V4 Pro מציע יכולת הקשר ותפוקה עצומה, הוא מגיע בעלות גבוהה יותר לטוקן בהשוואה למודלים קומפקטיים יותר. עבור משימות שדורשות רק כמה מאות טוקנים של הקשר ותפוקה, שימוש במודל הדגל הזה עלול להיות בזבזני. תרחישים טיפוסיים שבהם מודל קטן וזול יותר מספק את הסחורה כוללים סיווג חד-שלבי, תמצות קצר, או תרגום פשוט של קטעים קצרים. אם היישום שלך אינו מנצל את מלוא חלון ההקשר של 1M או את מגבלת התפוקה של 384K, תוכל להפחית את זמן ההשהיה והעלות על-ידי בחירת מודל מדרג נמוך יותר. OrcaRouter מציע מגוון מודלים; שקול מודל שאינו דגל לשאילתות יומיומיות.
המודל אידיאלי עבור יישומים הכוללים עיבוד של קוד שלם לצורך ארגון מחדש או תיעוד, ניתוח מסמכים משפטיים או רגולטוריים בני מאות עמודים, ושמירה על שיחות קוהרנטיות על פני סיבובים רבים שבהם נדרשת ההיסטוריה המלאה. הוא גם מתאים ליצירת תוכן ארוך טווח כמו מדריכים טכניים מפורטים, רומנים או סקירות מחקר מקיפות. היכולת שלו להפיק עד 384,000 טוקנים בתשובה אחת הופכת אותו לאחד המודלים הבודדים המסוגלים לייצר פלטים מובנים גדולים מאוד ללא פיצול. עבור זרימות עבודה סוכניות הדורשות שימוש בכלים על פני הקשרים ארוכים, הציון τ²-Bench מצביע על אמינות גבוהה.
DeepSeek V4 Pro תומך רק בקלט ופלט טקסטואלי. הוא אינו יכול לעבד או לייצר תמונות, אודיו, וידאו או פורמטים שאינם טקסט. אם היישום שלך דורש יכולות מולטי-מודליות—כגון ניתוח תרשים או תמלול דיבור—תצטרך להשתמש במודל אחר שתומך באותן מודאליטיות או לשלב את DeepSeek V4 Pro עם מעבדים חיצוניים נפרדים. בתחום הטקסטואלי בלבד, המודל מתוכנן להתמודד עם ספירות טוקן גדולות מאוד, מה שהופך אותו למתאים למשימות שבהן הקלט או הפלט הם בעיקר טקסטואליים וארוכים.
מדד הביצועים הראשי של DeepSeek V4 Pro הוא 96.2 ב-τ²-Bench. τ²-Bench מעריך את יכולת המודל להשתמש בכלים ולבצע הוראות בסביבה אוטונומית, תוך סימולציה של משימות הדורשות מהמודל לקרוא לפונקציות, לפרש תוצאות ולבצע איטרציות. ציון של 96.2 מעיד על דיוק ואמינות גבוהים בסביבות כאלה. לא צוינו מדדי ביצועים אחרים (למשל MMLU, HumanEval) עבור מודל זה, ולכן יש להגביל השוואות ישירות לביצועי τ²-Bench. משתמשים המעוניינים במימדים אחרים (הסקה, תכנות וכו') יצטרכו להיוועץ בהערכות ציבוריות של צד שלישי.
השהייה תלויה באורך הקלט והפלט, בעומס השרת ובפרמטרים הספציפיים של הבקשה. OrcaRouter מנתב בקשות לתשתית של DeepSeek, וזמני תגובה אופייניים עבור הקשרים ארוכים גבוהים יותר מאשר עבור קצרים. מכיוון שהמודל יכול להפיק עד 384,000 טוקנים, היצור עשוי להימשך דקות עבור תגובות ארוכות מאוד. עבור יישומים בזמן אמת הדורשים השהייה תת-שנייה, שקול להשתמש במודל קטן יותר עם פלטים קצרים יותר. OrcaRouter אינה מפרסמת אמות מידה סטנדרטיות להשהייה; אתה יכול להעריך ביצועים על ידי הרצת בקשות בדיקה עם מטענים מייצגים.
בהתבסס על המפרטים שלה, החוזקות העיקריות של DeepSeek V4 Pro כוללות קיבולות הקשר ופלט גדולות במיוחד, בשילוב עם ביצועים סוכניים חזקים כפי שנמדד על ידי τ²-Bench. חלון ההקשר של 1M טוקנים מאפשר למודל לשמור ולעבד ספרי לימוד שלמים או בסיסי קוד ארוכים במעבר יחיד, ומפחית את הצורך בפיצול או ביצירה מורחבת על ידי אחזור. מגבלת הפלט של 384K מאפשרת יצירת טקסטים ארוכים מאוד וקוהרנטיים ללא קיצוץ. מאפיינים אלה הופכים אותו לבעל ערך במיוחד עבור משימות הדורשות רוחב ועומק בו זמנית.
המודל מוגבל לטקסט בלבד, ולכן אינו יכול לטפל בקלטים או פלטים רב-מודאליים. התמחור שלו לכל טוקן גבוה יותר מזה של מודלים קטנים יותר, מה שהופך אותו לבלתי כדאי כלכלית עבור משימות עם הקשר קצר. בעוד שביצועי τ²-Bench חזקים, לא סופק מידע על מדדי הערכה סטנדרטיים אחרים (למשל, הסקה, רב-לשוני, קידוד), כך שיכולותיו הכלליות מחוץ לשימוש בכלים סוכניים אינן מכמתות כאן. כמו כן, על המשתמשים להיות מודעים לכך שפלטים ארוכים מאוד עלולים לגרור עלויות והשהייה משמעותיים. בנוסף, המודל עלול להפיק תגובות שגויות או מוטות, כמו בכל מודלי שפה גדולים.
התמחור פשוט: 0.44 דולר למיליון טוקני קלט ו-0.87 דולר למיליון טוקני פלט. תעריפים אלה נקבעים על ידי DeepSeek ומועברים דרך OrcaRouter ללא תוספת רווח. טוקני קלט ופלט נספרים לפי מנתח הטוקנים של הספק. אין עמלות פלטפורמה נוספות, דרגות שימוש או הנחות נפח מוגדרות. העלות הכוללת עבור בקשה שווה ל-(input_tokens * 0.44$/1M) + (output_tokens * 0.87$/1M). לדוגמה, בקשה עם 100K טוקני קלט ו-50K טוקני פלט תעלה כ-0.044$ + 0.0435$ = 0.0875$.
לא סופק מידע לגבי הנחות מטמון או שמירה במטמון של הנחיות עבור DeepSeek V4 Pro. OrcaRouter אינו מוסיף תיוג, אך לא ידוע האם DeepSeek מציע תעריפים מופחתים עבור תחיליות הנחיה חוזרות או הקשר שנשמר במטמון. על המשתמשים להניח שכל אסימון שנוצר מחויב בתעריף הסטנדרטי לאסימון. עבור יישומים עם חזרתיות גבוהה בהנחיות, שקול לבחון האם ספק או מודל אחר עם תמיכה מפורשת במטמון יכול להוזיל עלויות. נכון לכתיבת שורות אלו, מודל התמחור הוא צריכה טהורה לפי אסימון ללא מדרגות.
העלות לכל טוקן של DeepSeek V4 Pro גבוהה מזו של דגמים קטנים או ישנים רבים הזמינים דרך OrcaRouter. לדוגמה, דגם קל משקל עשוי לעלות עשירית מכך לכל טוקן. אם המשימה שלך משתמשת רק בחלק קטן מחלון ההקשר (למשל, 4K טוקנים) ומייצרת פלטים קצרים, תשלם יותר מהנדרש. הדגם המוביל הופך לחסכוני כאשר גודל ההקשר או הפלט הגדול יותר מפחית ישירות את מספר קריאות ה-API או את הצורך במערכות שליפה חיצוניות. עבור יישומים בנפח גבוה ובהקשר קצר, דגם זול יותר יפחית משמעותית את החשבון שלך.
OrcaRouter מציין כי DeepSeek V4 Pro מחויב בתעריף הספק ללא תוספת מרווח. משמעות הדבר היא שהמחיר שאתה משלם לכל טוקן הוא בדיוק מה ש-OrcaRouter משלם ל-DeepSeek, ללא מרווח נוסף. מדיניות זו חלה על כל הדגמים הרשומים בפלטפורמה. השקיפות מאפשרת לך להשוות עלויות ישירות מול ספקים אחרים מבלי לדאוג לעמלות נסתרות. עם זאת, התעריפים עשויים להשתנות אם DeepSeek יעדכן את התמחור שלו; צפוי כי OrcaRouter יעביר שינויים אלה ללא שינוי.
השתמשו בנקודת הקצה של השלמות צ'אט תואמת OpenAI: POST https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions. הגדירו את הפרמטר 'model' לערך 'deepseek/deepseek-v4-pro'. כללו את מפתח ה-API שלכם בכותרת Authorization כ-'Bearer YOUR_API_KEY'. פרמטרים סטנדרטיים כמו 'messages', 'temperature', 'max_tokens', 'top_p', 'stop' ו-'frequency_penalty' נתמכים. לדוגמה, הגדרת 'max_tokens' ל-384000 תאפשר למודל ליצור עד מספר אסימונים זה. עיינו בתיעוד של OrcaRouter לקבלת פרמטרים נתמכים נוספים. התגובה עוקבת אחר אותו פורמט של OpenAI API.
כל הפרמטרים הסטנדרטיים להשלמת צ'אט זמינים: 'messages' (מערך חובה של אובייקטי הודעה עם 'role' ו-'content'), 'temperature' (0-2, ברירת מחדל כנראה 1), 'top_p' (0-1), 'max_tokens' (עד 384000), 'stop' (מחרוזת או מערך מחרוזות), 'frequency_penalty' (2- עד 2), 'presence_penalty' (2- עד 2), 'seed' (מספר שלם לדגימה דטרמיניסטית), ו-'stream' (בוליאני). שים לב ש-'max_tokens' אינו יכול לחרוג מתפוקת המקסימום של המודל של 384000 טוקנים; שליחת ערך גבוה יותר תיקטם או תחזיר שגיאה. מזהה המודל חייב להיות בדיוק 'deepseek/deepseek-v4-pro'. לא נחשפו פרמטרים נוספים ספציפיים לספק.
אם אתה משתמש בספריית הלקוח של OpenAI ב-Python, ההעברה דורשת רק שני שינויים: הגדר את ה- base URL ל-'https://api.orcarouter.ai/v1' ועדכן את שם המודל ל-'deepseek/deepseek-v4-pro'. הקוד הקיים שלך שמשתמש ב-'openai.ChatCompletion.create()' או ב-API החדש של הלקוח אמור לעבוד עם השינויים הללו. ודא שיש לך מפתח API של OrcaRouter. סכימות הבקשה והתגובה זהות לאלו של OpenAI, כך שאין צורך בשינויים נוספים. עבור שפות תכנות אחרות (JavaScript, Java, curl), עדכן את כתובת ה-endpoint ואת שדה המודל בהתאם.
כתובת הבסיס לכל בקשות ה-API היא https://api.orcarouter.ai/v1. מזהה המודל המדויק לשימוש בשדה 'model' הוא 'deepseek/deepseek-v4-pro'. מזהה זה רגיש לאותיות גדולות וקטנות ויש לספק אותו בדיוק כפי שמוצג. בקשות לכל קצה אחר או שימוש במזהה מודל שגוי יגרמו לשגיאה. ה-API של OrcaRouter תומך בשני מצבים: streaming ו-non-streaming. עבור streaming, יש להגדיר 'stream': true בגוף הבקשה, ותקבל אירועי SSE בפורמט זהה ל-streaming של OpenAI.
בהשוואה לדגמי דגל אחרים הזמינים דרך OrcaRouter, DeepSeek V4 Pro מציע את אחד מחלונות ההקשר הגדולים ביותר (1M טוקנים) ומגבלות הפלט (384K טוקנים). ציון ה-τ²-Bench שלו, 96.2, מהווה נקודת השוואה ישירה. עם זאת, ללא נתוני benchmark עבור דגמים אחרים באותו מדד, דירוג ישיר אינו אפשרי. דגמי דגל רבים אחרים תומכים בקלט מולטימודלי, בעוד DeepSeek V4 Pro אינו תומך בכך. העלות לטוקן משתנה; ייתכן שלחלק מהמתחרים יש מחירים נמוכים יותר לטוקן אך חלונות הקשר קטנים יותר. הבחירה תלויה האם אתה זקוק ליכולות חלון ההקשר והפלט הגדולות במיוחד או ליכולות מולטימודליות.
אם היישום שלך דורש יכולת ראייה (הבנת תמונות) או עיבוד שמע, עליך לבחור במודל מולטי-מודלי (multimodal). באופן דומה, אם המשימות שלך הן בדרך כלל קצרות (פחות מ-10K טוקנים) ואינן מצריכות שימוש בכלי סוכן (agentic), מודל דגל רב-תכליתי זול יותר עשוי להיות משתלם יותר מבחינה כלכלית. ייתכן שחלק מהמתחרים יציעו הסקה מהירה יותר עבור הקשרים קצרים או זמן השהיה נמוך יותר. החוזק של DeepSeek V4 Pro טמון בתרחישים שבהם ההקשר הארוך והפלט הארוך הם חיוניים. אם המקרה השימושי שלך כולל עיבוד של מסמכים קצרים נפרדים רבים, מודל עם חלון הקשר קטן יותר אך מחיר נמוך יותר לטוקן יכול להיות חסכוני יותר.
דיפ־סיק (DeepSeek) מציעה מספר דגמים. דיפ־סיק V4 Pro הוא הדגם הדגל, עם ההקשר הגדול ביותר והעלות הגבוהה ביותר. לדגמי דיפ־סיק קטנים יותר עשויים להיות חלונות הקשר של 32K או 128K אסימונים ומחירים נמוכים יותר, מה שהופך אותם למתאימים יותר לעומסי עבודה טיפוסיים. אם אתה כבר משתמש בדגם של דיפ־סיק וזקוק ליותר קיבולת הקשר או ביצועים סוכניים טובים יותר, שדרוג ל־V4 Pro הוא הצעד ההגיוני. עם זאת, עבור רוב המשימות שאינן דורשות הקשר מקסימלי, דגם דיפ־סיק בדרג נמוך יותר יספק איכות דומה בעלות מופחתת. בדוק בקטלוג של OrcaRouter את דגמי דיפ־סיק הזמינים.
τ²-Bench מודד את יכולת המודל להשתמש בכלים בהקשר של סוכנים. ציון של 96.2 מצביע על כך ש-DeepSeek V4 Pro אמין מאוד בקריאה נכונה לפונקציות, פירוש תוצאות וביצוע הוראות מרובות שלבים. בהשוואה למודלים אחרים, אם יש להם ציון τ²-Bench, ניתן להשוות ישירות. אם לא, ייתכן שתצטרך להעריך על סמך מדדי ביצועים אחרים או בדיקה איכותנית. עבור יישומים שאינם כוללים שימוש בכלים, ציון τ²-Bench פחות רלוונטי. במקרים אלה, שקול מדדים אחרים כמו הסקה, קידוד או הבנת שפה אם זמינים.
תואם OpenAI — המשיכו להשתמש ב-SDK שכבר יש לכם
https://api.orcarouter.ai/v1import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key=os.environ["ORCAROUTER_API_KEY"],
)
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek/deepseek-v4-pro",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoninglogprobsmax_tokensreasoningresponse_formatstopstreamstream_optionstemperaturethinkingtool_choicetoolstop_logprobstop_puser_id| קלט / 1M טוקנים · מחוץ לשיא | $0.660 |
|---|---|
| פלט / 1M tokens · מחוץ לשיא | $1.98 |
| קריאת מטמון / 1M · מחוץ לשיא | $0.022 |
| שעות שיא | 01:00–04:00, 06:00–10:00 ×2 (UTC) |
| קלט / 1M טוקנים · ×2 | $1.32 |
| פלט / 1M tokens · ×2 | $3.96 |
| קריאת מטמון / 1M · ×2 | $0.044 |
| מטבע | USD |
הערכה מבוססת מחיר מחירון
הערכה בלבד — ספירת הטוקנים בפועל תלויה בטוקנייזר של הספק.
על מה מפתחים מדברים השבוע
GET /api/public/models/deepseek/deepseek-v4-proפתיחה @misc{orcarouter_deepseek_v4_pro,
title = {DeepSeek V4 Pro API},
author = {DeepSeek},
year = {2026},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/deepseek/deepseek-v4-pro}
}DeepSeek. (2026). DeepSeek V4 Pro API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/deepseek/deepseek-v4-pro