DeepSeek V4 Pro ammiraglia MoE — 1.6T totali / 49B parametri attivi, contesto di 1M, ragionamento di altissimo livello + uso di strumenti agentici.
DeepSeek V4 Pro è il modello di generazione testuale di punta offerto da DeepSeek e disponibile tramite l'API di OrcaRouter. È progettato per compiti che richiedono l'elaborazione di quantità molto…
DeepSeek V4 Pro eccelle in compiti che richiedono la comprensione di testi lunghi, come riassumere interi libri, rispondere a domande in contesti di migliaia di token ed estrarre dati strutturati da documenti estesi. Il suo ampio limite di output consente la generazione di analisi dettagliate, codice o scrittura creativa che si estende per centinaia di migliaia di token. Poiché è solo testo, le sue capacità sono limitate al ragionamento testuale, alla generazione e all'esecuzione di istruzioni. Non supporta la visione, l'audio o altre modalità. L'elevato punteggio τ²-Bench (96,2) del modello suggerisce prestazioni elevate in contesti agentici in cui il modello deve utilizzare strumenti esterni o API per completare le attività.
Mentre DeepSeek V4 Pro offre un'enorme capacità di contesto e output, ha un costo per token più elevato rispetto a modelli più compatti. Per attività che richiedono solo poche centinaia di token di contesto e output, utilizzare questo modello di punta potrebbe essere uno spreco. Scenari tipici in cui un modello più piccolo ed economico è sufficiente includono classificazione a turno singolo, sintesi in forma breve o traduzione semplice di brevi passaggi. Se la tua applicazione non trae vantaggio dalla finestra di contesto completa di 1M o dal limite di output di 384K, puoi ridurre la latenza e i costi selezionando un modello di livello inferiore. OrcaRouter offre una gamma di modelli; considera un modello non di punta per le query quotidiane.
Il modello è ideale per applicazioni che coinvolgono l'elaborazione di intere codebase per refactoring o documentazione, l'analisi di documenti legali o normativi di centinaia di pagine, e il mantenimento di conversazioni coerenti su molti turni dove è necessaria la cronologia completa. È adatto anche alla generazione di contenuti di lunga forma come manuali tecnici dettagliati, romanzi o revisioni di ricerca complete. La sua capacità di produrre fino a 384.000 token in una singola risposta lo rende uno dei pochi modelli in grado di generare output strutturati molto grandi senza suddivisione. Per flussi di lavoro agentici che richiedono l'uso di strumenti su contesti lunghi, il punteggio τ²-Bench indica un'elevata affidabilità.
DeepSeek V4 Pro supporta solo input e output di testo. Non può elaborare o generare immagini, audio, video o altri formati non testuali. Se la tua applicazione richiede capacità multimodali—come l'analisi di un grafico o la trascrizione di un discorso—dovrai utilizzare un modello diverso che supporti tali modalità o combinare DeepSeek V4 Pro con processori esterni separati. Nel suo dominio esclusivamente testuale, il modello è progettato per gestire un numero molto elevato di token, rendendolo adatto per attività in cui l'input o l'output è prevalentemente testuale e lungo.
Il benchmark di riferimento fornito per DeepSeek V4 Pro è 96.2 su τ²-Bench. τ²-Bench valuta la capacità di un modello di utilizzare strumenti e seguire istruzioni in un ambiente agentico, simulando compiti che richiedono al modello di chiamare funzioni, interpretare risultati e iterare. Un punteggio di 96.2 indica alta accuratezza e affidabilità in tali contesti. Non sono specificati altri punteggi di benchmark (ad esempio, MMLU, HumanEval) per questo modello, quindi i confronti diretti dovrebbero essere limitati alle prestazioni su τ²-Bench. Gli utenti interessati ad altre dimensioni (ragionamento, programmazione, ecc.) potrebbero dover consultare valutazioni pubbliche di terze parti.
La latenza dipende dalla lunghezza dell'input e dell'output, dal carico del server e dai parametri specifici della richiesta. OrcaRouter instrada le richieste verso l'infrastruttura di DeepSeek, e i tempi di risposta tipici per contesti lunghi sono più alti rispetto a quelli per contesti brevi. Poiché il modello può generare fino a 384,000 token, la generazione può richiedere minuti per risposte molto lunghe. Per applicazioni in tempo reale che richiedono latenza sub-secondo, considera l'utilizzo di un modello più piccolo con output più brevi. OrcaRouter non pubblica benchmark di latenza standard; puoi stimare le prestazioni eseguendo richieste di test con payload rappresentativi.
Sulla base delle sue specifiche, i punti di forza principali di DeepSeek V4 Pro includono capacità di contesto e di output estremamente ampie, combinate con un'elevata performance agentica misurata da τ²-Bench. La finestra di contesto da 1 milione di token consente al modello di conservare ed elaborare interi libri di testo o lunghi codebase in un unico passaggio, riducendo la necessità di chunking o di generazione aumentata dal recupero. Il limite di output di 384K consente la generazione di testi molto lunghi e coerenti senza troncature. Queste caratteristiche lo rendono particolarmente prezioso per attività che richiedono simultaneamente ampiezza e profondità.
Il modello è solo testo, quindi non può gestire input o output multimodali. Il suo prezzo per token è più alto rispetto ai modelli più piccoli, rendendolo antieconomico per compiti a contesto breve. Sebbene le prestazioni su τ²-Bench siano buone, non vengono fornite informazioni su altri benchmark standard (ad es., ragionamento, multilingua, codifica), quindi le sue capacità generali al di fuori dell'uso di strumenti agentivi non sono qui quantificate. Gli utenti dovrebbero anche essere consapevoli che output molto lunghi possono comportare costi e latenza significativi. Inoltre, il modello può produrre risposte errate o di parte, come tutti i grandi modelli linguistici.
I prezzi sono semplici: $0.44 per 1 milione di token di input e $0.87 per 1 milione di token di output. Queste tariffe sono stabilite da DeepSeek e trasmesse da OrcaRouter senza markup aggiuntivo. Sia i token di input che quelli di output vengono conteggiati secondo il tokenizer del fornitore. Non sono specificate commissioni aggiuntive sulla piattaforma, fasce di utilizzo o sconti sul volume. Il costo totale per una richiesta equivale a (input_tokens * $0.44/1M) + (output_tokens * $0.87/1M). Ad esempio, una richiesta con 100K token di input e 50K token di output costerebbe circa $0.044 + $0.0435 = $0.0875.
Nessuna informazione è stata fornita riguardo a sconti per caching o prompt caching per DeepSeek V4 Pro. OrcaRouter non aggiunge markup, ma non è noto se DeepSeek offra tariffe ridotte per prefissi di prompt ripetuti o contesto memorizzato nella cache. Gli utenti dovrebbero presumere che ogni token generato venga fatturato alla tariffa standard per token. Per applicazioni con alta ripetizione nei prompt, si consiglia di valutare se un diverso provider o modello con supporto esplicito per il caching potrebbe ridurre i costi. Al momento della scrittura, il modello di prezzo è puramente basato sul consumo per token, senza livelli.
Il costo per token di DeepSeek V4 Pro è più elevato rispetto a molti modelli più piccoli o più vecchi disponibili tramite OrcaRouter. Ad esempio, un modello leggero potrebbe costare un decimo per token. Se il tuo compito utilizza solo una piccola frazione della finestra di contesto (ad es. 4K token) e genera output brevi, pagherai più del necessario. Il modello di punta diventa conveniente quando la maggiore dimensione del contesto o dell'output riduce direttamente il numero di chiamate API o la necessità di sistemi di recupero esterni. Per applicazioni ad alto volume e contesto breve, un modello più economico ridurrà significativamente la tua spesa.
OrcaRouter dichiara che DeepSeek V4 Pro è fatturato alla tariffa del provider senza alcun margine. Ciò significa che il prezzo che paghi per token è esattamente quello che OrcaRouter paga a DeepSeek, senza alcun ricarico. Questa politica si applica a tutti i modelli elencati sulla piattaforma. La trasparenza ti consente di confrontare direttamente i costi con altri provider senza preoccuparti di commissioni nascoste. Tuttavia, le tariffe potrebbero cambiare se DeepSeek aggiorna i suoi prezzi; ci si aspetta che OrcaRouter trasmetta tali modifiche senza alterazioni.
Utilizza l'endpoint di chat completions compatibile con OpenAI: POST https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions. Imposta il parametro 'model' su 'deepseek/deepseek-v4-pro'. Includi la tua chiave API nell'intestazione Authorization come 'Bearer YOUR_API_KEY'. Sono supportati parametri standard come 'messages', 'temperature', 'max_tokens', 'top_p', 'stop' e 'frequency_penalty'. Ad esempio, impostando 'max_tokens' a 384000 si consentirà al modello di generare fino a quel numero di token. Fai riferimento alla documentazione di OrcaRouter per eventuali parametri aggiuntivi supportati. La risposta segue lo stesso formato dell'API OpenAI.
Tutti i parametri standard di completamento chat sono disponibili: 'messages' (array obbligatorio di oggetti messaggio con 'role' e 'content'), 'temperature' (0-2, valore predefinito probabilmente 1), 'top_p' (0-1), 'max_tokens' (fino a 384000), 'stop' (stringa o array di stringhe), 'frequency_penalty' (-2 a 2), 'presence_penalty' (-2 a 2), 'seed' (intero per campionamento deterministico) e 'stream' (booleano). Nota che 'max_tokens' non può superare l'output massimo del modello di 384000 token; inviare un valore più alto verrà troncato o restituirà un errore. L'identificatore del modello deve essere esattamente 'deepseek/deepseek-v4-pro'. Nessun parametro aggiuntivo specifico del provider è stato divulgato.
Se stai utilizzando la libreria client Python di OpenAI, la migrazione richiede solo due modifiche: imposta l'URL di base su 'https://api.orcarouter.ai/v1' e aggiorna il nome del modello a 'deepseek/deepseek-v4-pro'. Il tuo codice esistente che utilizza 'openai.ChatCompletion.create()' o la nuova API client dovrebbe funzionare con queste modifiche. Assicurati di avere una chiave API OrcaRouter. Gli schemi di richiesta e risposta sono identici a quelli di OpenAI, quindi non sono necessarie altre modifiche. Per altri linguaggi di programmazione (JavaScript, Java, curl), aggiorna di conseguenza l'URL dell'endpoint e il campo del modello.
L'URL di base per tutte le richieste API è https://api.orcarouter.ai/v1. L'ID esatto del modello da utilizzare nel campo 'model' è 'deepseek/deepseek-v4-pro'. Questo ID è sensibile alle maiuscole/minuscole e deve essere fornito esattamente come mostrato. Le richieste a qualsiasi altro endpoint o l'utilizzo di un ID modello errato causeranno un errore. L'API di OrcaRouter supporta sia la modalità streaming che quella non streaming. Per lo streaming, imposta 'stream': true nel corpo della richiesta e riceverai eventi SSE nello stesso formato dello streaming di OpenAI.
Rispetto ad altri modelli flagship disponibili tramite OrcaRouter, DeepSeek V4 Pro offre una delle finestre contestuali più ampie (1M token) e limiti di output (384K token). Il suo punteggio τ²-Bench di 96.2 è un punto di confronto diretto. Tuttavia, senza dati di benchmark per altri modelli sulla stessa metrica, non è possibile una classificazione diretta. Molti altri modelli flagship supportano input multimodali, cosa che DeepSeek V4 Pro non fa. Il costo per token varia; alcuni concorrenti possono avere prezzi per token inferiori ma finestre contestuali più piccole. La scelta dipende dalla necessità di finestre contestuali e capacità di output estremamente ampie oppure di funzionalità multimodali.
Se la tua applicazione richiede capacità di visione (comprensione delle immagini) o elaborazione audio, devi scegliere un modello multimodale. Allo stesso modo, se i tuoi compiti sono tipicamente brevi (<10K token) e non richiedono l'uso di strumenti agentivi, un modello flagship generico più economico potrebbe essere più conveniente. Alcuni concorrenti potrebbero offrire inferenza più veloce per contesti brevi o latenza inferiore. Il punto di forza di DeepSeek V4 Pro risiede negli scenari in cui il contesto lungo e l'output sono essenziali. Se il tuo caso d'uso prevede l'elaborazione di molti documenti brevi separati, un modello con una finestra di contesto più piccola ma un prezzo per token inferiore potrebbe essere più economico.
DeepSeek offre diversi modelli. DeepSeek V4 Pro è il modello di punta, con il contesto più ampio e il costo più elevato. I modelli DeepSeek più piccoli possono avere finestre di contesto di 32K o 128K token e prezzi più bassi, rendendoli più adatti ai carichi di lavoro tipici. Se stai già utilizzando un modello DeepSeek e hai bisogno di maggiore capacità di contesto o prestazioni agentiche migliori, l'aggiornamento a V4 Pro è il passo logico. Tuttavia, per la maggior parte delle attività che non richiedono il contesto massimo, un modello DeepSeek di fascia inferiore fornirà una qualità simile a un costo ridotto. Controlla il catalogo di OrcaRouter per i modelli DeepSeek disponibili.
τ²-Bench misura la capacità di un modello di utilizzare strumenti in un contesto agentivo. Un punteggio di 96,2 suggerisce che DeepSeek V4 Pro è altamente affidabile nel chiamare correttamente le funzioni, analizzare i risultati e seguire istruzioni multi-step. Quando si confronta con altri modelli, se hanno un punteggio τ²-Bench, è possibile confrontarli direttamente. In caso contrario, potrebbe essere necessario valutare in base ad altri benchmark o test qualitativi. Per applicazioni che non implicano l'uso di strumenti, il punteggio τ²-Bench è meno rilevante. In questi casi, considerare altre metriche come ragionamento, coding o comprensione del linguaggio, se disponibili.
Compatibile con OpenAI: mantieni il tuo SDK
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| Input / 1M token · Fuori punta | $0.442 |
| Output / 1M token · Fuori punta | $0.884 |
| Lettura cache / 1M · Fuori punta | $0.060 |
| Ore di punta | 01:00–04:00, 06:00–10:00 ×2 (UTC) |
| Input / 1M token · ×2 | $0.884 |
| Output / 1M token · ×2 | $1.768 |
| Lettura cache / 1M · ×2 | $0.120 |
| Valuta | USD |
Stima basata sul prezzo di listino
Solo una stima — il numero effettivo di token dipende dal tokenizzatore del provider.
Di cosa parlano gli sviluppatori questa settimana
GET /api/public/models/deepseek/deepseek-v4-proApri @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