DeepSeek V4 Pro flaggskepp MoE — 1.6T totalt / 49B aktiva parametrar, 1M kontext, toppklassresonemang + agentisk verktygsanvändning.
DeepSeek V4 Pro är flaggskeppsmodellen för textgenerering som erbjuds av DeepSeek och tillgänglig via OrcaRouters API. Den är utformad för uppgifter som kräver bearbetning av mycket stora mängder…
DeepSeek V4 Pro utmärker sig i uppgifter som kräver förståelse av långa texter, såsom att sammanfatta hela böcker, besvara frågor över tusentals tokenkontext och extrahera strukturerad data från långa dokument. Dess stora utskriftsgräns möjliggör generering av utförliga analyser, kod eller kreativt skrivande som spänner över hundratusentals token. Eftersom den endast är textbaserad, är dess förmågor begränsade till textbaserat resonemang, generering och instruktionsföljning. Den stöder inte vision, ljud eller andra modaliteter. Modellens höga τ²-Bench-poäng (96.2) tyder på stark prestanda i agentiska miljöer där modellen måste använda externa verktyg eller API:er för att slutföra uppgifter.
Medan DeepSeek V4 Pro erbjuder enorm kontext- och utmatningskapacitet, medför det en högre kostnad per token än mer kompakta modeller. För uppgifter som endast kräver några hundra tokens kontext och utmatning kan det vara slösaktigt att använda denna flaggskeppsmodell. Typiska scenarier där en mindre, billigare modell räcker inkluderar enkel klassificering i en omgång, kortfattad summering eller enkel översättning av korta passager. Om din applikation inte drar nytta av det fulla 1M kontextfönstret eller 384K utmatningsgränsen kan du minska svarstid och kostnad genom att välja en modell från en lägre nivå. OrcaRouter erbjuder en rad modeller; överväg en icke-flaggskeppsmodell för vardagliga frågor.
Modellen är idealisk för applikationer som innebär att bearbeta hela kodbaser för refaktorering eller dokumentation, analysera flera hundra sidor långa juridiska eller regulatoriska dokument, och upprätthålla sammanhängande konversationer över många turer där hela historiken behövs. Den passar även för att generera långformigt innehåll som detaljerade tekniska manualer, romaner eller omfattande forskningsrecensioner. Dess förmåga att mata ut upp till 384 000 tokens i ett enda svar gör den till en av få modeller som kan producera mycket stora strukturerade utdata utan att dela upp dem i bitar. För agentbaserade arbetsflöden som kräver verktygsanvändning över långa kontexter indikerar τ²-Bench-poängen hög tillförlitlighet.
DeepSeek V4 Pro stödjer endast textinmatning och textutmatning. Den kan inte bearbeta eller generera bilder, ljud, video eller andra icke-textformat. Om din applikation kräver multimodala funktioner – såsom att analysera ett diagram eller transkribera tal – måste du använda en annan modell som stödjer dessa modaliteter eller kombinera DeepSeek V4 Pro med separata externa processorer. Inom sitt textendast-domän är modellen utformad för att hantera mycket stora tokenantal, vilket gör den lämplig för uppgifter där inmatningen eller utmatningen huvudsakligen är textuell och omfattande.
Det riktmärke som anges för DeepSeek V4 Pro är 96.2 på τ²-Bench. τ²-Bench utvärderar en modells förmåga att använda verktyg och följa instruktioner i en agentisk miljö, och simulerar uppgifter som kräver att modellen anropar funktioner, tolkar resultat och itererar. En poäng på 96.2 indikerar hög noggrannhet och tillförlitlighet i sådana miljöer. Inga andra benchmarkresultat (t.ex. MMLU, HumanEval) anges för denna modell, så direkta jämförelser bör begränsas till τ²-Bench-prestanda. Användare som är intresserade av andra dimensioner (resonemang, kodning etc.) kan behöva konsultera offentliga tredjepartsutvärderingar.
Latensen beror på längden av in- och utdata, serverbelastningen och de specifika förfrågningsparametrarna. OrcaRouter dirigerar förfrågningar till DeepSeek:s infrastruktur, och typiska svarstider för långa kontexter är högre än för korta. Eftersom modellen kan generera upp till 384 000 tokens kan genereringen ta flera minuter för mycket långa svar. För realtidsapplikationer som kräver svarstider under en sekund bör du överväga att använda en mindre modell med kortare utdata. OrcaRouter publicerar inga standardiserade latensriktmärken; du kan uppskatta prestanda genom att köra testförfrågningar med representativa nyttolaster.
Baserat på dess specifikationer är DeepSeek V4 Pros främsta styrkor extremt stor kontext- och utmatningskapacitet, kombinerat med stark agentisk prestanda mätt med τ²-Bench. Det 1M token långa kontextfönstret gör att modellen kan behålla och bearbeta hela läroböcker eller långa kodbaser i en enda passning, vilket minskar behovet av uppdelning eller retrieval-augmented generation. Den 384K utmatningsgränsen möjliggör generering av mycket långa, sammanhängande texter utan trunkering. Dessa egenskaper gör den särskilt värdefull för uppgifter som kräver både bredd och djup samtidigt.
Modellen är endast textbaserad, så den kan inte hantera multimodala indata eller utdata. Dess prissättning per token är högre än för mindre modeller, vilket gör den oekonomisk för kortkontextuppgifter. Även om τ²-Bench-prestandan är stark, ges ingen information om andra standardriktmärken (t.ex. resonemang, flerspråkighet, kodning), så dess allmänna förmågor utanför agentisk verktygsanvändning kvantifieras inte här. Användare bör också vara medvetna om att mycket långa utdata kan medföra betydande kostnader och latens. Dessutom kan modellen producera felaktiga eller partiska svar, vilket är fallet med alla stora språkmodeller.
Prissättningen är enkel: $0,44 per 1 miljon inmatningstokens och $0,87 per 1 miljon utmatningstokens. Dessa priser är fastställda av DeepSeek och förmedlas via OrcaRouter utan påslag. Både inmatnings- och utmatningstokens räknas enligt leverantörens tokenizer. Det finns inga ytterligare plattformsavgifter, användningsnivåer eller volymrabatter specificerade. Den totala kostnaden för en förfrågan är (inmatningstokens * $0,44/1M) + (utmatningstokens * $0,87/1M). Till exempel skulle en förfrågan med 100 000 inmatningstokens och 50 000 utmatningstokens kosta ungefär $0,044 + $0,0435 = $0,0875.
Ingen information har tillhandahållits om caching-rabatter eller prompt-caching för DeepSeek V4 Pro. OrcaRouter lägger inte till påslag, men det är okänt om DeepSeek erbjuder reducerade priser för upprepade prompt-prefix eller cachad kontext. Användare bör anta att varje genererad token debiteras till standardpriset per token. För applikationer med hög upprepning i prompts, överväg att utvärdera om en annan leverantör eller modell med explicit caching-stöd skulle kunna sänka kostnaderna. Vid skrivande stund är prismodellen rent per-token-förbrukning utan nivåer.
Kostnaden per token för DeepSeek V4 Pro är högre än för många mindre eller äldre modeller som finns tillgängliga via OrcaRouter. Till exempel kan en lättviktsmodell kosta en tiondel så mycket per token. Om din uppgift bara använder en liten del av kontextfönstret (t.ex. 4K tokens) och genererar korta utdata, betalar du mer än nödvändigt. Flaggskeppsmodellen blir kostnadseffektiv när den större kontexten eller utdatastorleken direkt minskar antalet API-anrop eller behovet av externa hämtningssystem. För högvolymstillämpningar med kort kontext kommer en billigare modell att avsevärt sänka din faktura.
OrcaRouter anger att DeepSeek V4 Pro faktureras till leverantörens taxa utan något påslag. Det innebär att priset du betalar per token är exakt vad OrcaRouter betalar DeepSeek, utan någon extra marginal. Denna policy gäller för alla modeller som listas på plattformen. Transparensen gör att du kan jämföra kostnader direkt med andra leverantörer utan att oroa dig för dolda avgifter. Dock kan priserna ändras om DeepSeek uppdaterar sin prissättning; OrcaRouter förväntas föra över dessa förändringar utan ändringar.
Använd den OpenAI-kompatibla chattkompletteringsslutpunkten: POST https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions. Ställ in parametern 'model' till 'deepseek/deepseek-v4-pro'. Inkludera din API-nyckel i Authorization-huvudet som 'Bearer YOUR_API_KEY'. Standardparametrar som 'messages', 'temperature', 'max_tokens', 'top_p', 'stop' och 'frequency_penalty' stöds. Om du till exempel ställer in 'max_tokens' till 384000 kommer modellen att kunna generera upp till så många tokens. Se OrcaRouter’s dokumentation för eventuella ytterligare parametrar som stöds. Svaret följer samma format som OpenAI API.
Alla standardparametrar för chattkomplettering finns tillgängliga: 'messages' (obligatorisk array av meddelandeobjekt med 'role' och 'content'), 'temperature' (0–2, standard förmodligen 1), 'top_p' (0–1), 'max_tokens' (upp till 384000), 'stop' (sträng eller array av strängar), 'frequency_penalty' (–2 till 2), 'presence_penalty' (–2 till 2), 'seed' (heltal för deterministisk sampling) och 'stream' (booleskt). Observera att 'max_tokens' inte kan överskrida modellens maximala utdata på 384000 token; om ett högre värde skickas klipps det eller returneras ett fel. Modellidentifieraren måste vara exakt 'deepseek/deepseek-v4-pro'. Inga ytterligare leverantörsspecifika parametrar har angivits.
Om du använder OpenAI Python-klientbiblioteket kräver migreringen endast två ändringar: ange bas-URL till 'https://api.orcarouter.ai/v1' och uppdatera modellnamnet till 'deepseek/deepseek-v4-pro'. Din befintliga kod som använder 'openai.ChatCompletion.create()' eller det nyare klient-API:et bör fungera med dessa modifieringar. Se till att du har en OrcaRouter API-nyckel. Begäran- och svarsformatet är identiska med OpenAIs, så inga andra ändringar behövs. För andra programmeringsspråk (JavaScript, Java, curl), uppdatera slutpunkts-URL och modellfältet i enlighet med detta.
Bas-URL:en för alla API-förfrågningar är https://api.orcarouter.ai/v1. Det exakta modell-ID:t som ska användas i fältet 'model' är 'deepseek/deepseek-v4-pro'. Detta ID är skiftlägeskänsligt och måste anges exakt som visat. Förfrågningar till andra slutpunkter eller med ett felaktigt modell-ID kommer att resultera i ett fel. OrcaRouters API stöder både streaming- och icke-streaminglägen. För streaming, ange 'stream': true i förfrågningskroppen, och du kommer att ta emot SSE-händelser i samma format som OpenAIs streaming.
Jämfört med andra flaggskeppsmodeller som finns tillgängliga via OrcaRouter erbjuder DeepSeek V4 Pro ett av de största kontextfönstren (1M tokens) och utdatagränserna (384K tokens). Dess τ²-Bench-poäng på 96.2 är en direkt jämförelsepunkt. Men utan benchmarkdata för andra modeller på samma mätvärde är direkt rangordning inte möjlig. Många andra flaggskeppsmodeller stöder multimodala inmatningar, vilket DeepSeek V4 Pro inte gör. Kostnad per token varierar; vissa konkurrenter kan ha lägre pris per token men mindre kontextfönster. Valet beror på om du behöver de extremt stora kontext- och utdatakapaciteterna eller multimodala funktioner.
Om din applikation kräver bildförståelse (bildigenkänning) eller ljudbearbetning måste du välja en multimodal modell. På samma sätt kan en billigare generell flaggskeppsmodell vara mer kostnadseffektiv om dina uppgifter är typiskt korta (<10K tokens) och inte kräver agentisk verktygsanvändning. Vissa konkurrenter kan erbjuda snabbare inferens för korta kontexter eller lägre latens. DeepSeek V4 Pro:s styrka ligger i scenarier där lång kontext och utdata är avgörande. Om ditt användningsfall innebär bearbetning av många separata korta dokument kan en modell med mindre kontextfönster men lägre pris per token vara mer ekonomisk.
DeepSeek erbjuder flera modeller. DeepSeek V4 Pro är flaggskeppet, med störst kontext och högst kostnad. Mindre DeepSeek-modeller kan ha kontextfönster på 32K eller 128K tokens och lägre priser, vilket gör dem mer lämpliga för typiska arbetsbelastningar. Om du redan använder en DeepSeek-modell och behöver mer kontextkapacitet eller bättre agentprestanda, är uppgradering till V4 Pro ett logiskt steg. Men för de flesta uppgifter som inte kräver max kontext, kommer en lägre nivå av DeepSeek-modell att ge liknande kvalitet till lägre kostnad. Kolla i OrcaRouters katalog för tillgängliga DeepSeek-modeller.
τ²-Bench mäter en modells förmåga att använda verktyg i en agentisk miljö. En poäng på 96,2 tyder på att DeepSeek V4 Pro är mycket tillförlitlig när det gäller att korrekt anropa funktioner, tolka resultat och följa flerstegsinstruktioner. När man jämför med andra modeller, om de har ett τ²-Bench-poäng, kan man direkt jämföra. Om inte, kan man behöva utvärdera baserat på andra riktmärken eller kvalitativa tester. För applikationer som inte involverar verktygsanvändning är τ²-Bench-poängen mindre relevant. I sådana fall överväg andra mätvärden som resonemang, kodning eller språkförståelse om de finns tillgängliga.
OpenAI-kompatibel — behåll det SDK du redan använder
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| Inmatning / 1M token | $0.442 |
| Utdata / 1M tokens | $0.884 |
| Cacheläsning / 1M | $0.060 |
| Valuta | USD |
Uppskattning baserad på listpris
Endast en uppskattning — faktiskt antal token beror på leverantörens tokenizer.
Vad utvecklare säger den här veckan
GET /api/public/models/deepseek/deepseek-v4-proÖppna @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