DeepSeek V4 Pro โมเดล MoE เรือธง — 1.6T รวม / 49B พารามิเตอร์ที่ทำงาน, บริบท 1M, การให้เหตุผลระดับสูงสุด + การใช้เครื่องมือแบบ agentic
DeepSeek V4 Pro เป็นโมเดลสร้างข้อความระดับเรือธงที่นำเสนอโดย DeepSeek และใช้งานได้ผ่าน API ของ OrcaRouter มันถูกออกแบบมาสำหรับงานที่ต้องการประมวลผลบริบทของโทเคนจำนวนมาก—สูงสุด 1,048,576…
DeepSeek V4 Pro โดดเด่นในงานที่ต้องการความเข้าใจข้อความยาว เช่น การสรุปหนังสือทั้งเล่ม การตอบคำถามที่ต้องใช้บริบทหลายพันโทเคน และการดึงข้อมูลที่มีโครงสร้างจากเอกสารยาวๆ ขีดจำกัดเอาต์พุตที่สูงทำให้สามารถสร้างการวิเคราะห์ที่ละเอียด โค้ด หรืองานเขียนเชิงสร้างสรรค์ที่ยาวหลายแสนโทเคน เนื่องจากเป็นโมเดลที่รับเฉพาะข้อความ ความสามารถจึงจำกัดอยู่ที่การให้เหตุผล การสร้างข้อความ และการทำตามคำแนะนำบนพื้นฐานของข้อความเท่านั้น ไม่รองรับภาพ เสียง หรือรูปแบบอื่นๆ คะแนน τ²-Bench ที่สูง (96.2) ของโมเดลบ่งชี้ถึงประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งในสภาพแวดล้อมแบบ agentic ที่โมเดลต้องใช้เครื่องมือภายนอกหรือ API เพื่อทำงานให้สำเร็จ
แม้ว่า DeepSeek V4 Pro จะมีความสามารถด้านบริบทและเอาต์พุตที่มหาศาล แต่ก็มาพร้อมกับต้นทุนต่อโทเค็นที่สูงกว่าโมเดลที่มีขนาดกะทัดรัดกว่า สำหรับงานที่ต้องใช้บริบทและเอาต์พุตเพียงไม่กี่ร้อยโทเค็น การใช้โมเดลระดับเรือธงนี้อาจเป็นการสิ้นเปลือง สถานการณ์ทั่วไปที่โมเดลขนาดเล็กและราคาถูกกว่าทำงานได้ดี ได้แก่ การจำแนกประเภทแบบรอบเดียว การสรุปความแบบสั้น หรือการแปลข้อความสั้นๆ ง่ายๆ หากแอปพลิเคชันของคุณไม่ได้รับประโยชน์จากหน้าต่างบริบทสูงสุด 1M หรือขีดจำกัดเอาต์พุตที่ 384K คุณสามารถลดความหน่วงและต้นทุนได้โดยเลือกโมเดลจากระดับที่ต่ำกว่า OrcaRouter มีโมเดลให้เลือกหลากหลาย ลองพิจารณาโมเดลที่ไม่ใช่เรือธงสำหรับการสอบถามทั่วไป
โมเดลนี้เหมาะสำหรับการใช้งานที่เกี่ยวข้องกับการประมวลผลโค้ดเบสทั้งหมดสำหรับการปรับโครงสร้างหรือเอกสาร การวิเคราะห์เอกสารทางกฎหมายหรือข้อบังคับที่มีหลายร้อยหน้า และการรักษาบทสนทนาที่สอดคล้องกันในหลายๆ เทิร์นที่ต้องการประวัติทั้งหมด นอกจากนี้ยังเหมาะสำหรับการสร้างเนื้อหาที่มีความยาว เช่น คู่มือทางเทคนิคที่มีรายละเอียด นวนิยาย หรือบทวิจารณ์งานวิจัยที่ครอบคลุม ความสามารถในการสร้างผลลัพธ์สูงถึง 384,000 โทเค็นในคำตอบเดียวทำให้มันเป็นหนึ่งในไม่กี่โมเดลที่สามารถสร้างผลลัพธ์ที่มีโครงสร้างขนาดใหญ่ได้โดยไม่ต้องแบ่งส่วน สำหรับเวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์ที่ต้องการการใช้เครื่องมือในบริบทที่ยาวนาน คะแนน τ²-Bench บ่งชี้ถึงความน่าเชื่อถือสูง
DeepSeek V4 Pro รองรับเฉพาะการป้อนข้อมูลและ输出ข้อความเท่านั้น ไม่สามารถประมวลผลหรือสร้างภาพ เสียง วิดีโอ หรือรูปแบบที่ไม่ใช่ข้อความอื่นๆ ได้ หากแอปพลิเคชันของคุณต้องการความสามารถแบบมัลติโมดัล เช่น การวิเคราะห์แผนภูมิหรือการถอดความเสียง คุณจะต้องใช้โมเดลอื่นที่รองรับคุณสมบัติเหล่านั้น หรือรวม DeepSeek V4 Pro กับโปรเซสเซอร์ภายนอกแยกต่างหาก ภายในขอบเขตที่จำกัดเฉพาะข้อความ โมเดลนี้ถูกออกแบบมาเพื่อรองรับจำนวนโทเค็นที่มาก ทำให้เหมาะสำหรับงานที่อินพุตหรือเอาต์พุตเป็นข้อความเป็นหลักและมีจำนวนมาก
เกณฑ์ชี้วัดหลักที่ให้ไว้สำหรับ DeepSeek V4 Pro คือ 96.2 บน τ²-Bench โดย τ²-Bench จะประเมินความสามารถของโมเดลในการใช้เครื่องมือและปฏิบัติตามคำแนะนำในสภาพแวดล้อมแบบ agentic ซึ่งจำลองภารกิจที่ต้องให้โมเดลเรียกใช้ฟังก์ชัน ตีความผลลัพธ์ และทำซ้ำ คะแนน 96.2 บ่งชี้ถึงความแม่นยำและความน่าเชื่อถือที่สูงในสถานการณ์ดังกล่าว ไม่มีการระบุคะแนนเกณฑ์ชี้วัดอื่นๆ (เช่น MMLU, HumanEval) สำหรับโมเดลนี้ ดังนั้นการเปรียบเทียบโดยตรงควรจำกัดเฉพาะประสิทธิภาพบน τ²-Bench ผู้ใช้ที่สนใจในมิติอื่นๆ (การใช้เหตุผล การเขียนโค้ด ฯลฯ) อาจต้องปรึกษาการประเมินจากบุคคลที่สามในที่สาธารณะ
เวลาแฝงขึ้นอยู่กับความยาวของอินพุตและเอาต์พุต โหลดของเซิร์ฟเวอร์ และพารามิเตอร์คำขอเฉพาะ OrcaRouter ส่งเส้นทางคำขอไปยังโครงสร้างพื้นฐานของ DeepSeek และเวลาในการตอบสนองทั่วไปสำหรับบริบทยาวจะสูงกว่าบริบทสั้น เนื่องจากโมเดลสามารถส่งออกได้สูงสุด 384,000 โทเค็น การสร้างผลลัพธ์อาจใช้เวลาหลายนาทีสำหรับการตอบสนองที่ยาวมาก สำหรับแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ที่ต้องการเวลาแฝงต่ำกว่าหนึ่งวินาที ให้พิจารณาใช้โมเดลขนาดเล็กที่มีเอาต์พุตสั้นลง OrcaRouter ไม่ได้เผยแพร่เกณฑ์มาตรฐานเวลาแฝงมาตรฐาน คุณสามารถประมาณประสิทธิภาพได้โดยการรันคำขอทดสอบด้วยเพย์โหลดที่เป็นตัวแทน
ตามสเปกของ DeepSeek V4 Pro จุดแข็งหลัก ๆ ได้แก่ ความสามารถในการรองรับบริบทและเอาต์พุตที่กว้างขวางมาก ประกอบกับประสิทธิภาพด้าน agentic ที่แข็งแกร่งตามที่วัดโดย τ²-Bench หน้าต่างบริบท 1M token ช่วยให้โมเดลสามารถเก็บรักษาและประมวลผลหนังสือทั้งเล่มหรือโค้ดเบสยาว ๆ ในครั้งเดียว ลดความจำเป็นในการแบ่งเป็นส่วนย่อยหรือการสร้างข้อความเสริมด้วยการดึงข้อมูล ส่วนขีดจำกัดเอาต์พุต 384K ช่วยให้สามารถสร้างข้อความที่ยาวมากและสอดคล้องกันโดยไม่ต้องตัดทอน ลักษณะเหล่านี้ทำให้โมเดลมีคุณค่าอย่างยิ่งสำหรับงานที่ต้องการทั้งความกว้างและความลึกในเวลาเดียวกัน
โมเดลนี้รองรับเฉพาะข้อความเท่านั้น จึงไม่สามารถจัดการกับอินพุตหรือเอาต์พุตแบบหลายรูปแบบได้ ราคาต่อโทเคนของมันสูงกว่าโมเดลขนาดเล็ก ทำให้ไม่คุ้มค่าสำหรับงานที่มีบริบทสั้น แม้ว่าผลงานบน τ²-Bench จะแข็งแกร่ง แต่ไม่มีข้อมูลเกี่ยวกับเกณฑ์มาตรฐานอื่นๆ (เช่น การใช้เหตุผล, หลายภาษา, การเขียนโค้ด) ดังนั้นความสามารถทั่วไปนอกเหนือจากการใช้เครื่องมือแบบ Agentic จึงไม่ได้ถูกวัดปริมาณที่นี่ ผู้ใช้ควรทราบด้วยว่าเอาต์พุตที่ยาวมากอาจทำให้เกิดต้นทุนและความหน่วงที่สูง นอกจากนี้ โมเดลอาจสร้างคำตอบที่ไม่ถูกต้องหรือมีอคติ เช่นเดียวกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ทุกตัว
การกำหนดราคานั้นตรงไปตรงมา: $0.44 ต่อ 1 ล้าน input tokens และ $0.87 ต่อ 1 ล้าน output tokens อัตราเหล่านี้กำหนดโดย DeepSeek และส่งผ่านโดย OrcaRouter โดยไม่มีค่าธรรมเนียมเพิ่มเติม ทั้ง input และ output tokens จะถูกนับตาม tokenizer ของผู้ให้บริการ ไม่มีค่าธรรมเนียมแพลตฟอร์มเพิ่มเติม ระดับการใช้งาน หรือส่วนลดตามปริมาณที่ระบุ ต้นทุนรวมสำหรับคำขอหนึ่งครั้งเท่ากับ (input_tokens * $0.44/1M) + (output_tokens * $0.87/1M) ตัวอย่างเช่น คำขอที่มี input tokens 100K และ output tokens 50K จะมีต้นทุนประมาณ $0.044 + $0.0435 = $0.0875
ไม่มีข้อมูลเกี่ยวกับส่วนลดการแคชหรือการแคชพรอมต์สำหรับ DeepSeek V4 Pro OrcaRouter ไม่เพิ่มมาร์กอัป แต่ไม่ทราบว่า DeepSeek เสนออัตราลดสำหรับคำนำหน้าพรอมต์ที่ซ้ำหรือบริบทที่ถูกแคชหรือไม่ ผู้ใช้ควรถือว่าโทเค็นที่สร้างขึ้นทุกตัวจะถูกเรียกเก็บในอัตรามาตรฐานต่อโทเค็น สำหรับแอปพลิเคชันที่มีการซ้ำในพรอมต์สูง ให้พิจารณาประเมินว่าผู้ให้บริการหรือโมเดลอื่นที่รองรับการแคชอย่างชัดเจนสามารถลดต้นทุนได้หรือไม่ ณ เวลาที่เขียนนี้ รูปแบบการกำหนดราคาเป็นการคิดราคาต่อโทเค็นล้วนๆ โดยไม่มีระดับชั้น
ต้นทุนต่อโทเค็นของ DeepSeek V4 Pro สูงกว่าโมเดลขนาดเล็กหรือรุ่นเก่าที่มีให้บริการผ่าน OrcaRouter หลายรุ่น ตัวอย่างเช่น โมเดลขนาดเบาอาจมีราคาเพียงหนึ่งในสิบต่อโทเค็น หากงานของคุณใช้เพียงส่วนเล็กๆ ของหน้าต่างบริบท (เช่น 4K โทเค็น) และสร้างผลลัพธ์สั้นๆ คุณจะจ่ายมากกว่าที่จำเป็น โมเดลระดับเรือธงจะคุ้มค่าเมื่อขนาดบริบทหรือผลลัพธ์ที่ใหญ่ขึ้นช่วยลดจำนวนการเรียก API หรือความต้องการระบบดึงข้อมูลภายนอกโดยตรง สำหรับแอปพลิเคชันที่มีปริมาณสูงแต่บริบทสั้น การใช้โมเดลที่ถูกกว่าจะช่วยลดค่าใช้จ่ายของคุณลงอย่างมาก
OrcaRouter ระบุว่า DeepSeek V4 Pro คิดค่าบริการตามอัตราของผู้ให้บริการ โดยไม่มีส่วนเพิ่ม (มาร์กอัป) นั่นหมายความว่าราคาที่คุณจ่ายต่อโทเค็นนั้นเท่ากับที่ OrcaRouter จ่ายให้ DeepSeek โดยไม่มีอัตรากำไรเพิ่มเติม นโยบายนี้ใช้กับทุกรุ่นที่แสดงในแพลตฟอร์ม ความโปร่งใสนี้ช่วยให้คุณเปรียบเทียบต้นทุนโดยตรงกับผู้ให้บริการรายอื่น โดยไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับค่าธรรมเนียมที่ซ่อนอยู่ อย่างไรก็ตาม อัตราอาจเปลี่ยนแปลงหาก DeepSeek ปรับปรุงราคา; คาดว่า OrcaRouter จะส่งต่อการเปลี่ยนแปลงเหล่านั้นโดยไม่มีการปรับเปลี่ยน
ใช้ endpoint chat completions ที่รองรับ OpenAI: POST https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions กำหนดพารามิเตอร์ 'model' เป็น 'deepseek/deepseek-v4-pro' รวม API key ของคุณในส่วนหัว Authorization เป็น 'Bearer YOUR_API_KEY' พารามิเตอร์มาตรฐาน เช่น 'messages', 'temperature', 'max_tokens', 'top_p', 'stop', และ 'frequency_penalty' รองรับ ตัวอย่างเช่น การตั้งค่า 'max_tokens' เป็น 384000 จะช่วยให้โมเดลสร้างโทเค็นได้สูงสุดตามจำนวนนั้น อ้างอิงเอกสารของ OrcaRouter สำหรับพารามิเตอร์เพิ่มเติมที่รองรับ การตอบกลับจะอยู่ในรูปแบบเดียวกับ OpenAI API
พารามิเตอร์การสนทนาแบบสมบูรณ์มาตรฐานทั้งหมดมีให้ใช้งาน: 'messages' (อาร์เรย์ของวัตถุข้อความที่จำเป็นพร้อม 'role' และ 'content'), 'temperature' (0-2, ค่าเริ่มต้นน่าจะเป็น 1), 'top_p' (0-1), 'max_tokens' (สูงสุด 384000), 'stop' (สตริงหรืออาร์เรย์ของสตริง), 'frequency_penalty' (-2 ถึง 2), 'presence_penalty' (-2 ถึง 2), 'seed' (จำนวนเต็มสำหรับการสุ่มแบบกำหนดได้), และ 'stream' (บูลีน) โปรดทราบว่า 'max_tokens' ต้องไม่เกินเอาต์พุตสูงสุดของโมเดลที่ 384000 โทเคน; การส่งค่าที่สูงกว่าจะถูกตัดทอนหรือส่งคืนข้อผิดพลาด ตัวระบุโมเดลต้องเป็น 'deepseek/deepseek-v4-pro' ทุกประการ ไม่มีพารามิเตอร์เฉพาะผู้ให้บริการเพิ่มเติมที่ถูกเปิดเผย
หากคุณใช้ไลบรารีไคลเอ็นต์ Python ของ OpenAI การย้ายข้อมูลจำเป็นต้องมีการเปลี่ยนแปลงเพียงสองอย่าง: ตั้งค่า base URL เป็น 'https://api.orcarouter.ai/v1' และอัปเดตชื่อโมเดลเป็น 'deepseek/deepseek-v4-pro' โค้ดที่มีอยู่ของคุณที่ใช้ 'openai.ChatCompletion.create()' หรือ API ไคลเอ็นต์รุ่นใหม่กว่าควรทำงานได้กับการปรับเปลี่ยนเหล่านี้ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณมีคีย์ API ของ OrcaRouter โครงสร้างคำขอและการตอบสนองเหมือนกับของ OpenAI ดังนั้นจึงไม่จำเป็นต้องเปลี่ยนแปลงอื่น ๆ สำหรับภาษาการเขียนโปรแกรมอื่น ๆ (JavaScript, Java, curl) ให้อัปเดต URL ปลายทางและฟิลด์โมเดลตามนั้น
URL ฐานสำหรับคำขอ API ทั้งหมดคือ https://api.orcarouter.ai/v1 รหัสโมเดลที่แน่นอนที่จะใช้ในฟิลด์ 'model' คือ 'deepseek/deepseek-v4-pro' รหัสนี้เป็นแบบคำนึงถึงตัวพิมพ์ใหญ่-เล็ก และต้องระบุให้ตรงตามที่แสดง คำขอไปยัง endpoint อื่นหรือใช้รหัสโมเดลที่ไม่ถูกต้องจะส่งผลให้เกิดข้อผิดพลาด API ของ OrcaRouter รองรับทั้งโหมด streaming และ non-streaming สำหรับ streaming ให้ตั้งค่า 'stream': true ใน body ของคำขอ แล้วคุณจะได้รับอีเวนต์ SSE ในรูปแบบเดียวกับ streaming ของ OpenAI
เมื่อเปรียบเทียบกับรุ่นเรือธงอื่นๆ ที่มีให้บริการผ่าน OrcaRouter แล้ว DeepSeek V4 Pro มีหน้าต่างบริบทที่ใหญ่ที่สุดรุ่นหนึ่ง (1M โทเคน) และขีดจำกัดเอาต์พุต (384K โทเคน) คะแนน τ²-Bench ที่ 96.2 เป็นจุดเปรียบเทียบโดยตรง อย่างไรก็ตาม หากไม่มีข้อมูล benchmark ของรุ่นอื่นในเมตริกเดียวกัน การจัดอันดับโดยตรงก็ไม่สามารถทำได้ รุ่นเรือธงอื่นๆ จำนวนมากรองรับอินพุตแบบ multimodal ซึ่ง DeepSeek V4 Pro ไม่รองรับ ต้นทุนต่อโทเคนแตกต่างกันไป คู่แข่งบางรายอาจมีราคาต่อโทเคนที่ต่ำกว่าแต่หน้าต่างบริบทเล็กกว่า การเลือกขึ้นอยู่กับว่าคุณต้องการความจุบริบทและเอาต์พุตที่ใหญ่มาก หรือความสามารถแบบ multimodal
หากแอปพลิเคชันของคุณต้องการการมองเห็น (การเข้าใจภาพ) หรือการประมวลผลเสียง คุณต้องเลือกโมเดลแบบ multimodal ในทำนองเดียวกัน หากงานของคุณมักจะสั้น (<10K tokens) และไม่ต้องใช้เครื่องมือแบบ agentic โมเดลเรือธงเอนกประสงค์ที่ถูกกว่าอาจคุ้มค่ากว่า คู่แข่งบางรายอาจเสนอการอนุมานที่เร็วกว่าสำหรับบริบทสั้นหรือเวลาแฝงที่ต่ำกว่า จุดแข็งของ DeepSeek V4 Pro อยู่ในสถานการณ์ที่บริบทและเอาต์พุตแบบยาวมีความจำเป็น หากกรณีการใช้งานของคุณเกี่ยวข้องกับการประมวลผลเอกสารสั้นแยกกันจำนวนมาก โมเดลที่มีหน้าต่างบริบทเล็กกว่าแต่ราคาต่อ token ต่ำกว่าอาจประหยัดกว่า
DeepSeek มีโมเดลหลายรุ่น DeepSeek V4 Pro เป็นรุ่นเรือธง มีคอนเท็กซ์ที่ใหญ่ที่สุดและราคาสูงสุด โมเดล DeepSeek ขนาดเล็กกว่าอาจมีหน้าต่างคอนเท็กซ์ 32K หรือ 128K โทเคน และราคาต่ำกว่า ทำให้เหมาะกับงานทั่วไปมากกว่า หากคุณใช้โมเดล DeepSeek อยู่แล้วและต้องการความจุคอนเท็กซ์มากขึ้นหรือประสิทธิภาพแบบ agentic ที่ดีขึ้น การอัปเกรดเป็น V4 Pro คือขั้นตอนที่สมเหตุสมผล อย่างไรก็ตาม สำหรับงานส่วนใหญ่ที่ไม่ต้องการคอนเท็กซ์สูงสุด โมเดล DeepSeek ระดับล่างจะให้คุณภาพใกล้เคียงกันในราคาที่ลดลง ตรวจสอบแคตตาล็อกของ OrcaRouter สำหรับโมเดล DeepSeek ที่มีให้บริการ
τ²-Bench วัดความสามารถของโมเดลในการใช้เครื่องมือในสภาพแวดล้อมแบบเอเจนต์ คะแนน 96.2 แสดงให้เห็นว่า DeepSeek V4 Pro มีความน่าเชื่อถือสูงในการเรียกใช้ฟังก์ชัน การแยกวิเคราะห์ผลลัพธ์ และการปฏิบัติตามคำสั่งแบบหลายขั้นตอน เมื่อเปรียบเทียบกับโมเดลอื่น หากมีคะแนน τ²-Bench คุณสามารถเปรียบเทียบโดยตรงได้ หากไม่มี คุณอาจต้องประเมินตามเกณฑ์มาตรฐานอื่นหรือการทดสอบเชิงคุณภาพ สำหรับแอปพลิเคชันที่ไม่เกี่ยวข้องกับการใช้เครื่องมือ คะแนน τ²-Bench จะมีความเกี่ยวข้องน้อยกว่า ในกรณีดังกล่าว ให้พิจารณาเมตริกอื่นๆ เช่น การใช้เหตุผล การเขียนโค้ด หรือความเข้าใจภาษา หากมีข้อมูลดังกล่าว
เข้ากันได้กับ OpenAI — ใช้ SDK เดิมของคุณได้เลย
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| อินพุต / 1M โทเค็น · นอกช่วงพีค | $0.442 |
| เอาต์พุต / 1M โทเค็น · นอกช่วงพีค | $0.884 |
| อ่านแคช / 1M · นอกช่วงพีค | $0.060 |
| ชั่วโมงพีค | 01:00–04:00, 06:00–10:00 ×2 (UTC) |
| อินพุต / 1M โทเค็น · ×2 | $0.884 |
| เอาต์พุต / 1M โทเค็น · ×2 | $1.768 |
| อ่านแคช / 1M · ×2 | $0.120 |
| สกุลเงิน | USD |
ประมาณการจากราคาตั้ง
เป็นเพียงการประเมิน — จำนวน token จริงขึ้นอยู่กับ tokenizer ของผู้ให้บริการ
สิ่งที่นักพัฒนาพูดถึงในสัปดาห์นี้
GET /api/public/models/deepseek/deepseek-v4-proเปิด @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