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DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423

来源介绍(英文)

DeepSeek V4 Pro is a large-scale Mixture-of-Experts model from DeepSeek with 1.6T total parameters and 49B activated parameters, supporting a 1M-token context window. It is designed for advanced reasoning, coding,...

模型概览

模型规格

上下文
1,048,576 tokens
最大输出
384,000 tokens
架构
text->text
分词器
DeepSeek
知识截止时间
暂未提供
内容审核
否
OPENROUTER

完整价格

同步自 OpenRouter。Token 价格均按每百万 Token 展示。

输入
$0.9553
每百万 Token
输出
$1.9105
每百万 Token
缓存读取
$0.0796
每百万 Token
API

模型配置

默认参数

temperature
1
top_p
1

推理能力

是否必须推理
否
默认参数
high
能力与模态
xhigh, high, none
API

快速调用

在本地设置 OPENROUTER_API_KEY。Python 需安装 requests;JavaScript 在 Node.js 中运行。密钥应保存在服务端。

API 文档

curl --fail-with-body https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"deepseek/deepseek-v4-pro","messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}]}'
能力与模态

输入 → 输出

输入
text
输出
text
推理能力

否 · xhigh · high · none

API

支持的 API 参数

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_completion_tokensmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningreasoning_effortrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p
可用提供方

16 个提供方

核验日期: 2026年10月26日

在 OpenRouter 查看实时 Provider

Provider 可用性、延迟、吞吐量和路由会持续变化,请前往来源页面查看实时运行数据。

OpenRouter

Relace

fp4
上下文
1.0M
最大输出
393K
输入
$0.9
输出
$1.5
缓存读取
$0.25
缓存写入
暂未提供

StreamLake

fp8
上下文
1.0M
最大输出
384K
输入
$0.9553
输出
$1.9105
缓存读取
$0.0796
缓存写入
暂未提供

GMICloud

fp8
上下文
1.0M
最大输出
944K
输入
$0.957
输出
$1.914
缓存读取
$0.0798
缓存写入
暂未提供

DigitalOcean

暂未提供
上下文
1.0M
最大输出
384K
输入
$1.044
输出
$2.088
缓存读取
$0.2088
缓存写入
暂未提供

Reka

暂未提供
上下文
1.0M
最大输出
393K
输入
$1.05
输出
$2.1
缓存读取
$0.21
缓存写入
暂未提供

Cloudflare

暂未提供
上下文
1.0M
最大输出
944K
输入
$1.15
输出
$2.55
缓存读取
$0.2
缓存写入
暂未提供

DeepInfra

fp8
上下文
1.0M
最大输出
16K
输入
$1.3
输出
$2.6
缓存读取
$0.1
缓存写入
暂未提供

Alibaba

fp8
上下文
1M
最大输出
393K
输入
$1.416
输出
$2.832
缓存读取
$0.118
缓存写入
暂未提供

SiliconFlow

fp8
上下文
1.0M
最大输出
393K
输入
$1.5016
输出
$3.135
缓存读取
$0.135
缓存写入
暂未提供

Alibaba

fp8
上下文
1M
最大输出
393K
输入
$1.56
输出
$3.12
缓存读取
$0.13
缓存写入
暂未提供

Novita

fp8
上下文
1.0M
最大输出
393K
输入
$1.6
输出
$3.2
缓存读取
$0.135
缓存写入
暂未提供

Venice

暂未提供
上下文
1M
最大输出
33K
输入
$1.65
输出
$3.301
缓存读取
$0.33
缓存写入
暂未提供

AtlasCloud

fp4
上下文
1.0M
最大输出
393K
输入
$1.68
输出
$3.38
缓存读取
$0.13
缓存写入
暂未提供

Baidu

fp8
上下文
1.0M
最大输出
393K
输入
$1.69
输出
$3.38
缓存读取
$0.14
缓存写入
暂未提供

Crusoe

fp8
上下文
1.0M
最大输出
944K
输入
$1.74
输出
$3.48
缓存读取
$0.15
缓存写入
暂未提供

Azure

暂未提供
上下文
1.0M
最大输出
384K
输入
$1.91
输出
$3.83
缓存读取
$0.16
缓存写入
暂未提供
deepseek

4 个模型

全部模型
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DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017

DeepSeek V4.1 Flash 1017 is the October 17, 2026 snapshot of DeepSeek V4.1 Flash, served by DeepSeek under the deepseek-flash API model name. V4.1 Flash is a sparse mixture-of-experts model...

上下文
1.0M
输入
text · image
输出
text
输入: $0.15输出: $0.6每百万 Token
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DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash

DeepSeek V4.1 Flash is a sparse mixture-of-experts model from DeepSeek, and the first built on the company's Causal Encoder-Decoder (CED) architecture. It activates 8B parameters on input and 16B on...

上下文
1.0M
输入
text · image
输出
text
输入: $0.02输出: $1每百万 Token
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DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash (batch)

DeepSeek V4.1 Flash is a sparse mixture-of-experts model from DeepSeek, and the first built on the company's Causal Encoder-Decoder (CED) architecture. It activates 8B parameters on input and 16B on...

上下文
1.0M
输入
text · image
输出
text
输入: $0.05输出: $0.15每百万 Token
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DeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision Exp

DeepSeek V4 Flash Vision Exp is an experimental vision-enabled version of DeepSeek V4 Flash 0731 from DeepSeek, adding image understanding while matching the base model on text capabilities including agents,...

上下文
1.0M
输入
text · image
输出
text
输入: $0.2156输出: $0.6468每百万 Token
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