Einführung
DeepSeek V4 Pro ist die gründliche Hälfte des DeepSeek-V4-Paars und steht hier als ein OpenAI-kompatibler Endpunkt unter /v1/chat/completions bereit. Es liest bis zu 1.048.576 Token, denkt standardmäßig auf Stufe high und kann eine einzelne Antwort mit bis zu 384.000 Token schreiben.
Die Stufe low ist für schnelle Entwürfe da. Nachrichten enthalten nur Text, bis zu 256 pro Anfrage; bis zu 128 Tools, JSON-Ausgabe per response_format und SSE-Streaming stehen bereit, und Eingabe, gecachte Eingabe und Ausgabe werden getrennt gemessen.
Wichtige Funktionen und Highlights
High als Ausgangspunkt
Bei Reviews, Migrationen und Sicherheitsarbeit zahlt sich das zusätzliche Nachdenken aus, deshalb startet dieser Endpunkt auf high und überlässt low den Entwürfen. Die Denkstufe verbraucht Ausgabe-Token, landet also auf derselben Rechnung und zählt gegen dasselbe max_tokens – kein eigener Tarif.
Spezifikation, Code und Tests in einer Anfrage
Mit 1.048.576 Token reisen Designdokument, Implementierung und Testsuite gemeinsam, sodass das Modell sie vergleicht, statt Ihrer Zusammenfassung zu vertrauen. Invarianten gehören in die System-Nachricht, das Material darunter, das Älteste zuerst – so hängt jede Abweichung an einer Stelle, die das Modell zitieren kann.
Platz für die ganze Antwort
Eine Antwort darf 384.000 Token lang werden: ein geordneter Plan, das SQL für jeden Schritt und die Abfragen zur Prüfung passen in eine Antwort. Der Standard von 32.768 schneidet ohne Fehlermeldung ab, bemessen Sie max_tokens also nach dem Ergebnis.
Request-Parameter
| Parameter | Pflicht | Beschreibung |
|---|---|---|
messages | Ja | Höchstens 256 geordnete Züge, nur Textinhalt. Senden Sie |
reasoning_effort | Nein | none, low oder high, Vorgabe high. none überspringt den Denkdurchgang vollständig – nur so bleiben Reasoning-Token außen vor, denn sie werden als Ausgabe abgerechnet. |
stop | Nein | Bis zu 4 Sequenzen, als String oder Array. Die Antwort endet, sobald das Modell eine davon schreibt; der getroffene Text selbst wird nicht zurückgegeben. mindestens 1 Zeichen · mindestens 1 Einträge · höchstens 4 Einträge |
max_tokens | Nein | Deckelt die Antwort bei 384.000. Die Vorgabe von 32.768 schneidet einen Migrationsplan ohne Fehlermeldung ab. |
tools | Nein | Bis zu 128 Funktionsdefinitionen pro Anfrage. höchstens 128 Einträge |
parallel_tool_calls | Nein | true oder false, Standard true: Das Modell darf in einem Zug mehrere Tool-Aufrufe anfordern. Standardwert: |
tool_choice | Nein | auto, none, required – oder ein Objekt, das die aufzurufende Funktion benennt. |
response_format | Nein | Verlangen Sie ein JSON-Objekt, wenn die Antwort von Code verarbeitet wird. |
Preis
Eingabe $1.32 / Ausgabe $3.96 je 1 Mio. Token
Anwendungsfälle
Abgleich von Spezifikation und Implementierung
Schicken Sie das Designdokument und den Code, der es angeblich umsetzt, in einer Anfrage und verlangen Sie jede Abweichung, sortiert nach Tragweite. Keine Seite muss zusammengefasst werden, eine fehlende Invariante fällt also durch Vergleich auf statt durch Erinnerung.
Sicherheitsdurchgänge auf high
Richten Sie die Stufe high auf einen Authentifizierungspfad oder einen Zahlungsfluss und verlangen Sie ausnutzbare Abläufe statt Stilhinweisen. Das zusätzliche Nachdenken kostet Ausgabe-Token; ein übersehener Pfad zur Rechteausweitung kostet mehr.
Migrationsplanung über ein ganzes Schema
Geben Sie dem Modell alle Migrationsdateien und die aktuellen Tabellendefinitionen und verlangen Sie einen geordneten Plan mit Rollback für jeden Schritt. Plan, SQL und Prüfabfragen können gemeinsam in einer Antwort zurückkommen.
Prompt-Leitfaden und Praxistipps
Den Abnahmetest in die System-Nachricht schreiben
Die Stufe high ist an ein vages Briefing verschwendet. Legen Sie fest, was eine korrekte Antwort enthalten muss – Abweichungen mit Dateiverweisen, eine Rangliste, ein Rollback pro Schritt –, bevor Sie das Material einfügen, damit das Modell gegen etwas prüft.
Ein Aufruf mit der Denkstufe, die die Aufgabe verdient
POST https://api.spicyapi.ai/v1/chat/completions mit {"model": "deepseek/v4-pro", "messages": [{"role": "system", "content": "Compare the specification against the implementation. List every divergence with file references, then rank by blast radius."}, {"role": "user", "content": "<spec>\n\n<implementation>"}], "reasoning_effort": "high", "max_tokens": 32000}. Prüfen Sie den bestplatzierten Befund selbst, bevor Sie handeln: high ist gründlicher, nicht unfehlbar.
Anfragen, die scheitern
image_url- und Dateiteile lehnt das Schema ab; ein aus einem multimodalen Modell kopierter Body scheitert also, bevor er bepreist wird. max_tokens über 384.000 ist ungültig, und das Fenster von 1.048.576 Token umfasst System-Prompt und jedes frühere Tool-Ergebnis.
API-Schnellstart
curl --fail-with-body -sN https://api.spicyapi.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Idempotency-Key: $(uuidgen)" \
-d '{
"model": "deepseek/v4-pro/chat",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarise the following release notes into three bullet points."
}
],
"stream": true
}' \
| jq --unbuffered -Rrj 'select(startswith("data: ")) | .[6:] | select(. != "[DONE]") | fromjson | if .error then "\n[error] \(.error.message)\n" else (.choices[0].delta.content? // empty) end'
Authentifizierung, vollständiges Schema, Polling und Fehlerbehandlung stehen in der API-Referenz.
