DeepSeek V4 Pro Chat über einen OpenAI-kompatiblen Endpunkt. Es nimmt bis zu 1.048.576 Token Text auf und antwortet mit bis zu 384.000, mit Reasoning-Aufwand low oder high (standardmäßig high), bis zu 128 Tool-Definitionen und JSON-Antwortformat.
Playground
Diese Beispiele wurden eigens für diesen Endpunkt geschrieben. Ersetzen Sie Prompt und Beispiel-URLs durch eigene erreichbare Eingaben und prüfen Sie vor dem Absenden den aktuellen Preis und die Verfügbarkeit des Modells.
- Eingabetypen
- Text
- Ausgabetypen
- Text
- Eingabe
- $1.32 / 1 Mio. Token
- Eingabe aus dem Cache
- $0.044 / 1 Mio. Token
- Ausgabe
- $3.96 / 1 Mio. Token
- Kontext
- 1,048,576
- Max. Ausgabe
- 384K
$1.32/3.96pro 1 Mio. Token · Eingabe / Ausgabe
architecture-review Die voreingestellte Arbeitsform: high und ein Abnahmeformat, das vor dem Material genannt wird.
- 8000
- high
- Eingabetypen
- Text
- Ausgabetypen
- Text
- Eingabe
- $1.32 / 1 Mio. Token
- Eingabe aus dem Cache
- $0.044 / 1 Mio. Token
- Ausgabe
- $3.96 / 1 Mio. Token
- Kontext
- 1,048,576
- Max. Ausgabe
- 384K
$1.32/3.96pro 1 Mio. Token · Eingabe / Ausgabe
xhigh-security-pass high auf einen Zahlungsfluss gerichtet, mit einem Ausgabeformat, das auf ausnutzbare Abfolgen eingeschränkt ist.
- 24000
- high
- Eingabetypen
- Text
- Ausgabetypen
- Text
- Eingabe
- $1.32 / 1 Mio. Token
- Eingabe aus dem Cache
- $0.044 / 1 Mio. Token
- Ausgabe
- $3.96 / 1 Mio. Token
- Kontext
- 1,048,576
- Max. Ausgabe
- 384K
$1.32/3.96pro 1 Mio. Token · Eingabe / Ausgabe
tool-plan Eine Tool-Deklaration mit tool_choice auf auto, das Modell entscheidet also selbst, ob der Nachschlag einen Aufruf wert ist.
- 2000
- auto
- high
Dieses Beispiel beginnt bei Eingabe $1.32 / Ausgabe $3.96 je 1 Mio. Token. Der Playground aktualisiert die Schätzung, sobald Sie die Einstellungen ändern.