DeepSeek V4 Pro chat을 OpenAI 호환 엔드포인트로 씁니다. 텍스트 최대 1,048,576 토큰을 읽고 최대 384,000 토큰을 반환하며 추론 강도 low·high(기본 high), 도구 정의 128개, JSON 응답 형식을 지원합니다.
입력 $1.32출력 $3.96100만 토큰당캐시된 입력 $0.044
플레이그라운드
아래 예시는 이 엔드포인트에 맞춰 직접 쓴 것입니다. 프롬프트와 예시 미디어 URL을 직접 접근할 수 있는 것으로 바꾸고, 보내기 전에 지금 견적과 모델 상태를 확인하세요.
- 입력 형식
- 텍스트
- 출력 형식
- 텍스트
- 입력
- $1.32 / 100만 토큰
- 캐시된 입력
- $0.044 / 100만 토큰
- 출력
- $3.96 / 100만 토큰
- 컨텍스트
- 1,048,576
- 최대 출력
- 384K
$1.32/3.96100만 토큰당 · 입력 / 출력
architecture-review 기본 작업 형태입니다. high 강도, 그리고 자료보다 먼저 적어 둔 합격 형식입니다.
- 8000
- high
- 입력 형식
- 텍스트
- 출력 형식
- 텍스트
- 입력
- $1.32 / 100만 토큰
- 캐시된 입력
- $0.044 / 100만 토큰
- 출력
- $3.96 / 100만 토큰
- 컨텍스트
- 1,048,576
- 최대 출력
- 384K
$1.32/3.96100만 토큰당 · 입력 / 출력
xhigh-security-pass 자금 이동 경로에 high를 겨눈 예입니다. 출력 형식을 악용 가능한 순서로 제한해 두었습니다.
- 24000
- high
- 입력 형식
- 텍스트
- 출력 형식
- 텍스트
- 입력
- $1.32 / 100만 토큰
- 캐시된 입력
- $0.044 / 100만 토큰
- 출력
- $3.96 / 100만 토큰
- 컨텍스트
- 1,048,576
- 최대 출력
- 384K
$1.32/3.96100만 토큰당 · 입력 / 출력
tool-plan tool_choice를 auto로 둔 tool 선언입니다. 조회를 호출까지 할 가치가 있는지는 모델이 판단합니다.
- 2000
- auto
- high
이 예시는 100만 토큰당 입력 $1.32 / 출력 $3.96부터 시작합니다. 설정을 바꾸면 플레이그라운드에서 예상 비용이 다시 계산됩니다.