DeepSeek
DeepSeek V4.1 Flash
deepseek-v4.1-flash
最大コンテキスト
1M
最大出力
384K
リリース日
N/A
入力$0.2857 / 百万トークン
出力$1.1429 / 百万トークン
DeepSeek V4 Pro
deepseek-v4-proDeepSeek V4 Pro は、参照元で強調されている特徴として MoE 1.6T 総 / 49B 有効, 1M-token コンテキスト, hybrid 長文脈 attention を持ちます。主な価値は 高度な 推論, コーディング, コードベース全体 分析 and 長期 エージェントワークフロー にあります。そのため、汎用チャットモデルとしてではなく、このモデル固有の強みを中心に説明するのが自然です。
Context Window
1M tokens
Maximum Output
384K tokens
Release Date
2026年4月24日
Modalities
DeepSeek V4 Pro の料金
| 入力価格 | 出力価格 | キャッシュ読み取り |
|---|---|---|
| $1.2857/M | $3.8571/M | $0.0429/M |
DeepSeek V4 Pro の API 機能
Reasoning
Supported
Tool calling
Supported
Temperature parameter
Supported
Attachments
Not supported
Knowledge Base
2025-05-01
Endpoint Protocols
Completions APIResponses API
DeepSeek V4 Proのモデル特長
DeepSeek V4 Proが長いコンテキストでの推論、Agentワークフロー、高度なソフトウェア開発に適している理由となる能力です。
Agentタスク実行
正式版では自律的な計画、ツール利用、多段階タスクの完遂能力が強化され、複雑なAgentワークフローに対応します。
リポジトリ規模の開発
評価で確認されたリポジトリ理解とソフトウェア開発能力により、複数ファイルにまたがる変更を一貫して進められます。
100万トークンのコンテキスト
100万トークンのコンテキストウィンドウにより、大量のコード、文書、タスク履歴を単一のコンテキストで扱えます。
調整可能な推論
low、high、maxの3段階から、タスクの複雑さに応じて推論の深さを調整できます。
オープンウェイト展開
公式モデルウェイトはMITライセンスで公開されており、管理下のインフラで実行や調整を行えます。
DeepSeek V4 Proのユースケース
DeepSeek V4 Proを活用したリポジトリ保守、ターミナル上の開発、ツール駆動の自動化、長いコンテキストの分析に適した実用的な用途です。
コードベース保守
リポジトリ内の依存関係と影響範囲を分析し、報告されたソフトウェア問題に対して関連ファイルをまとめて修正します。
ターミナル開発
コマンドラインツールでプロジェクトを調査し、コードの編集、ビルド、テストを行い、反復的な確認によって障害を診断します。
複数ツールの自動化
ツール呼び出しの順序を計画し、中間結果を解釈しながら、ワークフローの完了や構造化された成果物の作成まで進めます。
技術問題の解決
複雑な数学、科学、サイバーセキュリティ、工学の問題を深く推論し、段階的な解答や調査計画を作成します。
長いコンテキストの分析
大量のテキストやソースコードを確認し、離れた箇所の関係を追跡して、統合された分析結果を作成します。
TokenHub API で DeepSeek V4 Pro を使用する方法
import OpenAI from "openai"
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.TOKENHUB_API_KEY,
baseURL: "https://us-api.tokenhub.com/v1",
})
const result = await client.chat.completions.create({})
console.log(result.choices[0]?.message?.content)DeepSeek V4 Pro のベンチマーク
| 指数スコア | ||
|---|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence Index | 総合能力の集約評価 | 40.8 |
| Artificial Analysis Coding Index | コーディング能力の集約評価 | 43.2 |
| 知識と推論 | ||
| GPQA | 高度な科学問題の解決 | 90.5% |
| HLE | 幅広い分野の専門家レベル試験 | 33.5% |
| コーディングとソフトウェア開発 | ||
| SciCode | 科学計算のコーディング課題 | 46.4% |
| Terminal-Bench Hard | 高難度のターミナル操作 | 41.7% |
| 指示追従とエージェントタスク | ||
| IFBench | プロンプト制約への準拠 | 71.3% |
| AA-LCR | 長いコンテキストでの推論 | 65% |
| τ²-Bench | エージェントのワークフロータスク | 94.2% |
指標の出典 Artificial Analysis
DeepSeek V4 Pro の比較
DeepSeek V4 Pro のガイドと記事
DeepSeek V4 Pro API よくある質問
DeepSeek V4 Pro API、料金、コーディングと推論、コンテキスト長、ベンチマーク、モデル比較に関する質問です。
DeepSeek V4 Pro はどんなモデルですか？+
DeepSeek V4 Pro は DeepSeek の最上位の推論・コーディング・エージェント業務向けモデルです。
DeepSeek V4 Pro に向く処理は？+
複雑なコーディング、エージェント処理、長文脈分析に向き、特に最高の回答品質重視の場面に適します。
DeepSeek V4 Pro で目立つ機能は？+
主な強みはDeepSeek V4内での高水準な推論とエージェント型開発、および切り替え可能な思考・非思考モードです。
DeepSeek V4 Pro を避けるべき時は？+
計算量が多く、遅延とコストが上がる場合があります。 速度と費用対効果重視なら DeepSeek V4 Flash を検討してください。
DeepSeek V4 Pro 利用前の確認事項は？+
TokenHub表示の正確なIDを使い、アカウント文書で現行機能を確認してください。
DeepSeek V4 Pro と Kimi K3 はどちらを選ぶべきですか？+
一般的なランキングではなく、実際のワークロードで選択してください。必要な入力モダリティ、API料金、出力量、レイテンシ、ツール利用、自社評価結果でDeepSeek V4 ProとKimi K3を比較してください。
DeepSeek V4 Pro のコンテキスト長と最大出力はいくつですか？+
DeepSeek V4 Proのコンテキスト長と最大出力は、上部の現在のモデルデータを確認してください。コンテキスト長は1回のリクエストに含められる資料量、最大出力は1回の応答で生成できる量に影響します。
DeepSeek V4 Pro を使い始めますか？
1つの API キーで DeepSeek V4 Pro とその他の AI モデルにアクセスできます。
メディアと議論
このモデルに関連する公開動画と投稿を選んでいます。
X (Twitter)
DeepSeek ·
🚀 DeepSeek-V4 Preview is officially live & open-sourced! Welcome to the era of cost-effective 1M context length. 🔹 DeepSeek-V4-Pro: 1.6T total / 49B active params. Performance rivaling the world's top closed-source models. 🔹 DeepSeek-V4-Flash: 284B total / 13B active params. https://t.co/n1AgwMIymu
https://pbs.twimg.com/media/HGo9ronbUAAKlRk.jpg原文を見るArtificial Analysis ·
DeepSeek V4 Pro is the #1 open weights model on GDPval-AA, our agentic real-world work tasks evaluation @deepseek_ai has released V4 Pro (1.6T total / 49B active) and V4 Flash (284B total / 13B active). V4 is DeepSeek's first new size since V3, with all intermediate models https://t.co/2kJWVrKQjF
https://pbs.twimg.com/media/HGpYmqtaQAAtWer.jpg原文を見るTogether AI ·
DeepSeek V4 Pro is now available on Together AI. DeepSeek V4 Flash coming soon. Try it now: https://t.co/qFvDvBfpu5
原文を見るReddit
Deepseek v4 pro is unlimited and almost free OMG 😱 better than opus for me (I have no affiliate with deepseek, but you need to know this)
rjn2-8 ·
原文を見るDeepSeek V4 Pro just dropped — is anyone actually using Chinese models in Copilot-style workflows?
Resident-Rise-5112 ·
全文を読む
With DeepSeek V4 Pro launching today, it feels like Chinese models are getting very close to frontier level (Opus / GPT-5.x territory at least on paper). I mainly use GitHub Copilot, but now I’m seriously wondering if we’re all ignoring viable alternatives like: DeepSeek V4 Pro DeepSeek R1 / V3.x GLM-5.x Kimi K2.5 Qwen 2.5 / 3 What I actually want to know: How are you using these in real workflows? API + custom tooling? VS Code / Cursor integrations? Any way to replicate a Copilot-like inline experience? How close are they REALLY to GPT-5.x / Opus? Not benchmarks — actual: Debugging messy code Refactoring large projects Multi-file reasoning Pricing question (important): I’ve seen people say DeepSeek V4 Pro is cheaper than frontier models. Is that actually true in real usage? Or does cost blow up with long context / heavy reasoning? Concerns: Reliability vs GPT / Claude English quality in edge cases Tooling ecosystem still weaker Bigger question: Do you think models like this will: Eventually get integrated into Copilot? Or push GitHub/Microsoft to offer more model choices? Feels like we’re entering a phase where: It’s not just OpenAI vs Anthropic anymore There’s a real third lane emerging Would really appreciate real experiences (not hype) If you’ve used any of these seriously, drop your setup + thoughts 👇
Is DeepSeek V4 Pro already good enough for everyday coding?
SiteSpecialist6295 ·
原文を見るYouTube
DeepSeek v4 Pro/Flash - Benchmarks and OpenCode Test | Frontend, SVG, GameDev, Backend | 🔴 Live
Venelin Valkov
原文を見るGPT-5.5 VS Deepseek V4 Pro VS Opus 4.7: I tested THEM on My KingBench 2.0 Questions!
AICodeKing
原文を見るDeepseek V4 Pro beats all leading chatbots
Justin Builds
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