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算盘

DeepSeek V4 Pro

🇨🇳 DeepSeek
旗舰推理长上下文
🌐 出海专区 / Global Teams: 本站提供了该厂商所有国产模型的 美元核价对比榜单 与关于数据隐私和出境安全合规的 国产大模型信任度报告

【直接结论】**DeepSeek V4 Pro** 是由 DeepSeek 推出的旗舰级大模型,支持文本模态。该模型 API 输入单价为 **¥3.00/百万 tokens**,输出为 **¥6.00/百万 tokens**。在算盘收录的 44 款主流模型中,其输入价位列第 20 便宜,在国产阵营属于**偏低**门槛。其支持提示词缓存(Prompt Caching),缓存命中价低至 **¥0.025/百万 tokens**,适合高频多轮对话;其上下文窗口为 1M,最大输出为 384K。智能指数为 52 分(满分约 60)。综合推荐:适合复杂推理、代码生成、关键决策等高难度任务。

输入价
¥3.00
每百万 tokens
输出价
¥6.00
每百万 tokens
缓存输入价
¥0.025
每百万 tokens
价格来源:DeepSeek 官方定价页 ↗最后核对 2026-07-12自动抓官方页
上下文窗口
1M
最大输出
384K
模态
文本
智能指数
52

📉 价格变动

降价2026-05DeepSeek V4 Pro
输入 ¥12.00¥3.00-75%输出 ¥24.00¥6.00-75%

DeepSeek 宣布将 V4 Pro 旗舰大模型原定于5月31日结束的限时 2.5 折优惠转为永久标准价,即非缓存输入价 ¥3/M tokens(直降 75%)、输出价 ¥6/M tokens,拉开2026大模型价格战永久化序幕。

💰 成本速算

单次典型问答(输入 2000 + 输出 500 tokens)
¥0.0090
按月 1 万次调用估算
¥90.00
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DeepSeek V4 Pro 是 DeepSeek 的旗舰模型,支持文本模态。API 输入价 ¥3.00、输出价 ¥6.00(每百万 tokens),在算盘收录的 44 个主流模型里输入价排名第 20 便宜,属于国产阵营的偏低价位。缓存命中后输入低至 ¥0.025,有大量重复上下文(RAG、客服、长 system prompt)时能进一步省钱。上下文窗口 1M,单次最大输出 384K。Artificial Analysis 智能指数 52(当前满分约 60)。适合复杂推理、代码生成、关键决策等高难度任务。

关于 DeepSeek V4 Pro,开发者需要了解哪些核心信息?

DeepSeek V4 Pro 是 DeepSeek V4 系列的旗舰款,采用超大规模 MoE(混合专家)架构、每个 token 激活的参数量远高于同系列的 V4 Flash。它和轻量版 V4 Flash 同期推出、共用 100 万 token 的超长上下文窗口,但定位完全不同:Flash 主打高并发、低单价的常规吞吐,Pro 则把算力压在“想得更深”上,面向复杂推理、端到端软件工程和长跑型 Agent 任务。如果你的工作负载是单次问答或批量分类,V4 Pro 是杀鸡用牛刀;但当任务需要跨多步保持思路、反复调用工具、在大代码库里定位并修复问题时,它的强项才显现出来。

V4 Pro 最值得说的不是某个跑分,而是它的“混合思考”设计。模型提供 non-think(直出)、Think High(复杂问题/编码)、Think Max(最大推理深度,面向 Agent)三档可配置的思考深度,你可以按任务难度调档,而不是为简单请求白白付推理 token 的钱。更关键的是 V4 系列让推理链(chain-of-thought)在工具调用之间持续保留——上一代 V3.2 每次调完工具都要从头开始想,而 V4 Pro 能在“搜索→跑代码→查数据库→汇总”这种多步流程里把思路串下来。这一点对做 Agent 编排的工程师是实打实的体验差异。

它走的是开放权重路线(MIT 许可),既能调官方 API,也能自托管或走第三方推理平台,这给注重数据合规、想把模型放进自己 VPC 的团队留了后路。

DeepSeek V4 Pro 的 API 价格与性价比如何?

V4 Pro 的价格分三块:输入价、输出价、命中缓存的输入价(具体数字以本页上方价格表实时为准)。和同厂的 V4 Flash 相比,Pro 的单价明显更高,这是旗舰模型的合理溢价——你买的是更强的推理深度和更高的 Agent 任务完成率。但“单价高”不等于“总账贵”,实际成本取决于你怎么用。

真正决定 V4 Pro 账单的是输出 token 和思考深度。开 Think Max 时,模型会先生成大量推理 token 再给答案,这些推理 token 按输出价计费,长链路 Agent 一跑就是几十轮工具调用,输出端很容易成为成本大头。务实的做法是按任务分档:能用 non-think 解决的别开 Think High,能用 Think High 的别上 Think Max,把最贵的深推理只留给确实啃不动的硬骨头。

缓存价是 V4 Pro 省钱的另一个杠杆。RAG 和 Agent 场景里,system prompt、工具定义、检索到的长文档前缀往往在多轮里高度重复,命中缓存的输入只按极低的缓存价计费。把稳定不变的内容放在 prompt 前部、让可变内容靠后,能显著拉低长上下文场景的输入成本。配合 V4 系列在 100 万 token 上仅需远低于上一代的 KV 缓存与计算开销,长文档处理的边际成本比你直觉以为的要低。具体三档价格请以上方价格表为准。

关于 DeepSeek V4 Pro,开发者需要了解哪些核心信息?

V4 Pro 的主场是“长、难、多步”的任务。最适合的场景包括:端到端软件工程(在大型代码库里定位 bug、跨文件改动、跑测试再迭代)、需要跨多次工具调用保持推理状态的自主 Agent、把整本文档/整个仓库塞进上下文的长文档理解与重构、以及对答案正确率要求高、愿意为深思考付费的复杂分析任务。它在 Agent 编码和多步终端自动化这类任务上,相对轻量竞品有明显的完成率优势,这正是它“贵得有道理”的地方。

不适合 V4 Pro 的场景同样清晰。高频、低难度、对延迟敏感的请求(客服分流、意图识别、简单改写、批量打标)用它纯属浪费——这些交给 V4 Flash 或更便宜的小模型,单价更低、并发更高、响应更快。另外它目前是纯文本模型,需要图像/音视频输入的多模态任务它做不了。

一条必须划重点的红线:V4 Pro 在“不确定时倾向于硬答而非承认不知道”这一点上表现欠佳,在考察模型是否会主动弃答的评测里幻觉倾向较高。这意味着在医疗、法律、金融合规、事实型客服这类“答错的代价远大于不答”的场景,你不能裸用它的输出,必须叠加 RAG 引证、事实校验、置信度阈值或人工复核,否则它会用很自信的语气给你编造答案。

关于 DeepSeek V4 Pro,开发者需要了解哪些核心信息?

在 DeepSeek 自家阵营里,V4 Pro 和 V4 Flash 的分工很清楚。两者同样支持 100 万上下文和混合思考,但 Pro 每 token 激活的参数量更大、在复杂 Agent 和多步终端任务上更强;Flash 单价更低、可承受的并发更高,官方也说明它在简单 Agent 任务上能与 Pro 打平。务实的架构是“双模型路由”:默认用 Flash 跑大多数请求,只在任务复杂度或失败重试触发阈值时升级到 Pro,既保住质量又压住成本。注意老款 V3.2 已进入弃用倒计时(计划下线),新项目不要再往上建,V4 系列在长上下文效率和跨工具推理保持上都是代差级的提升,迁移宜早不宜晚。

和第一梯队的闭源旗舰相比,V4 Pro 的差异化在于“开放权重 + 强 Agent 编码 + 极具竞争力的价格”。如果你的核心诉求是把 Agent/编码成本打下来、又希望保留自托管和数据不出域的选项,它是很顺手的选择;但如果你的应用强依赖多模态、或对“低幻觉、敢弃答”有硬性要求,闭源旗舰可能更稳妥。

升级到 V4 Pro 的信号:Flash 在你的 Agent 流程里频繁卡在多步任务、需要人工兜底,或者代码修改任务的一次通过率上不去。降级离开 V4 Pro 的信号:监控显示大量请求其实是简单任务、Think Max 占比过高导致输出 token 账单失控,或者延迟成为体验瓶颈——这时把简单流量切回 Flash,只保留 Pro 处理真正的硬任务,通常能在不掉质量的前提下显著省钱。

常见问题

DeepSeek V4 Pro 和 V4 Flash,我该用哪个?

看任务复杂度。V4 Flash 单价更低、并发更高,在简单 Agent 任务上官方称与 Pro 持平,适合做默认主力;V4 Pro 在复杂多步 Agent、大代码库编码、多步终端自动化上完成率明显更高。推荐做双模型路由:默认 Flash,触发复杂度阈值或重试时再升级到 Pro,质量和成本兼顾。

用 V4 Pro 跑 Agent 怎么控制成本?

三招。一是按任务分档思考深度,能 non-think 不开 Think High,能 Think High 不上 Think Max,把最贵的深推理留给硬任务;二是用好缓存,把 system prompt、工具定义、长文档前缀等稳定内容放在 prompt 前部命中缓存价,大幅降低重复输入成本;三是简单流量路由给 Flash。具体输入/输出/缓存价以本页上方价格表为准。

V4 Pro 能直接用在事实型客服或合规场景吗?

不建议裸用。它在“不确定时倾向硬答而非弃答”上表现欠佳,幻觉倾向偏高。医疗、法律、金融、事实型客服这类答错代价高的场景,必须叠加 RAG 引证、事实校验、置信度阈值或人工复核,不能直接把模型输出当最终答案。

还在用 DeepSeek V3.2 的项目要不要迁到 V4 Pro?

建议尽快规划。V3.2 已进入弃用倒计时(计划下线),且 V4 系列在 100 万长上下文的 KV 缓存/算力效率、以及跨工具调用保持推理链上都是代差级提升——尤其做 Agent 的项目,V4 的持续推理能力对体验影响很大。新项目不要再基于 V3.2 构建。