DeepSeek V4 Pro 0813

Для DeepSeek V4 Pro 0813 используйте Chat Completions API.

О модели

DeepSeek V4 Pro 0813 — официальный выпуск DeepSeek V4 Pro от 13 августа 2026 года, заменивший предварительную версию. Предназначен для рассуждений, программирования и агентных задач; принимает и возвращает текст.

По данным DeepSeek, агентные результаты выросли по сравнению с Preview: Terminal Bench 2.1 — 87,9 % против 72,1 %, DeepSWE — 62,7 % против 12,8 %.

Уровень рассуждений задаёт значение low, high или max: low — для простых задач, high — для повседневных агентных сценариев, max — для сложных. Поддерживает вызов функций и ответ в JSON; изображения не принимает.

Стоимость

Текущая стоимость использования этой модели:

Токены	Стоимость за 1 млн токенов
Входные токены	130₽
Выходные токены	260₽
Чтение из кэша	10₽

Как считается расход

Учитываются все токены
И входные (input), и сгенерированные моделью (output)

Характеристики

Параметр	Значение
Вход	Текст
Выход	Текст
Контекст	1 млн токенов
Максимальный ответ	384 000 токенов
Рассуждения	Включены по умолчанию; уровни low, high и max
Уровень рассуждений по умолчанию	high
Лицензия	MIT
Дата выхода	13 августа 2026

Сравнение с соседними моделями

Модель	Дата выхода	Вход	Максимальный ответ	Параметры	Уровни рассуждений
DeepSeek V4.1 Flash	10 сентября 2026	Текст, изображения	384 000 токенов	552 млрд, из них 8 млрд активны при обработке запроса и 16 млрд при генерации	none, low, high, max
DeepSeek V4 Flash 0731	31 июля 2026	Текст	384 000 токенов	284 млрд, 13 млрд активных	low, high, max
DeepSeek V4 Flash Preview	24 апреля 2026	Текст	—	284 млрд, 13 млрд активных	Non-think, Think High, Think Max
DeepSeek V4 Pro 0813 (эта модель)	13 августа 2026	Текст	384 000 токенов	Структура как у V4 Pro Preview	low, high, max
DeepSeek V4 Pro Preview	24 апреля 2026	Текст	—	1,6 трлн, 49 млрд активных	Non-think, Think High, Think Max

Бенчмарки

Бенчмарк	Результат	Условия
Humanity's Last Exam	42,7 %	Без инструментов; условия не раскрыты
Humanity's Last Exam	60 %	С инструментами; условия не раскрыты
Terminal Bench 2.1	87,9 %	DeepSeek Harness в минимальном режиме, уровень рассуждений max, temperature 1,0, top_p 0,95
NL2Repo	61,5 %	DeepSeek Harness в минимальном режиме, уровень рассуждений max, temperature 1,0, top_p 0,95
DeepSWE	62,7 %	DeepSeek Harness в минимальном режиме, уровень рассуждений max, temperature 1,0, top_p 0,95
Cybergym	83,3 %	Условия не раскрыты
Toolathlon-Verified	74,1 %	Условия не раскрыты

API

Эндпоинт

http

POST https://api.dslab.tech/v1/chat/completions

Текстовый запрос

import osfrom openai import OpenAIclient = OpenAI(    api_key=os.environ["DSLAB_API_KEY"],    base_url="https://api.dslab.tech/v1",)response = client.chat.completions.create(    model="deepseek-v4-pro-0813",    reasoning_effort="high",    messages=[        {"role": "system", "content": "Отвечай кратко и по делу."},        {"role": "user", "content": "Объясни, что такое идемпотентность."},    ],)print(response.choices[0].message.content)

Параметры

Параметр	Тип	По умолчанию	Описание
model	string	обязательный	ID модели: deepseek-v4-pro-0813.
messages	array	обязательный	История диалога. content — строка или массив блоков text.
max_tokens	integer	—	Максимальный ответ в токенах, от 1 до 384 000.
stream	boolean	false	Потоковый ответ.
reasoning_effort	string	high	Уровень рассуждений. Значения: low, high, max.
tools	array	—	Ваши функции: type function, name, description и parameters (JSON Schema).
tool_choice	string или object	auto	Вызывать ли функцию: auto — решает модель, none — не вызывать.

Важно знать

Если в запросе есть tools, передавайте reasoning_content всех прошлых ходов обратно без изменений, в том числе в ходах без вызова функции: иначе API вернёт ошибку 400.
Параметр reasoning_effort принимает low, high и max. Без параметра используется high.
Пока рассуждения включены, tool_choice со значением required или с названием функции возвращает ошибку 400. Используйте auto.
Модель принимает только текст: блоки image_url для неё не поддерживаются.
В режиме рассуждений temperature, presence_penalty и frequency_penalty не влияют на ответ, а top_p игнорируется.