
Flaggschiff MoE LLM mit 1,6T insgesamt / 49B aktiven Parametern und nativem 1M-Kontext für fortgeschrittene Mathematik, logische Inferenz und spezialisierte Codierung.
Flaggschiff MoE LLM mit 1,6T insgesamt / 49B aktiven Parametern und nativem 1M-Kontext für fortgeschrittene Mathematik, logische Inferenz und spezialisierte Codierung.
Auch bekannt als DeepSeek-V4-Pro
deepseek-v4-pro/v1/chat/completionsPOST/v1/responsesPOST/v1/messagesPOST/v1beta/models/deepseek-v4-pro:generateContentdeepseek/deepseek-v4-proLive Pay-as-you-go-Preise aus dem EmpirioLabs-Katalog. Du zahlst nur für das, was du nutzt, ohne monatliches Minimum.
DeepSeek V4 Pro bedient die OpenAI-kompatible Chat Completions API. Richte ein beliebiges OpenAI SDK mit deinem EmpirioLabs API-Schlüssel auf https://api.empiriolabs.ai/v1 und verwende die Modell-ID deepseek-v4-pro. Hol dir einen API-Schlüssel im EmpirioLabs Dashboard.
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "deepseek-v4-pro",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
]
}'from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.empiriolabs.ai/v1",
api_key="YOUR_EMPIRIOLABS_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v4-pro",
messages=[{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}],
)
print(response.choices[0].message.content)Request-Parameter, die die DeepSeek V4 Pro API auf EmpirioLabs unterstützt. Standardwerte gelten, wenn ein Feld weggelassen wird.
| Parameter | Typ | Standard | Bereich / Werte | Beschreibung |
|---|---|---|---|---|
| temperature | number | 0.7 | 0 bis 2 | Temperatur wird geprochen. 0 = deterministisch, 2 = maximale Zufälligkeit. |
| top_p | number | 0.9 | 0 bis 1 | Kernprobenwahrscheinlichkeitsmasse. Niedriger = fokussierter. |
| max_tokens | number | 4096 | 1 bis 393216 | Maximale Ausgabe-Token. |
| stop | string | - | - | Bis zu 4 Zeichenketten, bei denen das Modell aufhört, weitere Token zu generieren. |
| enable_thinking | boolean | true | - | Aktiviere step-by-step Argumentation, bevor du antwortest. |
| thinking_budget | number | 32768 | 1 bis 393216 | Maximale Token, die für den Schlussfolgerungsprozess reserviert sind. Bis 393216. |
| reasoning_effort | enum | medium | none, low, medium, high, max | Der Aufwand des Schlussfolgerungsaufwands. Keiner verhindert das Denken. Niedrige, mittlere, hohe und maximale begrenzte Denkbudgets, die auf das gewählte Modell... |
| response_format | enum | - | - | Beschränke die Ausgabe auf JSON. Verwenden Sie den JSON-Modus für jedes gültige JSON-Objekt oder ein JSON-Schema, um eine Ausgabe zu erzwingen, die mit einem von... |
| web_search_linkup | boolean | false | - | Optionale Websuche, betrieben von Linkup. Wenn aktiviert, werden aktuelle Webquellen mit Ihrer neuesten Benutzernachricht als Abfrage abgerufen und dem Modell als zusätzlicher Kontext bereitgestellt. Fügt $0.013 pro Aufruf hinzu, wenn er aufgerufen wird, zusätzlich zu den normalen Tokenkosten des Modells. Standardmäßig deaktiviert. |
| disable_formatting | boolean | false | - | Wenn aktiviert, fügt das Gateway den "Sources"-Footer nicht an Assistant-Antworten an, die die Linkup-Websuche verwendet haben. Nützlich, wenn die Modellausgabe an... |
Varianten sind alternative Versionen von DeepSeek V4 Pro mit eigener Modell-ID. Je nach Variante können sich Serving-Region, Preise oder unterstützte Parameter unterscheiden; alles andere funktioniert gleich.
deepseek-v4-pro:variant1deepseek-v4-pro:variant2Auf EmpirioLabs wird DeepSeek V4 Pro nach Verbrauch abgerechnet. Die Live-Preistabelle auf dieser Seite entspricht immer dem, was die API berechnet.
DeepSeek V4 Pro unterstützt ein Kontextfenster von 1M Token mit bis zu 393.216 Ausgabe-Token pro Antwort.
Ja. DeepSeek V4 Pro bedient die OpenAI-kompatible Chat Completions API. Bestehende OpenAI SDKs funktionieren, indem du base_url auf https://api.empiriolabs.ai/v1 setzt und als Modell-ID deepseek-v4-pro verwendest.
DeepSeek V4 Pro ist als 3 Modell-IDs verfügbar: der Standard deepseek-v4-pro plus deepseek-v4-pro:variant1 (Singapore), deepseek-v4-pro:variant2 (China). Varianten können sich in Serving-Region, Preisen oder unterstützten Parametern unterscheiden; die Preistabellen stehen auf dieser Seite.
Ja. Der EmpirioLabs Playground führt DeepSeek V4 Pro im Browser mit denselben Parametern aus, die die API bietet. So kannst du Prompts testen, bevor du Code schreibst.
Erstelle ein EmpirioLabs-Konto und generiere dann einen Schlüssel unter API Keys im Dashboard. Die Abrechnung erfolgt über Pay-as-you-go-Guthaben, du zahlst also nur für deine Requests.
Schauen Sie sich unsere Preise an oder kontaktieren Sie uns, wenn Sie Ihr eigenes Modell auf unserem Stack implementieren möchten.