Official 0813 Pro release with major gains across coding, repository work, tool use, and agent tasks, plus hybrid thinking and a 1M context window.
DeepSeekTextgenerierung1M KontextVeröffentlicht 13. Aug. 2026SingaporeProprietärer EndpointNeuOfficial 0813 Pro release with major gains across coding, repository work, tool use, and agent tasks, plus hybrid thinking and a 1M context window.
Supports text input, hybrid thinking with enable_thinking and thinking_budget, function calling, strict JSON Schema output, and optional Linkup web search. Thinking tokens are billed as output tokens.
Auch bekannt als DeepSeek Pro 0813, DeepSeek 0813
deepseek-v4-pro-0813/v1/chat/completionsPOST/v1/responsesPOST/v1/messagesPOST/v1beta/models/deepseek-v4-pro-0813:generateContentdeepseek/deepseek-v4-pro-0813deepseek-ai/deepseek-v4-pro-0813Live Pay-as-you-go-Preise aus dem EmpirioLabs-Katalog. Du zahlst nur für das, was du nutzt, ohne monatliches Minimum.
DeepSeek V4 Pro 0813 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-0813. 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-0813",
"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-0813",
messages=[{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}],
)
print(response.choices[0].message.content)Request-Parameter, die die DeepSeek V4 Pro 0813 API auf EmpirioLabs unterstützt. Standardwerte gelten, wenn ein Feld weggelassen wird.
| Parameter | Typ | Standard | Bereich / Werte | Beschreibung |
|---|---|---|---|---|
| temperature | number | 0.7 | 0 bis 2 | Sampling temperature. 0 = deterministic, 2 = maximum randomness. |
| top_p | number | 0.9 | 0 bis 1 | Nucleus sampling probability mass. Lower = more focused. |
| max_tokens | number | 4096 | 1 bis 393216 | Maximum output tokens. |
| stop | string | - | - | Up to 4 strings where the model will stop generating further tokens. |
| enable_thinking | boolean | true | - | Enable step-by-step reasoning before answering. |
| thinking_budget | number | 32768 | 1 bis 393216 | Maximum tokens reserved for the reasoning process. Up to 393216. |
| reasoning_effort | enum | medium | none, low, medium, high, max | Reasoning effort level. none disables thinking. low, medium, high, and max set bounded thinking budgets sized to the selected model. Sent as an OpenAI-style... |
| response_format | enum | - | - | Constrain the output to JSON. Use JSON mode for any valid JSON object, or JSON schema to force output that matches a schema you provide. |
| web_search_linkup | boolean | false | - | Optional web search powered by Linkup. When enabled, recent web sources are retrieved using your latest user message as the query and provided to the model as additional context. Adds $0.013 per call when invoked on top of the model's normal token cost. Disabled by default. |
| disable_formatting | boolean | false | - | When enabled, the gateway will not append the "Sources" footer to assistant responses that used Linkup web search. Useful when the model output is piped to another... |
Thinking is enabled by default and can be disabled. Reasoning tokens are billed as output tokens. Optional Linkup web search is billed only when invoked.
Auf EmpirioLabs wird DeepSeek V4 Pro 0813 nach Verbrauch abgerechnet: Input $1.32 per 1M prompt tokens; Output $3.96 per 1M generated tokens; Web Search (Linkup) $0.013 per call when invoked. Die Live-Preistabelle auf dieser Seite entspricht immer dem, was die API berechnet.
DeepSeek V4 Pro 0813 unterstützt ein Kontextfenster von 1M Token mit bis zu 393.216 Ausgabe-Token pro Antwort.
Ja. DeepSeek V4 Pro 0813 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-0813 verwendest.
Ja. Der EmpirioLabs Playground führt DeepSeek V4 Pro 0813 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.
