प्रकार
स्पेक
दर
इनपुट
प्रति 1M प्रॉम्प्ट टोकन
$1.32
आउटपुट
प्रति 1M जेनरेट किए गए टोकन
$3.96
वेब खोज (लिंकअप)
प्रति कॉल जब लागू किया जाता है
$0.013
DeepSeek V4 Pro 0813 और Seed 2.1 Turbo साथ-साथ: विशेषताएं, क्षमताएं, पैरामीटर और EmpirioLabs कैटलॉग की लाइव कीमतें।
DeepSeek 
ByteDance पाठ निर्माणDeepSeek का DeepSeek V4 Pro 0813 और ByteDance का Seed 2.1 Turbo दोनों पाठ निर्माण श्रेणी में आते हैं और EmpirioLabs API के ज़रिए उपलब्ध हैं।
| स्पेक | DeepSeek V4 Pro 0813 | Seed 2.1 Turbo |
|---|---|---|
| मॉडल ID | deepseek-v4-pro-0813 | seed-2-1-turbo |
| निर्माता | DeepSeek | ByteDance |
| रिलीज | 13 अग॰ 2026 | 13 जुल॰ 2026 |
| कॉन्टेक्स्ट विंडो | 1M टोकन | 229.1K टोकन |
| अधिकतम आउटपुट | 3,93,216 टोकन | 65,536 टोकन |
| इनपुट | टेक्स्ट | टेक्स्ट इमेज वीडियो |
| आउटपुट | टेक्स्ट | टेक्स्ट |
| संरचित आउटपुट | JSON Schema | JSON Schema |
| रीजन | Singapore | Malaysia |
| एंडपॉइंट | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/deepseek-v4-pro-0813:generateContent | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/seed-2-1-turbo:generateContent |
| क्षमताएं |
दोनों मॉडलों के लिए EmpirioLabs कैटलॉग की लाइव दरें। हर दर तालिका हमेशा API की वास्तविक बिलिंग से मेल खाती है।
EmpirioLabs पर हर मॉडल के लिए सूचीबद्ध रिक्वेस्ट पैरामीटर, और जहां लागू हो वहां मान्य मान या सीमा। डैश उस पैरामीटर को दिखाता है जो मॉडल के लिए सूचीबद्ध नहीं है।
| पैरामीटर | DeepSeek V4 Pro 0813 | Seed 2.1 Turbo |
|---|---|---|
| temperature | 0 से 2 डिफॉल्ट: 0.7 | - |
| top_p | 0 से 1 डिफॉल्ट: 0.9 | - |
| max_tokens | 1 से 393216 | 1 से 65536 |
| stop | string | string |
| enable_thinking | boolean डिफॉल्ट: true | boolean डिफॉल्ट: true |
| reasoning_effort | none, low, medium, high, max डिफॉल्ट: medium | low, medium, high डिफॉल्ट: high |
| thinking_budget | 1 से 393216 डिफॉल्ट: 32768 | - |
| response_format | enum | enum |
| web_search_linkup | boolean डिफॉल्ट: false | - |
| disable_formatting | boolean डिफॉल्ट: false | - |
| frequency_penalty | - | -2 से 2 डिफॉल्ट: 0 |
| presence_penalty | - | -2 से 2 डिफॉल्ट: 0 |
| enable_web_search | - | boolean डिफॉल्ट: false |
| max_tool_calls | - | 1 से 10 डिफॉल्ट: 3 |
| image_detail | - | low, high, xhigh डिफॉल्ट: high |
| video_fps | - | 0.2 से 5 |
सोच डिफ़ॉल्ट रूप से सक्षम है और इसे अक्षम किया जा सकता है। रीजनिंग टोकन को आउटपुट टोकन के रूप में बिल किया जाता है। वैकल्पिक लिंकअप वेब खोज को केवल तभी बिल किया जाता है जब लागू किया जाता है।
प्रति-टोकन मूल्य निर्धारण पूर्ण संदर्भ विंडो में सपाट है, जिसमें 128K से ऊपर कोई उच्च दर नहीं है। रीजनिंग डिफ़ॉल्ट रूप से चालू है; इसके बिना सीधे उत्तर देने के लिए enable_thinking को गलत पर सेट करें।
DeepSeek V4 Pro 0813 OpenAI-संगत Chat Completions API देता है। किसी भी OpenAI SDK को अपनी EmpirioLabs API key के साथ https://api.empiriolabs.ai/v1 पर सेट करें और model id deepseek-v4-pro-0813 उपयोग करें। दोनों मॉडल एक ही एंडपॉइंट से कॉल किए जाते हैं। model को deepseek-v4-pro-0813 या seed-2-1-turbo पर सेट करें। EmpirioLabs डैशबोर्ड से API key प्राप्त करें।
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."}
]
}'prompt परीक्षण और तुलना रन जिनमें दोनों मॉडल शामिल हैं।
DeepSeek V4 Pro 0813 नई रिलीज़ है (13 अग॰ 2026); Seed 2.1 Turbo 13 जुल॰ 2026 को रिलीज़ हुआ था। DeepSeek V4 Pro 0813 की कॉन्टेक्स्ट विंडो बड़ी है: 1M टोकन, जबकि Seed 2.1 Turbo की 229.1K। हर जवाब में DeepSeek V4 Pro 0813 अधिकतम 3,93,216 आउटपुट टोकन लौटाता है, Seed 2.1 Turbo अधिकतम 65,536। इस पेज की विशेषताएं, दर तालिकाएं और पैरामीटर EmpirioLabs के लाइव कैटलॉग से आते हैं।
DeepSeek V4 Pro 0813 नई रिलीज़ है (13 अग॰ 2026); Seed 2.1 Turbo 13 जुल॰ 2026 को रिलीज़ हुआ था।
इनपुट (प्रति 1M प्रॉम्प्ट टोकन) और आउटपुट (प्रति 1M जेनरेट किए गए टोकन) के लिए Seed 2.1 Turbo की दर कम है। दोनों लाइव दर तालिकाएं इस पेज पर हैं और हमेशा API की वास्तविक बिलिंग से मेल खाती हैं।
हां। दोनों मॉडल एक ही EmpirioLabs API key के साथ POST /v1/chat/completions इस्तेमाल करते हैं, इसलिए ज़्यादातर इंटीग्रेशन सिर्फ model मान बदलकर स्विच हो जाते हैं। अगर आप किसी मॉडल-विशेष पैरामीटर पर निर्भर हैं तो पहले इस पेज की पैरामीटर तालिका देखें।
हां। हर मॉडल को EmpirioLabs playground में खोलें और API के पैरामीटरों के साथ दोनों पर एक ही prompt चलाएं।
हमारे मूल्य निर्धारण की जाँच करें या यदि आप चाहते हैं कि आपका अपना मॉडल हमारे स्टैक पर तैनात किया जाए, तो पहुंचें।
