1.6T कुल/49B सक्रिय मापदंडों के साथ फ्लैगशिप MoE LLM और उन्नत गणित, तार्किक अनुमान और विशेष कोडिंग के लिए मूल 1M संदर्भ।
DeepSeekपाठ निर्माण1M कॉन्टेक्स्टरिलीज 24 अप्रैल 2026Germanyस्वामित्व वाला एंडपॉइंट1.6T कुल/49B सक्रिय मापदंडों के साथ फ्लैगशिप MoE LLM और उन्नत गणित, तार्किक अनुमान और विशेष कोडिंग के लिए मूल 1M संदर्भ।
deepseek-v4-pro/v1/chat/completionsPOST/v1/responsesPOST/v1/messagesPOST/v1beta/models/deepseek-v4-pro:generateContentdeepseek/deepseek-v4-proEmpirioLabs कैटलॉग से लाइव pay-as-you-go दरें। आप सिर्फ उतना ही भुगतान करते हैं जितना उपयोग करते हैं, कोई मासिक न्यूनतम नहीं।
DeepSeek V4 Pro 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 उपयोग 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",
"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)EmpirioLabs पर DeepSeek V4 Pro API द्वारा समर्थित request पैरामीटर। फ़ील्ड छोड़ने पर डिफ़ॉल्ट मान लागू होते हैं।
| पैरामीटर | प्रकार | डिफॉल्ट | रेंज / मान | विवरण |
|---|---|---|---|---|
| temperature | number | 0.7 | 0 से 2 | नमूना तापमान। 0 = नियतात्मक, 2 = अधिकतम यादृच्छिकता। |
| top_p | number | 0.9 | 0 से 1 | नाभिक नमूनाकरण संभाव्यता द्रव्यमान। निचला = अधिक केंद्रित। |
| max_tokens | number | 4096 | 1 से 393216 | अधिकतम आउटपुट टोकन। |
| stop | string | - | - | 4 स्ट्रिंग्स तक जहां मॉडल आगे टोकन उत्पन्न करना बंद कर देगा। |
| enable_thinking | boolean | true | - | उत्तर देने से पहले step-by-step तर्क सक्षम करें। |
| reasoning_effort | enum | medium | none, low, medium, high, max | तर्क प्रयास स्तर। कोई भी सोच को अक्षम नहीं करता है। निम्न, मध्यम, उच्च और अधिकतम सेट चयनित मॉडल के आकार के बाउंड थिंकिंग बजट। OpenAI-शैली reasoning_effort फ़ील्ड के... |
| thinking_budget | number | 32768 | 1 से 393216 | रीजनिंग प्रक्रिया के लिए आरक्षित अधिकतम टोकन। 393216 तक। |
| response_format | enum | - | - | आउटपुट को JSON पर सीमित करें। किसी भी मान्य JSON ऑब्जेक्ट के लिए JSON मोड का उपयोग करें, या आपके द्वारा प्रदान की गई स्कीमा से मेल खाने वाले आउटपुट को बाध्य करने के... |
| web_search_linkup | boolean | false | - | लिंकअप द्वारा संचालित वैकल्पिक वेब खोज। सक्षम होने पर, हाल के वेब स्रोतों को आपके नवीनतम उपयोगकर्ता संदेश को क्वेरी के रूप में उपयोग करके पुनर्प्राप्त किया जाता है और मॉडल को अतिरिक्त संदर्भ के रूप में प्रदान किया जाता है। मॉडल की सामान्य टोकन लागत के शीर्ष पर लागू होने पर प्रति कॉल $0.013 जोड़ता है। डिफ़ॉल्ट रूप से अक्षम। |
| disable_formatting | boolean | false | - | सक्षम होने पर, गेटवे "स्रोत" पाद लेख को सहायक प्रतिक्रियाओं में नहीं जोड़ेगा जो लिंकअप वेब खोज का उपयोग करते हैं। उपयोगी जब मॉडल आउटपुट को किसी अन्य सिस्टम में पाइप... |
वेरिएंट DeepSeek V4 Pro के वैकल्पिक संस्करण हैं जिनकी अपनी model id होती है। वेरिएंट के अनुसार serving region, कीमतें या समर्थित पैरामीटर अलग हो सकते हैं; बाकी सब वैसा ही काम करता है।
deepseek-v4-pro:variant1deepseek-v4-pro:variant2deepseek-v4-pro:variant3EmpirioLabs पर DeepSeek V4 Pro का बिल उपयोग के अनुसार बनता है। इस पेज की लाइव दर तालिका हमेशा API की वास्तविक बिलिंग से मेल खाती है।
DeepSeek V4 Pro 1M टोकन की context window समर्थित करता है, प्रति उत्तर अधिकतम 3,93,216 आउटपुट टोकन के साथ।
हां। DeepSeek V4 Pro OpenAI-संगत Chat Completions API देता है, इसलिए मौजूदा OpenAI SDKs base_url को https://api.empiriolabs.ai/v1 पर सेट करके और model id deepseek-v4-pro रखकर काम करते हैं।
DeepSeek V4 Pro 4 model ids के रूप में उपलब्ध है: डिफ़ॉल्ट deepseek-v4-pro और deepseek-v4-pro:variant1 (Singapore), deepseek-v4-pro:variant2 (China), deepseek-v4-pro:variant3 (United States)। वेरिएंट serving region, कीमतों या समर्थित पैरामीटरों में अलग हो सकते हैं; हर एक की दर तालिका इसी पेज पर है।
हां। EmpirioLabs playground ब्राउज़र में DeepSeek V4 Pro को उन्हीं पैरामीटरों के साथ चलाता है जो API देता है, ताकि आप कोड लिखने से पहले prompt आज़मा सकें।
EmpirioLabs खाता बनाएं, फिर डैशबोर्ड में API Keys में key जनरेट करें। बिलिंग pay-as-you-go क्रेडिट से होती है, इसलिए आप सिर्फ अपनी requests का भुगतान करते हैं।
हमारे मूल्य निर्धारण की जाँच करें या यदि आप चाहते हैं कि आपका अपना मॉडल हमारे स्टैक पर तैनात किया जाए, तो पहुंचें।
