关于此模型
DeepSeek V4 Pro 是 DeepSeek 的旗舰级多模态推理模型,旨在解决复杂的软件工程、高级数学和深度分析推理任务。
成本分析
| 提供商 | 费用 | 备注 |
|---|---|---|
| muapiapp | $0.0002 每次请求 | 旗舰级多步推理。 |
旗舰级多步推理。
** 竞品价格根据相似模型架构和使用层级估算。
配置参数
| 参数 | 类型 | 描述 | 默认值 |
|---|---|---|---|
| 提示词 | string | 提供给模型的用户消息或指令。 | Solve this complex algorithm challenge in Python. |
| 图像 URL | string | 作为多模态输入的可选图像 URL。 | undefined |
| 系统提示词 | string | 可选的系统级指令,用于引导模型行为。 | You are a world-class competitive programmer and AI researcher. |
| 温度 | number | 控制输出随机性(0.0 到 2.0)。数值越低,结果越确定。 | 1 |
| 最大 Token 数 | integer | 要生成的最大 Token 数。 | 4096 |
| Top P(核采样阈值) | number | 核采样参数(0.0 到 1.0)。 | 1 |
| 频率惩罚 | number | 频率惩罚(-2.0 到 2.0)。降低重复词语的可能性。 | 0 |
| 存在惩罚 | number | 存在惩罚(-2.0 到 2.0)。提高引入新主题的可能性。 | 0 |
提供给模型的用户消息或指令。
Solve this complex algorithm challenge in Python.作为多模态输入的可选图像 URL。
undefined可选的系统级指令,用于引导模型行为。
You are a world-class competitive programmer and AI researcher.控制输出随机性(0.0 到 2.0)。数值越低,结果越确定。
1要生成的最大 Token 数。
4096核采样参数(0.0 到 1.0)。
1频率惩罚(-2.0 到 2.0)。降低重复词语的可能性。
0存在惩罚(-2.0 到 2.0)。提高引入新主题的可能性。
0开发者文档
/api/v1/deepseek-v4-pro 发送 POST 请求,或通过 /api/v1/deepseek-v4-pro/stream 进行流式传输。temperature、max_tokens、top_p、frequency_penalty、presence_penalty 和 system_prompt。image_url,进行丰富的视觉语言推理。常见问答
DeepSeek V4 Pro 为复杂编程、数学和多步骤逻辑任务提供更深入的推理能力。
支持,可通过 `/api/v1/deepseek-v4-pro/stream` 使用流式传输。