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DeepSeek V4 Pro API

DeepSeek-テキスト生成-入力 100 万トークンあたり $0.442 から-利用可能
100 万コンテキスト38.4 万最大出力思考モードChat + Messages + Responses
API ドキュメント
Production routeLive
提供元
DeepSeek
モデル
DeepSeek V4 Pro
コンテキスト長
1,000,000 トークン
プロトコル
Chat + Messages + Responses

DeepSeek V4 Pro を選択

コーディング、推論、長文コンテキスト分析の評価用ルートです。Chat Completions、Messages、Responses の 3 つのプロトコルで利用できます。

DeepSeek V4 Pro

DeepSeek の推論・ツール利用モデル

選択中
入力 100 万トークンあたり $0.442 からdeepseek-v4-pro
主な用途

大規模なコーディング、推論、長文ドキュメント分析、キャッシュ入力料金を活かす低コストなエージェント処理。

入力
$0.442 / 1M
30 cr / 1M
キャッシュ入力
$0.0045 / 1M
0.3 cr / 1M
出力
$0.883 / 1M
60 cr / 1M

DeepSeek V4 Pro 料金

Estimate uncached input, cached input, and output tokens together. Live prices for your user group override the contract-backed fallback rates.

DeepSeek V4 Pro

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Estimated request cost

DeepSeek V4 Pro
USD$0.0008
Credits0.0481
Uncached input tokens0.03 cr
Cached input tokens0.0001 cr
Output tokens0.018 cr

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Approximate requests using the current mix.
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About 14137 requests

For quick testing

$50
About 70686 requests

For regular development

$100
About 141372 requests

For production evaluation

Token rates

ModelPrompt tokensUncached input tokensCached input tokensOutput tokens
DeepSeek V4 Prodeepseek-v4-pro1M
$0.442 / 1M
30 cr / 1M
$0.0045 / 1M
0.3 cr / 1M
$0.883 / 1M
60 cr / 1M

USD and credits are shown per 1M tokens. Live prices for your user group override the fallback rates. Minimum total charge: 0.01 credits.

DeepSeek V4 Pro API とは?

DeepSeek V4 Pro は DeepSeek の最上位モデルで、1.6 兆パラメータの MoE(Mixture-of-Experts)アーキテクチャ(トークンあたり 49B を活性化)を採用し、100 万トークンのコンテキスト、38.4 万トークンの最大出力を備え、思考モードが既定で有効です。EvoLink では /v1/chat/completions(OpenAI 形式)と /v1/messages(Anthropic 形式)の両方で、モデル ID deepseek-v4-pro として利用できます。価格の境界、対応ワークフロー、モデル設定は下部の Pricing と API を参照してください。

DeepSeek V4 Pro
EvoLink モデル IDdeepseek-v4-pro

Chat Completions、Messages、Responses のリクエストでは、ここに表示される正確なモデル ID を使用します。

モデル仕様

コンテキスト長1,000,000 トークン
API プロトコルChat Completions · Messages · Responses
思考モード既定で有効
最大出力384,000 トークン
トークン課金入力 · キャッシュ入力 · 出力
提供元DeepSeek
タスクとワークフロー

DeepSeek V4 Pro API はどのようなタスクに適していますか?

DeepSeek V4 Pro は、100万 Token のコンテキスト、調整可能な推論、function calling を組み合わせ、根拠を保持し、外部システムを呼び出し、検証できる結果を返す必要がある処理に適しています。本モデルはテキスト専用で、画像入力は受け付けません。以下のユースケースでは、価値を発揮しやすい場面と、接続前に確認すべき点を説明します。

リポジトリ単位のコーディングとコードレビュー

関連ソース、Issue、テスト結果、過去の変更を一つのタスクにまとめ、複数ファイルにまたがる原因調査、実装計画、レビューに利用できます。本番導入前には固定したリポジトリ課題で、テスト成功率、未完了の手順、構造化結果、人による修正量を確認してください。

長文書と複数ソースの分析

100万 Token のコンテキストには、レポート、契約書、ナレッジベース、会話履歴、検索結果をまとめて含められます。ただし、情報量を増やすだけで回答が改善するとは限りません。重要な根拠が保持されるかを確認し、Pricing のリアルタイム料金とキャッシュヒットの仕組みから有効な結果あたりのコストを計算してください。

長い工程の Agent とターミナルワークフロー

0813 正式版では agentic なコーディングとターミナルタスクの性能が大きく向上しており、コミュニティのフィードバック(需要シグナルであり、実測に基づく結論ではありません)で V4 Pro の価値がクローズドモデルに対して最も多く言及される場面でもあります。function calling で独自の検索・実行ツールを接続し、実ワークロードで多段階タスクの完了率を検証してから拡大してください。

構造化出力と Agent オーケストレーション

テキスト入力を JSON Schema、function calling、多段階 Agent に接続し、抽出、レビュー、後続処理を自動化できます。本番前に Schema の有効率、関数引数、ストリーミングの終了、ツール失敗後の安全な復旧を確認してください。

API 接続の選択

DeepSeek V4 Pro を利用するプラットフォームによって何が変わりますか?

同じモデルでも、コンテキスト設定、ツール対応、使用量表示、課金方法はプラットフォームごとに異なる場合があります。EvoLink はモデル設定と使用量を一つの API にまとめ、後からのモデル変更を簡単にします。

正しい API モデル ID を使う

deepseek-v4-pro はページ URL と検索で使われる表記で、API リクエストのモデル ID は deepseek-v4-pro です。既存の Chat Completions または Responses アプリではモデル設定を変更します。正確なフィールドは API セクションで確認できます。

現在の API ルート設定を基準にする

DeepSeek は100万 Token のモデルウィンドウを公開していますが、プラットフォームによってコンテキスト設定、ツール、レート制限が異なる場合があります。EvoLink では現在のルートに表示されるモデル設定、利用可能な機能、実際の usage を基準にしてください。

ワークフローで Chat と Responses を選ぶ

通常のチャット、ストリーミング、クライアント関数は Chat Completions から始めます。長い多段階 Agent ワークフローが必要なら、0813 版で追加された Responses を評価します。Responses で文書化されているサーバーツールは function calling、web search、apply_patch で、code interpreter はこのルートでは無視されます。使い慣れた OpenAI 形式を保ちつつ、不要な複雑さを避けられます。

統一ゲートウェイでモデル選択を残す

EvoLink の一つのアカウント、残高、API 形式で Grok、GPT、Claude、Kimi を利用できます。モデルを設定層に置けば、品質、コスト、可用性に応じてルートを変更でき、プロバイダーごとの再実装を減らせます。

コスト管理

DeepSeek V4 Pro API のコストをより正確に管理するには?

現在の Token 料金(入力、キャッシュヒット、出力)は Pricing に表示されます。実運用では、キャッシュ、コンテキスト管理、推論設定、モデルルーティングによって不要な消費を抑え、完了した業務単位で費用を把握できます。

反復するコンテキストをキャッシュしやすくする

固定したシステムプロンプト、ツール Schema、共通コンテキストは再利用しやすくなります。選択したプロトコルが対応するキャッシュまたは会話 ID を設定し、usage の cached tokens で効果を確認してください。

タスクに必要なコンテキストだけ送る

100万 Token は大規模リポジトリや長文書に役立ちますが、毎回使い切る必要はありません。関連するファイル、メッセージ、検索結果だけを選ぶと、入力コストを抑え、重要な根拠に集中しやすくなります。

タスクごとに推論、出力、ツールを調整する

簡単な処理は低い reasoning effort と短い出力から始め、難しい分析で推論予算を増やします。調査や Agent ではツール呼び出し回数も監視し、検索や実行の重複、無効なループを避けてください。

完了タスクの総コストでモデルを比較する

Token、キャッシュ入力、サーバーツール、必要な再試行を一つの完了タスクとして評価します。EvoLink でモデルと使用量をまとめて確認すれば、DeepSeek V4 Pro と他ルートが同じ作業を完了する総費用を比較できます。

本番利用の確認事項

DeepSeek V4 Pro を本番環境で使う前に何を確認すべきですか?

少数の実ワークロードから始め、品質、遅延、コスト、信頼性を確認してから、移行するトラフィックを増やします。

接続と使用量データが明確

正しい deepseek-v4-pro モデル ID と対象プロトコルを使用し、必要な応答、usage、キャッシュ情報が返ることを確認します。明確な使用量データはコスト分析に役立ち、Chat と Responses を同じ基準で観測できます。

出力が実際の業務要件を満たす

実際のコード変更、長文書分析、調査、構造化抽出で確認します。回答品質だけでなく、テストの成功、引用の信頼性、関数引数の正確さ、後続システムが JSON Schema を直接処理できるかを見ます。

遅延とエラー処理が要件に合う

代表的な負荷で応答時間を観測し、レート制限、タイムアウト、不正な構造化出力、ツール失敗に対する再試行を準備します。EvoLink でモデル選択を設定可能にすると、ルートが一時的に使えない場合に検証済みの代替へ切り替えやすくなります。

コストとモデル選択を管理できる

Pricing、usage、最終請求から同種タスクの総コストを計算し、DeepSeek V4 Pro を標準、高難度タスク、またはフォールバックのどこに置くか決めます。統一ゲートウェイにより、この判断を接続実装から分離できます。

まず DeepSeek V4 Pro を少数の観測可能で戻せるタスクに適用し、品質、遅延、コストが期待を満たしてから拡大してください。EvoLink の統一 API で複数モデルを選べる状態にすると、拡張、切り替え、コスト最適化が容易になります。

プロトコルとルートの選択

Chat Completions、Responses、本番トラフィックをどう選びますか?

二つのプロトコルは異なるワークフロー向けです。これは選択の要約です。正確なフィールドは API と EvoLink ドキュメント、Token 料金は既存の Pricing を参照してください。予算を見積もる際は、ツール呼び出しの回数をタスク全体のコストに含めてください。

01

通常チャットとクライアント関数:Chat Completions

OpenAI 互換チャット、ストリーミング、クライアント側 function calling を既に使っている場合は Chat Completions から始めます。メッセージ形式、ストリーム終了、関数引数、usage が現在のクライアントの期待と一致するか確認します。

チャットとクライアント関数
02

Agent ワークフロー:Responses

0813 版で追加された Responses API は、より長い多段階 Agent フローや Codex 型の統合に向けて評価してください。接続前に、対応するリクエストフィールド、失敗状態、再試行境界を最新の EvoLink ドキュメントで確認します。

Agent ワークフロー
03

大規模コンテキスト:キャッシュと総費用を確認

長文書、リポジトリ、長い会話を常に一回のリクエストへ全投入する必要はありません。代表的な長さ、キャッシュのヒットとミス、出力長、再試行を比較し、最終請求から成功タスクの費用を計算します。

コンテキストコスト
04

本番トラフィック:小さく始めて代替を残す

最初は少数の観測可能なタスクを DeepSeek V4 Pro に送り、実績のある GPT、Claude、Kimi ルートを維持します。EvoLink の統一 API はモデル選択、usage、残高を集約し、制限、タイムアウト、Schema、ツール障害後の切り替えを容易にします。

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DeepSeek V4 Pro API のよくある質問

DeepSeek V4 Pro API は現在 EvoLink で利用できますか?

はい。DeepSeek V4 Pro は EvoLink の本番ルートで利用できます。モデル ID deepseek-v4-pro を指定して Chat Completions または Responses から呼び出せます。モデル ID、料金、コンテキスト、対応ワークフローは本ページで確認してください。

deepseek-v4-pro は API のモデル ID ですか?

はい。リクエストの model に指定する ID は deepseek-v4-pro で、本ページの URL と同じ文字列です。2026 年 8 月 13 日以降、この同じ ID が自動的にアップグレード後の 0813 正式版を指すため、新ビルドの利用に ID の変更は不要です。

DeepSeek V4 Pro 0813 正式版では何が変わりましたか?

0813 正式版(2026 年 8 月 13 日公開)では、4 月のプレビュー版に比べて agentic コーディングとターミナルタスクのベンチマークが大幅に向上し、Responses API 対応が追加されました。呼び出せるモデル ID は deepseek-v4-pro のまま変わりません。旧エイリアスの deepseek-chat と deepseek-reasoner は 2026 年 7 月 24 日に上流で廃止されています。

DeepSeek V4 Pro はどの入出力に対応しますか?

テキスト入力とテキスト出力のみです。DeepSeek V4 Pro にはどのプロトコルでも視覚能力はありませんが、境界はプロトコルごとに異なります。Messages ルートは画像やドキュメントのコンテンツタイプを拒否し、Responses ルートは画像やファイル添付を理解せずプレースホルダーに変換します。スクリーンショット理解やドキュメント解析は、同じ EvoLink ゲートウェイ上の視覚対応モデルへルーティングしてください。

Chat Completions と Responses API はどう選びますか?

通常チャット、ストリーミング、クライアント関数には Chat Completions を、長い工程の Agent ワークフローには 0813 版で追加された Responses を評価します。正確なフィールドは API と EvoLink ドキュメントを参照してください。

reasoning effort はどのように選びますか?

有効な段階は low、high、max で、既定値は high です。medium は指定できますが暗黙に high へ変換されるため、medium と high の比較には実際の差がありません。通常のタスクは low から始め、同じタスクで low と high を比較し、max は失敗のやり直しが追加の推論 Token より高くつく最難関のタスクに残してください。

キャッシュ入力は DeepSeek V4 Pro API の料金にどう影響しますか?

反復コンテキストの費用を下げられますが、キャッシュミス、長い出力、再試行、ツールの反復は総額を増やします。Pricing と最終請求から成功タスクあたりのコストを計算してください。

DeepSeek V4 Pro のレート制限はどうなっていますか?

上流に Token 単位の RPM/TPM 制限はありません。制約はアカウント単位の同時実行上限で、Pro 枠は約 500 並列です。超過すると 429 が返り、約 10 分間キュー待ちのままだと切断されます。実測した上限より在途リクエスト数を抑え、指数バックオフを使い、バッチ処理は同時実行上限が約 5 倍の DeepSeek V4 Flash へルーティングしてください。

DeepSeek V4 Pro を GPT、Claude、Kimi と比較するには?

同じ実タスクを同じコンテキスト、ツール、推論設定で実行します。品質、応答時間、Token 構成、ツール動作、総費用を比較すると、各トラフィックに適した EvoLink ルートを判断できます。

DeepSeek V4 Pro はオープンソースですか?

4 月のプレビュー版の重みは MIT ライセンスで Hugging Face に公開されています。2026 年 8 月 13 日時点で、0813 正式版の重みは未公開です。オープンな重みとホスティング API は独立した入手経路であり、EvoLink ルートが提供するのはホスティング API です。同じ MIT の重みがサードパーティのホスティングにも存在することが、サードパーティホストへのフォールバックを可能にしている理由です。

DeepSeek V4 Pro Max というモデルは存在しますか?

存在しません。「Pro Max」という独立したモデルはなく、「max」は同じ deepseek-v4-pro モデル ID 上の最高の思考(thinking)段階です。「Pro-Max」という表記を見かけた場合、それは本モデルを最大推論段階で実行することを指しており、別の製品ではありません。

導入時にどのフォールバックモデルを残すべきですか?

同じワークロードを安定して処理できるモデルを残し、ルートを設定可能にします。制限、タイムアウト、不正な出力が発生した場合、EvoLink から GPT、Claude、Kimi などへ切り替えられます。