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DeepSeek-V4-Pro-0813 API 更新:官方参数、价格、Codex 接入与成本计算

DeepSeek 官方 API 文档已将deepseek-v4-pro对应版本更新为DeepSeek-V4-Pro-0813。调用模型名保持不变,同时官方价格页和 Agent 工具接入文档已经列出 V4 Pro 的参数、价格与 Codex 配置方式。

本文只引用可核实的官方信息,并实现一个纯前端成本计算器,用于比较 V4 Flash 与 V4 Pro 的单次和批量调用费用。

需要说明:截至写稿时,DeepSeek 官方更新日志尚未出现一篇独立的 2026-08-13 V4 Pro 发布文章。因此本文表述为“官方 API 文档更新至 V4-Pro-0813”,不延伸为 App、Web 和开源权重同步发布。

一、官方文档确认的模型信息

项目V4 FlashV4 Pro
API 模型名deepseek-v4-flashdeepseek-v4-pro
当前版本DeepSeek-V4-Flash-0731DeepSeek-V4-Pro-0813
上下文长度1M1M
最大输出384K384K
JSON Output支持支持
Tool Calls支持支持
Responses API支持支持
Anthropic API支持支持
FIM 补全仅非思考模式仅非思考模式

已有项目不需要把模型名写成带日期版本,继续使用:

{"model":"deepseek-v4-pro","messages":[{"role":"user","content":"分析这个仓库中的测试失败原因"}],"thinking":{"type":"enabled"},"reasoning_effort":"high"}

官方文档说明,deepseek-v4-pro会调用最新版本。

二、V4 Flash 与 V4 Pro 的官方价格

价格单位为人民币/百万 Token:

模型缓存命中输入缓存未命中输入输出
V4 Flash0.02 元1 元2 元
V4 Pro0.025 元3 元6 元

DeepSeek 在价格页同时提示,API 服务价格计划近期整体上调,正式使用前需要重新核对官方页面。

三、成本计算公式

将输入 Token 分成缓存命中和缓存未命中两部分:

functioncost(prices,inputTokens,outputTokens,cacheRate){constcached=inputTokens*cacheRate;constuncached=inputTokens-cached;return(cached/1_000_000*prices.cached+uncached/1_000_000*prices.input+outputTokens/1_000_000*prices.output);}

价格配置如下:

constprices={flash:{cached:0.02,input:1,output:2},pro:{cached:0.025,input:3,output:6}};

四、常规多文件任务示例

假设一次任务包含:

  • 120,000 输入 Token;
  • 18,000 输出 Token;
  • 40% 缓存命中率。

计算结果:

V4 Flash 缓存输入:120000 × 40% × 0.02 / 1000000 = 0.00096 元 未缓存输入:120000 × 60% × 1 / 1000000 = 0.072 元 输出:18000 × 2 / 1000000 = 0.036 元 合计:0.10896 元,约 0.11 元 V4 Pro 缓存输入:120000 × 40% × 0.025 / 1000000 = 0.0012 元 未缓存输入:120000 × 60% × 3 / 1000000 = 0.216 元 输出:18000 × 6 / 1000000 = 0.108 元 合计:0.3252 元,约 0.33 元

在这个示例中,Pro 约为 Flash 的 2.98 倍,绝对差额约 0.22 元。100 次同类任务分别约为 10.90 元和 32.52 元。

五、大型仓库任务示例

将参数换成 650,000 输入、80,000 输出、65% 缓存命中:

  • Flash:约 0.40 元/次;
  • Pro:约 1.17 元/次;
  • 绝对差额:约 0.78 元/次。

这里必须区分“Token 成本”和“项目总成本”。如果较高能力模型能够减少一次数十分钟的人工返工,0.78 元的差价可能可以接受;如果任务只是改一个字段,默认使用 Pro 就可能没有必要。

本文没有付费调用两个模型执行同一任务,因此不提供未经验证的质量和速度排名。

六、按任务风险选模型

任务类型建议原因
单文件小修复、文案和类型调整Flash边界明确,优先控制调用成本
常规多文件功能先 Flash,失败后 Pro先低成本完成,通过测试决定是否升级
大型仓库、长链路调试考虑 Pro一次返工的人工成本可能高于 Token 差价
安全、支付、权限、数据迁移Pro + 人工复核模型不能替代测试、审查和回滚

七、接入 Codex

DeepSeek 官方说明其 API 原生支持 Responses API。Codex CLI、ChatGPT 桌面端和 VS Code Codex 插件共用~/.codex/config.toml

核心配置结构为:

model = "deepseek-v4-pro" model_provider = "deepseek" preferred_auth_method = "apikey" forced_login_method = "api" model_reasoning_effort = "high" model_catalog_json = "~/.codex/models.json" [model_providers.deepseek] name = "deepseek" base_url = "https://api.deepseek.com/" wire_api = "responses" experimental_bearer_token = "<你的 DeepSeek API Key>"

安全提醒:不要把真实 API Key 提交到 Git 仓库、文章截图或公开配置文件。配置前应阅读官方完整说明并备份原配置。

八、计算器实现与运行

项目结构:

deepseek-v4-cost-selector/ ├── index.html └── README.md

下载后双击index.html即可运行,不需要 API Key。页面支持预设任务、Token 输入、缓存比例、单次成本、百次成本和规则化选型建议。

九、官方资料

  • 首次调用 API
  • 模型与价格
  • 接入 Codex
  • 更新日志

标签:DeepSeek、AI编程、Codex、JavaScript、大模型API、Token成本

http://www.jsqmd.com/news/1397076/

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