与 DeepSeek-V4-Pro 对话

AI ChatDeepSeek-V4-Pro

现在的 DeepSeek-V4-Pro 是什么？

DeepSeek-V4-Pro 是 DeepSeek 面向推理和智能体任务的模型。8 月 13 日发布公告确认其已在 App、Web 和 API 正式上线，当前主页也确认了这一点。截至 2026 年 9 月 8 日，API 名称 `deepseek-v4-pro` 对应 DeepSeek-V4-Pro-0813。本页介绍这一正式版，不混用 4 月 Preview、7 月 Flash 更新或独立 Vision 实验模型的事实。 如果某个中间判断一旦出错，就会让后续几步都失败，这类任务值得尝试 Pro。请提供证据、约束和能够推翻方案的检查方法。下方场景是建议的工作方式，并非经过实测的成功保证。

API 限制与实用控制

  • 长文本与结构化任务: 当前 API 表格列出 Pro 的上下文为 1M token，最大输出为 384K，并支持 JSON 输出、工具调用、Responses API 和 Anthropic API。更大的窗口能容纳更多证据，但不保证检索准确或工具执行正确。
  • 把输出和重试计入预算: Pro 高峰时段每百万 token 的费用为：缓存命中输入 0.044 美元、未命中输入 1.32 美元、输出 3.96 美元；非高峰减半。高峰是 UTC 周一至周五 01:00-04:00 和 06:00-10:00。这是可能调整的 DeepSeek API 价格，不是 Ottermind 定价。计算任务预算时，也要算上失败尝试和重复输出。
  • 按需选择推理强度: 思考指南提供 low、high 和 max，默认以 high 开启思考；medium 与 xhigh 均映射为 high。思考模式下 temperature 和 top-p 不生效，工具集成须回传先前的 reasoning_content。先用 high，再针对同一个失败案例比较 max，不要默认思考越久越好。

在 Ottermind 中继续的四项复杂任务

带上文本证据和明确验收条件。每项任务都先留下可核验的结果，再进入下一个决策。

  • 规划可回退的数据库迁移

    提供新旧 schema、必须保持的不变量和部署约束。要求按顺序给出迁移方案、验证查询及回滚边界。在可丢弃的副本上演练，检查行数和约束。把第一个失败查询带回 Studio，只修订受影响阶段，再继续推进。

  • 排查故障的可能原因

    提供脱敏日志、时间线和两个合理原因。要求用假设表列出支持证据、矛盾点及每个原因对应的区分性测试。核对时间戳并执行安全测试。将真实结果带回 Studio，请它判断应排除哪个假设，以及下一步该测什么。

  • 在实现前挑战算法

    提供问题、输入规模限制、候选算法和示例。要求说明假设、复杂度论证和对抗性案例。用暴力参考实现对照小规模输入，检查反例。将该反例带回 Studio，要求修正算法，并保留发现问题的测试。

  • 设计有停止条件的实验

    提供研究问题、基线结果、可用算力和成功指标。要求给出包含固定变量、消融实验和停止条件的受控实验方案。重新计算基线并检查数据泄漏。将实测数据带回 Studio，修订下一次实验，不把未经检验的假设当作发现。

什么时候值得为 Pro 多付费？

决策因素DeepSeek-V4-ProDeepSeek-V4-Flash
当前 API 版本DeepSeek-V4-Pro-0813DeepSeek-V4-Flash-0731
高峰输入：缓存命中 / 未命中每百万 token 0.044 / 1.32 美元每百万 token 0.014 / 0.44 美元
高峰输出每百万 token 3.96 美元每百万 token 1.32 美元
用自己的难题来选择当更好的决策能避免后续多步失败时值得测试；衡量总成本能换来多少验收通过的结果范围明确任务的低成本基线；若相同检查下 Pro 没有带来有效质量提升，就保留 Flash

评估整个推理循环

值得测试 Pro 的地方

  • 会影响后续工作的决策: 迁移顺序和假设选择不能只靠听起来合理的文字。请 Pro 明确假设与失败条件，让你在投入后续工作前先验证决策。
  • 串联多个步骤的证据: 在对话中保留来源标签和已经验收的中间结果。要求每个建议步骤标明所用证据和仍未知的内容，让长任务更容易复核和恢复。

仍需你判断的地方

  • 有说服力的计划也可能出错: 生成的测试可能与方案共享同一个错误假设。使用独立参考、已知不变量或留出的测试案例。如果反复采用同一方法仍通不过检查，就应停止，而不是付费再看一次换词复述。
  • 每 token 价格不等于完成时间: 在同一计费时段，Pro 未缓存输入和输出的费率是 Flash 的三倍。是否值得溢价，只能由你的实测结果判断。计入重试、等待和审阅时间；现有来源不能证明它在所有任务上都更快。

Pro 用户实际尝试了什么

这些是正式版时期的个体报告，不是共识，也不是对当前服务商的受控比较。它们可以帮助设计试用，不能预测你的结果。

迭代效率可能改善，但不代表全能

Brotherindeed 在 8 月 16 日的帖子描述了通过 OpenCode Go 和 Pi 使用 0813 进行假设、测试和验证的有用体验，并非本地部署权重。另一项 16 道 Hack The Box 挑战评测中，TheArtificalQ 表示解题表现与 0423 大致相当，但步骤中位数从 62.5 降至 12.5，难题仍会失败。这种窄范围智能体测试不能证明普遍的编程优势或 API 速度。

缓存使用方式会改变成本判断

在 8 月 13 日的编程费用讨论中，一位 Pro-0813 用户报告了大量 token 消耗，回复则强调缓存命中率。帖子早于 8 月 16 日调价，因此个人账单不能当作当前费用估算。比较自己的工作负载时，分别记录缓存输入、新输入、输出和重试。

从难题走向经过核验的决策

1

先说明什么能推翻答案

粘贴相关文本，指定用来判定正确性的不变量、参考结果或测量指标。在要求完整实现前，先要一个范围明确的建议，并列出尚未解决的假设。

2

把提示词带入 Studio

前往 Ottermind Studio，按需登录。只有账户确实提供时才选择 DeepSeek-V4-Pro。这项交接带入文本，不会上载文件、自动选择模型，也不确认 API 权限。

3

根据实测证据修订

在对话之外执行检查，再粘贴确切差异，要求聚焦修订。保留已验证的工作，在提高推理强度或更换模型前先设定重试上限。

DeepSeek-V4-Pro 常见问题

DeepSeek-V4-Pro 还是 Preview 吗？

不是。DeepSeek 于 2026 年 8 月 13 日宣布 Pro 在 App、Web 和 API 正式上线。截至 9 月 8 日，API 表格将 `deepseek-v4-pro` 对应为 DeepSeek-V4-Pro-0813。早期 Preview 评测不能直接代表这个版本。

Pro 正式版包含 Vision 吗？

不能从独立的 `deepseek-v4-flash-vision-exp` 发布推断 Pro 支持视觉。本页为 Pro 准备文本任务，不对其图片输入能力作出声明。Studio 中可用的文件或模型选项取决于你的账户实际提供什么。

如何比较 Pro 与 Flash 的成本？

同一计费时段内，Pro 未缓存输入和输出的价格是 Flash 的三倍，缓存输入的比例略有不同。比较获得一个验收通过结果的总账单，包括失败尝试。非高峰价格为高峰的一半；这些是 DeepSeek API 费率，不是 Ottermind 费用。

复杂任务都应该用 max 吗？

先用 high 搭配可复现检查。难题失败时再尝试 max，对比正确性、输出 token 和耗时。更多思考并不证明结果正确，聊天产品提供的控制项也可能与 API 文档不同。

让下一个决策能够验证

把证据、约束和检查方法带入 Ottermind Studio。