與 DeepSeek-V4-Pro 對話

AI ChatDeepSeek-V4-Pro

目前的 DeepSeek-V4-Pro 是什麼？

DeepSeek-V4-Pro 是 DeepSeek 用於推理與代理程式工作的模型。8 月 13 日發布公告確認正式版已在 App、Web 及 API 上線，目前官網首頁也列出相同資訊。截至 2026 年 9 月 8 日，API 名稱 `deepseek-v4-pro` 指向 DeepSeek-V4-Pro-0813。本頁以此正式版為主，不套用 4 月 Preview、7 月 Flash 更新或獨立 Vision 實驗模型的資訊。 若中途一個判斷錯誤就會連帶影響後面好幾個步驟，便值得試用 Pro。請給它證據、限制條件，以及能夠否定提案的檢查方法。以下情境是建議的使用方式，並非實測成功率保證。

API 上限與操作選擇

  • 長篇文字與結構化工作: 目前 API 規格表列出 Pro 的上下文長度為 1M token，輸出上限為 384K，並支援 JSON 輸出、工具呼叫、Responses API 與 Anthropic API。較大的窗口能放入更多證據，但不代表擷取內容一定準確，或工具一定執行正確。
  • 預算也要涵蓋輸出與重試: Pro 尖峰時段每百萬 token 費率為：快取命中輸入 0.044 美元、未命中輸入 1.32 美元、輸出 3.96 美元；離峰各項減半。尖峰是 UTC 週一至週五 01:00-04:00 與 06:00-10:00。這是可能調整的 DeepSeek API 費率，不是 Ottermind 定價。估算整項工作的預算時，別漏算失敗嘗試與重複輸出。
  • 依問題選擇推理強度: 思考模式指南提供 low、high、max，預設開啟思考並採 high；medium 和 xhigh 都會對應 high。思考模式下 temperature 與 top-p 不會生效，工具整合必須回傳先前的 reasoning_content。先用 high，再以同一個失敗案例比較 max 的效果，不必預設想得更久就會更好。

在 Ottermind 接續處理的四項複雜工作

準備文字證據與明確驗收標準。每一項工作都先產出可查核的內容，再決定下一步。

  • 規劃能夠復原的資料庫遷移

    提供新舊 schema、不可改變的條件與部署限制，要求排出遷移順序、驗證查詢及回復界線。先在可捨棄的副本演練，核對資料筆數與約束條件。將第一個失敗查詢帶回 Studio，只調整受影響的階段，確認後再往下進行。

  • 釐清事故的可能成因

    提供去識別化紀錄、時間軸及兩個合理成因，請模型整理假說表，列出支持證據、矛盾處，以及各成因可用的辨別測試。核對時間戳記並執行安全測試。把實際結果帶回 Studio，請它判斷應排除哪個假說、接下來需要量測什麼。

  • 動手實作前先找演算法的反例

    提供題目、輸入規模上限、候選演算法與範例，要求列出假設、複雜度論證及刻意挑戰邊界的案例。用暴力參考實作比對小規模輸入，檢查找到的反例。將反例貼回 Studio，要求修正演算法，並留下抓到問題的測試。

  • 設計有明確停止條件的實驗

    提供研究問題、基準結果、可用運算資源與成功指標，請模型規劃受控實驗，包含固定變數、消融測試與停止條件。重新計算基準，並檢查資料洩漏。將實際量測結果帶回 Studio，調整下一次實驗，不把尚未驗證的假說寫成研究發現。

什麼情況值得多付費使用 Pro？

選擇依據DeepSeek-V4-ProDeepSeek-V4-Flash
目前 API 版本DeepSeek-V4-Pro-0813DeepSeek-V4-Flash-0731
尖峰輸入：快取命中 / 未命中每百萬 token 0.044 / 1.32 美元每百萬 token 0.014 / 0.44 美元
尖峰輸出每百萬 token 3.96 美元每百萬 token 1.32 美元
用自己的難題實測若更好的判斷能避免後續連續失敗，就值得測試；以總花費能取得多少通過驗收的成果來衡量適合範圍明確工作的低成本基準；相同檢查下若 Pro 未帶來實質品質提升，就繼續用 Flash

評估完整的推理往返過程

值得試用 Pro 的工作

  • 會牽動後續工作的判斷: 遷移順序與假說選擇，需要的不只是看似合理的說明。請 Pro 攤開假設與失敗條件，讓你在投入後續工作前，先查核這個決定是否成立。
  • 跨步驟保留證據脈絡: 在對話中保留來源標記及已接受的中間成果。要求每個建議步驟指出依據，並寫清楚哪些事還不知道，讓長時間工作更容易複核，也方便中斷後接續。

仍需自行判斷的部分

  • 計畫再有說服力也可能出錯: 模型生成的測試，可能與解法採用了同一個錯誤假設。請用獨立參考、已知不變條件或事先保留的案例查核。若相同做法反覆過不了同一項測試，就停止重試，別再付費取得換個說法的答案。
  • token 單價不等於完成所需時間: 同一計費時段內，Pro 未快取輸入及輸出的單價是 Flash 的三倍。是否划算，仍要看你的實測成果。將重試、等待與審閱時間一併計算；目前來源並未證明 Pro 在所有情況下都有速度優勢。

Pro 使用者實際做了哪些嘗試

以下是正式版時期的個人經驗，並非使用者共識，也不是針對目前各服務商的受控比較。它們能協助你設計試用方式，不能預測你的成果。

迭代變有效率，不表示難題都能解

Brotherindeed 於 8 月 16 日發文，分享透過 OpenCode Go 與 Pi 使用 0813 進行假說、測試與驗證的正面經驗，並非自行部署模型權重。另一篇 16 項 Hack The Box 挑戰評測中，TheArtificalQ 指出解題成果與 0423 大致接近，但步驟中位數由 62.5 降至 12.5，困難案例仍會失敗。這項範圍有限的代理程式測試，不能證明全面的程式設計優勢或 API 速度。

快取使用情形會影響費用判讀

在 8 月 13 日的程式開發費用討論中，一位 Pro-0813 使用者提到大量 token 用量，回覆則著重快取命中率。該文早於 8 月 16 日調價，個人帳單不能拿來估算目前費用。比較自己的工作負載時，請分別記錄快取輸入、新輸入、輸出與重試次數。

從難題走到經過查核的決定

1

先定義如何證明答案不成立

貼上相關文字，指明判斷正確性的不變條件、參考結果或量測方式。在要求完整實作之前，先請模型提出範圍明確的方案，並列出尚未釐清的假設。

2

將提示詞帶到 Studio

前往 Ottermind Studio，必要時先登入。只有帳戶確實提供時，才選擇 DeepSeek-V4-Pro。這項交接僅帶入文字，不會上傳檔案、自動選取模型，也不代表已有 API 存取權。

3

依實際觀察結果修正

在對話之外執行檢查，再把確切差異貼回來，要求針對問題修訂。保留已驗證的成果，並在提高推理強度或換用其他模型前，先訂好重試上限。

DeepSeek-V4-Pro 常見問題

DeepSeek-V4-Pro 還是 Preview 嗎？

不是。DeepSeek 在 2026 年 8 月 13 日宣布 Pro 正式版已於 App、Web 與 API 上線。截至 9 月 8 日，API 表格中的 `deepseek-v4-pro` 對應 DeepSeek-V4-Pro-0813。先前的 Preview 評測不能直接視為這個版本的表現。

Pro 正式版也包含 Vision 嗎？

不能因為另一款 `deepseek-v4-flash-vision-exp` 發布，就認定 Pro 具備視覺能力。本頁協助準備 Pro 文字工作，沒有宣稱 Pro 支援圖片輸入。Studio 的檔案及模型選項，仍以你的帳戶實際提供為準。

該如何比較 Pro 與 Flash 的費用？

同一計費時段內，Pro 未快取輸入和輸出的費用是 Flash 的三倍；快取輸入的比例略有不同。請比較取得一份通過驗收成果的總帳單，包含失敗嘗試。離峰費率為尖峰的一半；這些是 DeepSeek API 費率，不是 Ottermind 費用。

複雜工作都該選 max 嗎？

先採用 high，搭配可重現的檢查。遇到難題失敗時再試 max，比較正確性、輸出 token 與實際耗時。思考較多不代表答案正確，聊天產品可調整的選項也可能與 API 文件不同。

讓下一個決定有據可查

將證據、限制條件與查核方式帶到 Ottermind Studio。