DeepSeek V4 Pro

V4 Pro sprawdza się tam, gdzie potrzebujesz modelu z otwartymi wagami, ale z większym zapasem mocy niż wersja Flash: długie procesy agentowe, raporty na setki stron, analiza całego repozytorium. To duży mixture-of-experts od DeepSeek - 1,6 bln parametrów łącznie, 49 mld aktywnych na token. Wersja podglądowa wyszła w kwietniu 2026, a ogólna dostępność przyszła w sierpniu, z największą poprawą w pracy agentowej na produkcji.

Do czego go użyjesz

• Agenci już ustawieni pod V4 Pro - przenosisz proces bez strojenia promptów od zera.
• Długi kontekst - repozytoria i paczki dokumentów w jednym zapytaniu.
• Bardzo długie odpowiedzi - pełny raport albo dokument projektowy za jednym razem.
• Porównanie otwartych wag z modelami zamkniętymi - ten sam zestaw danych, jeden klucz.

Ustawienia i limity

• Okno kontekstu 1 000 000 tokenów, odpowiedź do 384 000 tokenów.
• DeepSeek daje trzy poziomy wysiłku myślenia: low, high i max - wyższy poziom to więcej tokenów wyjścia.
• Wyjście jest tu wyraźnie droższe od wejścia, więc rachunek rośnie przede wszystkim od długości odpowiedzi.
• Łączysz się przez SDK OpenAI pod adresem https://kadraris.com/v1.

Przykładowe zapytanie

import os
from openai import OpenAI

c = OpenAI(base_url="https://kadraris.com/v1",
           api_key=os.environ["KADRARIS_API_KEY"])
r = c.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-pro",
    messages=[{"role": "user", "content":
        "Przygotuj dokument projektowy systemu "
        "powiadomień: wymagania, architektura, "
        "ryzyka, plan wdrożenia."}],
)
print(r.choices[0].message.content)

Dopisz do polecenia skalę (liczba użytkowników, kanały powiadomień) - bez niej dostaniesz projekt ogólny.

Pytania

Ile kosztuje V4 Pro za milion tokenów?

2,93 zł / 6,60 zł za 1 mln tokenów, brutto. Zapytanie, które zwróci błąd, kosztuje 0 zł.

Czy V4 Pro zniknie?

DeepSeek najpierw zapowiadał przekierowanie ruchu z V4 Pro na nowszy model Flash, ale po reakcji użytkowników zostawił go dostępnego. Zapowiadany V4.1 Pro nie ma publicznej daty, więc trzymaj identyfikator modelu w konfiguracji i licz się z migracją.

V4 Pro czy Claude Sonnet 5?

To zależy od zadania i budżetu - porównuję je w tekście DeepSeek V4 Pro vs Claude Sonnet 5. Tańszy wariant z tej samej rodziny to DeepSeek V4 Flash.

DeepSeek V4 Pro w twoim kodzie

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://kadraris.com/v1", api_key="sk-kd-...")
resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-pro",
    messages=[{"role": "user", "content": "Podaj trzy pomysły na pierwsze ujęcie filmu o kawiarni."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

curl https://kadraris.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $KADRARIS_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "deepseek-v4-pro", "messages": [{"role": "user", "content": "Podaj trzy pomysły na pierwsze ujęcie filmu o kawiarni."}]}'

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://kadraris.com/v1", apiKey: process.env.KADRARIS_API_KEY });
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "deepseek-v4-pro",
  messages: [{ role: "user", content: "Podaj trzy pomysły na pierwsze ujęcie filmu o kawiarni." }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);