DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423

DeepSeek V4 Pro 0423 es un modelo de texto de DeepSeek, identificado en api14 como deepseek/deepseek-v4-pro. Es un modelo de Mezcla de Expertos a gran escala con 1.6T de parámetros totales y 49B de parámetros activados. La fecha de lanzamiento del proveedor es 2026-04-24. Se sitúa en la categoría de texto, por lo que está orientado al trabajo con lenguaje en lugar de al procesamiento de imágenes o audio.

El modelo recibe texto y devuelve texto. Su ventana de contexto es de 1,048,576 tokens, y la salida máxima es de 384,000 tokens, por lo que tanto entradas muy largas como generaciones muy largas son posibles dentro de esos límites. DeepSeek lo describe como diseñado para razonamiento avanzado y programación. Los parámetros admitidos incluyen controles de razonamiento (reasoning, reasoning_effort, include_reasoning), controles de muestreo (temperature, top_p, top_k, min_p, frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, seed, stop), y opciones de configuración de salida (response_format, structured_outputs, logprobs, top_logprobs, logit_bias). El uso de herramientas está disponible mediante tools y tool_choice, y la longitud de generación se establece con max_tokens o max_completion_tokens.

Esas capacidades apuntan a algunos usos prácticos. El contexto largo es adecuado para trabajar sobre bases de código grandes, documentos extensos o historiales de conversación prolongados en los que de otro modo tendrías que dividir en fragmentos y recuperar. Los parámetros de razonamiento encajan en tareas que se benefician de una fase de pensamiento deliberada, como el análisis de varios pasos, la depuración o la planificación. El soporte de programación cubre la generación, la refactorización y la revisión de archivos de código fuente. Las salidas estructuradas y el llamado a herramientas lo hacen utilizable como la capa de decisión en un agente o pipeline, donde el modelo debe devolver resultados legibles por máquina o invocar funciones. Logprobs y logit_bias están ahí para desarrolladores que necesitan inspeccionar o dirigir el comportamiento a nivel de token.

Lo llamas a través de la API compatible con OpenAI de api14 usando el id de modelo deepseek/deepseek-v4-pro. Como la interfaz sigue la forma de chat completions de OpenAI, los SDK y clientes de OpenAI existentes funcionan con un cambio de URL base y clave. Pasa el id del modelo en la solicitud, coloca tus instrucciones en el arreglo messages, y establece cualquiera de los parámetros admitidos listados arriba. El razonamiento se controla con reasoning y reasoning_effort, con include_reasoning decidiendo si el contenido de razonamiento se devuelve. Usa response_format o structured_outputs cuando necesites una forma de salida definida, y tools con tool_choice cuando el modelo deba llamar funciones.

Algo que hay que tener en cuenta es que este es un modelo solo de texto: no acepta imágenes ni audio, por lo que un modelo multimodal encaja mejor si tu entrada incluye esos elementos. La ventana de contexto es grande pero finita, y el límite de salida de 384,000 tokens se aplica por solicitud. Si tu tarea es clasificación simple o respuestas cortas, un modelo más pequeño puede ser más barato y rápido, pero los datos aquí no incluyen cifras de precios ni de latencia, así que consulta la tabla de precios en vivo en esta página antes de decidir.