DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423

DeepSeek V4 Pro 0423 est un modèle de texte de DeepSeek, identifié sur api14 comme deepseek/deepseek-v4-pro. C'est un modèle Mixture-of-Experts à grande échelle avec 1,6 T de paramètres au total et 49 B de paramètres activés. La date de publication par le fournisseur est le 2026-04-24. Il appartient à la catégorie texte, il vise donc le travail linguistique plutôt que le traitement d'images ou d'audio.

Le modèle prend du texte en entrée et renvoie du texte en sortie. Sa fenêtre de contexte est de 1 048 576 tokens, et la sortie maximale est de 384 000 tokens, donc des entrées très longues et des générations très longues sont possibles dans ces limites. DeepSeek le décrit comme conçu pour le raisonnement avancé et le codage. Les paramètres pris en charge incluent les contrôles de raisonnement (reasoning, reasoning_effort, include_reasoning), les contrôles d'échantillonnage (temperature, top_p, top_k, min_p, frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, seed, stop), et les options de mise en forme de la sortie (response_format, structured_outputs, logprobs, top_logprobs, logit_bias). L'utilisation d'outils est disponible via tools et tool_choice, et la longueur de génération est définie avec max_tokens ou max_completion_tokens.

Ces capacités indiquent quelques usages pratiques. Le contexte long convient au travail sur de grandes bases de code, de longs documents ou des historiques de conversation étendus où vous devriez autrement découper et récupérer. Les paramètres de raisonnement correspondent aux tâches qui bénéficient d'une phase de réflexion délibérée, comme l'analyse en plusieurs étapes, le débogage ou la planification. La prise en charge du codage couvre la génération, la refactorisation et la revue de fichiers sources. Les sorties structurées et l'appel d'outils le rendent utilisable comme couche de décision dans un agent ou un pipeline, où le modèle doit renvoyer des résultats lisibles par machine ou invoquer des fonctions. Logprobs et logit_bias sont là pour les développeurs qui ont besoin d'inspecter ou d'orienter le comportement au niveau des tokens.

Vous l'appelez via l'API compatible OpenAI d'api14 en utilisant l'identifiant de modèle deepseek/deepseek-v4-pro. Comme l'interface suit la forme des chat completions d'OpenAI, les SDK et clients OpenAI existants fonctionnent avec un changement d'URL de base et de clé. Passez l'identifiant de modèle dans la requête, placez vos instructions dans le tableau messages, et définissez l'un des paramètres pris en charge listés ci-dessus. Le raisonnement est contrôlé avec reasoning et reasoning_effort, include_reasoning décidant si le contenu de raisonnement est renvoyé. Utilisez response_format ou structured_outputs lorsque vous avez besoin d'une forme de sortie définie, et tools avec tool_choice lorsque le modèle doit appeler des fonctions.

Une chose à garder à l'esprit est qu'il s'agit d'un modèle texte uniquement : il n'accepte pas les images ni l'audio, donc un modèle multimodal est plus adapté si votre entrée en contient. La fenêtre de contexte est grande mais finie, et le plafond de sortie de 384 000 tokens s'applique par requête. Si votre tâche est une classification simple ou des réponses courtes, un modèle plus petit peut être moins cher et plus rapide, mais les faits ici n'incluent pas de chiffres de tarification ou de latence, donc consultez le tableau des prix en direct sur cette page avant de décider.