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DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0813

deepseek/deepseek-v4-pro-0813

टेक्स्टइनपुट: textToolsReasoning1M12 अग॰ 2026 को जोड़ा गया

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DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0813 एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 47% ज़्यादा है।
10,48,576 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
agents और integrations के लिए tool (function) calling सपोर्ट करता है।
schema के साथ structured JSON output सपोर्ट करता है।
reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.00578 है।

DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0813 के बारे में

DeepSeek V4 Pro 0813, DeepSeek का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे api14 पर deepseek/deepseek-v4-pro-0813 के रूप में पहचाना जाता है। यह एक बड़े पैमाने का mixture-of-experts मॉडल है, और यह बिल्ड DeepSeek V4 Pro का GA रिलीज़ है। यदि आपने पहले के DeepSeek मॉडल का उपयोग किया है, तो फ़ैमिली नाम परिचित लगना चाहिए; 0813 प्रत्यय इस विशिष्ट रिलीज़ को चिह्नित करता है, न कि किसी अलग उत्पाद श्रृंखला को।

मॉडल टेक्स्ट इन और टेक्स्ट आउट के साथ काम करता है। यह टेक्स्ट प्रॉम्प्ट स्वीकार करता है और टेक्स्ट लौटाता है, इसलिए यह इनपुट के रूप में छवियाँ, ऑडियो या अन्य मीडिया नहीं लेता। कॉन्टेक्स्ट विंडो 1,048,576 टोकन है, जो इतनी बड़ी है कि एक ही अनुरोध में पूरे कोडबेस, लंबे दस्तावेज़ सेट या विस्तारित बातचीत इतिहास को रख सके। अधिकतम आउटपुट लंबाई 393,216 टोकन है, इसलिए प्रतिक्रियाएँ भी लंबी हो सकती हैं, केवल इनपुट ही नहीं। रीज़निंग मॉडल की सतह का हिस्सा है: समर्थित पैरामीटर में reasoning, reasoning_effort और include_reasoning शामिल हैं, जिसका अर्थ है कि आप नियंत्रित कर सकते हैं कि मॉडल कितना रीज़निंग कार्य करता है और क्या वह रीज़निंग अंतिम उत्तर के साथ लौटाई जाती है।

ये क्षमताएँ कुछ व्यावहारिक उपयोगों की ओर संकेत करती हैं। लंबे कॉन्टेक्स्ट का काम स्पष्ट रूप से उपयुक्त है: बड़े रिपॉज़िटरी का विश्लेषण, दस्तावेज़ संग्रहों का सारांश या क्वेरी करना, और अनुबंधों या विनिर्देशों की समीक्षा जो छोटी विंडो में नहीं समा सकते। चूँकि tool calling समर्थित है, मॉडल एजेंट-शैली के वर्कफ़्लो चला सकता है जहाँ यह तय करता है कि कौन से फ़ंक्शन कॉल करने हैं और किस क्रम में। Structured outputs और response_format इसे एक्सट्रैक्शन और वर्गीकरण कार्यों के लिए उपयुक्त बनाते हैं जहाँ आपको मुक्त गद्य के बजाय JSON या किसी अन्य स्कीमा-अनुरूप आकार की आवश्यकता होती है। रीज़निंग नियंत्रण उन कार्यों में मदद करते हैं जिन्हें सुविचारित बहु-चरणीय सोच से लाभ होता है, जैसे डिबगिंग, योजना बनाना या गणितीय कार्य, साथ ही सरल अनुरोधों के लिए उस प्रयास को कम करने की सुविधा भी देते हैं।

आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी deepseek/deepseek-v4-pro-0813 का उपयोग करके कॉल करते हैं। चूँकि इंटरफ़ेस OpenAI chat completions के आकार का अनुसरण करता है, मौजूदा OpenAI SDK और क्लाइंट आम तौर पर केवल base URL और key परिवर्तन के साथ काम करते हैं। यह जिन अनुरोध पैरामीटर का समर्थन करता है वे हैं frequency_penalty, include_reasoning, logit_bias, logprobs, max_tokens, min_p, presence_penalty, reasoning, reasoning_effort, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs और top_p। व्यवहार में यह सैंपलिंग नियंत्रण, seed के माध्यम से निर्धारणवाद, टोकन सीमाएँ, स्टॉप अनुक्रम, tool और function calling, structured output, और लॉग प्रायिकताएँ तथा रीज़निंग दृश्यता दोनों को कवर करता है।

एक बात ध्यान में रखनी चाहिए कि यह केवल टेक्स्ट वाला मॉडल है। यदि आपका इनपुट छवि, ऑडियो या वीडियो है, तो आपको ऐसा मॉडल चाहिए जो उन मोडैलिटीज़ को स्वीकार करता हो, क्योंकि DeepSeek V4 Pro 0813 ऐसा नहीं करता। बड़ी कॉन्टेक्स्ट और आउटपुट सीमाओं का यह भी अर्थ है कि अनुरोध भारी हो सकते हैं, इसलिए छोटे, सरल कार्यों के लिए एक छोटा मॉडल तेज़ प्रतिक्रिया दे सकता है और समझने में आसान हो सकता है। टेक्स्ट कार्यों के भीतर, हालाँकि, बहुत बड़ी विंडो, tool calling, structured outputs और रीज़निंग नियंत्रणों का संयोजन इसे लंबे-दस्तावेज़ और एजेंटिक पाइपलाइनों के लिए एक उचित डिफ़ॉल्ट बनाता है।

DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0813 API कैसे कॉल करें

अपने dashboard में API key बनाएं।
अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "deepseek/deepseek-v4-pro-0813" पर सेट करें।

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "deepseek/deepseek-v4-pro-0813",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningreasoning_effortrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 10,48,576
अधिकतम आउटपुट: 3,93,216
इनपुट: text
आउटपुट: text

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0813: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0813 API की कीमत कितनी है?: DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0813 की कीमत इनपुट $2.31 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0813 की context window कितनी है?: DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0813 हर request में 10,48,576 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 3,93,216 आउटपुट tokens तक लिखता है।
DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0813 क्या कर सकता है?: DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0813 text स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output, reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
अपने कोड से DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0813 कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "deepseek/deepseek-v4-pro-0813" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0813 के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: DeepSeek: R1 0528, OpenAI: GPT-5.4 Mini (batch), NVIDIA: Nemotron 3 Super। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0813 कम्युनिटी

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