DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423

O DeepSeek V4 Pro 0423 é um modelo de texto da DeepSeek, identificado na api14 como deepseek/deepseek-v4-pro. É um modelo Mixture-of-Experts de grande escala com 1,6T de parâmetros totais e 49B de parâmetros ativados. A data de lançamento pelo provedor é 2026-04-24. Ele se enquadra na categoria de texto, portanto é voltado para trabalho de linguagem e não para processamento de imagem ou áudio.

O modelo recebe texto e retorna texto. Sua janela de contexto é de 1.048.576 tokens, e a saída máxima é de 384.000 tokens, então entradas muito longas e gerações muito longas são possíveis dentro desses limites. A DeepSeek o descreve como projetado para raciocínio avançado e programação. Os parâmetros suportados incluem controles de raciocínio (reasoning, reasoning_effort, include_reasoning), controles de amostragem (temperature, top_p, top_k, min_p, frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, seed, stop) e opções de modelagem de saída (response_format, structured_outputs, logprobs, top_logprobs, logit_bias). O uso de ferramentas está disponível por meio de tools e tool_choice, e o comprimento da geração é definido com max_tokens ou max_completion_tokens.

Essas capacidades apontam para alguns usos práticos. O contexto longo é adequado para trabalho sobre grandes bases de código, documentos longos ou históricos de conversa extensos, onde de outra forma você precisaria dividir em partes e recuperar. Os parâmetros de raciocínio se encaixam em tarefas que se beneficiam de uma fase deliberada de pensamento, como análise em várias etapas, depuração ou planejamento. O suporte à programação cobre geração, refatoração e revisão de arquivos de código-fonte. Saídas estruturadas e chamada de ferramentas tornam o modelo utilizável como a camada de decisão em um agente ou pipeline, onde o modelo deve retornar resultados legíveis por máquina ou invocar funções. Logprobs e logit_bias estão lá para desenvolvedores que precisam inspecionar ou direcionar o comportamento no nível do token.

Você o chama através da API compatível com OpenAI da api14 usando o id de modelo deepseek/deepseek-v4-pro. Como a interface segue o formato de chat completions da OpenAI, SDKs e clientes OpenAI existentes funcionam com uma mudança de URL base e chave. Passe o id do modelo na requisição, coloque suas instruções no array messages e defina qualquer um dos parâmetros suportados listados acima. O raciocínio é controlado com reasoning e reasoning_effort, com include_reasoning decidindo se o conteúdo de raciocínio retorna. Use response_format ou structured_outputs quando precisar de um formato de saída definido, e tools com tool_choice quando o modelo deve chamar funções.

Uma coisa a ter em mente é que este é um modelo somente de texto: ele não aceita imagens ou áudio, então um modelo multimodal é mais adequado se sua entrada incluir esses elementos. A janela de contexto é grande, mas finita, e o limite de saída de 384.000 tokens se aplica por requisição. Se sua tarefa for classificação simples ou respostas curtas, um modelo menor pode ser mais barato e mais rápido, mas os fatos aqui não incluem preços ou números de latência, então verifique a tabela de preços ao vivo nesta página antes de decidir.