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GLM-5.2
Ab $0.900 pro 1M Tokens
Chat
DeepSeek V4 API — Flash & Pro, 1M Kontext
Die DeepSeek V4 API liefert zwei Open-Weight-Modelle über einen OpenAI-kompatiblen Endpoint — Flash für schnelle, günstige Alltagsaufgaben und Pro für Spitzen-Reasoning, agentisches Coding und STEM. Beide bieten ein Kontextfenster von 1M Tokens, bis zu 384K Output, standardmäßig aktivierten Thinking-Modus, Bildeingabe, Tool-Nutzung und Context-Caching. Abrechnung nach Verbrauch in USD.
- Kernmerkmale
- Open-Weights-Flaggschiff · Straf-Kontrolle
- Geeignet für
- Kosteneffizientes Denken, Programmieren
- Eingabe
- Chatnachrichten (OpenAI-kompatibel)
- Ausgabe
- Text, optionales Streaming
DeepSeek V4model
deepseek-v4-flashDeepSeek V4 Playground
Chat-Modelle laufen im api.reapi.ai-Gateway, das eine eigene Konsole und einen eigenen Key hat. Öffne die Konsole, um DeepSeek V4 über die OpenAI-kompatible Chat-Completions-Schnittstelle auszuführen.
Was ist die DeepSeek V4 API?
DeepSeek V4 ist DeepSeeks neueste Generation von Open-Weight-Modellen und läuft auf reAPI über einen einzigen OpenAI-kompatiblen /v1/chat/completions-Endpunkt mit zwei Varianten: deepseek-v4-flash (284B gesamt / 13B aktiv, MoE) für schnelle, günstige Alltagsaufgaben und deepseek-v4-pro (1,6T gesamt / 49B aktiv, MoE) für Spitzen-Reasoning und agentisches Coding. Beide lesen ein Kontextfenster von 1M Tokens, geben pro Aufruf bis zu 384K Tokens zurück, denken standardmäßig vor der Antwort und beherrschen Bildeingabe, Tool-Calls und Context-Caching. Abgerechnet wird pro 1M Tokens, Input und Output separat tarifiert, mit günstigerem Satz für Input aus dem Cache.
Was du mit diesem Modell bauen kannst
Echte Workflows und produktionsreife Use Cases, die du mit diesem Modell bauen und ausliefern kannst.
Langfristiges agentisches Coding mit DeepSeek V4 Pro
DeepSeek V4 Pro ist das Flaggschiff der DeepSeek V4 API — ein Mixture-of-Experts-Modell mit 1,6 Billionen Parametern (49 Mrd. aktiv), abgestimmt auf agentisches Coding, komplexes Reasoning und STEM. DeepSeek meldet Open-Source-Spitzenwerte auf Benchmarks für agentisches Coding, und V4 ist in Agent-Harnesses wie Claude Code, OpenClaw und OpenCode integriert. Richte einen Coding-Agenten auf die DeepSeek V4 API, und er grenzt die Aufgabe ab, ruft Tools auf und durchdenkt mehrstufige Arbeit in einem einzigen Durchlauf.
API-Doku lesen
Hoher Durchsatz und niedrige Kosten mit DeepSeek V4 Flash
DeepSeek V4 Flash ist die Überholspur der DeepSeek V4 API — 284 Mrd. Parameter (13 Mrd. aktiv), deren Reasoning dem von Pro zu einem Bruchteil der Kosten sehr nahekommt. Nutze die DeepSeek V4 API für Autocomplete in der IDE, Inline-Vorschläge, Code-Review in der CI-Stufe, Bulk-Zusammenfassungen und Chat-Backends. Context-Caching senkt wiederkehrende System-Prompts und Tool-Schemas auf die niedrige Cache-Hit-Rate, sodass Agent-Loops und Traffic mit hohem Volumen günstig bleiben.
Analyse von Million-Token-Codebasen und -Dokumenten
Beide Modelle der DeepSeek V4 API arbeiten standardmäßig mit einem Kontextfenster von 1M Tokens — genug, um ein komplettes mittelgroßes Repository, ein langes Recherchepaket oder einen mehrstufigen Agent-Trace in einem einzigen Aufruf zu laden. DeepSeek Sparse Attention hält die Inferenz bei langem Kontext effizient, sodass DeepSeek-V4-API-Workloads wie Architektur-Reviews, Dependency-Audits und Migrationsplanung selten Chunking brauchen.
Preise
Credit-basiert — 1 Credit = 0,001 USD. Du zahlst nur für erfolgreich abgeschlossene Generierungen.
Kosten des ersten Tests
$0.0033 credits
Eine Generierung in der günstigsten Stufe (1M tokens).
Testbudget-Leitfaden
Credits aufladen$10
≈ 3571 Tests
$50
≈ 17857 Tests
$100
≈ 35714 Tests
| Modell | Kategorie | Preis |
|---|---|---|
| DeepSeek V4 Flash | Input (Cache-Miss) | $0.14 1M tokens |
| Input (Cache-Hit) | $0.0028 1M tokens | |
| Output | $0.28 1M tokens | |
| DeepSeek V4 Pro | Input (Cache-Miss) | $1.74 1M tokens |
| Input (Cache-Hit) | $0.0145 1M tokens | |
| Output | $3.48 1M tokens |
Warum reAPI
OpenAI-kompatibler Drop-in — plus eine Anthropic-Oberfläche
Die DeepSeek V4 API spricht OpenAI Chat Completions wortgetreu. Eine bestehende OpenAI-Integration auf die DeepSeek V4 API umzustellen, bedeutet eine Base-URL, einen API-Key und eine Änderung des Model-Strings — `deepseek-v4-flash` oder `deepseek-v4-pro` — und keinen Plattform-Umbau. Dasselbe `messages`-Array, dasselbe Streaming-Format und eine native Oberfläche im Anthropic-Stil für SDK-Aufrufer, die sie bevorzugen.
Spitzen-Reasoning zu fairem Preis
Die DeepSeek V4 API ist Open-Weight und entsprechend bepreist. Pro misst sich bei Reasoning, Mathematik und Coding mit führenden Closed-Source-Modellen und kostet dabei pro Token nur einen Bruchteil davon; Flash drückt den Preis für Alltags-Traffic um eine weitere Größenordnung. Lass Premium-Arbeit auf Pro laufen und leite Aufrufe mit hohem Volumen über denselben Key an Flash.
Ein Key für DeepSeek, GPT, Claude und Gemini
Ein einziger api.reapi.ai-Key schaltet die DeepSeek V4 API zusammen mit GPT-5.5, Claude Opus 4.8, Gemini und jedem anderen Spitzen-Chatmodell der Plattform frei. Vergleiche Anbieter, ergänze Fallbacks und steuere Traffic pro Aufruf mit einer Konfigurationsänderung statt eines Integrationsprojekts.
DeepSeek V4 vs. DeepSeek V3.2
Die DeepSeek V4 API ist ein Generationssprung gegenüber V3.2 — ein größeres Kontextfenster, zwei Modell-Stufen, Thinking standardmäßig an, Vision und agentenfokussierte Abstimmung. Das hat sich zwischen beiden geändert.
Fähigkeit
DeepSeek V4 API auf reAPI
DeepSeek V3.2
Modell-Aufstellung
Zwei Varianten — Flash (284 Mrd. / 13 Mrd. aktiv) und Pro (1,6 Bio. / 49 Mrd. aktiv) — auf demselben API-Key.
Eine einzelne Chat-/Reasoner-Modellreihe.
Kontextfenster
1M Tokens standardmäßig, mit DeepSeek Sparse Attention für effizienten langen Kontext.
Kontextfenster von 128K Tokens.
Maximaler Output
Bis zu 384K Output-Tokens pro Antwort.
Deutlich kleinere Output-Obergrenze.
Thinking-Modus
Standardmäßig an, mit dualem Thinking-/Non-Thinking-Schalter und Gedankenkette in `reasoning_content`.
Reasoning über ein separates Reasoner-Modell verfügbar.
Bildeingabe
Bildeingabe unterstützt (Beta) am selben Endpoint.
Nur Text.
Agentische Abstimmung
Dedizierte Agent-Optimierungen; integriert mit führenden Coding-Agent-Harnesses; laut DeepSeek Open-Source-SOTA bei agentischem Coding.
Leistungsfähiges Allzweckmodell ohne die agentenspezifische Abstimmung von V4.
Der Vergleich spiegelt das öffentlich dokumentierte Verhalten aus DeepSeeks V4-Release-Notes und der Modelldokumentation zum Zeitpunkt der Erstellung wider. Einige Benchmark-Angaben stammen vom Anbieter. Modellverhalten und Preise können sich ändern; prüfe die Preiskarte oben und die API-Doku auf aktuelle Werte.
Die DeepSeek V4 API in drei Schritten live schalten
- step 01
Konto und Key auf api.reapi.ai anlegen
Registriere dich auf api.reapi.ai, öffne die Konsole, erzeuge unter API Keys einen API-Key und lade unter Top Up Tokens auf. Der Chat-Workspace ist vom Bild-/Video-Gateway auf reapi.ai getrennt — Keys sind nicht übergreifend gültig.
Öffnen - step 02
Sende deine erste Anfrage
POST an https://api.reapi.ai/v1/chat/completions mit `model` gesetzt auf `deepseek-v4-flash` (oder `deepseek-v4-pro`), deinem `messages`-Array und `max_tokens`. Der Endpoint der DeepSeek V4 API ist OpenAI-kompatibel, inklusive gestreamter Antworten; wechsle das Modell mit einer einzeiligen Änderung.
Öffnen - step 03
Auf Kosten und Reasoning abstimmen
Greife in der DeepSeek V4 API bei latenzkritischer Arbeit mit hohem Durchsatz zu Flash und bei Aufgaben mit tiefem Reasoning zu Pro. Verwende stabile System-Prompts wieder, um die niedrige Cache-Read-Rate zu treffen, und schalte den Thinking-Modus für die schnellsten, günstigsten Antworten aus.
Öffnen
docs/api/deepseek-v4
API-Referenz
Sofort einsetzbarer Code und die vollständige Parametertabelle.
curl https://api.reapi.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "deepseek-v4-flash",
"group": "default",
"messages": [
{ "role": "user", "content": "Hello" }
],
"stream": true,
"max_tokens": 4096,
"temperature": 0.7
}'Parametervalidierung fehlgeschlagen
Synchron abgelehnt, das fehlerhafte Feld wird benannt. Enum-Werte, Bereiche und URL-Felder prüfen — es wird nichts berechnet.
Authentifizierung oder Guthaben
401 bedeutet fehlender/ungültiger Bearer-Key; 402 bedeutet, die Reservierung übersteigt das Guthaben. Keys und Credits in der Konsole verwalten.
Inhalt oder Material abgelehnt
Referenzmaterial und Ausgaben durchlaufen eine automatische Prüfung. Abgelehnte Tasks schlagen mit klarer Fehlermeldung fehl und werden voll erstattet.
Task fehlgeschlagen oder Timeout
Ein fehlgeschlagener Task wird nie berechnet — die Reservierung wird automatisch erstattet. Task-ID behalten und erneut versuchen.
Häufig gestellte Fragen
Häufige Fragen zu diesem Modell.
Die DeepSeek V4 API wird nach Verbrauch in USD gegen dein api.reapi.ai-Token-Guthaben abgerechnet. Die Preiskarte auf dieser Seite zeigt die aktuellen Input- und Output-Raten pro 1M Tokens für Flash und Pro sowie die Cache-Hit-Rate. Cache-Hits sind dramatisch günstiger, als dieselben Tokens erneut zu senden, und fehlgeschlagene Anfragen werden nicht berechnet.
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