deepseek/deepseek-v4-pro

- context · $0.3480 / M input tokens · $0.6960 / M output tokens

DeepSeek V4 Pro OurToken पर DeepSeek model route है, उन developers के लिए जिन्हें reasoning, coding, chat और production assistant workloads के लिए higher-capability option चाहिए।

मूल्य निर्धारण

उपयोग के अनुसार भुगतान

कोई अग्रिम लागत नहीं, केवल उतने के लिए भुगतान करें जितना आप उपयोग करते हैं

80% of official price

Input$0.435 / M$0.3480 / M Tokens

Output$0.87 / M$0.6960 / M Tokens

API उपयोग

API Access Guide

Base URLhttps://api.ourtoken.ai/v1

API Endpointchat/completions

Full URLhttps://api.ourtoken.ai/v1/chat/completions

Model IDdeepseek-v4-pro

API Key प्राप्त करें

कोड उदाहरण

इस मॉडल के लिए OurToken API endpoint का उपयोग करें। नीचे दिए गए उदाहरण direct HTTP requests और मॉडल परिवार के लिए recommended endpoint का उपयोग करते हैं।

curl https://api.ourtoken.ai/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v4-pro",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Hello!"
      }
    ],
    "max_tokens": 256
  }'

Chat Completions API संदर्भ

OpenAI Chat Completions-संगत endpoint के साथ chat response बनाएँ। SDK Base URL के रूप में https://api.ourtoken.ai/v1 और endpoint के रूप में POST /chat/completions का उपयोग करें।

Authorization

Content-Type	application/json
Authorization	Bearer YOUR_API_KEY

Request Body

फ़ील्ड	प्रकार	आवश्यक	विवरण
model	string	आवश्यक	कॉल करने के लिए Model ID।
messages	array<object>	आवश्यक	model को भेजे गए conversation messages।
max_tokens	integer	वैकल्पिक	output tokens की अधिकतम संख्या।
temperature	number	वैकल्पिक	Sampling temperature।
top_p	number	वैकल्पिक	Nucleus sampling parameter।
stream	boolean	वैकल्पिक	क्या streaming response लौटाना है।
stream_options	object	वैकल्पिक	streaming responses के लिए अतिरिक्त options।
tools	array<object>	वैकल्पिक	model के लिए उपलब्ध tools।
tool_choice	string \| object	वैकल्पिक	model tools कैसे चुनता है, इसे नियंत्रित करता है।
response_format	object	वैकल्पिक	structured output को नियंत्रित करता है, जैसे JSON object responses।

Response Body

फ़ील्ड	प्रकार	आवश्यक	विवरण
id	string	आवश्यक	unique chat completion identifier।
object	"chat.completion"	आवश्यक	Chat Completions API द्वारा लौटाया गया object type।
created	integer	आवश्यक	response बनाए जाने का Unix timestamp।
model	string	आवश्यक	वह model जिसने response बनाया।
choices	array<object>	आवश्यक	model द्वारा लौटाए गए candidate responses।
choices[].message.role	string	आवश्यक	लौटाए गए chat message की role।
choices[].message.content	string	वैकल्पिक	लौटाए गए chat message में text content।
choices[].finish_reason	string	वैकल्पिक	generation रुकने का कारण।
usage	object	वैकल्पिक	chat completion के लिए token usage information।
usage.prompt_tokens	integer	वैकल्पिक	Input token count।
usage.completion_tokens	integer	वैकल्पिक	Output token count।
usage.total_tokens	integer	वैकल्पिक	Total token count।
usage.prompt_tokens_details	object	वैकल्पिक	input token usage का breakdown।
usage.prompt_tokens_details.cached_tokens	integer	वैकल्पिक	cache से served tokens।

मॉडल परिचय

DeepSeek deepseek-v4-pro

DeepSeek V4 Pro teams को application work के लिए DeepSeek route देता है, जहां model quality, predictable pricing और simple API integration path मायने रखते हैं। जब आप model IDs, usage logs और price review को एक dashboard में रखते हुए OurToken unified API के माध्यम से DeepSeek workflows test करना चाहते हों, तब DeepSeek V4 Pro API का उपयोग करें।

यह बेहतरीन क्यों है

Input और output tokens के लिए official DeepSeek V4 Pro reference price का 80%।
अन्य supported models द्वारा उपयोग किए जाने वाले उसी OurToken endpoint के माध्यम से OpenAI-compatible API setup।
Cached prompt tokens उपयोग करने वाले workloads के लिए clear cache read और cache write pricing।
Separate provider-specific integration के बिना DeepSeek chat, coding, reasoning और assistant workflows evaluate करने के लिए उपयोगी।
Dashboard logs और usage visibility teams को launch के बाद request cost review करने में मदद करते हैं।

मुख्य विशेषताएँ

Model ID: deepseek-v4-pro
Input price: $0.3480 per 1M tokens on OurToken
Output price: $0.6960 per 1M tokens on OurToken
Cache read price: $0.0030 per 1M tokens on OurToken
Cache write price: $0 per 1M tokens on OurToken
Provider: DeepSeek

विशिष्टताएँ

ProviderDeepSeek

Model TypeLarge Language Model (LLM)

Model IDdeepseek-v4-pro

OurToken Input Price$0.3480 / 1M tokens

OurToken Output Price$0.6960 / 1M tokens

OurToken Cache Read Price$0.0030 / 1M tokens

OurToken Cache Write Price$0 / 1M tokens

Official Input Reference$0.435 / 1M tokens

Official Output Reference$0.87 / 1M tokens

Official Cache Read Reference$0.003625 / 1M tokens

Developers के लिए DeepSeek V4 Pro API Features

Unified DeepSeek V4 API access, transparent pricing, cache cost visibility, model ID setup और production evaluation के लिए OurToken पर DeepSeek V4 Pro API का उपयोग करें।

Unified Access

Model access, API key management और usage history को एक जगह रखते हुए OurToken unified endpoint के माध्यम से DeepSeek V4 Pro API call करें। Developers अलग provider-specific integration paths maintain किए बिना deepseek-v4-pro model ID का उपयोग कर सकते हैं।

Pricing Clarity

Traffic scale करने से पहले DeepSeek V4 Pro API pricing review करें। OurToken $0.3480 input और $0.6960 output per 1M tokens list करता है, जिससे DeepSeek V4 Pro pricing ratio समझाना आसान होता है और DeepSeek V4 Pro price visible रहता है।

Cache Costs

Explicit cache pricing के साथ repeated-context workloads plan करें। OurToken पर DeepSeek V4 Pro API cache read $0.0030 per 1M tokens listed है, जबकि cache write $0 है, जिससे teams cache behavior को normal input और output spend से अलग कर सकती हैं।

Coding Workflows

Code explanation, debugging notes, implementation planning और assistant-style engineering tasks के लिए DeepSeek V4 Pro का उपयोग करें। Production developer workflows को इस model पर route करने से पहले repository prompts, coding conventions, expected outputs और latency test करें।

Benchmark Review

DeepSeek V4 Pro benchmark claims को evaluation prompts की तरह उपयोग करें, production guarantees की तरह नहीं। Competitor content coding, reasoning और agentic benchmark results highlight करता है, लेकिन teams को उन claims की तुलना अपने prompts, logs और quality targets से करनी चाहिए।

Production Logs

OurToken history में request count, input tokens, output tokens, cache read tokens और spend track करें। इससे teams benchmark pages या provider listing assumptions पर ही निर्भर रहने के बजाय real traffic के विरुद्ध DeepSeek V4 pricing compare कर सकती हैं।

OurToken पर DeepSeek V4 Pro API का उपयोग कैसे करें

API key बनाएं, deepseek-v4-pro copy करें, DeepSeek V4 Pro API pricing compare करें, unified endpoint call करें, और real usage monitor करें।

API Key बनाएं

Dashboard से OurToken API key बनाएं और उसे secure server-side environment variable में store करें। इससे आपका backend client-side code और public repositories से credentials बाहर रखते हुए DeepSeek V4 Pro API access कर सकता है।

Model ID Copy करें

अपने request body में model value के रूप में deepseek-v4-pro का उपयोग करें। Exact model ID को configuration में रखने से developers local tests, staging traffic और production deployments में DeepSeek V4 API routes compare करते समय naming variants से बचते हैं।

Unified Endpoint Call करें

अपनी API key, model ID और prompt payload के साथ OurToken unified API endpoint पर requests भेजें। Base URL, credential और model value बदलने के बाद existing OpenAI-compatible request patterns आमतौर पर दोबारा उपयोग किए जा सकते हैं।

Pricing Compare करें

Rollout से पहले DeepSeek V4 Pro pricing compare करें: OurToken $0.3480 input, $0.6960 output और $0.0030 cache read per 1M tokens list करता है। अपने expected prompt, output और cache token volumes के लिए DeepSeek V4 Pro price estimate करने हेतु इन values का उपयोग करें।

Benchmarks Test करें

हर DeepSeek V4 Pro benchmark claim को अपनी evaluation का starting point मानें। Representative coding, reasoning, retrieval और assistant prompts run करें, फिर response quality, latency, token usage और error handling को production requirements के विरुद्ध compare करें।

Cost Monitor करें

Launch के बाद request count, input tokens, output tokens, cache read tokens और spend के लिए OurToken history logs review करें। Real usage data teams को सिर्फ provider listing assumptions पर निर्भर रहने के बजाय actual traffic के विरुद्ध DeepSeek V4 pricing compare करने में मदद करता है।

DeepSeek V4 Pro API FAQ

DeepSeek V4 Pro API pricing, DeepSeek V4 API access, cache costs, model ID setup, benchmark claims और production evaluation के बारे में उत्तर।

DeepSeek V4 Pro API क्या है?

DeepSeek V4 Pro API OurToken के माध्यम से उपलब्ध DeepSeek model route है, उन teams के लिए जो DeepSeek workflows तक unified access चाहती हैं। Developers deepseek-v4-pro model ID का उपयोग कर सकते हैं, OurToken API key बना सकते हैं, pricing compare कर सकते हैं और separate provider-specific integration बनाए बिना usage logs review कर सकते हैं।

OurToken पर DeepSeek V4 Pro API pricing क्या है?

OurToken पर DeepSeek V4 Pro API pricing $0.3480 per 1M input tokens और $0.6960 per 1M output tokens है। Official catalog references $0.435 input और $0.87 output per 1M tokens हैं, इसलिए listed input और output prices official price का 80% हैं।

Cache read और cache write के लिए DeepSeek V4 Pro price क्या है?

OurToken पर DeepSeek V4 Pro price for cache read $0.0030 per 1M cache read tokens है। Cache write $0 per 1M tokens के रूप में listed है। Cache read का official reference price के मुकाबले अपना ratio है, इसलिए यह assume न करें कि यह input और output जैसे 80% ratio का पालन करता है।

Providers में DeepSeek V4 pricing कैसे compare होती है?

DeepSeek V4 pricing provider, routing layer, cache billing, latency target और workload shape के अनुसार vary करती है। Competitor material OpenRouter, DeepInfra, Fireworks, Together.ai और अन्य routes का उल्लेख करता है, लेकिन OurToken को उसके own listed prices, unified API flow और आपके real token usage के आधार पर evaluate करना चाहिए।

क्या मुझे DeepSeek V4 Pro benchmark claims पर भरोसा करना चाहिए?

DeepSeek V4 Pro benchmark claims यह decide करने के लिए उपयोगी हैं कि क्या test करना है, लेकिन उन्हें production evaluation की जगह नहीं लेनी चाहिए। Competitor content coding, reasoning और agentic benchmark results highlight करता है, जबकि आपका final decision real prompts, latency, output quality, cache usage और cost compare करके होना चाहिए।

DeepSeek V4 API access के लिए मुझे कौन सा model ID उपयोग करना चाहिए?

OurToken पर इस DeepSeek V4 API route के लिए model ID के रूप में deepseek-v4-pro का उपयोग करें। API Keys page callable models भी list करता है, ताकि developers exact value copy कर सकें और display names, provider prefixes या अलग casing से होने वाली mistakes avoid कर सकें।