deepseek-v4-pro
DeepSeek V4 Pro es un modelo MoE de 1.6T parámetros para razonamiento avanzado, programación y agentes de largo alcance, con una ventana de 1 millón de tokens y llamadas a herramientas.
Precio: Entrada: 229.2624 créditos / 1 M de tokens (≈ $1.15); salida: 458.5248 créditos / 1 M de tokens (≈ $2.29).
Precios actualizados
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Esta página de demostración no incluye todas las funciones de memoria del cliente. Para disfrutar de la experiencia completa, utiliza el cliente o la CLI.
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API DeepSeek V4 Pro
En ModelFold se llama con el id deepseek-v4-pro. Es un modelo de texto para razonamiento difícil, programación y flujos de agentes en varios pasos.
Para qué sirve
Mezcla de expertos grande
DeepSeek V4 Pro tiene unos 1.6T de parámetros totales y unos 49B activos. El contexto largo usa el mismo diseño de atención híbrida que DeepSeek V4 Flash.
Contexto de 1 millón y herramientas
La ventana es de 1.048.576 tokens y la salida máxima es de 384.000 tokens. Acepta herramientas, salida estructurada y razonamiento. La entrada y la salida son texto.
Esfuerzo de razonamiento
Por defecto razona en nivel high. El esfuerzo puede ser high, xhigh (máximo) o none.
Precio
El cobro sigue el uso de tokens y el recargo configurado en el panel. Con el recargo actual, la entrada cuesta 229.2624 créditos por millón de tokens (unos $1.146) y la salida 458.5248 créditos por millón (unos $2.293). La entrada en caché es más barata. Las llamadas fallidas no se cobran.
Preguntas frecuentes
¿Qué id de modelo envío?⌄
Envía el modelo deepseek-v4-pro a POST https://modelfold.ai/v1/chat/completions con Authorization: Bearer YOUR_API_KEY y un array messages al estilo de OpenAI. Con stream en true la respuesta llega como eventos.
¿Admite herramientas?⌄
Sí. Pasa tools y tool_choice igual que en la API Chat Completions de OpenAI. También puede devolver salida estructurada.
| Entrada | 229.2624 créditos 1M tokens≈ $1.15 |
| Salida | 458.5248 créditos 1M tokens≈ $2.29 |
Se cobra por token, con tarifas separadas para entrada y salida. Los tokens de razonamiento cuentan como salida. El entorno de pruebas aplica exactamente el mismo cálculo.
Leer la documentación de la API →AI Agents · Claude Code / Cursor / Trae →curl https://modelfold.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $MODELFOLD_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model":"deepseek-v4-pro","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'
