市面上说的「V4 正式版」= V4-Flash 正式版，下面对比 V4-Flash 正式版 ↔ V4-Pro（预览版，等待正式版）。

一、核心参数对比表

表格

对比项目	DeepSeek-V4-Flash（正式版，当前可用）	DeepSeek-V4-Pro（仅预览版，正式版未出）
模型全称	DeepSeek-V4-Flash-0731	DeepSeek-V4-Pro Preview
总参数量	284B（2840 亿 MoE）	1.6T（1.6 万亿 MoE）
激活参数	13B	49B
上下文窗口	1,000,000 tokens	1,000,000 tokens
最大输出长度	384K tokens	384K tokens
推理模式	思考模式 / 非思考模式；支持reasoning_effort	思考模式 / 非思考模式；支持reasoning_effort
API 定价（人民币）	输入：1 元 / 百万 token输出：2 元 / 百万 token	输入：12 元 / 百万 token输出：24 元 / 百万 token
推理速度	更快、更高并发、更低延迟	速度偏慢，算力开销更大

二、能力差异（官方定义）

DeepSeek-V4-Flash（正式版）

✅ 优势

1. 性价比极高、吞吐高，适合大规模并发调用
2. 日常问答、文档摘要、常规 RAG、简单工具调用表现优秀
3. 本次 0731 正式版重点优化 Agent、代码智能体（Harness 框架）

⚠️ 短板

• 高难度多步推理、复杂数理、大型系统架构设计、深度专业知识弱于 Pro
• 超长文档多层逻辑拆解、复杂链式 Agent 任务上限更低

官方结论：简单 Agent 任务成绩接近 Pro；极限复杂任务明显拉开差距

DeepSeek-V4-Pro（旗舰，等待正式版）

✅ 优势

1. 世界知识储备、数理推理、竞赛级代码、复杂长文本逻辑理解全系更强
2. 高难度 SWE 全栈开发、多层工具调用、复杂科研分析、法律 / 金融深度文档审阅首选
3. 开源模型 Agent 编码基准 SOTA 水平，对标国际顶级闭源模型

⚠️ 短板 价格贵 3 倍以上；单条请求显存占用更高、并发上限更低。

三、通俗一句话区分

• V4-Flash 正式版（现在能直接调用）：主力通用模型，绝大多数日常业务、内容生产、批量文档处理优先选它；成本极低，性能足够应对 80% 场景。
• V4-Pro（尚未正式发布）：旗舰顶配，只留给最难的任务：复杂算法设计、多轮深度 Agent、硬核数理、百万字长文档多层逻辑分析。

四、实用选型建议

1. 大批量、高 QPS、预算有限、普通对话 / 总结 / 常规代码 → V4-Flash
2. 关键业务、系统架构设计、复杂数学、多层工具调用、高价值文档深度分析 → 等待 V4-Pro 正式版
3. 混合架构方案（推荐）： 默认路由使用 V4-Flash；通过规则识别高复杂度任务，动态切换至 V4-Pro。

补充关键信息

V4-Flash 正式版只是在后训练上做增强，模型骨架、参数量和 Preview 版本一致，没有改动基础架构；未来 V4-Pro 正式版大概率同样保持现有参数规模，仅对齐 Flash 完成后训练优化。

DeepSeek V4 API 可直接复制调用模板

基础信息

• BaseURL：https://api.deepseek.com
• API 鉴权：Authorization: Bearer ${API_KEY}
• 模型标识
  • V4-Flash（当前正式公测版）：deepseek-v4-flash
  • V4-Pro（预览版，正式版预计 8 月初上线）：deepseek-v4-pro

总上下文上限 1M tokens，单次最大输出 384K tokens

一、通用参数规范说明

表格

参数	可选值	使用场景建议
thinking.type	enabled / disabled	enabled = 开启思维链；disabled = 快速直出，节省 token
reasoning_effort	high / max	仅思考模式生效；普通任务 high，复杂 Agent / 数理用 max
temperature	0 ~ 1.5	代码 / 严谨分析：0；创作文案：0.7~1.0
stream	true/false	流式输出开启 true

1）V4-Flash 正式版模板（推荐主力）

① 普通业务、RAG、文档总结｜非思考模式（低成本、高速）

curl https://api.deepseek.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-xxxx" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
    "model": "deepseek-v4-flash",
    "messages": [
        {"role":"system","content":"你是专业助手，回答简洁准确"},
        {"role":"user","content":"你的问题"}
    ],
    "temperature": 0.7,
    "max_tokens": 8192,
    "stream": false,
    "extra_body": {
        "thinking": {"type": "disabled"}
    }
}'

② Agent、代码、复杂文档推理｜开启思考模式

curl https://api.deepseek.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-xxxx" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
    "model": "deepseek-v4-flash",
    "messages": [
        {"role":"system","content":"专业编程与智能体助手"},
        {"role":"user","content":"你的复杂任务"}
    ],
    "temperature": 0.3,
    "max_tokens": 16384,
    "stream": true,
    "extra_body": {
        "thinking": {"type": "enabled"},
        "reasoning_effort": "max"
    }
}'

2）V4-Pro（预览版，复杂高价值任务）

价格更高，适合竞赛数学、系统架构、百万字深度审阅、多层嵌套工具调用

curl https://api.deepseek.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-xxxx" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
    "model": "deepseek-v4-pro",
    "messages": [
        {"role":"system","content":"顶级专家，严谨深度推理"},
        {"role":"user","content":"高难度分析任务"}
    ],
    "temperature": 0.2,
    "max_tokens": 32768,
    "stream": true,
    "extra_body": {
        "thinking": {"type": "enabled"},
        "reasoning_effort": "max"
    }
}'

Python OpenAI SDK 通用封装模板

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-xxxx",
    base_url="https://api.deepseek.com"
)

def call_v4_flash(prompt, think=True):
    resp = client.chat.completions.create(
        model="deepseek-v4-flash",
        messages=[{"role":"user","content":prompt}],
        temperature=0.6,
        max_tokens=8192,
        extra_body={
            "thinking": {"type": "enabled" if think else "disabled"},
            "reasoning_effort": "max" if think else None
        }
    )
    # 思维链内容 resp.choices[0].message.reasoning_content
    # 最终回答 resp.choices[0].message.content
    return resp

def call_v4_pro(prompt):
    resp = client.chat.completions.create(
        model="deepseek-v4-pro",
        messages=[{"role":"user","content":prompt}],
        temperature=0.2,
        max_tokens=16384,
        extra_body={
            "thinking": {"type": "enabled"},
            "reasoning_effort": "max"
        }
    )
    return resp

工程选型最佳实践

1. 绝大多数请求 → V4-Flash，日常场景thinking: disabled降低开销；智能体 / 代码启用思考模式
2. 关键高价值请求（算法设计、法律文书深度审查、复杂多轮 Agent）→ 路由切换 V4-Pro
3. 限流提示：V4-Pro 并发上限显著低于 Flash，不要全量切 Pro，成本与延迟会明显上升

重要提醒

• 当前deepseek-v4-flash自动路由至 0731 正式版，无需修改 model 名称
• V4-Pro 正式版发布后，model 名称保持不变，仅后端模型权重升级
• Responses API 目前仅支持deepseek-v4-flash，暂不支持 Pro