DeepSeek V4 Pro ออกจากการทดลองใช้งานเมื่อวันที่ 12 สิงหาคม 2026 รุ่น GA ที่ประทับตรา 0813 เปิดให้บริการผ่านปลายทาง API deepseek-v4-pro พร้อมหน้าต่างบริบท 1M-token, เอาต์พุตสูงสุด 384K โทเค็น และราคาอินพุต $0.003625 ต่อล้านโทเค็นเมื่อแคชสำเร็จ ตามที่ Unite.AI รายงาน โมเดลที่ใช้เวลาสี่เดือนในการทดลองใช้งานขณะนี้เป็นโมเดลหลักของ DeepSeek
บทความนี้เน้นขั้นตอนนำไปใช้จริง: ส่งคำขอแรกด้วย OpenAI SDK, ใช้โหมดการคิดและฟิลด์ reasoning_content, สตรีมผลลัพธ์, เรียกใช้เครื่องมือ และออกแบบพร้อมต์เพื่อให้ได้ประโยชน์จาก prompt cache หากต้องการภาพรวมสถาปัตยกรรมก่อน เริ่มจาก DeepSeek V4 คืออะไร
สรุป
- DeepSeek-V4-Pro-0813 คือสแนปช็อต GA ที่อยู่เบื้องหลังปลายทาง
deepseek-v4-proณ วันที่ 12 สิงหาคม 2026 - API เข้ากันได้กับ OpenAI: ตั้ง
base_urlเป็นhttps://api.deepseek.comและใช้model="deepseek-v4-pro" - รองรับบริบท 1M-token, เอาต์พุตสูงสุด 384K-token และโหมด
non-think,think high,think max - โหมดคิดจะส่งฟิลด์
reasoning_contentกลับมาพร้อมคำตอบ - ราคาอินพุตคือ $0.435/M เมื่อแคชพลาด และ $0.003625/M เมื่อแคชสำเร็จ; ราคาเอาต์พุตคือ $0.87/M
- ทดสอบ request, SSE stream และเปรียบเทียบ Pro กับ Flash ใน Apidog ก่อนเชื่อมต่อเข้าระบบจริง
การเปลี่ยนแปลงของ GA build 0813 สำหรับผู้พัฒนา
เวอร์ชันทดลองเปิดตัวในเดือนเมษายน 2026, V4 Flash เปิดตัวในเดือนกรกฎาคม และ V4 Pro เปลี่ยนเป็นรุ่น GA ในวันที่ 12 สิงหาคม ภายใต้ build 0813 ตามรูปแบบการตั้งชื่อสแนปช็อตของ DeepSeek เช่น v3-0324
สิ่งที่เปลี่ยนไปเมื่อโมเดลเข้าสู่ GA:
-
สแนปช็อตเสถียรขึ้น — โมเดล preview อาจเปลี่ยนพฤติกรรมได้ตลอดเวลา ซึ่งกระทบผลประเมินและ prompt tuning ส่วน build
0813เป็นเป้าหมายที่คงที่จนกว่าจะมีสแนปช็อตใหม่ -
ปลายทางพร้อมใช้ใน production — API อย่างเป็นทางการใช้
deepseek-v4-proซึ่งชี้ไปที่ build 0813 หากต้องการระบุสแนปช็อตโดยตรง OpenRouter ระบุโมเดลเป็นdeepseek/deepseek-v4-pro-0813 - ฟีเจอร์ครบชุด — ใช้โหมดคิด, function calling, structured output, prompt caching และ API หลายรูปแบบ ได้แก่ OpenAI, Anthropic และ Responses API ได้แล้ว
ภายใน V4 Pro เป็นโมเดล mixture-of-experts ที่มีพารามิเตอร์รวม 1.6 ล้านล้าน และเปิดใช้งาน 49 พันล้านพารามิเตอร์ต่อโทเค็น กลไก Compressed Sparse Attention และ Heavily Compressed Attention ลดการคำนวณ inference แบบโทเค็นเดี่ยวเหลือ 27% ของ V3.2 และลด KV cache เหลือ 10% ซึ่งเป็นเหตุผลที่บริบท 1M-token สามารถให้บริการได้จริงในระดับราคานี้
DeepSeek V4 Pro 0813: ข้อมูลจำเพาะโดยย่อ
| คุณสมบัติ | DeepSeek V4 Pro 0813 |
|---|---|
| การเปิดตัว | GA วันที่ 12 สิงหาคม 2026, สแนปช็อต 0813
|
| สถาปัตยกรรม | Mixture-of-experts, รวม 1.6T, ใช้งาน 49B ต่อโทเค็น |
| กลไกความสนใจ | Compressed Sparse Attention + Heavily Compressed Attention |
| ต้นทุน inference เทียบ V3.2 | การคำนวณโทเค็นเดี่ยว 27%, KV cache 10% |
| หน้าต่างบริบท | 1,000,000 โทเค็น |
| เอาต์พุตสูงสุด | 384K โทเค็น |
| โหมดการคิด |
non-think, think high, think max
|
| ราคาอินพุต | $0.435/M เมื่อแคชพลาด, $0.003625/M เมื่อแคชสำเร็จ |
| ราคาเอาต์พุต | $0.87/M |
| รูปแบบ API | OpenAI Chat Completions, Anthropic Messages, DeepSeek Responses |
| รหัสโมเดล | deepseek-v4-pro |
| รุ่นน้อง |
deepseek-v4-flash — รวม 284B / ใช้งาน 13B, อินพุต $0.14/M, เอาต์พุต $0.28/M |
บัตรโมเดลของ DeepSeek รายงาน SWE-bench Verified 80.6%, Terminal Bench 2.0 67.9%, GPQA Diamond 90.1% และ LiveCodeBench 93.5% สำหรับ V4-Pro-Max ซึ่งเป็นการตั้งค่าโหมดคิดสูงสุด ตัวเลขเหล่านี้เป็นข้อมูลจากผู้ให้บริการและยังไม่มีการตรวจสอบโดยบุคคลที่สาม ดังนั้นควรประเมินกับ workload ของคุณเองก่อนย้ายงานสำคัญ
รับ API key และส่งคำขอแรก
ตั้งค่าตามขั้นตอนนี้:
- สร้างบัญชีที่ platform.deepseek.com และเติมเครดิต เนื่องจาก API เป็นแบบเติมเงิน
- ไปที่ API Keys แล้วสร้างคีย์ใหม่
- คัดลอกคีย์ทันที เพราะจะแสดงเพียงครั้งเดียว
- เก็บคีย์ไว้ใน environment variable แทนการใส่ลงใน source code
export DEEPSEEK_API_KEY="sk-..."
DeepSeek รองรับ OpenAI Chat Completions API จึงใช้แพ็กเกจ openai มาตรฐานได้โดยตรง ใช้ได้ทั้ง https://api.deepseek.com และ https://api.deepseek.com/v1 เป็น base URL โดย /v1 ใช้เพื่อความเข้ากันได้ของโปรโตคอล ไม่ใช่เวอร์ชันโมเดล
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.environ["DEEPSEEK_API_KEY"],
base_url="https://api.deepseek.com",
)
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v4-pro",
messages=[
{
"role": "system",
"content": "You are a concise technical assistant.",
},
{
"role": "user",
"content": "Explain idempotency in REST APIs in two sentences.",
},
],
)
print(response.choices[0].message.content)
print(response.usage)
ตรวจสอบ response.usage ตั้งแต่เริ่มใช้งาน เพราะต้นทุนระหว่าง cache hit กับ cache miss ต่างกันมาก โดยเฉพาะเมื่อส่งบริบทขนาดใหญ่
หากต้องการทดสอบแบบ HTTP ดิบ ให้ใช้ curl:
curl https://api.deepseek.com/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $DEEPSEEK_API_KEY" \
-d '{
"model": "deepseek-v4-pro",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "List three ways to version a REST API."
}
]
}'
ดูพารามิเตอร์ทั้งหมดได้ในเอกสาร DeepSeek อย่างเป็นทางการ ซึ่งรวมปลายทาง Anthropic Messages และ DeepSeek Responses API
ใช้งานสามโหมดการคิด
V4 Pro ใช้ปลายทางเดียว แต่ปรับระดับการให้เหตุผลด้วย reasoning_effort:
-
noneหรือ non-think — ตอบตรงที่สุด เหมาะกับการจัดหมวดหมู่, แยกข้อมูล, จัดรูปแบบ และสรุป -
highหรือ think high — ให้เหตุผลก่อนตอบ และส่งกลับผ่านreasoning_content; เหมาะกับการเขียนโค้ด, debug และงานวิเคราะห์หลายขั้นตอน -
maxหรือ think max — ใช้งบประมาณการให้เหตุผลสูงสุด เหมาะกับปัญหาที่ยากจริง ๆ
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v4-pro",
reasoning_effort="high", # "none" | "high" | "max"
messages=[
{
"role": "user",
"content": (
"Our API returns 502s under load but only behind the CDN. "
"Walk through likely causes in order of probability."
),
},
],
)
message = response.choices[0].message
print("--- Reasoning ---")
print(message.reasoning_content)
print("--- Answer ---")
print(message.content)
ข้อควรปฏิบัติ:
- อย่าส่ง
reasoning_contentกลับเข้าไปในประวัติการสนทนา ส่งเฉพาะcontentของข้อความก่อนหน้า - โทเค็นการให้เหตุผลคิดราคาเป็น output token ที่ $0.87/M
- อย่าตั้ง
maxเป็นค่าเริ่มต้น ใช้เฉพาะงานที่ต้องการการวิเคราะห์เชิงลึกจริง ๆ
สตรีมการตอบสนอง
เอาต์พุตของ V4 Pro อาจยาวถึง 384K-token และโหมดคิดอาจใช้เวลานาน ควรเปิด streaming เพื่อให้ผู้ใช้เห็นความคืบหน้าระหว่างรอ
stream = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v4-pro",
reasoning_effort="high",
stream=True,
messages=[
{
"role": "user",
"content": (
"Design a rate limiter for a public API. "
"Compare token bucket and sliding window."
),
},
],
)
for chunk in stream:
if not chunk.choices:
continue # final chunk may contain usage only
delta = chunk.choices[0].delta
if getattr(delta, "reasoning_content", None):
print(delta.reasoning_content, end="", flush=True)
elif delta.content:
print(delta.content, end="", flush=True)
ในโหมดคิด ส่วน reasoning_content มักมาก่อน แล้วจึงเป็น content ของคำตอบจริง
สำหรับ UI ให้แสดง reasoning เป็นสถานะยุบได้ เช่น “กำลังคิด…” แล้วเปลี่ยนเป็นข้อความตอบปกติเมื่อเริ่มได้รับ content หากต้องการรายละเอียดของ Server-Sent Events ดูคู่มือ สตรีมการตอบสนอง API ด้วย SSE
การเรียกใช้เครื่องมือและ structured output
V4 Pro รองรับ OpenAI-style function calling ดังนั้น agent loop ที่มีอยู่สามารถย้ายมาใช้ได้โดยแทบไม่ต้องแก้ไขโครงสร้างหลัก
tools = [{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_endpoint_status",
"description": "Check the health of an internal API endpoint",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"endpoint": {
"type": "string",
"description": "Path, e.g. /v1/orders",
}
},
"required": ["endpoint"],
},
},
}]
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v4-pro",
messages=[
{
"role": "user",
"content": "Is /v1/orders healthy right now?",
}
],
tools=tools,
)
print(response.choices[0].message.tool_calls)
ลำดับการทำงานสำหรับ tool loop คือ:
- ส่ง
toolsพร้อมข้อความผู้ใช้ - อ่าน
tool_callsจากโมเดล - ตรวจสอบและรันฟังก์ชันในฝั่งแอปพลิเคชัน
- เพิ่มผลลัพธ์ของ tool ลงใน
messages - ส่งคำขอรอบถัดไปเพื่อให้โมเดลสร้างคำตอบสุดท้าย
สำหรับ JSON ที่ parse ได้แน่นอน ให้ใช้พารามิเตอร์ response_format ตามรูปแบบมาตรฐาน ดูรูปแบบข้อความและพารามิเตอร์เพิ่มเติมได้ในเอกสารทางการ
เศรษฐศาสตร์ของ prompt caching
DeepSeek แคช prefix ของพร้อมต์โดยอัตโนมัติ โดยไม่ต้องส่ง cache-control header และไม่ต้องกำหนด TTL เอง
- Cache miss: $0.435/M input tokens
- Cache hit: $0.003625/M input tokens
ส่วนลดสำหรับ prefix ที่ API เคยเห็นแล้วจึงอยู่ที่ประมาณ 120 เท่า
ตัวอย่าง: coding agent ที่ส่งบริบท repository ขนาด 200K-token จำนวน 50 ครั้งในเซสชันเดียว
-
ไม่ใช้แคช:
50 × 200K × $0.435/M ≈ $4.35 -
ใช้แคชอัตโนมัติ: cache miss ครั้งแรก
$0.087+ cache hit 49 ครั้ง≈ $0.0007ต่อครั้ง รวมประมาณ$0.12
โครงสร้างพร้อมต์ที่ควรใช้:
[ส่วนคงที่]
- System prompt
- เอกสารอ้างอิง
- Repository context
- Tool definitions
[ส่วนเปลี่ยนแปลง]
- ข้อความล่าสุดของผู้ใช้
- ผลลัพธ์จาก tool
- Request ID
- Timestamp
อย่าใส่ข้อมูลที่เปลี่ยนทุกครั้ง เช่น timestamp หรือ request ID ไว้ต้นพร้อมต์ เพราะการเปลี่ยนแปลงในช่วงต้นทำให้ prefix cache ใช้ไม่ได้ตั้งแต่จุดนั้นเป็นต้นไป
บริบท 1M-token มีค่าใช้จ่าย $0.435 เมื่อ cache miss แต่หากเก็บเป็น session prefix ที่เสถียร ต้นทุนต่อการเรียกใช้อาจเหลือเพียงประมาณหนึ่งในสามของเซ็นต์ ดูแนวคิดเพิ่มเติมได้ที่ Prompt caching คืออะไร
ทดสอบ deepseek-v4-pro ใน Apidog
ก่อนนำไปเชื่อมกับ production ให้ทดสอบ endpoint, headers, request body และ SSE stream ด้วยเครื่องมือ API client ที่ตรวจสอบได้ง่าย เนื่องจาก DeepSeek เข้ากันได้กับ OpenAI คุณจึงตั้งค่าใน Apidog ได้โดยตรง
ขั้นตอนแนะนำ:
นำเข้า request จาก curl
วางคำสั่งcurlลงใน Apidog เพื่อแปลงเป็น request ที่แก้ไขได้ พร้อม headers, authentication และ bodyสร้าง environment สำหรับ Pro และ Flash
เก็บbase_url, API key และ model name เป็นตัวแปร environment เช่น:
base_url = https://api.deepseek.com
api_key = sk-...
model = deepseek-v4-pro
จากนั้นสร้าง environment อีกชุดที่ใช้ deepseek-v4-flash เพื่อเปรียบเทียบผลลัพธ์, latency และ usage กับพร้อมต์เดียวกัน
- ตรวจสอบ SSE stream ส่ง request ด้วย:
{
"stream": true
}
ตรวจสอบลำดับ event เพื่อดูว่า reasoning_content เริ่มส่งเมื่อใด และคำตอบจริงเริ่มเมื่อใด
- บันทึกเป็น collection เมื่อมีสแนปช็อต DeepSeek รุ่นถัดไป ให้รัน collection เดิมซ้ำเพื่อเปรียบเทียบพฤติกรรมก่อนอัปเกรด
ตรวจสอบบล็อก usage ในทุก request เพื่อวัด cache hit rate ขณะปรับโครงสร้างพร้อมต์
ราคาปัจจุบันและการเปลี่ยนแปลงราคา
| โมเดล | อินพุต: cache miss | อินพุต: cache hit | เอาต์พุต |
|---|---|---|---|
deepseek-v4-pro |
$0.435/M | $0.003625/M | $0.87/M |
deepseek-v4-flash |
$0.14/M | — | $0.28/M |
แม้ราคา Pro จะต่ำกว่าโมเดลชั้นนำจากตะวันตกหลายรุ่น แต่มีข้อควรระวัง: วันที่ 6 สิงหาคม 2026 DeepSeek แจ้งว่าจะมีการปรับราคา API เพิ่มขึ้น “อย่างมีนัยสำคัญ” โดยยังไม่ประกาศตัวเลขหรือวันมีผลบังคับใช้
สิ่งที่ควรทำตอนนี้:
- วัดต้นทุนจริงจาก
usageของ workload จริง - เพิ่ม cache hit rate โดยรักษา prefix ให้คงที่
- เก็บ V4 Flash เป็น routing fallback สำหรับงานปริมาณมากและงานที่ไม่ต้องใช้ reasoning ลึก
- แยก routing ตามลักษณะงาน ไม่ใช่ตามชื่อโมเดล
อ่านการวิเคราะห์เพิ่มเติมได้ใน คู่มือราคา DeepSeek V4 API
คำถามที่พบบ่อย
โค้ด OpenAI SDK เดิมใช้กับ DeepSeek V4 Pro ได้หรือไม่?
ได้เกือบทั้งหมด เปลี่ยนเพียง:
-
base_urlเป็นhttps://api.deepseek.com - API key เป็น DeepSeek API key
-
modelเป็นdeepseek-v4-pro
Chat Completions, streaming, tools และ structured output ใช้รูปแบบเดียวกับ OpenAI เป็นหลัก หากใช้ Anthropic SDK ก็สามารถใช้ปลายทาง Anthropic Messages ของ DeepSeek ได้
ควรใช้ V4 Flash แทน V4 Pro เมื่อใด?
ใช้ Flash สำหรับงานปริมาณมากที่ไม่ต้องใช้ reasoning เชิงลึก เช่น:
- Classification
- Data extraction
- Simple chat
- Formatting
- งานที่ไวต่อ latency
ใช้ Pro สำหรับ:
- Coding agent
- Debugging
- วิเคราะห์ repository หรือบริบทยาว
- งานหลายขั้นตอน
- งานที่ต้องใช้
reasoning_effort="high"หรือ"max"
ใช้ V4 Pro 0813 กับ Cursor ได้หรือไม่?
ได้ Cursor รองรับ custom OpenAI-compatible endpoint จึงตั้งค่า build GA เป็นโมเดลแบบกำหนดเองได้ ดูขั้นตอนที่ วิธีใช้ DeepSeek V4 Pro กับ Cursor
สรุป
เริ่มต้นใช้งาน DeepSeek V4 Pro ด้วยขั้นตอนพื้นฐาน: สร้าง API key, ส่ง request แรก, เลือกโหมดคิด, เปิด streaming และออกแบบ prompt prefix ให้แคชได้
จุดที่มีผลต่อสถาปัตยกรรมมากที่สุดคือส่วนลด cache 120 เท่า: จัดวางข้อมูลคงที่ไว้ต้นพร้อมต์ และย้ายข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงบ่อยไปไว้ท้ายพร้อมต์ ตรวจสอบ usage ทุกครั้ง และเก็บ collection ใน Apidog เพื่อทดสอบซ้ำเมื่อ DeepSeek ออกสแนปช็อตหรือปรับราคาในอนาคต
Top comments (0)