DeepSeek

DeepSeek V4 Pro

Tipo
modelo de linguagem
Contexto
1.049K tokens
Saída máxima
384K
Lançado em
24 abril 2026
String para a API
deepseek/deepseek-v4-pro
Pesos
abertos

Preços por fornecedor

Fornecedor Entrada, $ por 1M Saída, $ por 1M Nos nossos dados desde
routing-run $0,348 $0,696 31 jul 2026
crof $0,35 $0,8 31 jul 2026
ebcloud $0,429 $0,857 31 jul 2026
opencode-go $0,435 $0,87 31 jul 2026
vivgrid $0,435 $0,87 31 jul 2026
auriko $0,435 $0,87 31 jul 2026
alibaba-cn $0,435 $0,87 31 jul 2026
modelis $0,435 $0,87 2 ago 2026
DeepSeek $0,435 $0,87 31 jul 2026
Hugging Face $0,435 $0,87 31 jul 2026
Kilo Code $0,435 $0,87 31 jul 2026
LLM Gateway $0,435 $0,87 31 jul 2026
Merge Gateway $0,435 $0,87 31 jul 2026
NVIDIA $0,435 $0,87 31 jul 2026
OpenRouter $0,435 $0,87 31 jul 2026
Pioneer $0,435 $0,87 31 jul 2026
Tencent (Hunyuan) $0,435 $0,87 31 jul 2026
Vercel $0,435 $0,87 31 jul 2026
ZenMux $0,435 $0,87 31 jul 2026
ofox $0,45 $0,88 31 jul 2026
CrossModel $0,47 $0,94 31 jul 2026
OrcaRouter $0,56 $1,12 31 jul 2026
unorouter $0,9 $1,8 31 jul 2026
aiand $1 $2,5 31 jul 2026
NanoGPT deepseek/deepseek-v4-pro $1,1 $2,2 31 jul 2026
DeepInfra $1,3 $2,6 31 jul 2026
GMI Cloud $1,392 $2,784 31 jul 2026
NanoGPT TEE/deepseek-v4-pro $1,5 $5,25 31 jul 2026
Cortecs $1,553 $3,106 31 jul 2026
novita-ai $1,6 $3,2 31 jul 2026
EmpirioLabs AI $1,65 $3,3 31 jul 2026
Venice AI $1,65 $3,301 31 jul 2026
frogbot $1,74 $3,48 31 jul 2026
cline-pass $1,74 $3,48 31 jul 2026
siliconflow-cn $1,74 $3,48 31 jul 2026
hpc-ai $1,74 $3,48 31 jul 2026
Abacus.AI $1,74 $3,48 31 jul 2026
Baseten $1,74 $3,48 31 jul 2026
DigitalOcean Gradient AI $1,74 $3,48 31 jul 2026
FastRouter $1,74 $3,48 31 jul 2026
Fireworks AI $1,74 $3,48 31 jul 2026
Microsoft Foundry $1,74 $3,48 31 jul 2026
OpenCode Zen $1,74 $3,84 31 jul 2026
SiliconFlow $1,74 $3,48 31 jul 2026
Together AI $1,74 $3,48 31 jul 2026
Weights & Biases $1,74 $3,48 31 jul 2026
tensorx $1,75 $3,5 2 ago 2026
Nebius Token Factory $1,75 $3,5 31 jul 2026
hyper $2,4 $4,8 31 jul 2026

É mostrada apenas a tarifa base e apenas preços por token. Tarifas em lote, reduzidas ou em cache, bem como preços por imagem ou por segundo de vídeo, não entram nesta tabela: não podem ficar na mesma coluna que um preço por milhão de tokens.

Um mesmo fornecedor aparece várias vezes se vende este modelo com identificadores diferentes e a preços diferentes — por exemplo, com precisão de pesos diferente. O identificador é indicado ao lado do nome. As ofertas idênticas vindas de duas fontes com grafias diferentes são reunidas numa única linha.

A data da última coluna é o dia em que este preço entrou pela primeira vez na nossa recolha. O preço pode ser mais antigo: antes desse dia simplesmente não o registávamos. Desde então não mudou — caso contrário, no seu lugar estaria uma linha nova com uma data nova.

Resultados das medições

Conjunto de tarefas Resultado Condições da execução Medido por
Arena Score, programação 1.470,43 1.464–1.477
Arena Score, diálogo de vários turnos 1.465,44 1.458–1.473
Arena Score em francês 1.465,07 1.449–1.481
Arena Score, perguntas de especialista 1.464,63 1.455–1.474
Arena Score, pedidos difíceis 1.460,9 1.456–1.466
Arena Score, pedidos longos 1.458,25 1.452–1.464
Arena Score em inglês 1.457,95 1.452–1.463
Arena Score em espanhol 1.450,48 1.433–1.468
Arena Score, geral 1.450,08 1.446–1.454
Arena Score em russo 1.449,49 1.440–1.459
Arena Score, desenvolvimento web 1.446 1.439–1.453
Arena Score, seguimento de instruções 1.445,46 1.439–1.452
Arena Score, escrita criativa 1.443,14 1.435–1.451
Arena Score, matemática 1.442,56 1.430–1.455
Mock AIME 2024–2025 — problemas de olimpíada 96,66 % esforço: max · com estrutura ajustada Epoch evaluations
GPQA Diamond — perguntas de nível de pós-graduação 86,2 % esforço: max · com estrutura ajustada Epoch evaluations
SWE-bench Verified — correção de erros em repositórios 77,64 % esforço: max · com estrutura ajustada Epoch evaluations
SimpleQA Verified — exatidão factual 57 % esforço: max Epoch evaluations
SimpleBench — perguntas capciosas 53,44 % https://lmcouncil.ai/benchmarks autorrelatado
WeirdML — tarefas incomuns de aprendizagem automática 48,9 % esforço: max https://htihle.github.io/weirdml.html
FrontierMath, níveis 1–3 45,26 % esforço: max Epoch evaluations
FrontierCode — patches aptos a serem aceites num projeto 17,6 % esforço: none https://cognition.com/frontiercode
Problemas de xadrez 15,83 % esforço: max Epoch evaluations
CritPt — problemas de física 12,86 % esforço: max
FrontierMath, nível 4 — problemas de investigação 2,44 % esforço: max Epoch evaluations
Arena Score, tarefas de agente -0,01 0–0