O DeepSeek V4 Pro merece um piloto controlado quando o trabalho exige planejamento longo, ferramentas ou muito contexto. Ele não deve ser o padrão para tudo: preço por horário, respostas extensas e risco de superengenharia tornam roteamento e revisão parte da escolha.
A DeepSeek anunciou a disponibilidade geral em 13 de agosto de 2026. O ponto de decisão é o ID deepseek-v4-pro, versão DeepSeek-V4-Pro-0813, e o snapshot da Artificial Analysis consultado em 20 de setembro: índice 36, posição 7/113 e US$0,67 por tarefa do índice no esforço max. (lançamento GA, Artificial Analysis)
Resumo
GA adiciona esforços low, high e max, Responses API e orientação para Codex.
O catálogo indica contexto de 1M, saída máxima de 384K, chamadas de ferramentas e APIs Responses/Anthropic; não indica vision.
A saída custa US$1,98/3,96 por milhão fora de pico/no pico no snapshot consultado; confirme antes de criar um orçamento.
A MindStudio marcou 61/80 (76,25%) em oito tarefas para o V4-Pro-0813 contra 24,8% na prévia, sem publicar todos os parâmetros.
A evidência favorece planejamento e frontend, mas mostra superengenharia, verbosidade e latência como riscos.
Nenhum teste ou screenshot do Tabbit foi feito; consulte o recurso do DeepSeek V4 Pro (English).
Especificações e acesso
| Pergunta | Snapshot atual | Limite de decisão |
|---|---|---|
| ID/versão | deepseek-v4-pro; DeepSeek-V4-Pro-0813 | Registre os dois. |
| Contexto/saída | 1M / 384K tokens | Máximos do catálogo, não cota garantida. |
| Raciocínio | low, high, max | Compare também o esforço. |
| Recursos | JSON, ferramentas, Responses, Anthropic, Chat Prefix/FIM beta | Dependem da rota. |
| Visão | Não indicada na API atual | Use outro modelo para imagens. |
| Preço | Entrada com cache 0,022/0,044; sem cache 0,66/1,32; saída 1,98/3,96 dólares/MTok, fora/no pico | Cache, horário e reajustes alteram o custo. |
O site oficial define pico como 01:00–04:00 e 06:00–10:00 UTC de segunda a sexta, exceto feriados chineses, e informa 500 requisições concorrentes. Reconfirme na página atual.
Da prévia de abril ao GA
| Dimensão | Prévia | V4-Pro-0813 GA | Uso prático |
|---|---|---|---|
| Estado | Testes iniciais | GA em 13 de agosto | Fixe data e versão. |
| Esforço | Não documentado | low, high, max | Meça qualidade e custo. |
| Agentes | Casos iniciais | Responses API e Codex | Registre ferramentas e parada. |
| Oito tarefas | 24,8% | 61/80 | Comparação direcional no mesmo artigo. |
O teste da MindStudio cobriu lógica, 3D, animação, SVG, jogo, matemática, agente de longa duração e relógio de fusos. Como prompts completos, parâmetros e repetições não foram publicados, não é um ranking universal. Veja a coleção de reviews (English).
Por que acompanhar esse número
Os US$0,67 da Artificial Analysis são referência para planejamento no esforço max, não uma fatura. O snapshot atual mostra índice 36 e posição 7/113; uma nota antiga mostrava 53 e 3/107. Não misture snapshots. Compare o custo por resultado aceito e consulte o guia de raciocínio agêntico.
Riscos desconhecidos
Os casos XSCT de planejamento (98,0/92,6) e esclarecimento (68,5) usam juiz LLM e não revelam o harness.
Rankings e páginas mudam.
Cache, horário, esforço, saída longa e tentativas alteram o custo.
A MindStudio observou excesso de raciocínio e superengenharia.
A API atual não indica visão; API, Expert Mode e provedores não são a mesma promessa.
O que a comunidade diz
O corpo do tópico do Reddit foi removido. Comentários visíveis são anedóticos: DeciusCurusProbinus disse “Pretty much, if you are not a vibe coder”; SiteSpecialist6295 chamou-o de “massive improvement” para coding agêntico, mas alertou para prompts vagos; The_Meme_Economy deixou Pro para planejar/revisar; burntoutdev8291 achou-o “very slow”. Não há fixture reproduzível ou screenshot.
Quem deve testar?
| Trabalho | Primeiro passo | Motivo |
|---|---|---|
| Código multi-arquivo com testes | Piloto em high | Planejamento é o caso mais forte. |
| Repositório ou corpus grande | Comece por uma parte limitada | 1M de contexto não garante recuperação correta. |
| Geração rotineira sensível a custo | Compare Flash primeiro | Saída no pico pode encarecer. |
| Depuração visual | Não presuma suporte | A API não indica vision. |
| Mudanças sensíveis | Testes, diff e aprovação humana | Funcionamento não prova segurança. |
Próximo passo
Escolha uma tarefa reversível: mudança pequena com testes, extração estruturada ou planejamento seguido de execução. Registre ID, esforço, contexto, permissões, tokens, latência, tentativas e correções e repita com seu modelo atual. Para trabalho no navegador, consulte navegador agêntico, automação de navegador e Tabbit Browser. Esta pesquisa não verificou uma conta Tabbit.
Para começar, veja a biblioteca de prompts (English) do modelo e o guia dos melhores navegadores de IA. São pontos de descoberta, não garantia de acesso.
Tabbit BrowserVeredito
O DeepSeek V4 Pro é um candidato forte para planejamento longo, coding agêntico e contextos grandes, mas não um vencedor universal. Fixe modelo e esforço, use uma tarefa reversível e deixe custo por resultado e intervenção humana decidir.
Fontes
Perguntas frequentes
O que é o DeepSeek V4 Pro?
É o modelo geral de raciocínio e agentes da DeepSeek. O catálogo atual identifica deepseek-v4-pro, versão DeepSeek-V4-Pro-0813, com contexto de 1 milhão de tokens e saída máxima de 384K.
O que mudou no V4 Pro 0813?
O lançamento GA de 13 de agosto de 2026 adicionou esforços low, high e max, Responses API e orientação para Codex. Um teste independente de oito tarefas também superou a prévia, mas o harness não é totalmente reproduzível.
Quanto custa?
A tabela oficial consultada em 20 de setembro de 2026 mostra entrada com cache a US$0,022/0,044 por milhão, sem cache a US$0,66/1,32 e saída a US$1,98/3,96, fora de pico/no pico. Os valores mudam.
Onde posso usar?
A DeepSeek lista a API, endpoints compatíveis com OpenAI e Anthropic e o Expert Mode na web e no app. Conta, região, cota e cliente definem o acesso real.
Ele aceita visão?
A tabela atual da API diz que não há suporte a vision. Para imagens ou capturas, use outra rota ou modelo.
Como devo testá-lo?
Fixe o ID e o esforço, use uma tarefa reversível, registre tokens, ferramentas, latência, tentativas e correções humanas e compare o custo por resultado aceito.