DeepSeek V4 NEW

由 DeepSeek AI 提供支持 — 单个端点上的 Flash 和 Pro 层

按 Token 定价 — 双层

deepseek-v4-flash — 输入: 0.01 IC / 1K tokens · 输出: 0.02 IC / 1K tokens (~10 / 20 泰铢/100万)

deepseek-v4-pro — 输入: 0.20 IC / 1K tokens · 输出: 0.40 IC / 1K tokens (~200 / 400 泰铢/100万)

v4 活跃 POST /v3/llm/deepseek-v4/chat/completions

欢迎使用 iApp DeepSeek V4 API。单个 OpenAI 兼容的端点支持两个模型层：Flash 层用于快速的日常任务，价格与 V3.2 相同；Pro 层用于最困难的推理、编码和智能体工作负载。层级通过 model 字段按请求选择，因此您可以在生产环境中混合搭配使用。

选择层级

层级	模型名称	最适合	价格（每 1K tokens 的输入 / 输出）
Flash	`deepseek-v4-flash`	聊天、RAG、分类、起草、日常泰语/英语问答	0.01 / 0.02 IC
Pro	`deepseek-v4-pro`	困难推理、多步智能体、IMO/IOI 级别数学和编码	0.20 / 0.40 IC

Pro 的成本约为 Flash 的 20 倍。默认使用 Flash，仅在实际需要更深入思考的请求时才升级到 Pro。

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优惠截止至 2025 年 12 月 31 日

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DeepSeek V4 Chat

API Key

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0 messages in conversationModel: deepseek-v4-flash

概述

DeepSeek V4 是 DeepSeek 开源 LLM 系列的下一代产品，它基于 V3.2 中引入的稀疏注意力（sparse-attention）和强化学习（reinforcement-learning）的进步，并增加了一个更强的推理层。两个模型层共享同一个端点：

Flash 层针对延迟和成本进行了优化，可作为 V3.2 聊天的直接升级。
Pro 层针对困难问题的准确性进行了优化——多步数学、智能体工具使用、大规模代码重构。

主要特性

双层，单端点: 通过 model 字段按请求选择层级。无需更改代码即可切换。
OpenAI 兼容: 请求/响应格式相同——可作为 OpenAI 客户端的即插即用替代品。
流式支持: 实时 Token 流，提供响应式用户体验。
长上下文: 扩展的上下文窗口，适用于长文档。
泰语优先: 与英语和中文并列，提供一流的泰语支持。

入门

先决条件
- iApp Technology 的 API 密钥
- 足够的 IC 余额（Pro 请求成本约为 Flash 的 20 倍 — 确保您的充值反映这一点）
快速入门
- 单个 REST 端点，OpenAI 兼容格式
- 支持流式和非流式
速率限制
- 每秒 5 个请求
- 每分钟 200 个请求

如何获取 API 密钥？

访问 API 密钥管理查看您现有的 API 密钥或申请新密钥。

此端点仅接受 deepseek-v4-flash 和 deepseek-v4-pro。

在 model 字段中发送任何其他值将返回 HTTP 400。这可以防止您因拼写错误而意外调用更昂贵的模型。

API 端点

端点	方法	描述	成本
`/v3/llm/deepseek-v4/chat/completions`	POST	V4 双层（流式和非流式）的聊天补全	请参阅各模型定价

可用模型

模型	描述
`deepseek-v4-flash`	快速、低成本的日常层（推荐默认）
`deepseek-v4-pro`	用于最困难问题的优质推理层

代码示例

cURL — Flash (非流式)

curl -X POST 'https://api.iapp.co.th/v3/llm/deepseek-v4/chat/completions' \
  -H 'apikey: YOUR_API_KEY' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "deepseek-v4-flash",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "สวัสดีครับ คุณช่วยอะไรได้บ้าง?"}
    ],
    "max_tokens": 4096,
    "temperature": 0.7,
    "top_p": 0.9
  }'

cURL — Pro (流式)

curl -X POST 'https://api.iapp.co.th/v3/llm/deepseek-v4/chat/completions' \
  -H 'apikey: YOUR_API_KEY' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "deepseek-v4-pro",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Prove that the sum of two odd numbers is even."}
    ],
    "max_tokens": 4096,
    "temperature": 0.0,
    "top_p": 0.9,
    "stream": true
  }'

Python

import requests

url = "https://api.iapp.co.th/v3/llm/deepseek-v4/chat/completions"

payload = {
    "model": "deepseek-v4-flash",  # 困难推理请使用 "deepseek-v4-pro"
    "messages": [
        {"role": "user", "content": "สวัสดีครับ คุณช่วยอะไรได้บ้าง?"}
    ],
    "max_tokens": 4096,
    "temperature": 0.7,
    "top_p": 0.9,
}

headers = {
    "apikey": "YOUR_API_KEY",
    "Content-Type": "application/json",
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
print(response.json())

Python — 流式

import json
import requests

url = "https://api.iapp.co.th/v3/llm/deepseek-v4/chat/completions"

payload = {
    "model": "deepseek-v4-pro",
    "messages": [
        {"role": "user", "content": "อธิบายเกี่ยวกับ AI ให้หน่อย"}
    ],
    "max_tokens": 4096,
    "temperature": 0.7,
    "top_p": 0.9,
    "stream": True,
}

headers = {
    "apikey": "YOUR_API_KEY",
    "Content-Type": "application/json",
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=payload, stream=True)

for line in response.iter_lines():
    if not line:
        continue
    line = line.decode("utf-8")
    if line.startswith("data: "):
        data = line[6:]
        if data == "[DONE]":
            break
        chunk = json.loads(data)
        content = chunk["choices"][0]["delta"].get("content", "")
        print(content, end="", flush=True)

JavaScript / Node.js

const axios = require('axios');

const url = 'https://api.iapp.co.th/v3/llm/deepseek-v4/chat/completions';

const payload = {
  model: 'deepseek-v4-flash', // 或 'deepseek-v4-pro'
  messages: [
    { role: 'user', content: 'สวัสดีครับ คุณช่วยอะไรได้บ้าง?' }
  ],
  max_tokens: 4096,
  temperature: 0.7,
  top_p: 0.9,
};

const config = {
  headers: {
    apikey: 'YOUR_API_KEY',
    'Content-Type': 'application/json',
  },
};

axios.post(url, payload, config)
  .then(response => {
    console.log(response.data.choices[0].message.content);
  })
  .catch(error => {
    console.error(error.response?.data || error.message);
  });

PHP

<?php

$curl = curl_init();

$payload = json_encode([
    'model' => 'deepseek-v4-flash',
    'messages' => [
        ['role' => 'user', 'content' => 'สวัสดีครับ คุณช่วยอะไรได้บ้าง?']
    ],
    'max_tokens' => 4096,
    'temperature' => 0.7,
    'top_p' => 0.9,
]);

curl_setopt_array($curl, [
    CURLOPT_URL => 'https://api.iapp.co.th/v3/llm/deepseek-v4/chat/completions',
    CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
    CURLOPT_POST => true,
    CURLOPT_POSTFIELDS => $payload,
    CURLOPT_HTTPHEADER => [
        'apikey: YOUR_API_KEY',
        'Content-Type: application/json',
    ],
]);

$response = curl_exec($curl);
curl_close($curl);

$result = json_decode($response, true);
echo $result['choices'][0]['message']['content'];

API 参考

请求头

参数	类型	必填	描述
apikey	String	是	您的 API 密钥
Content-Type	String	是	application/json

请求体参数

参数	类型	必填	描述
model	String	是	`deepseek-v4-flash` 或 `deepseek-v4-pro`（其他值将被拒绝）
messages	Array	是	包含 `role` 和 `content` 的消息对象数组
max_tokens	Integer	否	生成的最大 Token 数（默认值：4096）
stream	Boolean	否	启用流式响应（默认值：false）
temperature	Float	否	采样温度 0–2（默认值：0.7）
top_p	Float	否	Top-p 采样（默认值：0.9）

Message 对象

字段	类型	描述
role	String	`system`、`user` 或 `assistant`
content	String	消息内容

用途	温度
编码 / 数学	0.0
数据分析	1.0
常规对话	1.3
翻译	1.3
创意写作	1.5

定价

层级	模型	端点	IC 成本
Flash	`deepseek-v4-flash`	`/v3/llm/deepseek-v4/chat/completions`	输入: 0.01 IC / 1K tokens (~10 泰铢/100万) 输出: 0.02 IC / 1K tokens (~20 泰铢/100万)
Pro	`deepseek-v4-pro`	`/v3/llm/deepseek-v4/chat/completions`	输入: 0.20 IC / 1K tokens (~200 泰铢/100万) 输出: 0.40 IC / 1K tokens (~400 泰铢/100万)

如需部署 DeepSeek V4 的本地版本，请联系我们。

用途

Flash: 聊天机器人、泰语文档的 RAG、分类、结构化提取、客户服务
Pro: 多步智能体、代码重构、数学推理、困难政策问题、评估评分

支持

如需支持和咨询：

DeepSeek V4 NEW

选择层级

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概述

主要特性

入门

API 端点

可用模型

代码示例

cURL — Flash (非流式)

cURL — Pro (流式)

Python

Python — 流式

JavaScript / Node.js

PHP

API 参考

请求头

请求体参数

Message 对象

推荐的温度设置

定价

用途

支持

ChindaX

SpeechFlow

ChindaGO

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概述​

主要特性​

入门​

API 端点​

可用模型​

代码示例​

cURL — Flash (非流式)​

cURL — Pro (流式)​

Python​

Python — 流式​

JavaScript / Node.js​

PHP​

API 参考​

请求头​

请求体参数​

Message 对象​

推荐的温度设置​

定价​

用途​

支持​

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主要特性

入门

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可用模型

代码示例

cURL — Flash (非流式)

cURL — Pro (流式)

Python

Python — 流式

JavaScript / Node.js

PHP

API 参考

请求头

请求体参数

Message 对象

推荐的温度设置

定价

用途

支持