DeepSeek V4-Pro란 무엇입니까? 모델, API, 함수 호출 및 JSON 출력 설명 • AI / API

DeepSeek V4-Pro란 무엇입니까? 모델, API, 함수 호출 및 JSON 출력 설명

DeepSeek Agent를 연결하고 있으며 문서에 언급되어 있습니다.deepseek-v4-prodeepseek-v4-flash, and the retireddeepseek-chat. 함수 호출이 때때로 반환됨arguments유효한 JSON이 아닙니다. JSON 모드와 엄격한 스키마는 다른 경로를 따르나요?

DeepSeek V4-Pro2026년 8월 13일부터 DeepSeek V4 제품군(GA)의 주력 MoE 모델입니다(DeepSeek-V4-Pro-0813 빌드). API 표면은 변경되지 않았습니다.base_url숙박https://api.deepseek.com, 세트model에게deepseek-v4-pro

OpenAI Chat Completions와 호환되며 Anthropic 스타일의 인터페이스도 제공합니다. 함수 호출, JSON 출력 및 세 가지 사고 노력 수준은 동일한 API를 공유합니다.

이 기사에서는 다음 내용을 다룹니다.

• V4-Pro와 V4-Flash의 정의 및 선택 방법
• 최소한의 채팅 완료 요청
• The full Function Calling tool loop
• JSON 모드와 베타 엄격한 스키마 비교
• JSONNote가 JSON 모델 디버깅을 돕는 방법

DeepSeek V4-Pro 란 무엇입니까?

DeepSeek V4 launched via API on 2026-04-24 as a Mixture-of-Experts stack. V4-Pro is the largest variant: ~1.6T total params, ~49B active per forward pass. The siblingdeepseek-v4-flashis lighter (284B / 13B active) for latency- and cost-sensitive workloads.

The 2026-08-13 GA release significantly boosts Agent skills—official benchmarks like Terminal Bench 2.1 and Toolathlon-Verified report production-grade gains. For developers the practical changes are:

• 다단계 도구 호출이 더 안정적이며 응답하기 전에 빈 루프가 적습니다.
• 네이티브 OpenAIResponses API형식 지원(Codex 친화적인 작업 흐름)
• 사고 모드가 추가됩니다.low / high / max세 가지 노력 수준

이미 다른 모델에서 OpenAI SDK를 사용하고 있는 경우 V4-Pro로 전환한다는 것은 일반적으로base_urlapi_key, 그리고model

V4 라인업 및 레거시 이름

새 프로젝트와 CI 스크립트는 다음을 사용해야 합니다.deepseek-v4-pro또는deepseek-v4-flashdirectly—legacy aliases were retired on 2026-07-24.

API 필수사항

최소 채팅 완료 요청

DeepSeek API는 OpenAI 채팅 완료와 일치합니다. Python 예제(설치openai패키지):

from openai import OpenAI

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

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-pro",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "用 JSON 列出三个 HTTP 状态码及含义"},
    ],
)
print(resp.choices[0].message.content)

Three easy pitfalls

1. 1
   무상태 API

   모든 요청에는 전체 내용이 포함되어야 합니다.messages역사. 서버는 이전 도구 결과를 기억하지 않습니다.

2. 2
   Prompt Cache

   응답usagemay includeprompt_cache_hit_tokens. 동일한 접두사를 사용하는 반복 호출은 캐시에 적중되고 비용이 절감됩니다.

3. 3
   성수기/비수기 가격

   2026년 8월 16일부터 요금은 시간대에 따라 다릅니다. 비수기는 성수기의 절반 정도입니다. 이에 따라 일괄 작업을 예약할 수 있습니다.

종단 간 함수 호출

함수 호출을 사용하면 모델이 추측하는 대신 구조화된 도구 호출(데이터베이스 쿼리, HTTP 호출, 수학 실행)을 반환할 수 있습니다. V4-Pro는 OpenAI 스타일을 사용합니다.tools배열.

1. 도구 정의(JSON 스키마)

{
  "type": "function",
  "function": {
    "name": "get_order",
    "description": "按订单号查询订单状态",
    "parameters": {
      "type": "object",
      "properties": {
        "order_id": { "type": "string", "description": "例如 ORD-10442" }
      },
      "required": ["order_id"]
    }
  }
}

2. 모델은 tool_calls를 반환합니다.

When the model wants a tool,finish_reason~이다"tool_calls"message.content일반적으로 비어 있습니다. 실제 명령어는tool_calls정렬:

{
  "choices": [{
    "message": {
      "role": "assistant",
      "content": "",
      "tool_calls": [{
        "id": "call_0_f1c29a44",
        "type": "function",
        "function": {
          "name": "get_order",
          "arguments": "{\"order_id\": \"ORD-10442\"}"
        }
      }]
    },
    "finish_reason": "tool_calls"
  }]
}

메모:arguments는끈당신은해야합니다json.loads당신 자신. 공식 문서에서는 모델이 항상 유효한 JSON을 생성하지 않으며 스키마 외부 필드를 환각시킬 수 있다고 경고합니다.

3. 도구 메시지 실행 및 반환

import json

messages = [{"role": "user", "content": "查一下 ORD-10442 的状态"}]
tools = [/* 上面的 get_order 定义 */]

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-pro",
    messages=messages,
    tools=tools,
)
msg = resp.choices[0].message

if msg.tool_calls:
    messages.append(msg)  # 保留 assistant 的 tool_calls
    call = msg.tool_calls[0]
    try:
        args = json.loads(call.function.arguments)
    except json.JSONDecodeError:
        args = {}  # 降级或重试
    result = get_order(**args)  # 你的业务函数
    messages.append({
        "role": "tool",
        "tool_call_id": call.id,
        "content": json.dumps(result, ensure_ascii=False),
    })
    # 再次请求，模型基于真实数据生成最终回答
    final = client.chat.completions.create(
        model="deepseek-v4-pro",
        messages=messages,
        tools=tools,
    )

tool_choice 동작

max_tokens너무 작다arguments도구 호출을 자릅니다.finish_reason된다length불완전한 인수가 있습니다. 에이전트 작업량에는 넉넉한 완료 예산이 필요합니다.

JSON 출력 및 엄격 모드

JSON 모드(response_format)

외부 도구가 아닌 JSON 텍스트만 필요한 경우 JSON 모드를 사용하세요.

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-pro",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "只输出合法 JSON，不要 markdown 代码块"},
        {"role": "user", "content": "生成一个含 name、age 的用户对象"},
    ],
    response_format={"type": "json_object"},
)
raw = resp.choices[0].message.content
data = json.loads(raw)  # 仍建议 try/except

DeepSeek은 V2 시대에 내부 JSON 구문 분석 속도를 78%에서 85%로 높였습니다. 정규식 정리는 97%에 도달할 수 있습니다. V4는 더욱 향상되었지만항상 응용 프로그램에서 유효성을 검사하십시오.—성공한 사람을 대하지 마십시오json.loads증거로 스키마가 정확합니다.

엄격한 스키마(베타)

JSON 스키마와 정확히 일치해야 하는 함수 호출의 경우 베타 엄격 모드를 활성화합니다.

• base_url변화https://api.deepseek.com/beta
• 세트"strict": true
• 모든object사물properties모든 키를 나열해야 합니다.required, 와 함께additionalProperties: false

엄격한 검증 시간요청 시간—잘못된 스키마는 생성 전에 400을 반환합니다. 배포 시 스키마 버그를 잡는 데 좋습니다.

JSON Mode vs Function Calling

세 가지 사고 노력 수준

V4-Pro 및 V4-Flash 사고 모드 지원low / high / max노력 단계(참조공식 API 문서사고 모드 섹션):

• low: 간단한 Q&A, 서식, 간단한 요약
• high: 일일 에이전트, 다단계 추론
• max: 복잡한 코드 생성, 장기 계획

생각에는 더 많은 토큰과 대기 시간이 소요됩니다. "이 텍스트를 JSON으로 변환"의 경우 일반적으로 비사고 모드 + JSON 모드가 더 저렴합니다.

V4-Pro vs V4-Flash

둘 다 동일한 API를 공유합니다. A/B 테스트에는model변화. 일반적인 출시: Flash에서 도구 체인을 입증하고 필요할 때 Pro로 업그레이드합니다.

JSONNote를 사용하여 모델 JSON 디버그

V4-Pro를 통합한다는 것은 "이 JSON을 구문 분석합니까, 스키마가 일치합니까?"라고 묻는 데 많은 시간을 의미합니다. JSONNote는 브라우저에서 로컬로 실행되므로 API 키와 응답 본문은 업로드되지 않습니다.

1. 1
   형식 및 검증하다

   반죽message.content또는tool_calls[].function.argumentsintoJSON 포맷터또는JSON 유효성 검사기구문 오류를 즉시 확인합니다.

2. 2
   스키마와 비교하여 확인

   에서JSON Schema도구에 함수 매개변수 스키마와 모델 출력을 붙여넣어 필드를 확인하세요.

3. 3
   두 통화 비교

   프롬프트를 조정하거나 Pro/Flash를 전환한 후JSON Diff구조화된 출력을 비교합니다.

4. 4
   팀원과 공유

   사용URL 해시 공유실패한 JSON 및 도구 상태를 링크에 인코딩합니다. 수신자는 로컬에서 재생산됩니다. 데이터는 결코 우리 서버에 도달하지 않습니다.

FAQ

DeepSeek V4-Pro API 모델 이름은 무엇입니까?

deepseek-v4-probase_url~이다https://api.deepseek.com, 인증은 OpenAI와 일치합니다(Authorization: Bearer …

V4-Pro와 V4-Flash 중에서 어떻게 선택합니까?

복잡한 에이전트, 긴 컨텍스트, 높은 도구 정확도 → Pro. 높은 동시성, 비용에 민감한 표준 작업 → 플래시. 둘 다 함수 호출 및 JSON 출력을 지원합니다.

함수 호출이 잘못된 JSON을 반환하면 어떻게 되나요?

구문 분석 랩핑try/except json.JSONDecodeError; 필수 필드의 유효성을 검사합니다. 재시도하거나 JSON 모드로 대체합니다. 엄격한 준수가 필요할 때는 beta Strict를 사용하세요.

JSON 모드를 사용하는 경우에도 자체 스키마가 필요합니까?

JSON 모드는 필드가 비즈니스 스키마와 일치하는 것이 아니라 JSON 개체만 보장합니다. 시스템 프롬프트, 사후 검증 또는 함수 호출 + 엄격을 통해 모양을 적용합니다.

deepseek-chat을 계속 사용할 수 있나요?

아니요. 기존 이름은 2026년 7월 24일에 만료됩니다. 다음으로 마이그레이션deepseek-v4-pro또는deepseek-v4-flash

함수 호출은 OpenAI gpt-4o와 어떻게 다릅니까?

Request/response fields and tool loops are largely compatible. Differences: pricing, context length, thinking tiers, and DeepSeek's Strict beta path. Regression-testarguments구문 분석 및max_tokens마이그레이션할 때 예산.

요약

DeepSeek V4-Pro는 기본적으로 다음과 같습니다.

OpenAI 호환 API + 플래그십 MoE + 기본 함수 호출/JSON 출력 + 선택적 사고 노력.

세트model에게deepseek-v4-pro, OpenAI 방식으로 도구 루프를 작성하지만 다음 사항을 기억하세요.arguments모델에서 생성됩니다. 사용자 측에서 구문 분석하고 검증합니다. JSONNote의 포맷터, 스키마 및 Diff 도구는 구조화된 출력을 로컬에서 디버깅하는 데 도움이 됩니다.

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