モデル一覧に戻る
deepseek logo
deepseek/deepseek-v4-pro

DeepSeek V4 Pro

DeepSeek V4 Proは、DeepSeekの大規模混合専門家モデルで、総パラメータ数1.6T、アクティブ化されたパラメータ数49Bを備えており、100万トークンのコンテキストウィンドウをサポートしています。高度な推論、コーディングなどのために設計されています。

2026/4/24
1,048,576 トークン
#21 テキスト (日本語)
入力: ¥341.317/M
出力: ¥684.421/M

仕様

モダリティ

入力
text
出力
text

サポートされているパラメータ

frequency_penalty
include_reasoning
logit_bias
logprobs
max_tokens
min_p
presence_penalty
reasoning
reasoning_effort
repetition_penalty
response_format
seed
stop
structured_outputs
temperature
tool_choice
tools
top_k
top_logprobs
top_p

最大出力トークン

384,000

推論設定

既定の動作
思考オン(強度: high)
指定できる強度
xhigh
high
思考のオフ
可(reasoning.enabled: false)

思考の制御方法と課金を見る

コード例

curl https://api.fastmetal.ai/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v4-pro",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

DeepSeek V4 Proの実際の回答

FastMetal上で実際に記録した、標準プロンプトへの回答です。

このエラーをデバッグして

以下のエラーがPythonアプリケーションで発生しています。原因を特定して修正してください。 Traceback (most recent call last): File "app.py", line 23, in get_user_orders total = sum(order["price"] * order["quantity"] for order in orders) TypeError: unsupport…

このエラーは、`order["price"]` が文字列(`str`)で返されているにもかかわらず、整数(`int`)の `order["quantity"]` と乗算しようとして発生しています。 `db.query` の戻り値として、データベースから取得した `price` カラムの値が数値型ではなく文字列型になっているのが原因です。 **原因の特定** - データベースの `price` カラムが `VARCHAR` などで定義されているか、コネクタの設定で文字列として返されている可能性があります。 - Python 側で `order["price"]` が `'1000'` のような文字列になっており、`int` との演算ができない状態です。 **修正方法** `price` の値を明示的に `float`(または `Decimal`)に変換します。 金額計算には精度を考慮して `decimal.Decimal` を使うことをおすすめしますが、簡易的には `float` でも構いません。 ### 修正例(float を使用) ```python def get_user_orders(user_id): orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id) total = sum(float(order["price"]) * order["quantity"] for order in orders) retu…
応答時間 10.2秒出力 732 トークン

コードレビュー

以下のTypeScript関数をレビューして、可読性・パフォーマンス・ベストプラクティスの観点から改善点を提案してください。 async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<any[]> { let allUsers: any[] = []; let hasMore = true; let currentPage = page; while (hasMo…

この関数をレビューし、改善点を提案します。 ## 主な問題点 ### 1. **型安全性の欠如** `any`型の多用はTypeScriptの利点を損なっています。 ### 2. **無限ループのリスク** APIが常に100件を返す場合、無限ループに陥ります。 ### 3. **非効率なループ処理** `for`ループよりも`filter`と`map`の組み合わせが適切です。 ## 改善提案 ```typescript // 型定義の追加 interface ApiUser { id: string; first_name: string; last_name: string; email: string; status: string; } interface FormattedUser { id: string; name: string; email: string; } interface ApiResponse { users: ApiUser[]; total?: number; // 総ユーザー数を返すAPIを想定 } async function fetchAllUsers( page: number = 1, maxPages: number = 100 // 安全対策として最大ページ数を設定 ): Promise<FormattedUser[]> { const allUsers: FormattedUser[] = []; let currentPage = page; let…
応答時間 17.8秒出力 1002 トークン

SQLクエリの最適化

以下のSQLクエリは500万行のテーブルに対して実行すると30秒以上かかります。最適化してください。 SELECT p.product_name, c.category_name, COUNT(o.order_id) as order_count, SUM(o.amount) as total_sales, AVG(r.rating) as avg_rating FROM products p LEFT JOIN…

**1. クエリの根本的な問題(集計の多重化)** 現在のクエリでは `order_details`(注文明細)と `reviews`(レビュー)を同時に `LEFT JOIN` しているため、1つの商品に複数の注文と複数のレビューが存在すると **行が掛け合わさり**、`SUM(o.amount)` や `COUNT(o.order_id)` が過大集計されます。 たとえば、ある商品の注文が2件、レビューが3件ある場合、結合後は 2×3=6行になり、売上合計が3倍に膨らみます。これは **誤った結果** です。 **2. クエリの書き換え** 注文とレビューを商品ごとに別々に集計し、あとで商品テーブルと結合します。 また、`WHERE o.created_at >= '2024-04-01'` は実質的に INNER JOIN と同じになるため、明示的に内部結合にします。 ```sql WITH product_orders AS ( SELECT od.product_id, COUNT(o.order_id) AS order_count, SUM(o.amount) AS total_sales FROM orders o INNER JOIN order_details od ON od.order_id = o.order_id WHERE o.status = '完了' AND o.created_at >= '2024-04-01' GROUP BY od.product_id…
応答時間 80.5秒出力 4569 トークン

他のモデルと並べて比較する →

よくある質問

DeepSeek V4 ProのAPI料金はいくらですか?
FastMetalでは100万トークンあたり入力¥341.32・出力¥684.42(税別)の円建て従量課金です。前払いクレジットから使った分だけ差し引かれ、月額料金やサブスクリプションはありません。
DeepSeek V4 ProはOpenAI SDKからそのまま使えますか?
はい。base_url を https://api.fastmetal.ai/v1 に変更し、model に "deepseek-v4-pro" を指定するだけで、既存のOpenAI向けコードから呼び出せます。ストリーミング、ツール呼び出し、構造化出力にも対応しています。
DeepSeek V4 Proのコンテキスト長はどのくらいですか?
1,048,576トークンです。プロンプトと回答を合わせてこの範囲に収める必要があります。
DeepSeek V4 Proの評価・ランキングは?
公開アリーナの日本語カテゴリで21位(ELO 1,462)です。順位はリーダーボードの更新に合わせて変わります。
DeepSeek V4 Proを試すには何が必要ですか?
アカウントを作成してクレジットをチャージすると、ブラウザのチャット画面とAPIの両方から利用できます。契約や最低利用額はありません。

DeepSeek V4 Proを今すぐ試す

DeepSeek V4 ProはFastMetalのAPIキー1つで利用できます。ブラウザですぐに試す、またはOpenAI SDKからそのまま呼び出せます。