仕様
モダリティ
サポートされているパラメータ
最大出力トークン
384,000データの取り扱い
- プロンプトの保持
- 不明 — 確認できていません
- 学習への利用
- 学習には利用されません
「不明」は「問題なし」ではありません。確認できていない、という意味です。
学習の可否は提供元との条件に基づく申告値です。保持の可否は、このモデルが到達しうる実行先すべてについて上流が公表する一覧から判定しています。いずれも推測は含みません。
実測パフォーマンス
FastMetalのゲートウェイ経由で実測した値です(直近30日・応答開始656回)。
生成速度は1日1回の計測で、直近30日・27回分の中央値です。
応答開始は最初の応答が返るまで、生成速度は思考トークンを含む出力トークン数から算出しています。実測値であり、性能を保証するものではありません。
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…
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…
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…
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¥218.4・出力¥436.8(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35位(ELO 1,456)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。
リーダーボード
順位データ: LMArena leaderboard dataset(lmarena-ai/leaderboard-dataset、CC BY 4.0、2026-10-22時点)。カテゴリ名の対応付けとスコアの丸めはFastMetalによる。