DeepSeek V4 Pro 0813 の価格・オープンウェイト・ベンチマーク（2026）

DeepSeek は 2026-08-13 に DeepSeek-V4-Pro-0813 を投入し、その 3 日後に実行コストが上がります。 GA ビルドの価格はプレビュー版とまったく同じです。2026-08-16 16:00 UTC から V4 ファミリー全体がピークとオフピークの 2 段階料金に移り、新しい料金表はどの段でも現在より高くなります。

リリース：    2026-08-13 GA。まずドキュメントの脚注、変更履歴は同日中
モデル ID：   deepseek-v4-pro（変更なし、0813 サフィックスは存在しない）
現在の価格：  100 万あたり入力 $0.435 / 出力 $0.87、キャッシュヒット $0.003625
08-16 から：  オフピーク $0.66 / $1.98、ピーク $1.32 / $3.96
オープンウェイト： 2026-08-13 公開、MIT、fp8 シャード 66 個、申請不要
コンテキスト： 入力 1M、最大出力 384K
thinking：    既定で有効、effort は low / high / max
知能指数：    AA Intelligence Index で 53 点、プレビュー版から 8 点上昇
1 タスク単価： $0.06、53 点のモデルの中で最安
ホスト事業者： 3 社（DeepSeek のほか Cloudflare と GMICloud が 3 から 4 倍）

DeepSeek V4 Pro 0813 とは？

DeepSeek のフラッグシップの GA ビルドで、同じモデル ID の裏側で 4 月のプレビュー版と入れ替わったものです。 公式価格ページのスペックは総パラメータ 1.6T、アクティブ 49B、Mixture-of-Experts、テキスト専用です。

呼び出し方は何も変わっていません。deepseek-v4-pro を送れば 0813 ビルドが返ってきます。DeepSeek 自身の API に deepseek-v4-pro-0813 というモデル名は存在せず、2 週間前の Flash リリースと同じパターンです。

ofox 上では deepseek/deepseek-v4-pro です。

DeepSeek V4 Pro 0813 はいつリリースされたか？

2026-08-13 に、2 段階で。 最初の兆候はクイックスタートと価格ページの脚注で、deepseek-v4-pro が DeepSeek-V4-Pro-0813 に更新されたと書かれていました。その日のほとんどの時間、この脚注が公表内容のすべてでした。

変更履歴の項目は同じ日の後半に続き、読むべきなのはこちらです。アプリ・Web・API を通じた V4 Pro の GA リリースであると述べ、10 項目のベンチマークを並べ、後述の価格改定を告知し、thinking effort の 3 段階を明記しています。2026-07-31 の Flash の項目、つまり「DeepSeek-V4-Pro の正式リリースは間もなく続きます」という一文が入っていたあの項目の続きでもあります。

DeepSeek の発表投稿は同じ日の夜に出て、ドキュメントにない情報が 1 つ含まれていました。コンシューマ向けアプリと Web クライアントでは GA ビルドは既定ではなく、Expert Mode の裏にあります。アプリの回答と API の回答を比べるなら、このトグルが 0813 を試しているのかアプリの既定を試しているのかの分かれ目です。

実務的な教訓は DeepSeek についてではなく、監視の仕方についてです。ベンダーのモデルは、あなたが見ているページが何か言い出す何時間も前から API 上で動いていることがあります。変更履歴だけを読むリリース検知は遅れますし、モデル一覧だけを読む検知はそこに添えられた価格の注記を取りこぼします。

これらのドキュメントをスクリプトで叩くなら、もう 1 つ知っておく価値があります。/news/ パスはキャッチオールです。存在しない news の URL を要求しても、クイックスタートページの本文とともに HTTP 200 が返るため、ステータスコードで判定すると存在しない発表が公開済みだと判断してしまいます。

DeepSeek V4 Pro 0813 はオープンソースか？

2026-08-13 以降はオープンです。そしてこのタイミングは知っておく価値があります。リリース当日の記事のほとんどは、それが事実になる前に書かれたからです。

• deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813 には fp8 の safetensors シャードが 66 個、MIT、申請不要で置かれ、config.json と DeepSeek 自身のエンコーディングユーティリティも同梱されています。
• リポジトリの日付は 2026-08-13 ですが、その日の午前中（UTC）に確認した時点では組織の公開モデル一覧に現れていませんでした。夕方には存在しており、API の GA からおよそ半日後です。
• 古い方の deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro は最終更新が 2026-06-22 で、4 月のプレビュー版です。シャード 64 個、同じく MIT。うっかり掴まないでください。名前はサフィックス 1 つ違い、ビルドは指数 8 点違いです。
• unsloth/DeepSeek-V4-Pro-0813-GGUF はその日の早い時間に README だけを置いて名前を確保していました。次に埋まるのは各種量子化版です。

ここから 2 つ言えます。Artificial Analysis は該当リポジトリが到達不能だった時点で 0813 の項目に「Open weights model」タグを付けていました。このラベルは間違いというより早すぎただけで、Flash 0731 のときと同じです。そして V4 Pro 0813 をクローズドウェイトとして載せている比較表は、リリース当日に書かれたものを含め、1 日も続かなかった時間帯を描写しているにすぎません。

DeepSeek V4 Pro の料金は？

2026-08-16 までは 100 万トークンあたりキャッシュミス $0.435、出力 $0.87。その後はピークとオフピークの 2 段階になり、どちらも現在より高くなります。

請求額を実際に決めるのはキャッシュヒット率です。ヒットはミスの 120 分の 1 のコストだからです。この計算はプレビュー版を対象に DeepSeek V4 Pro の実コストで通しており、比率は今も変わっていません。

2026-08-16 に何が変わるか？

DeepSeek が 2026-08-06 に掲げた曖昧な予告（「大幅な引き上げを予定」、金額なし、日付なし）は、GA リリースとともに具体的な日程になりました。2026-08-16 16:00 UTC から課金がピークとオフピークに分かれ、オフピークはピークの半額に設定されます。ピーク時間帯は 01:00 から 04:00 と 06:00 から 10:00 UTC、それ以外はすべてオフピークです。

この表から 3 点。オフピークは現在の料金に対する割引ではなく、値上げ幅が小さいというだけです。V4 Pro の出力はオフピークで 2.3 倍、ピークで 4.6 倍になります。相対的な変化が最大なのはキャッシュヒットの行で、オフピークですでに 6 倍です。DeepSeek を安く使うための主要なレバーが静かに弱まっています。そしてピークの 2 つの窓は短く、置かれ方も厄介です。01:00 から 04:00 と 06:00 から 10:00 UTC は中国の業務時間の大半を覆うため、これが値上げに見えるか小幅な調整に見えるかは、バッチ処理をどの時間帯に流しているかでほぼ決まります。

8 点の上昇と値上げが同じ変更履歴の項目に入っていたことが、このリリースの正直な読み方です。DeepSeek は改善分を自社で吸収せず、その分を請求しています。16 日以降も効くレバーについては値上げ前にコストを下げる 6 つの方法を参照してください。

コンテキストウィンドウと最大出力は？

入力 100 万トークン、最大出力 384K で、V4 の 2 モデルとも同じです。

この出力上限は異例の高さです。多くのフラッグシップは出力を 64K から 128K に制限しているので、V4 Pro なら 1 回の呼び出しで本 1 冊分の長さの応答を本当に生成できます。同時に、max_tokens は既定では安全網にならないということでもあり、Pro での暴走生成は 100 万あたり $0.87 で 384,000 出力トークン分を請求してから止まり得ます。

ウィンドウがシステムプロンプト、ツールスキーマ、推論トークンにどう食われるかはコンテキストウィンドウとはを参照してください。

V4 Pro 0813 のベンチマークは？

数字は 2 系統あり、互換ではありません。DeepSeek 自身のエージェント系スコアと、Artificial Analysis の独立指数です。後者では V4 Pro 0813 は 53 点、プレビュー版の 45 点から上昇しています。

DeepSeek の変更履歴が GA ビルドについて公表しているのが以下です。ベンダー実施であり、手法の注記が付いていません。この点ははっきり書いておく価値があります。6 週間前の Flash 0731 の項目はハーネス（DeepSeek Harness minimal mode、max effort、top_p 0.95、temperature 1.0）を明記していたのに、今回は何も書いていないからです。

どちらの列も DeepSeek 自身の変更履歴が出典なので、列同士の比較は内部的には一貫しています。ただしどちらも独立に再現されてはいません。10 項目のうち 2 つ、DSBench-FullStack と DSBench-Hard は DeepSeek が公開していない内部テストセットで、この 2 行は社外の誰にも検証できません。

独立した読み値は Artificial Analysis です。V4 Pro 0813 の完全なリーダーボード上の位置、Index v4.1.1、スナップショットは 2026-08-13：

重要なのは順位ではなくコストの列です。3 モデルが 53 点で並び、V4 Pro 0813 は 1 タスクあたり他の 2 つより約 5 倍安く走ります。

この数字の引用には注意点が 2 つあります。

• AA のモデルページにある「#2 / 104」は総合順位ではありません。 同じサイズ帯のオープンウェイトモデル内での位置です。全体のボードでは 53 点はおよそ 17 位に相当します。
• この指数はローリング型のベンチマークです。 Flash 0731 はローンチ時 50 点でしたが現在は 52 点です。AA が v4.1 から v4.1.1 に移行して再計算したためです。絶対値より順序を引用し、引用するときは必ず日付を添えてください。

同じスナップショットから、いずれも max effort 構成で測られた補足数値を 3 つ：

• 指数の全実行を通じた出力トークンは 128M、Flash 0731 は 206M。Pro はより少ない語数で高いスコアに届いており、通常の傾向とは逆です。
• 毎秒 83.2 出力トークン、最初のチャンクまで 1.63 秒。 比較として、Claude Opus 5 は max effort で最初のチャンクまで 63.9 秒、GPT-5.6 Sol は max で 176.6 秒かかります。
• 指数一式を走らせた総額は $135.03、Flash 0731 は $72.03。

DeepSeek 以外で V4 Pro 0813 を動かせる場所は？

今のところ他に 2 か所、いずれも価格は 3 倍から 4 倍で、しかもリストは日ごとに伸びています。 OpenRouter の endpoints API は deepseek/deepseek-v4-pro-0813 について 2026-08-13 に 2 社、2026-08-14 に 3 社を列挙しました：

Flash 0731 のエンドポイントは 28 件で、ウェイトが公開された今の Pro が向かっている形はそちらです。3 社目はリポジトリ公開から 1 日以内に現れました。実務上の帰結は 2 つ、どちらも今日は正しく、どちらも賞味期限があります。

• まだ安いサードパーティ経路は存在しません。 Flash ではホストの比較が実際のレバーになり、キャッシュ読み取り単価だけで約 27 倍の開きがあります。Pro の代替ホストは現状どれもソース価格の 3 から 4 倍で、GMICloud のキャッシュ読み取りは $0.145、DeepSeek 自身は $0.003625 です。
• フェイルオーバーは可能ですが、予算を取ってください。 DeepSeek のエンドポイントが飽和したら他へ再試行できますが、請求額は 3 倍から 4 倍になり、DeepSeek 自身のエンドポイントが謳う暗黙のプロンプトキャッシュもありません。障害時の逃げ道であって、定常トラフィックの行き先ではありません。少なくとも価格競争が起きるだけのホストが揃うまでは。

配線するときは slug に注意してください。新ビルドは deepseek/deepseek-v4-pro-0813 です。OpenRouter のサフィックスなし deepseek/deepseek-v4-pro は今も 4 月のプレビュー版で、サマリー価格は入力 $1.168 / 出力 $2.336、現行の公式レートの約 2.7 倍でモデルは弱い方です。Flash のリリース時もまったく同じ落とし穴でした。

DeepSeek V4 Pro 0813 の使い方は？

OpenAI 互換クライアントを DeepSeek に向けて deepseek-v4-pro を送るだけです。 OpenAI と Anthropic の両プロトコルが使え、今回のリリースから Responses API も Pro で使えます。

from openai import OpenAI

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

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-pro",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
    reasoning_effort="high",
)
print(response.choices[0].message.content)

Responses API 対応は Pro にとって新しい要素です。2026-07-31 時点の公式見解はネイティブ Responses 対応が Flash とともに出荷され、Pro は 8 月初旬に続くというものでした。現在の価格ページは両方で対応済みと記載し、GA の変更履歴はこの形式が「Codex 向けに特別に適合させたもの」であるとし、ワンクリックの設定スクリプトも用意されています。これが効くのは主に Codex CLI です。あのクライアントは wire_api = "responses" しか話しません。

呼び出す場所によって thinking の挙動が変わるのはなぜ？

推論の既定値はモデルの一部ではありません。それはあなたが呼んでいるエンドポイント側の性質であり、どの既定値を引いたかは応答のどこにも書かれていません。

DeepSeek 自身の thinking モードのドキュメントは、V4 では thinking が既定で有効、effort は high と明記しています。そして今回のリリースから、単一のスイッチではなく low、high、max の 3 段階が文書化されました。対応するものがない OpenAI 形式の値についての対応表も公開されており、medium と xhigh はどちらも high に解決されます。つまり送りうる 5 つの文字列のうち 2 つは、DeepSeek 自身のエンドポイント上でも黙って畳まれます。

同じモデル ID をゲートウェイ経由にすると、既定値そのものが変わり得ます。エラーも出ず、応答のどのフィールドにも印は付きません。2026-08-13 に OpenAI 互換ゲートウェイ上の deepseek/deepseek-v4-pro に対して、bat-and-ball 問題を 1 問、構成ごとに 3 回ずつ実行して測定しました：

この表から 3 点。この経路では thinking が既定で無効で、ベンダー既定の有効とは逆であり、しかも一貫してそうでした。有効にすると、同じ一語の答えに対して出力トークンが 50 倍から 75 倍かかります。推論モデルの請求の話はこれがすべてです。そして各行の中のばらつきに注目してください。推論コストを 1 回だけ測ってもほとんど意味がない理由がここにあります。さらに DeepSeek のネイティブな thinking パラメータは何もしませんでした。3 回の結果はパラメータを何も送らない場合と同じ範囲に収まり、一方 OpenAI の reasoning_effort は毎回数字を動かします。必要なパラメータ名を決めるのはモデルではなくゲートウェイです。

いずれの場合も推論トークンは completion トークンとして課金され、推論本文は返りませんでした。これは正常な挙動であり、見える出力の長さが変わらないまま請求が 3 倍になり得る理由でもあります。

コストゼロで済むチェック：推論パラメータなしで算数のプロンプトを 1 つ送り、usage.completion_tokens を読む。1 回ではなく 3 回。毎回 1 桁なら thinking は無効、数百なら有効で課金されています。新しいエンドポイントに繋いで予算を見積もる前に必ず実施し、安定した ID の裏で提供側が黙ってモデルを更新したときにも再実施してください。まさに今回それが起きました。

2 つのモデルの推論の経済性を、ベンダーのアカウントを 2 つ作らずに比べたいなら、OpenAI 互換ゲートウェイなら model 文字列だけを差し替えて他はすべて固定できます。ofox 上では 2 つの ID は deepseek/deepseek-v4-pro と deepseek/deepseek-v4-flash で、同じ base_url と同じキーを共有します。

for model_id in ["deepseek/deepseek-v4-pro", "deepseek/deepseek-v4-flash"]:
    r = client.chat.completions.create(
        model=model_id,
        messages=[{"role": "user", "content": PROMPT}],
        reasoning_effort="high",
    )
    print(model_id, r.usage.completion_tokens)

この経路について、過大に言わないための補足が 1 つ。ofox のカタログは deepseek/deepseek-v4-pro のリリース日を今も 2026-04-24 と表示し、モデルページの LMArena スナップショットも 2026-07-12 のままなので、今日その裏にどのビルドがあるかを外部から確認することはできません。上の挙動に関する結論はその問題とは独立です。

DeepSeek V4 Pro 0813 と V4 Flash 0731 の比較

指数は 1 点差、1 タスクの価格は 2 倍。

このリリースで Pro は品質の差の大半を埋めましたが、価格の差はまったく埋めていません。コスト、同時実行、フェイルオーバーの余地のすべてにおいて、エージェントループと大量処理の既定は依然として Flash です。Pro が割増料金に見合うのは最も難しい単発の呼び出しで、そこでは指数 1 点が 2 倍の金額に値します。

タスク種別ごとの完全な内訳は V4 Pro と Flash の比較にあります。プレビュー版を対象に書いたものですが、ルーティングの指針は今も有効で、ただし差は当時より狭くなっています。

参考情報源

• DeepSeek API 価格ページ
• DeepSeek 最初の API 呼び出し
• DeepSeek 変更履歴
• DeepSeek 発表投稿、2026-08-13
• DeepSeek thinking モードのドキュメント
• Hugging Face: deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813
• Hugging Face: deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro
• Hugging Face: unsloth/DeepSeek-V4-Pro-0813-GGUF
• Artificial Analysis: DeepSeek V4 Pro 0813
• Artificial Analysis モデルリーダーボード
• OpenRouter: deepseek/deepseek-v4-pro-0813