DeepSeek V4 Pro 0813

2026年8月13日原文(openrouter.ai)

概要

DeepSeek V4 Pro 0813 は大規模Mixture-of-Expertsモデル
OpenRouter 経由で提供、リクエストは直接転送
実際の価格は 割引やキャッシュ で公式価格より安価
スループット・レイテンシ・TTFT などパフォーマンス指標あり
評価スコアや利用実績 も公開、実運用の参考に

DeepSeek V4 Pro 0813の概要

DeepSeek V4 Pro 0813 はDeepSeekによる大規模なMixture-of-Expertsモデル
GA（General Availability）版 として正式リリース
OpenRouter でホストされ、リクエストはプロバイダへ直接転送
ルーティングの選択は不要、 一貫した通信経路 の確保
1社のみが提供、他プロバイダへの切り替えなし

価格とコスト

公表価格と 実際の支払価格 には差異
キャッシュや割引 により、実際の支払額は公式価格より低い傾向
OpenRouter が平均支払価格を公開、コスト最適化の参考情報

パフォーマンス指標

スループット ：1秒あたりの生成トークン数（高いほど良い）
レイテンシ ：リクエストからレスポンスまでの総時間（低いほど良い）
TTFT（Time To First Token） ：最初のトークンが表示されるまでの時間（短いほど良い）
30日間の成功リクエスト率 も公開、安定稼働の指標

評価スコアとランキング

標準化された 評価テストのスコア をパーセンタイルで表示
OpenRouter上の他モデルとの相対順位 も確認可能
モデル選定やベンチマークの参考データ

主なユースケースと利用状況

トラフィックの多い公開アプリ をリスト化
実際の商用利用例 から適したユースケースの把握
トークン量・リクエスト量の推移 もグラフで確認可能

API利用方法

OpenRouterのAPI はOpenAI互換仕様
SDKのbase URL を差し替えるだけで利用可能
モデルごとに model slug を指定するだけの簡単設定
ドロップインでの導入 が容易、開発コスト削減

Hackerたちの意見

Opus 4.8と比べると競争力はあるけど、SolやFableには劣るね。価格は約20倍安い。

└

更新されたDeepseek Flashバージョンと比べてどうなの？

└

トークンごとの価格だよ。タスクごとの価格も見ないとね。

└

それが十分に印象的でなければ、エージェントコーディングにおける典型的なキャッシュ読み込み/入力/出力の分割と、DeepSeekが提供するキャッシュ読み込みの大幅な割引を考慮すると、実際には約60倍安いんだ。オープンコードには典型的な分割に関する公的データがあるよ [1]: DeepSeek V4 Proの典型的な分割は750の入力、290の出力、82kキャッシュ。V4 Proのリクエストあたりのコスト: $0.000875。オプスの同等コスト（キャッシュ書き込みコストを考慮しない場合）: $0.052。 [1] https://opencode.ai/docs/go/#usage-limits

@dang - これをhttps://news.ycombinator.com/item?id=49274018と統合してくれない？

ベンチマーク: | ベンチマーク | DS-V4-Pro | DS-V4-Flash | DS-V4-Pro | DS-V4-Flash | GLM-5.2 | Kimi-K3 | Opus-4.8 | Fable 5 | | | 0813 | 0731 | プレビュー | プレビュー | | | | (フォールバックあり) | |--------------------------|-----------|-------------|-----------|-------------|-----------|-----------|-----------|---------------| | HLE (ツールあり/なし) | 42.7/60.0 | 37.8/51.5 | 37.7/48.2 | 34.8/45.1 | 40.5/54.7 | 43.5/56.0 | 49.8/57.9 | 53.3/63.0 | | ターミナルベンチ 2.1 | 87.9 | 82.7 | 72.1 | 61.8 | 81.0 | 88.3 | 85.0 | 88.0 | | NL2Repo | 61.5 | 54.2 | 38.5 | 39.4 | 48.9 | - | 69.7 | - | | サイバージム | 83.3 | 76.7 | 52.7 | 38.7 | - | 80.0 | 78.3 | 83.1 | | DeepSWE | 62.7 | 54.4 | 12.8 | 7.3 | 46.2 | 67.5 | 58.0 | 70.0 | | Toolathlon-Verified | 74.1 | 70.3 | 55.9 | 49.7 | 59.9 | 76.5 | 76.2 | 77.9 | | エージェントの最終試験 | 25.7 | 25.2 | 16.5 | 15.8 | 23.8 | 27.6 | 25.7 | - | | オートメーションベンチ (公開) | 31.8 | 25.1 | 12.8 | 10.8 | 12.9 | 30.8 | 27.2 | 29.1 | | DSBench-FullStack | 71.1 | 68.7 | 41.8 | 37.0 | 61.8 | 73.7 | 71.6 | 77.2 | | DSBench-Hard | 67.2 | 59.6 | 31.1 | 25.8 | 54.5 | 63.0 | 71.7 | 68.3 | 出典: https://reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1vmi0fg/deepseek_v4...

└

タイミング的に、QwenがQwen3.8-maxのウェイトをリリースした同日にこれを出して、Qwenの勢いを削ごうとしてるみたいだね。もしかしたら偶然かもしれないけど… 比較のためにQwen3.8-maxのベンチマークを見てみた（https://qwen.ai/blog?id=qwen3.8）。各ベンチマークセットが信頼できると仮定すると、v4 Pro 0813は平均的には良さそうだけど、全体的なパフォーマンスは似たような感じ。Pro 0813はかなり安いし、もしビジョン機能が必要ないならQwen3.8-maxを使う理由はあまりないかも。 - HLEで43.6（ツールなしだと思う）。Pro 0813はちょっと悪い。 - Terminal Bench 2.1で86.6。Pro 0813の方が良い。 - NL2Repoで55.9。Pro 0813の方が良い。 - Agent's Last Examで27。Pro 0813はちょっと悪い。 - Toolathon-Verifiedで72.5。Pro 0813の方が良い。 - DeepSWE 1.1で56.6。もしPro 0813のDeepSWEが同じバージョンなら、Proの方が良い。 - AutomationBenchで27.3。もしPro 0813のAutomationBench（パブリック）が同じなら、Proの方が良い。今後のDSの価格上昇が価値提案を変えるのか待たないといけないね。今のままだと、価格を倍にしたり三倍にしても、DSを使う方がまだお得だと思う。彼らもそれを分かってるだろうね。

└

じゃあ、FableクラスのLLMってこと？ DSV4ProとFable5の比較 HLE 60.0 vs 63.0 Terminal Bench 2.1 87.9 vs 88.0 Cybergym 83.3 vs 83.1 DeepSWE 62.7 vs 70.0 Toolathlon-Verified 74.1 vs 77.9 AutomationBench (Public) 31.8 vs 29.1 DSBench-FullStack 71.1 vs 77.2 DSBench-Hard 67.2 vs 68.3

└

これらのベンチマークの幾何平均 : * GPT-5.6 Sol: 65.5 * Fable 5 (フォールバック付き): 64.5 * Opus 5: 64.0 * DS-V4-Pro 0813: 62.5 * Kimi-K3: 62.3 * DS-V4-Flash 0731: 55.8 * GLM-5.2: 47.3

現在、公式のDeepseek APIでお金をすごい勢いで消費してる。今日から価格も上がるみたい。V4 Flash 0731は、ここ数ヶ月で最も優れたモデルって感じで、これからもそうだと思う。

└

新しい価格はどうなってるの？

└

DeepSeek V4 Flashは「メーターを付けるには安すぎる」AIだね。フルの非量子化モデルをローカルで$8000（2x DGX Spark）で、1Mコンテキストとそこそこの速度で動かせるよ: https://github.com/elsung/dgx-spark-deepseek-v4-flash#-long-...

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