DeepSeek V4 Proとは？0813正式版の性能・料金・使い方｜1.6兆パラメータMoEと新料金を解説【2026年8月最新】

DeepSeek-V4-Pro-0813は、中国・杭州のDeepSeekが2026年8月13日に正式版（GA）としてリリースしたフラッグシップモデルで、総パラメータ1.6兆／アクティブ49BのMoE構成、コンテキスト100万トークン、MITライセンスのオープンウェイトという仕様です。 API単価は入力$0.435・出力$0.87（100万トークンあたり／キャッシュヒット時の入力は$0.003625）で、リリース時点では据え置かれました。

ただし重要なのは次の一点です。この$0.87という価格は、2026年8月16日16:00 UTCで終わります。 同時刻からピーク/オフピークの時間帯別料金へ移行し、ピーク時の出力単価は$3.96（現行の約4.6倍）、オフピークでも$1.98（約2.3倍）になることが公式ドキュメントに明記されています。「料金は据え置き」と紹介している記事は、この移行を織り込んでいません。

出典: DeepSeek 公式サイト

この記事でわかること

DeepSeek-V4-Pro-0813の正確なスペック（パラメータ数の表記ゆれの整理を含む）
プレビュー版から正式版で何が変わったか（エージェント強化・reasoning effortの3段階・Responses API対応）
現行料金と、8月16日から適用される新料金の全数値。日本時間でのピーク帯換算
「Claude比46分の1」という数字がどう計算されたのか、値上げ後にどこまで縮むのか
公式が出したベンチマークと、第三者機関（Vals AI / Artificial Analysis）の測定値の食い違い
V4-ProとV4-Flashのどちらを選ぶべきか
日本企業が業務利用する際のデータ保管先の問題と、現実的な3つの回避策

APIコストを設計しているエンジニア・PdM、コーディングエージェントの実行モデルを選定している開発チーム、中国系モデルの業務利用可否を審査する情報システム部門に向けた記事です。DeepSeekというサービス自体の基礎からたどりたい場合はDeepSeekとは？特徴・料金・使い方・ChatGPTとの違い、V4シリーズ全体の設計思想はDeepSeek V4とは？性能・料金・V3との違いが入口になります。

3行で押さえるDeepSeek V4 Pro 0813

4月から続いたプレビュー期間が終わり、フラッグシップがようやくGAになった。 目玉は性能スコアそのものより、エージェント（ツール実行・多段タスク）まわりの作り込みと、OpenAI Responses APIへのネイティブ対応です。
最大のニュースは料金改定。 リリース時点の単価は据え置かれましたが、3日後の8月16日16:00 UTCから時間帯別料金へ移行します。日本の業務時間帯（10:00–13:00／15:00–19:00 JST）がほぼピーク帯に重なるため、日本から使う場合の実効値上げ幅は大きくなります。
性能評価は割れている。 公式はTerminal Bench 2.1で87.9を掲示していますが、第三者のハーネスでは62.1という報告もあり、Vals AIの総合指標では43モデル中24位（オープンウェイト部門2位）です。「最強のオープンウェイト」と断定できる状態ではありません。

用途としては、大量のトークンを流すエージェント・バッチ処理を、フロンティアモデルの数分の一のコストで回したいチーム向けのモデルです。最難関タスクの一発精度や、画像入力、SLAが必要な基幹システムには向きません。

DeepSeek V4 Proの基本スペック

出典: HuggingFace deepseek-ai 公式組織ページ

総1.6兆パラメータのMoE（Mixture-of-Experts）で、1トークンあたり49Bだけを起動する疎な構成です。 コンテキストは100万トークン、最大出力は384Kトークン、ライセンスはMITで、テキスト入出力のみに対応します。

項目	内容
正式名称	DeepSeek-V4-Pro-0813
APIモデルID	`deepseek-v4-pro`（バージョンを付けずに呼び出す。中身が0813に更新）
開発元	DeepSeek（深度求索／中国・杭州）
GA（正式版）日	2026年8月13日（公式リリースノートの日付。価格表には8月12日に先行掲載され「ひっそり公開」と報じられた）
プレビュー開始	2026年4月24日（V4-Pro／V4-Flash同時発表）
アーキテクチャ	スパースMoE。総1.6T／アクティブ49B
注意機構	ハイブリッド注意（Compressed Sparse Attention＋Heavily Compressed Attention）
その他技術	Manifold-Constrained Hyper-Connections、Muonオプティマイザ
学習量	32兆トークン超
コンテキスト長	1,000,000トークン
最大出力	384,000トークン
推論モード	thinkingがデフォルト。reasoning effortは low／high／max の3段階
入出力	テキストのみ（API経由での画像入力は提供されていない）
ライセンス	MIT（商用利用・改変・再配布可）
提供形態	公式API／Web・アプリ（Expert Mode）／Hugging Faceのオープンウェイト／第三者推論基盤
技術レポート	arXiv 2606.19348

パラメータ数の表記ゆれを整理する

「1.6T」「1.7T」「1.57T」という3つの数字が同時に流通しています。混乱を避けるため整理しておきます。

表記	出どころ	扱い
1.6兆（総）／49B（アクティブ）	DeepSeek公式のモデルカード	本記事はこれを採用
1.7兆・893GB	Simon Willison氏が公開ウェイトの実サイズから記録	ファイル実測に基づく参考値
1.57兆／48Bアクティブ	unslothのGGUF量子化版リポジトリの記載	量子化配布側の表記

いずれも同じモデルを指しており、丸め方や補助モジュールを含めるかどうかの差です。仕様書に載せる用途なら公式表記の1.6兆／49Bを使うのが無難です。

0813正式版で何が変わったのか

変化の中心は「エージェントとしての実行力」で、モデルサイズやコンテキスト長は変わっていません。 公式リリースノートに明記された変更点は次のとおりです。

エージェント能力の大幅強化 — ツール実行を伴う多段タスクの成功率向上がGAの主眼として挙げられています。公式はTerminal Bench 2.1でプレビュー版の72.1から87.9へ改善したと掲示しています。
reasoning effortの3段階制御 — 公式の説明は「low＝単純タスク、high＝日常的なエージェント処理、max＝複雑タスク」。デフォルトはthinking有効・effort＝highです。
OpenAI Responses APIへのネイティブ対応 — プレビュー時点ではFlashのみ対応だった形式に、Proも対応しました。
Codex向けの最適化 — 公式が「簡易セットアップで使える」と明記しています。
Web／アプリでの提供開始 — chat.deepseek.comおよび公式アプリの「Expert Mode」がV4-Proに割り当てられました（高速側の「Instant Mode」はV4-Flash）。
料金体系の変更予告 — 8月16日16:00 UTCからのピーク/オフピーク制導入。

reasoning effortの指定方法は、利用するAPI形式によって書き方が変わります。

API形式	指定方法
OpenAI ChatCompletions互換	`"reasoning_effort": "low" / "high" / "max"`
Anthropic互換	`"reasoning": {"effort": "none" / "low" / "high" / "max"}`
Responses API	`"output_config": {"effort": ...}`

thinkingモードが有効な間は、temperature / top_p / presence_penalty / frequency_penalty が効きません。従来のサンプリング調整でトーンを制御していた実装は、effortの切り替えとプロンプト側の指示に置き換える必要があります。

料金｜$0.87は8月16日16:00 UTCで終わる

出典: DeepSeek API Docs — Models & Pricing

現行単価は入力$0.435・出力$0.87（100万トークンあたり）ですが、2026年8月16日16:00 UTCからピーク/オフピークの時間帯別料金へ移行します。 公式ドキュメントに移行日時とピーク帯が明記されており、オフピークはピークの50%と定義されています。

現行料金と新料金の全数値

モデル	区分	入力（キャッシュヒット）	入力（キャッシュミス）	出力
deepseek-v4-pro	現行（〜8/16 16:00 UTC）	$0.003625	$0.435	$0.87
deepseek-v4-pro	新・オフピーク	$0.022	$0.66	$1.98
deepseek-v4-pro	新・ピーク	$0.044	$1.32	$3.96
deepseek-v4-flash	現行	$0.0028	$0.14	$0.28
deepseek-v4-flash	新・オフピーク	$0.007	$0.22	$0.66
deepseek-v4-flash	新・ピーク	$0.014	$0.44	$1.32

倍率で見ると、影響の大きさが項目ごとに異なることがわかります。

項目	現行→オフピーク	現行→ピーク
出力	約2.3倍	約4.6倍
入力（キャッシュミス）	約1.5倍	約3.0倍
入力（キャッシュヒット）	約6.1倍	約12.1倍

上げ幅が最も大きいのはキャッシュヒット時の入力単価です。 DeepSeekの強みは「同じシステムプロンプトを繰り返し投げるとほぼ無料になる」点にありましたが、キャッシュ割引の倍率が通常入力の1/120から1/30へ縮小します。キャッシュ最適化で値上げを吸収する戦略は、V4-Proに関しては従来ほど効かなくなる、と見ておくべきです。

円換算の目安は次のとおりです（1ドル＝約160円として概算。為替により変動します）。

区分	入力（キャッシュミス）	出力
現行	約70円／100万トークン	約139円／100万トークン
新・オフピーク	約106円	約317円
新・ピーク	約211円	約634円

ピーク帯は日本の業務時間とほぼ重なる

公式が定義するピーク帯は01:00–04:00 UTCおよび06:00–10:00 UTCで、日本時間に直すと10:00–13:00と15:00–19:00です。 つまり日本のオフィスワークの時間帯が、そのまま高い方の料金にあたります。

日本時間	区分
00:00–10:00	オフピーク
10:00–13:00	ピーク
13:00–15:00	オフピーク
15:00–19:00	ピーク
19:00–24:00	オフピーク

この構造から、実務上の打ち手は明確です。

時間をずらせる処理は夜間・早朝・昼休みに寄せる。 定期バッチ、インデックス再生成、大量の分類・要約、評価セットの一括実行などは、19時以降か10時前に流すだけで単価が半分になります。
対話的な利用（社内チャット、コーディング支援）はピーク帯から逃げられない。 ここは単価上昇を前提に予算を組み直す必要があります。
キューを持つ設計にしておく。 「投げたら即実行」ではなく「オフピークにまとめて実行」できるジョブ基盤があるかどうかで、月額が倍近く変わります。

なお適用開始日については、一部メディアが「8月17日から」と報じています（北京時間ベースの表記と思われます）。本記事は公式ドキュメントの表記である2026年8月16日16:00 UTCを採用しています。DeepSeekが8月初旬に「API全体を大幅に値上げする」と予告していた経緯はDeepSeekのAPI値上げ予告と代替LLMの検討にまとめており、今回の時間帯別料金はその予告が具体化したものと位置づけられます。

Web・アプリは無料

chat.deepseek.comおよびiOS／Androidアプリは、執筆時点で無料で利用できます。V4-Proは「Expert Mode」として提供されます。個人向けの有料サブスクリプションや法人プランの有無・価格は、公式に確認できませんでした。課金が発生するのはAPIの従量課金のみ、という理解が現時点では妥当です。

「Claude比46分の1」の中身を分解する

この数字は「DeepSeek V4 Proの出力単価がClaudeの46分の1」という意味ではありません。 韓国メディアDigital Todayが、Claude Fable 5（入力$10／出力$50）とDeepSeek V4 Pro（入力$0.435／出力$0.87）の入出力をブレンドした単価を比較し、約$30対約$0.65として算出したものです。前提が2つ隠れています。

比較相手はAnthropicの最上位クラスであるClaude Fable 5であること（Sonnet 5やHaiku 4.5と比べれば差は大きく縮む）
値上げ前の$0.87を使った計算であること

出力単価だけで素直に割ると、実際の倍率は次のようになります。

比較相手（出力単価）	現行$0.87比	新・オフピーク$1.98比	新・ピーク$3.96比
Claude Fable 5（$50）	約57分の1	約25分の1	約13分の1
Claude Opus 5 / 4.8（$25）	約29分の1	約13分の1	約6分の1
Claude Sonnet 5（$10）	約11.5分の1	約5分の1	約2.5分の1
GPT-5.6 Sol（$30）	約34分の1	約15分の1	約7.6分の1
GPT-5.6 Terra（$12）	約14分の1	約6分の1	約3分の1
GPT-5.6 Luna（$1.20）	約1.4分の1	DeepSeekの方が高い	DeepSeekの方が高い

※Claude・OpenAIの単価は各社公式の料金ページに基づきます。

倍率の変化から見えてくるのは、次の3点です。

1. 「桁違いに安い」は現行価格の話。 8月16日以降、Claude Sonnet 5との差は2.5〜5倍程度まで縮みます。品質差を考えれば「安さだけで選ぶ」根拠は弱くなります。

2. GPT-5.6 Lunaとの関係が逆転する。 出力$1.20のLunaに対し、V4-Proのピーク単価$3.96は3倍以上高くなります。低コスト用途でOpenAIとDeepSeekを天秤にかけているなら、この逆転は無視できません。値下げ側の事情はGPT-5.6 Lunaの80%値下げで扱っています。

3. トークン数の違いも効く。 Anthropicは「Claude 4.7以降のモデルとMythos Previewは新しいトークナイザを採用しており、同じ文章で約30%多くトークンを生成する」と公式に注記しています。同じ日本語テキストでも課金トークン数が増えるため、実効コスト差はこの表よりやや開く方向に働きます。逆に、DeepSeek側は出力が冗長になりやすいという第三者評価があり、こちらは差を縮める方向に働きます。単価表だけで結論を出さず、自社の代表タスクで実測するのが確実です。

DeepSeekとGPT系の性能・料金の突き合わせはDeepSeek V4とGPT-5.5の徹底比較でも整理しています。

ベンチマーク｜公式発表と第三者測定を並べて読む

Artificial AnalysisによるLLMの性能・コスト比較サイトのイメージ

出典: Artificial Analysis 公式サイト

公式の自己申告値と第三者の測定値には無視できない開きがあり、現時点で「独立検証済みの実力」と言えるのは第三者側の数字だけです。 両方を同じ場所に並べます。

公式が掲示している数値（DeepSeek自己申告）

ベンチマーク	スコア	備考
Terminal Bench 2.1	87.9	プレビュー版72.1からの改善として掲示
HLE（Humanity's Last Exam相当）	42.7 / 60.0	同上

公式の比較チャートではClaude Opus 4.8・Claude Fable 5が対抗として置かれ、HLE・NL2Repo・Toolathlon-Verified・DSBench系ではClaude側がリードするという整理になっています。自社モデルが全項目で勝っているという主張ではない点は、公式の姿勢として評価できます。

プレビュー版モデルカードのスコア（Think Maxモード）

ベンチマーク	スコア
SWE-Bench Verified	80.6%
LiveCodeBench	93.5
GPQA Diamond	90.1（pass@1）
MMLU-Pro	87.5
Codeforces Rating	3,206
IMOAnswerBench	89.8
MRCR 1M（長文脈）	83.5
SimpleQA-Verified	57.9

これらはプレビュー版（4月時点）の数値です。0813版のものとして紹介している記事がありますが、公式が0813について公表しているのはTerminal Bench 2.1とHLEを中心とした表であり、この8項目は前バージョン基準と理解しておくのが正確です。

第三者機関の測定値

機関	指標	結果
Vals AI	Vals Index	42.89%（43モデル中24位）。オープンウェイト部門では2位（1位のKimi K2.6と0.07%差）
Vals AI	テスト1件あたりコスト	$0.927
Vals AI	レイテンシ	23分47秒（effort＝max、max output 384K設定）
Artificial Analysis	Intelligence Index	53（106モデル中の上位帯）
Artificial Analysis	出力速度	80.0 tok/s（オープンウェイト中央値66.3）
Artificial Analysis	TTFT（初回トークンまで）	1.82秒
Artificial Analysis	ブレンド単価	$0.69／1M（新価格ベースの試算）
Artificial Analysis	評価に要した実費	$604.51（出力130Mトークン）
第三者ハーネス	Terminal Bench 2.1	62.1（公式の87.9と大きく乖離）

ベンチマークを読むときの注意点

1. バージョン違いの数字が混在している。 Terminal Benchは2.0と2.1でスコアが別物です。公式は2.1で87.9、Unite.AIの表は2.0で67.9と、同じ名前でも比較できません。数字を引用するときは必ずバージョンを確認してください。

2. 87.9と62.1の差はハーネス差の可能性が高い。 エージェント系ベンチマークは、ツールの与え方・リトライ回数・タイムアウト設定で結果が大きく動きます。どちらかが虚偽というより、測定条件が違うと考えるのが妥当です。ただし再現できていない以上、社内の稟議に87.9を根拠として出すのは危険です。

3. 総合知能ではKimi K3が上。 Artificial AnalysisのIntelligence IndexではKimi K3が57前後で、V4-Proを上回ります。Terminal Bench 2.1でもKimi K3は88.3%と報告されています。オープンウェイトの選定ではKimi K3とは？性能・料金・特徴、Vals Indexのオープンウェイト首位であるKimi K2.6、中国系の対抗馬であるGLM-5.2やQwen 3.8 Maxも並べて評価する価値があります。

4. レイテンシが長い。 Vals AIの測定でテスト1件に23分47秒かかっています。effort＝maxかつ最大出力384Kという設定条件によるものですが、対話的なUXに組み込むならeffortをlowまたはhighに落とす前提が必要です。

実像に近いのは、「総合知能の頂点ではないが、コスト効率とセルフホスト可能性で選ばれるモデル」という位置づけです。

V4 ProとV4 Flash、どちらを選ぶか

大半のエージェント・コーディング用途では、まずV4-Flashで足りるかを検証するのが先です。 Proが必要になるのは、Flashで精度が足りなかったケースに限られます。

比較ポイント	V4-Pro-0813	V4-Flash-0731
ステータス	正式版（GA、2026/8/13）	正式版（2026/7/31、API はPublic Beta）
総／アクティブパラメータ	1.6T／49B	284B／13B
出力単価（現行）	$0.87	$0.28
出力単価（新・ピーク）	$3.96	$1.32
コンテキスト／最大出力	1M／384K	1M／384K
Responses API	対応	対応
Web・アプリでの提供	Expert Mode	Instant Mode
セルフホストの現実性	極めて重い（公開ウェイト約893GB）	Proよりは現実的
向く用途	難易度の高い設計・長い推論チェーン	大量呼び出し・定型処理・コスト最優先

判断の順序としては次が実務的です。

まずFlashで代表タスクを20〜50件流す。 精度が要件を満たすなら、Proを使う理由はコスト面でほぼありません。
落ちたタスクだけProへエスカレーションする。 モデルルーティングを組めるなら、全量をProで回すより桁で安くなります。
Proを常用するなら、オフピークに寄せられる処理かどうかを先に確認する。 ピーク帯常用は新料金では割高です。

Flashの詳細な性能と制約はDeepSeek V4 Flash 0731とは？ベンチマーク・料金・セルフホスト要件、シリーズの呼称まわりの混乱はDeepSeek V4.1とは？V4との違いと噂の切り分けで整理しています。

使い方｜4つの入口

出典: OpenRouter 公式サイト

入口は「Web／アプリ」「公式API」「第三者推論基盤」「セルフホスト」の4つで、扱うデータの機微さで選ぶべきルートが変わります。

入口	手順の概要	適したケース	データの行き先
Web／アプリ	chat.deepseek.comでExpert Modeを選択	無料で挙動を試す。非機微な個人利用	DeepSeek（中国）
公式API	platform.deepseek.comでキー発行 → OpenAI互換エンドポイントに `model: "deepseek-v4-pro"`	最安で本番運用。非機微データのバッチ処理	DeepSeek（中国）
OpenRouter等の中継	統一APIから`deepseek/deepseek-v4-pro`を指定。中国外プロバイダの選択も可能	複数モデルを切り替えたい。データ経路を制御したい	プロバイダ次第（要確認）
セルフホスト	Hugging FaceからMITウェイトを取得しvLLM／SGLang等で起動	機密データ・閉域要件がある企業	自社環境

既存のエージェントCLIから差し替える

V4-ProはOpenAI ChatCompletions互換に加えてAnthropic互換エンドポイントも提供しており、さらに0813でOpenAI Responses APIにネイティブ対応しました。このため、ベースURLとモデル名を差し替えるだけで、既存のコーディングエージェントから利用できるケースが多いのが実務上の利点です。公式はCodex向けの最適化を明記しています。ツール側の候補はAIコーディングツールおすすめ比較、Claude Code側のコスト設計はClaude Codeのコスト最適化が参考になります。

実測の目安として、無料のコーディングエージェントからV4-Pro-0813を呼び出し、約20分でブラウザゲームを1本作らせてAPI実費が約27円だったという日本語の報告があります（値上げ前の$0.87ベース）。新料金では、同じ処理をピーク帯で回すと単純計算で4倍強になります。

設定で押さえるポイント

effortを用途で使い分ける。 low＝分類・整形・大量バッチ、high＝通常のエージェント処理（デフォルト）、max＝設計判断を伴う難タスク。maxはレイテンシとトークン消費が跳ね上がります。
max_tokensの上限を必ず設定する。 最大出力384Kは、事故が起きたときの請求額が大きくなります。
thinking時はサンプリングパラメータが効かない。 temperature等での調整に頼った実装は見直しが必要です。
旧モデル名は使えない。 deepseek-chat / deepseek-reasoner は2026年7月24日で提供終了済みです。過去記事のサンプルコードをそのまま流用すると動きません。
セルフホストする場合はチャットテンプレートの形式を確認する。 unslothのGGUF版ではJinjaテンプレートが廃止され、専用のPythonエンコードスクリプトが同梱される方式に変わっています。

セルフホストのハードル

MITライセンスであることと、自社で動かせることは別問題です。 公開ウェイトは約893GBと記録されており、GGUF量子化版でも「V4-Flash-0731より大幅に多いメモリが必要」と明記されています。個人や小規模チームが自前のGPUで回すのは現実的ではなく、実質的な選択肢は公式APIか第三者推論基盤の利用になります。閉域要件があってセルフホストが必須なら、284BのV4-Flashの方が現実的な着地点です。

導入前に確認すべきデータ主権とセキュリティ

日本企業がDeepSeekを業務利用する際の最大の論点は、性能でも料金でもなくデータの保管先です。 日本の個人情報保護委員会は2025年2月3日、DeepSeekの利用について注意喚起を公表し、取得した個人情報等が中国国内のサーバに保存され、中国の法令（個人情報保護法・サイバーセキュリティ法・データセキュリティ法・国家情報法等）が適用される点を明示しています。プライバシーポリシーが中国語・英語のみで日本語版がない点も指摘されました。

政府機関向けには、デジタル社会推進会議幹事会事務局が2025年2月6日付で「DeepSeek等の生成AIの業務利用に関する注意喚起」を各府省に発出しています。いずれも全面禁止ではなく注意喚起である点は正確に押さえておくべきですが、金融・医療・公共など越境移転に制約のある業種では、社内審査を通す前提の材料になります。

現実的な回避策は3つ

対策	データが中国に渡るか	難易度	適したケース
オープンウェイトをセルフホスト	渡らない	高（Proは約893GB。Flashなら現実的）	機密データ・閉域要件がある企業
中国外の推論プロバイダ経由	プロバイダ次第（契約で要確認）	中	中程度の要件。単価は公式APIより高い
用途を限定する	渡る（渡す情報を絞る）	低	公開情報の要約、OSSコードの補助など

第三者プロバイダ（DeepInfra／Fireworks／Together／Baseten等）経由の単価は報道値で入力$1.30〜$2.10／100万トークンと、公式APIより明確に高くなります。「安さ」を理由にDeepSeekを選ぶ場合、この経路を取ると前提が崩れる点は先に確認してください。

なお、セルフホストで解決できるのはデータの行き先だけで、モデルの出力傾向は変わりません。 中国の生成AIサービス規制のもとでアライメントされている以上、政治・歴史・地政学に関わる話題では出力が偏る、あるいは回答を避ける可能性が残ります。該当領域を扱うなら、出力ガードレールと回帰テストをセットで設計してください。中国系モデルが市場全体で占める比重については中国製AIモデルがOpenRouter利用の60%超え、オープンウェイト採用時の説明責任の落とし穴は楽天Rakuten AI 3.0のDeepSeek V3リブランド騒動が具体例になります。

エージェント運用そのもののリスク

V4-Proの売りはエージェント性能ですが、effort＝maxで自律的にツールを実行させる構成は、権限設計を誤ると破壊的な操作につながります。 ファイル削除・外部API呼び出し・課金操作の権限をどこまで渡すか、実行前の承認をどこに挟むかは、モデルの出自とは無関係に設計が必要です。この観点は生成AIセキュリティの基本やAIエージェントとはの枠組みで整理できます。

できること・できないこと

できること

100万トークンの長文コンテキスト処理と、最大384Kトークンの長大な出力
reasoning effortをlow／high／maxで切り替えた、深さとコストのトレードオフ制御
Function Calling、JSON出力、構造化出力を伴うエージェント実行
OpenAI ChatCompletions互換／Anthropic互換／Responses APIの3方式での呼び出し
Chat Prefix Completion（Beta）、FIM補完（non-thinkingモードのみ）
Context Cachingによる長文プロンプト再利用のコスト圧縮（ただし8/16以降は割引率が縮小）
MITライセンスのオープンウェイトを用いた商用利用・改変・再配布・ファインチューニング

できないこと・制約

API経由の画像入力に対応していない。 Web／アプリのチャットでは画像アップロードが可能との報告がありますが、APIでのvision対応は公式に確認できません。マルチモーダル要件があるなら選択肢外です。
1.6兆パラメータのローカル実行は現実的でない。 公開ウェイト約893GB、量子化版でもFlashより大幅に重くなります。
公式ベンチマークが第三者に再現されていない。 Terminal Bench 2.1で87.9と62.1という二つの数字が併存しています。
thinkingモードでサンプリングパラメータが無効。 temperature等での出力制御はできません。
旧モデル名は廃止済み。 deepseek-chat / deepseek-reasoner は2026年7月24日で終了しています。
SLA・稼働保証の公式明示が確認できない。 可用性が事業要件の本番システムで単独依存するのは危険です。
日本語性能の公式ベンチマークが存在しない。 数値で品質を担保したい場合は自前の評価セットが前提になります。
レートリミットや商用サポート体制の詳細も公開情報が限られる。

こんな人におすすめ／おすすめしない人

よくある質問

Q. モデルIDに-0813を付ける必要はありますか？

公式APIではdeepseek-v4-proのままで問題ありません。既存のモデルIDの中身が0813に差し替わっています。一方、OpenRouterなどの中継サービスではバージョン付きの識別子を使う場合があるため、プロバイダごとの表記を確認してください。

Q. 8月16日以降、DeepSeekはまだ「安い」のですか？

Claude系・GPT-5.6 Sol/Terraと比べれば依然として安価ですが、「桁違い」という表現は当てはまりにくくなります。出力単価で見るとClaude Sonnet 5との差はピーク時で約2.5倍まで縮み、GPT-5.6 Lunaとは逆転します。自社ワークロードの入出力比と実行時間帯を入れて再計算するのが必須です。

Q. 無料で試せますか？

chat.deepseek.comと公式アプリは執筆時点で無料で、Expert ModeがV4-Proにあたります。APIは従量課金のみで、無料枠についての公式な記載は確認できていません。

Q. 商用サービスに組み込めますか？

MITライセンスのため商用利用・改変・再配布が可能です。ただし著作権表示とライセンス条文の同梱が必要で、これを怠るとライセンス違反になります。自社開発モデルとして宣伝する場合は特に注意してください。

Q. 日本語の性能はどうですか？

DeepSeek公式に日本語ベンチマークの記載はなく、数値的な裏付けは存在しません。第三者の利用報告では自然な日本語が出るとされますが、業務導入の判断材料にするなら自社データでの評価セットを作るのが確実です。

Q. Claude CodeやCodexから使えますか？

公式がOpenAI ChatCompletions互換・Anthropic互換・Responses APIの3方式に対応しており、Codex向けの最適化も明記しています。ベースURLとモデル名の差し替えで動くケースが大半ですが、ツール定義の扱いはツール側の実装に依存するため、代表タスクでの回帰テストは実施してください。

Q. ウェイトはダウンロードできますか？

Hugging Faceで公開されています。GA直後は「APIのみでウェイト未公開」と報じられましたが、その後公開が確認され、unslothによるGGUF量子化版も存在します。ただし公開ウェイトは約893GB規模で、実行環境のハードルは高いままです。

Q. V4-Proの正式版が出たので、V4-Flashは不要になりましたか？

なりません。Flashの方が単価は約1/3で、定型処理や大量バッチでは十分な精度が出るケースが多くあります。Proは「Flashで落ちたタスクを拾う上位モデル」として使うのが、コスト面でも合理的です。

まとめ

DeepSeek-V4-Pro-0813は、総1.6兆／アクティブ49BのMoEを、MITライセンスのオープンウェイトとして出したフラッグシップです。0813でエージェント実行力とAPI互換性が整い、実用段階に入りました。

一方で、導入判断に効くのは性能よりも料金と検証状況です。押さえるべき点は次のとおりです。

出力$0.87は2026年8月16日16:00 UTCまで。 以降はオフピーク$1.98・ピーク$3.96の時間帯別料金になります。
日本時間の10:00–13:00と15:00–19:00がピーク帯。 時間をずらせる処理を夜間・早朝に寄せるだけで単価が半分になります。
キャッシュ入力の上げ幅が最大（最大約12倍）。 キャッシュ最適化で値上げを吸収する戦略は、Proでは以前ほど効きません。
「Claude比46分の1」はClaude Fable 5とのブレンド単価比較、かつ値上げ前の数字。 新料金では約13分の1まで縮みます。
公式のTerminal Bench 2.1＝87.9は自己申告で、第三者測定では62.1という報告もある。 稟議に使う数字は第三者指標を軸にするのが安全です。
中国サーバへのデータ保管は解決していない。 セルフホスト・中国外プロバイダ・用途限定の3択で設計してください。

まずはV4-Flashで足りるかを検証し、落ちたタスクだけをProへ回す。そのうえで実行時間帯をオフピークに寄せる——これが新料金下での現実的な使い方です。値上げそのものの背景と代替候補の一覧はDeepSeekのAPI値上げ予告と乗り換え判断、DeepSeek全体の理解はDeepSeekとはから辿るのが効率的です。