DeepSeek/deepseek-v4-pro-text-to-text
deepseek-v4-pro-text-to-text
免費試用 DeepSeek v4 Pro Text API，用於高品質文字推理、寫作、程式碼協助、分析和生產級 LLM 工作流程，適合研究整理、內容生成、業務分析和自動化應用。
Text Chat
Deepseek V4 Pro 相關模型
API 範例
提交範例
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions', {
method: 'POST',
headers: {
Authorization: 'Bearer YOUR_API_KEY',
Accept: 'text/event-stream',
'Content-Type': 'application/json'
},
body: JSON.stringify({
model: 'deepseek-v4-pro-text-to-text',
messages: [
{
role: 'user',
content: 'Hello'
}
],
stream: true,
max_tokens: 500,
top_p: 0.5,
top_k: 1
})
});
const reader = response.body.getReader();
const decoder = new TextDecoder();
let buffer = '';
let assistantText = '';
while (true) {
const { done, value } = await reader.read();
if (done) break;
buffer += decoder.decode(value, { stream: true });
const frames = buffer.split('\n\n');
buffer = frames.pop() || '';
for (const frame of frames) {
const lines = frame.split('\n').filter(Boolean);
let eventName = 'message';
const dataLines = [];
for (const line of lines) {
if (line.startsWith('event:')) {
eventName = line.slice(6).trim();
} else if (line.startsWith('data:')) {
dataLines.push(line.replace(/^data:\s*/, ''));
}
}
const raw = dataLines.join('\n').trim();
if (raw === '[DONE]') {
console.log('\nFinal text:', assistantText);
continue;
}
let payload;
try {
payload = JSON.parse(raw);
} catch {
continue;
}
if (eventName === 'error' || payload.error) {
const msg = payload.error?.message ?? payload.message ?? 'Chat request failed';
throw new Error(msg);
}
const delta = payload.choices?.[0]?.delta;
if (delta?.content) {
assistantText += delta.content;
console.log(assistantText);
}
}
}
提交範例
import json
import requests
response = requests.post(
'https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions',
headers={
'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
'Accept': 'text/event-stream',
'Content-Type': 'application/json',
},
json={
'model': 'deepseek-v4-pro-text-to-text',
'messages': [
{
'role': 'user',
'content': 'Hello',
}
],
'stream': True,
'max_tokens': 500,
'top_p': 0.5,
'top_k': 1,
},
stream=True,
)
response.raise_for_status()
event_name = 'message'
assistant_text = ''
for raw_line in response.iter_lines(decode_unicode=True):
if not raw_line:
event_name = 'message'
continue
if raw_line.startswith('event:'):
event_name = raw_line.replace('event:', '', 1).strip()
continue
if raw_line.startswith('data:'):
raw_data = raw_line.replace('data:', '', 1).strip()
if raw_data == '[DONE]':
print('\nFinal text:', assistant_text)
continue
payload = json.loads(raw_data)
if event_name == 'error' or payload.get('error'):
error = payload.get('error') or payload
raise RuntimeError(error.get('message', 'Chat request failed'))
choices = payload.get('choices') or []
if choices:
delta = choices[0].get('delta') or {}
content = delta.get('content')
if content:
assistant_text += content
print(content, end='', flush=True)
提交範例
curl -N -X POST "https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Accept: text/event-stream" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "deepseek-v4-pro-text-to-text",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
],
"stream": true,
"max_tokens": 500,
"top_p": 0.5,
"top_k": 1
}'
DeepSeek v4 Pro Text to Text 價格
| 參數 | 價格 | 原價 | 折扣 |
|---|
README
專業 DeepSeek v4 Pro Text-to-Text API（進階 LLM 整合）
Flaq AI 上的 DeepSeek v4 Pro Text-to-Text API 為開發者提供進階 LLM 存取，用於建立推理、寫作、 編碼、分析和自動化工作流程。此 DeepSeek API 整合透過穩定的託管路由和基於 token 的計費，將使用者訊息轉換為高品質文字 回應。它面向需要更強 回應品質、可靠指令遵循和生產級文字生成能力，同時不想管理模型 基礎設施的產品而設計。
DeepSeek v4 Pro Text-to-Text API 的關鍵功能
- 進階文字生成： 為推理、寫作、編碼支援、摘要、 內容生產和工作流程自動化生成精煉回應。
- Pro 品質 LLM 輸出： 將 DeepSeek v4 Pro 用於更強推理深度、更細緻 語言和更高品質回應結構能帶來收益的任務。
- 基於 Token 的 API 計費： 基於輸入和輸出 token 的 credit 使用量建立可擴展文字產品，適合 生產環境聊天和自動化系統。
- 開發者友善的整合： 透過 Flaq AI 穩定的 chat completions route 將 DeepSeek v4 Pro 加入應用程式。
- 靈活提示詞控制： 透過 system 和 user messages 引導語氣、格式、任務邊界和回應風格。
- 生產工作流程覆蓋： 支援助手、內部工具、內容系統、編碼助手、研究 工作流程和業務自動化。
如何在 Flaq AI 上使用 DeepSeek v4 Pro Text-to-Text API 進行 LLM 生成
- 輸入： Chat messages、system instructions、任務上下文和可選生成控制項。
- 輸出： 透過 DeepSeek v4 Pro Text-to-Text API 整合交付的高品質文字回應。
- 對話控制： 支援基於提示詞的方向控制，用於推理風格、格式、語氣、任務範圍和 多輪上下文。
- 能力： 透過 DeepSeek v4 API 存取實現 text-to-text 生成、推理、寫作、摘要、編碼輔助、結構化輸出 和可擴展 LLM 自動化。
DeepSeek v4 Pro Text-to-Text API 整合的最佳用例
- 進階 AI 助手： 建立需要可靠推理、精煉答案和一致任務 執行能力的聊天助手。
- 寫作與內容工作流程： 生成草稿、改寫文案、總結材料，並大規模支援 編輯生產。
- 編碼與技術支援： 幫助使用者推理程式碼、解釋錯誤、起草程式碼片段並改進技術 文件。
- 業務自動化： 驅動內部 copilots、工作流程 agents、支援工具和知識庫互動。
- 研究與分析： 將長上下文、筆記或結構化提示詞轉化為清晰摘要、比較和 建議。
注意 請確保 prompts 和生成內容符合 DeepSeek 與 Flaq AI 的安全要求。如果發生錯誤，請 修改請求、減少不受支援的內容，或調整生成設定後重試。
DeepSeek v4 Pro Text-to-Text vs 競爭者：比較分析
- DeepSeek v4 Pro vs. DeepSeek v4 Flash Text-to-Text DeepSeek v4 Flash 優先提供更快且更實惠的文字 生成。DeepSeek v4 Pro 面向更強輸出品質、更深推理和要求更高的生產 工作流程。
- DeepSeek v4 Pro vs. DeepSeek v4 Pro Web Search DeepSeek v4 Pro Web Search 為 當前資訊工作流程增加網路檢索。DeepSeek v4 Pro Text-to-Text 專注於面向寫作、推理、 編碼和自動化的純模型回應。
- DeepSeek v4 Pro vs. GPT Text Models GPT text models 提供廣泛的通用生成能力。DeepSeek v4 Pro 為團隊提供由 DeepSeek 驅動的替代方案，具備託管 API 存取和強大的 text-to-text 效能。
- DeepSeek v4 Pro vs. Claude Text Models Claude 以細緻的長文本寫作著稱。DeepSeek v4 Pro 適合 需要覆蓋推理、編碼和結構化生產任務的進階 LLM 輸出的開發者。
- DeepSeek v4 Pro vs. Qwen Text Models Qwen text models 提供由 Alibaba 驅動的 LLM 工作流程。DeepSeek v4 Pro 為團隊提供一條 DeepSeek route，用於比較不同供應商的模型行為、品質和成本。