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deepseek-v4-pro-text-to-text
免费试用 DeepSeek v4 Pro Text API，用于高质量文本推理、写作、代码辅助、分析和生产级 LLM 工作流，适合研究整理、内容生成、业务分析和自动化应用。
Text Chat
Deepseek V4 Pro 相关模型
API 示例
提交示例
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);
}
}
}
提交示例
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)
提交示例
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 价格
| 参数 | 价格 | 原价 | 折扣 |
|---|
README
专业 DeepSeek v4 Pro Text-to-Text API（高级 LLM 集成）
Flaq AI 上的 DeepSeek v4 Pro Text-to-Text API 为开发者提供高级 LLM 访问，用于构建推理、写作、 编码、分析和自动化工作流。此 DeepSeek API 集成通过稳定的托管路由和基于 token 的计费，将用户消息转化为高质量文本 响应。它面向需要更强 响应质量、可靠指令遵循和生产级文本生成能力，同时不想管理模型 基础设施的产品而设计。
DeepSeek v4 Pro Text-to-Text API 的关键特性
- 高级文本生成： 为推理、写作、编码支持、摘要、 内容生产和工作流自动化生成精炼响应。
- Pro 级 LLM 输出： 将 DeepSeek v4 Pro 用于更强推理深度、更细致 语言和更高质量响应结构能带来收益的任务。
- 基于 Token 的 API 计费： 基于输入和输出 token 的 credit 使用量构建可扩展文本产品，适合 生产环境聊天和自动化系统。
- 开发者友好的集成： 通过 Flaq AI 稳定的 chat completions route 将 DeepSeek v4 Pro 添加到应用中。
- 灵活提示词控制： 通过 system 和 user messages 引导语气、格式、任务边界和响应风格。
- 生产工作流覆盖： 支持助手、内部工具、内容系统、编码助手、研究 工作流和业务自动化。
如何在 Flaq AI 上使用 DeepSeek v4 Pro Text-to-Text API 进行 LLM 生成
- 输入： Chat messages、system instructions、任务上下文和可选生成控制项。
- 输出： 通过 DeepSeek v4 Pro Text-to-Text API 集成交付的高质量文本响应。
- 对话控制： 支持基于提示词的方向控制，用于推理风格、格式、语气、任务范围和 多轮上下文。
- 能力： 通过 DeepSeek v4 API 访问实现 text-to-text 生成、推理、写作、摘要、编码辅助、结构化输出 和可扩展 LLM 自动化。
DeepSeek v4 Pro Text-to-Text API 集成的最佳用例
- 高级 AI 助手： 构建需要可靠推理、精炼答案和一致任务 执行能力的聊天助手。
- 写作与内容工作流： 生成草稿、改写文案、总结材料，并大规模支持 编辑生产。
- 编码与技术支持： 帮助用户推理代码、解释错误、起草代码片段并改进技术 文档。
- 业务自动化： 驱动内部 copilots、工作流 agents、支持工具和知识库交互。
- 研究与分析： 将长上下文、笔记或结构化提示词转化为清晰摘要、对比和 建议。
注意 请确保 prompts 和生成内容符合 DeepSeek 与 Flaq AI 的安全要求。如果发生错误，请 修改请求、减少不受支持的内容，或调整生成设置后重试。
DeepSeek v4 Pro Text-to-Text vs 竞争者：对比分析
- DeepSeek v4 Pro vs. DeepSeek v4 Flash Text-to-Text DeepSeek v4 Flash 优先提供更快且更实惠的文本 生成。DeepSeek v4 Pro 面向更强输出质量、更深推理和要求更高的生产 工作流。
- DeepSeek v4 Pro vs. DeepSeek v4 Pro Web Search DeepSeek v4 Pro Web Search 为 当前信息工作流增加联网检索。DeepSeek v4 Pro Text-to-Text 专注于面向写作、推理、 编码和自动化的纯模型响应。
- DeepSeek v4 Pro vs. GPT Text Models GPT text models 提供广泛的通用生成能力。DeepSeek v4 Pro 为团队提供由 DeepSeek 驱动的替代方案，具备托管 API 访问和强大的 text-to-text 性能。
- DeepSeek v4 Pro vs. Claude Text Models Claude 以细致的长文本写作著称。DeepSeek v4 Pro 适合 需要覆盖推理、编码和结构化生产任务的高级 LLM 输出的开发者。
- DeepSeek v4 Pro vs. Qwen Text Models Qwen text models 提供由 Alibaba 驱动的 LLM 工作流。DeepSeek v4 Pro 为团队提供一条 DeepSeek route，用于比较不同提供商的模型行为、质量和成本。