01
코딩 에이전트와 소프트웨어 개발
DeepSeek V4을 저장소 분석, 구현 계획, 코드 생성, 리뷰와 도구 기반 개발에 사용합니다. 제약을 명확히 하고 팀의 테스트로 변경 사항을 검증하세요.
Playground에서 DeepSeek V4 사용해 보기
Text Generation
DeepSeek
DeepSeek V4 API
DeepSeek V4는 추론 능력에 특화된 대형 언어 모델로 12만8천 토큰 컨텍스트 윈도우를 제공하며 코드 생성과 복잡한 논리 작업에서 뛰어난 성능을 매우 경쟁력 있는 가격에 제공합니다. APIAny의 OpenAI 호환 API로 바로 호출할 수 있으며 온라인 미리보기도 지원됩니다.
24시간 상태 모니터링
최근 24시간 성공률: 100%
가격: 0.43 credits per 1K input tokens · ≈ $0.0002-$0.0004 · 0.95 credits per 1K output tokens · ≈ $0.0005-$0.0009높은 안정성과 APIAny 플랫폼의 상세 사용 기록을 제공합니다.
deepseek-v4
66（권장: 2,000）
0.7
02
Sampling temperature.
4096
18192
Maximum output tokens.
USD 추정 $0.002-$0.004: 최대 충전 패키지는 $1 = 2,000 크레딧으로 계산하고, 스타터 패키지는 $1 = 1,000 크레딧으로 계산합니다.
미리보기
실행 중인 작업 없음LLM결과 미리보기
기록
이 브라우저에 로컬 저장됨
실행 중 0개 · 완료 0개
생성 기록이 여기에 표시됩니다
입력
0.43 크레딧/1K
≈ $0.0002-$0.0004
출력
0.95 크레딧/1K
≈ $0.0005-$0.0009
캐시 읽기
0.05 크레딧/1K
≈ $0.000025-$0.00005
컨텍스트
128k
최대 출력
8k
가격
모델 ID
유형
과금 항목
가격
deepseek-v4
텍스트 생성
입력 token
0.43 크레딧 입력 token 1K당 · ≈ $0.0002-$0.0004
deepseek-v4
텍스트 생성
캐시 읽기 token
0.05 크레딧 캐시 입력 token 1K당 · ≈ $0.000025-$0.00005
deepseek-v4
텍스트 생성
출력 token
0.95 크레딧 출력 token 1K당 · ≈ $0.0005-$0.0009
deepseek-v4
텍스트 생성
최소 과금
0.75 크레딧 최소 · ≈ $0.0004-$0.0008
모델 IDdeepseek-v4
유형텍스트 생성
과금 항목입력 token
가격0.43 크레딧 입력 token 1K당 · ≈ $0.0002-$0.0004
모델 IDdeepseek-v4
유형텍스트 생성
과금 항목캐시 읽기 token
가격0.05 크레딧 캐시 입력 token 1K당 · ≈ $0.000025-$0.00005
모델 IDdeepseek-v4
유형텍스트 생성
과금 항목출력 token
가격0.95 크레딧 출력 token 1K당 · ≈ $0.0005-$0.0009
모델 IDdeepseek-v4
유형텍스트 생성
과금 항목최소 과금
가격0.75 크레딧 최소 · ≈ $0.0004-$0.0008
모델 개요
DeepSeek V4 API란 무엇인가요?
DeepSeek V4는 추론 능력에 특화된 대형 언어 모델로 12만8천 토큰 컨텍스트 윈도우를 제공하며 코드 생성과 복잡한 논리 작업에서 뛰어난 성능을 매우 경쟁력 있는 가격에 제공합니다. APIAny의 OpenAI 호환 API로 바로 호출할 수 있으며 온라인 미리보기도 지원됩니다.
표준 모델 경로를 정하기 전에 추론 깊이, 워크플로 적합성, 프로덕션 제약을 기준으로 모델을 평가합니다.
APIAny는 DeepSeek V4을 문서화된 API로 제공하며 실시간 가격, 모델 상태, 요청 예시와 Playground를 한 페이지에 모아 둡니다. 팀은 여기서 모델을 평가한 뒤 인증, 사용 기록, 프로덕션 라우팅을 같은 플랫폼에서 관리할 수 있습니다.
Playground에서 DeepSeek V4 사용해 보기
활용 사례
DeepSeek V4 API로 무엇을 만들 수 있나요?
아래 워크플로는 실제 제품에서 DeepSeek V4이 적합한 위치를 보여 줍니다. Playground에서 동일한 입력을 테스트하고 관련 모델과 결과를 비교한 뒤 품질, 지연 시간, 예산 요구에 맞는 경로를 선택하세요.
02
리서치와 복잡한 추론
DeepSeek V4로 어려운 질문을 분해하고 근거를 비교해 의사 결정용 분석을 만듭니다. 사실, 가정과 권고를 구분하도록 요청하면 검토하기 쉽습니다.
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03
도구 연동 워크플로 자동화
DeepSeek V4로 작업 분류, 도구 선택, 구조화 인자 준비와 결과 요약을 수행합니다. 권한과 액션 검증은 애플리케이션에서 관리합니다.
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APIAny의 장점
왜 APIAny에서 DeepSeek V4을 사용해야 하나요?
APIAny는 모델 접근과 평가에서 프로덕션으로 전환할 때 필요한 운영 제어를 결합해 공급자마다 별도 연동을 유지할 필요를 줄입니다.
안정적인 단일 API
APIAny 키와 문서화된 요청 형식으로 DeepSeek V4을 호출합니다. 상위 경로나 모델 버전이 바뀌어도 애플리케이션 연동을 안정적으로 유지할 수 있습니다.
투명한 사용량과 가격
DeepSeek V4의 실시간 과금 규칙을 확인하고 Playground에서 크레딧을 예측하며 요청 완료 후 요청별 사용 기록을 검토할 수 있습니다.
프로덕션 라우팅 제어
모델 상태, 채널 상태, 재시도 정책과 사용 로그를 활용해 DeepSeek V4을 단순 데모가 아닌 프로덕션 워크플로의 일부로 운영합니다.
핵심 기능
DeepSeek V4 API 주요 기능
DeepSeek V4을 평가할 때 중요한 입력, 출력, 워크플로 특성을 정리했습니다. 현재 지원되는 파라미터는 이 페이지의 실시간 API Reference를 기준으로 확인하세요.
/01
복잡한 추론
DeepSeek V4로 다단계 문제를 분해하고 대안을 비교해 검토 가능한 구조화 결론을 만듭니다.
/02
코드 생성과 분석
DeepSeek V4을 구현, 디버깅, 리팩터링, 저장소 탐색과 기술 설명에 사용하고 테스트로 검증합니다.
/03
비용 효율적인 확장
실시간 가격과 요청별 사용 기록으로 지출을 제어하면서 더 많은 DeepSeek V4 작업을 실행합니다.
/04
낮은 지연 시간
대화형 경험, 빠른 반복과 응답 시간이 중요한 작업에는 더 빠른 DeepSeek V4 경로를 사용합니다.
/05
스트리밍 응답
지원되는 DeepSeek V4 텍스트 출력을 점진적으로 표시해 대화형 어시스턴트와 긴 생성 작업에 활용합니다.
/06
OpenAI 호환 연동
지원되는 경우 익숙한 요청 패턴을 사용하고 APIAny가 인증, 모델 선택, 과금과 사용 기록을 처리합니다.
연동
DeepSeek V4 API 연동 방법
세 단계로 Playground 테스트를 인증된 프로덕션 요청으로 전환할 수 있습니다. 모델 ID, 요청 스키마, 가격과 응답 예시를 이 페이지에서 함께 확인합니다. 대표 프롬프트에서 시작해 명확한 품질 검사와 폴백을 갖춘 관측 가능한 프로덕션 트래픽으로 전환합니다.
- 01
API 키 만들기
APIAny에 로그인해 프로젝트 API 키를 만들고 애플리케이션에 필요한 모델 범위와 예산 제한만 설정합니다.
- 02
DeepSeek V4 요청 보내기
이 페이지의 요청 예시를 복사하고 model 필드를 선택한 DeepSeek V4 버전으로 설정해 문서화된 APIAny 엔드포인트로 보냅니다.
- 03
모니터링하고 개선하기
상태, 지연 시간, 크레딧과 반환된 사용량을 추적합니다. 프로덕션 트래픽을 옮기기 전에 대표 입력으로 버전과 관련 모델을 비교합니다.
FAQ
DeepSeek V4 API 자주 묻는 질문
DeepSeek V4의 기능, 활용 사례, 연동 방법과 버전 선택에 대한 직접적인 답변입니다.
DeepSeek V4 API란 무엇인가요?
DeepSeek V4는 추론 능력에 특화된 대형 언어 모델로 12만8천 토큰 컨텍스트 윈도우를 제공하며 코드 생성과 복잡한 논리 작업에서 뛰어난 성능을 매우 경쟁력 있는 가격에 제공합니다. APIAny의 OpenAI 호환 API로 바로 호출할 수 있으며 온라인 미리보기도 지원됩니다. APIAny에서는 인증된 API로 이 모델을 호출하고 실시간 가격, 상태, 요청 예시와 Playground를 한 페이지에서 확인할 수 있습니다.
DeepSeek V4 API로 무엇을 만들 수 있나요?
대표적인 DeepSeek V4 워크플로에는 코딩 에이전트와 소프트웨어 개발, 리서치와 복잡한 추론, 도구 연동 워크플로 자동화 등이 있습니다. 적합성은 제품이 요구하는 입력 형식, 출력 품질, 지연 시간과 비용에 따라 달라집니다.
APIAny에서 DeepSeek V4을 어떻게 호출하나요?
APIAny 키를 만들고 이 페이지의 엔드포인트를 사용하며 model 필드에 선택한 DeepSeek V4 버전을 지정합니다. 코드에 연동하기 전에 Playground에서 실행 가능한 요청을 만들 수 있습니다.
DeepSeek V4 버전은 어떻게 선택하나요?
가격, 지원 파라미터와 복잡한 추론, 코드 생성과 분석, 비용 효율적인 확장 같은 기능을 비교하세요. 기본 경로를 결정하기 전에 실제 프로덕션을 대표하는 입력으로 테스트하는 것이 좋습니다.
API 설명
표준 REST API로 이 모델을 호출하세요. API Key 인증 후 아래에서 엔드포인트를 선택하면 파라미터와 예시를 볼 수 있습니다.
인증
모든 요청은 Authorization 헤더에 Bearer 토큰을 포함해야 합니다. 콘솔에서 API Key를 만드세요.
Authorization: Bearer YOUR_API_KEYPOST
https://apiany.ai/v1/chat/completions요청 파라미터
| 파라미터 | 유형 | 필수 | 설명 |
|---|---|---|---|
model | 문자열 | 필수 | 호출할 모델 식별자이며, 해당 모델의 ID를 사용합니다. |
messages | 배열 | 필수 | OpenAI 대화 형식의 메시지 기록(role + content). |
stream | 불리언 | 선택 | true이면 응답이 SSE 스트림으로 반환됩니다. |
요청 예시
curl "https://apiany.ai/v1/chat/completions" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "deepseek-v4",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "APIAny.AI의 멀티채널 모델 집계 기능을 세 문장으로 소개하고, 프로덕션 환경을 위한 조언을 하나 제안해 주세요."
}
],
"temperature": 0.7,
"max_tokens": 4096
}'응답 예시
{
"id": "chatcmpl-abc123",
"object": "chat.completion",
"model": "deepseek-v4",
"choices": [
{
"index": 0,
"message": {
"role": "assistant",
"content": "Hello! How can I help?"
},
"finish_reason": "stop"
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 12,
"completion_tokens": 18,
"total_tokens": 30
}
}
