DeepSeek V4 Pro llega a disponibilidad general: qué cambia para agentes, Codex y precios

En la práctica, esto simplifica la transición: el nombre permanece estable mientras el servicio comienza a responder con la versión 0813.

Compatibilidad con Responses API y Codex

DeepSeek afirma que su API ahora admite el formato OpenAI Responses API y está optimizada para flujos de trabajo con Codex, incluida una configuración de Codex con un solo clic. La documentación también señala compatibilidad con las interfaces de OpenAI Chat Completions y Anthropic.

Para los desarrolladores, la importancia está en la integración con aplicaciones orientadas a agentes, no solo en la generación de texto. Estos formatos están pensados para sistemas que combinan respuestas del modelo con herramientas, ejecución de código y pasos repetidos hasta completar una tarea.

Resultados publicados: un salto en programación y tareas con herramientas

Los datos difundidos por DeepSeek muestran una mejora considerable frente a la versión preliminar en varias evaluaciones de agentes y programación. En Terminal-Bench 2.1, V4 Pro-0813 obtuvo 87,9 puntos, frente a los 72,1 de la versión preliminar. El resultado quedó apenas por debajo de los 88,0 puntos atribuidos a Fable 5.

Otros resultados comunicados son:

• CyberGym: 83,3 puntos.
• DeepSWE: 62,7 puntos, frente a 12,8 en la versión preliminar.
• NL2Repo: 61,5 puntos.
• AutomationBench: 31,8 puntos en los resultados publicados citados durante la cobertura del lanzamiento.

La información difundida sobre el lanzamiento sostiene que V4 Pro superó a Fable 5 en CyberGym y AutomationBench, aunque quedó ligeramente por detrás en Terminal-Bench. Conviene interpretar estas comparaciones con cautela: las cifras proceden principalmente de la tabla de evaluación publicada por DeepSeek y de las informaciones que la acompañan, no de un único estudio independiente administrado bajo una metodología común.

Aun así, los resultados dejan claro el foco del producto: agentes de ingeniería de software, tareas realizadas desde terminales, trabajos relacionados con ciberseguridad y procesos en los que el modelo debe ejecutar varias acciones, en lugar de limitarse a ofrecer una respuesta aislada.

Precios de la API de DeepSeek V4 Pro

La referencia de precios proporcionada expresa las tarifas por 1 millón de tokens:

• Entrada con caché: 0,022 dólares en periodos valle y 0,044 dólares en periodos punta.
• Entrada sin caché: 0,66 dólares en periodos valle y 1,32 dólares en periodos punta.
• Salida: 1,98 dólares en periodos valle y 3,96 dólares en periodos punta.

La misma referencia indica que las tarifas valle equivalen a la mitad de las tarifas punta. Los horarios punta serían de 01:00 a 04:00 UTC y de 06:00 a 10:00 UTC.

Las fuentes proporcionadas no son completamente coherentes en cuanto a moneda y documentación. Otro informe que cita la documentación de DeepSeek menciona 3 yuanes por millón de tokens de entrada, 6 yuanes por millón de tokens de salida y 0,025 yuanes para entradas servidas desde caché. Por ello, los equipos que calculen costes de producción deberían comprobar las tarifas, la moneda y las franjas horarias que aparecen actualmente en la documentación oficial de la API.

Qué supone para los desarrolladores

El lanzamiento resulta especialmente relevante para los equipos que construyen agentes de programación y sistemas capaces de utilizar herramientas. Los usuarios actuales pueden conservar el identificador deepseek-v4-pro, mientras que la compatibilidad con Responses API y Codex podría reducir el trabajo necesario para conectarlo con herramientas de agentes ya existentes.

Las nuevas cifras también hacen que V4 Pro sea más competitivo en tareas asociadas a flujos de software autónomos. Sin embargo, acercarse a otro modelo en una evaluación concreta no demuestra que ambos rindan igual en todos los escenarios de programación, razonamiento o producción. Hasta que se reproduzcan de forma independiente, estos resultados deben entenderse como cifras comunicadas por DeepSeek.

En resumen, V4 Pro es tanto una actualización de la plataforma de agentes y de la API como un lanzamiento de modelo. El nombre de integración se mantiene, la superficie de compatibilidad se amplía y los resultados anunciados en pruebas de agentes mejoran de forma marcada frente a la versión preliminar.