이번 API는 OpenAI Responses API 형식을 지원하며, Codex 작업 흐름에 맞게 최적화됐다. DeepSeek는 원클릭 Codex 설정도 지원한다고 밝혔다. API 문서에는 OpenAI Chat Completions 인터페이스와 Anthropic 인터페이스를 통한 연동도 명시돼 있다.
이는 단순히 질문에 답하는 텍스트 생성 API보다, 모델 출력과 도구 호출·코드 실행·반복 작업을 결합하는 에이전트형 애플리케이션을 염두에 둔 변화다. 개발자 입장에서는 기존 에이전트 도구와 연결할 수 있는 선택지가 넓어진 셈이다.
DeepSeek가 공개한 비교 결과에서 V4 Pro-0813은 에이전트와 코딩 관련 평가 여러 항목에서 프리뷰 버전보다 높은 점수를 기록했다.
출시 관련 보도에 따르면 V4 Pro는 CyberGym과 AutomationBench에서 Fable 5를 앞섰고, Terminal-Bench에서는 근소하게 뒤졌다. 다만 이 비교 수치는 주로 DeepSeek가 공개한 평가표와 출시 보도에 기반한 것이다. 하나의 독립 기관이 동일한 조건에서 일괄 검증한 결과로 보기는 어렵다.
그럼에도 점수 상승이 보여주는 방향은 분명하다. DeepSeek는 소프트웨어 엔지니어링 에이전트, 실제 터미널 환경에서의 작업, 사이버보안 관련 과제, 그리고 한 번의 답변이 아니라 여러 행동을 연속으로 수행하는 업무에 개발 역량을 집중하고 있다.
다만 제공된 출처 사이에는 통화와 가격 표시가 일치하지 않는 부분이 있다. 다른 보도는 DeepSeek API 문서를 인용해 입력 100만 토큰당 3위안, 출력 6위안, 캐시 적중 입력 0.025위안이라고 전했다. 실제 서비스 비용을 계산하려는 개발자는 운영 전에 DeepSeek 공식 API 문서에서 현재 요금과 적용 통화를 다시 확인해야 한다.
이번 출시는 모델 성능 개선뿐 아니라 API 사용 방식과 에이전트 개발 환경을 함께 다듬은 업데이트에 가깝다. 기존 사용자는 deepseek-v4-pro라는 모델명을 계속 사용할 수 있고, Responses API와 Codex 지원을 통해 기존 코딩 에이전트 도구와의 연결 작업을 줄일 수 있다.
벤치마크상으로도 V4 Pro는 자율 소프트웨어 작업에 해당하는 평가에서 프리뷰보다 크게 개선됐다. 특히 Terminal-Bench 2.1에서 Fable 5와 사실상 비슷한 점수를 기록했고, 일부 평가에서는 더 높은 결과를 내세웠다.
다만 특정 벤치마크에서의 근접한 점수가 모든 코딩·추론·실서비스 환경에서 동일한 성능을 보장하는 것은 아니다. 현재 수치는 독립적으로 재현된 확정 결과라기보다 DeepSeek가 발표한 평가 결과로 보는 것이 안전하다.
결국 DeepSeek V4 Pro의 정식 출시는 새로운 모델명 하나를 추가한 발표가 아니다. 기존 API 호환성을 유지하면서 Responses API와 Codex를 지원하고, 코딩과 도구 사용 중심의 에이전트 성능을 크게 끌어올린 플랫폼 업데이트라는 점이 핵심이다.