DeepSeek V4 Pro 对话补全

通过 PixMind 调用 DeepSeek V4 Pro，完成复杂文本推理、软件架构、代码审查和长文档分析。

DeepSeek V4 Pro 是 PixMind 接入的 DeepSeek V4 高能力纯文本线路。可通过兼容 OpenAI 的聊天补全接口，使用 100 万 Token 上下文处理复杂推理、仓库级代码分析和文档密集型工作流。

通过 PixMind 兼容 OpenAI 的聊天补全接口调用 DeepSeek V4 Pro。

提供方

DeepSeek

模型 ID

deepseek-v4-pro

请求端点

POST /api-platform/v1/chat/completions

打开模型 Playground 创建 API Key

模型说明

请将 API Key 保存在服务端；客户端需要增量输出时可启用流式返回。

请求参数

参数	类型	必填	说明
`model`	string	是	稳定的 PixMind 模型 ID，请使用 `deepseek-v4-pro`。可选值: `deepseek-v4-pro`
`messages`	array	是	兼容 OpenAI 的对话消息。Gemini 用户消息的 content 可以是字符串，也可以是 text、image_url 和 video_url 内容块数组。
`max_tokens`	integer	否	本次请求最多生成的 completion token 数量。默认值: `4096`
`temperature`	number	否	响应的采样温度。可选值: `0`, `0.5`, `1`, `2` 默认值: `1`
`stream`	boolean	否	启用后逐步流式返回 token。可选值: `true`, `false` 默认值: `false`

请求示例

cURL

curl https://aihub-admin.aimix.pro/api-platform/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $PIXMIND_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "deepseek-v4-pro",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Draft three launch concepts for this product."
    }
  ],
  "stream": false
}'

JavaScript

const response = await fetch("https://aihub-admin.aimix.pro/api-platform/v1/chat/completions", {
  method: "POST",
  headers: {
    "Authorization": `Bearer ${process.env.PIXMIND_API_KEY}`,
    "Content-Type": "application/json"
  },
  body: JSON.stringify({
  "model": "deepseek-v4-pro",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Draft three launch concepts for this product."
    }
  ],
  "stream": false
})
});

const task = await response.json();

任务受理响应

生成任务为异步处理。请保存 taskId，并轮询 GET /api-platform/v1/tasks/{taskId}，直到状态为 ready 或 failed。

200 OK

{
  "code": 1000,
  "data": {
    "id": "img_44160",
    "taskId": 44160,
    "type": "image",
    "model": "deepseek-v4-pro",
    "status": "processing"
  }
}

API 定价

配置	价格
输入 Token	1058.4 credits / 1M tokens
输出 Token	3175.2 credits / 1M tokens
缓存读取	35.28 credits / 1M tokens

API 使用 apiPlatform 角色独立计费，与 PixMind Studio 积分分开；任务受理响应中的价格快照是最终计费依据。