يضم كتالوج MeshTok حاليًا أكثر من 180 نموذجًا من أكثر من 20 مزوّدًا. عندما تُرتّب تلك القائمة وفق “قدرة flagship بأقل سعر”، يجلس نموذج واحد على القمة بشكل محرج تقريبًا: DeepSeek V4 Pro. بسعر $0.4286 لكل مليون token مدخل و$0.8571 لكل مليون token مُخرَج، هو أرخص نموذج في الكتالوج بأكمله يحمل في الوقت نفسه وسوم قدرات flagship وreasoning وcoding وimage وtools وjson.
هذه المقالة تحليل للمواصفات والأسعار، لا معيار مُصطنَع. لم نُجرِ اختبارات latency، ولم نقِس عدد الـ tokens على prompts متطابقة، ولن ننشر أي رقم لا نستطيع دعمه بالكتالوج الحي. كل رقم أدناه مأخوذ من src/data/models.ts وقابل لإعادة إنتاجه بآلة حاسبة. الهدف هو مساعدتك على تقرير ما إذا كان DeepSeek V4 Pro يستحق فتحة في routing layer لديك — بناءً على البيانات التي تهم فعلًا للميزانية: نافذة السياق، القدرات، وسعر كل مليون token.
DeepSeek V4 Pro: ورقة المواصفات
متاح اليوم عبر واجهة MeshTok الموحّدة على https://meshtok.com/v1 تحت مُعرّف النموذج deepseek/deepseek-v4-pro.
| الحقل | القيمة |
|---|---|
| المزوّد | DeepSeek (CN) |
| نافذة السياق | 1,000,000 tokens |
| الحد الأقصى للإخراج | 32,768 tokens |
| سعر الإدخال (لكل 1M) | $0.4286 |
| سعر الإخراج (لكل 1M) | $0.8571 |
| القدرات | reasoning, coding, image, tools, json, flagship |
| تاريخ الإصدار | 2026-04 |
| قطع المعرفة | 2025-08 |
ثلاثة أمور تبرز في هذه الفئة السعرية:
- نافذة سياق 1M مع حد إخراج أقصى 32K. معظم النماذج الأخرى دون $1/1M إدخال تحدّ السياق عند 128K–256K والإخراج عند 4K–8K. DeepSeek V4 Pro هو النموذج الوحيد في الكتالوج دون $1/1M إدخال يقترن فيه إطار إدخال بمليون token مع إطار إخراج 32K.
- متعدد الوسائط (
image) مُضمَّن دون علاوة. الرؤية عادةً ما تُحجز للفئة الأغلى (GPT-5.2 بسعر $1.75/$14، Claude Sonnet 5 بسعر $3/$15، Gemini 3.1 Pro بسعر $2/$12). يقدّم DeepSeek V4 Pro إدخال الصورة بأقل من ربع سعر إدخال GPT-5.2. - قدرات بمستوى flagship بسعر بمستوى الفئة الوسطى. DeepSeek نفسه يُصنّف V4 Pro بـ
flagship— وهو الوسم نفسه الذي لا يُطبِّقه على V4 Flash ولا على V3.2. لكن على صعيد السعر، يجلس V4 Pro أقرب إلى النماذج الاقتصادية منه إلى flagships الأخرى.
داخل عائلة DeepSeek: أيُّها تختار؟
يحمل كتالوج MeshTok خمسة نماذج من DeepSeek. اختيار النموذج الصحيح داخل المزوّد نفسه هو في الغالب مفاضلة بين السعر، السياق، عمق reasoning، والرؤية.
| النموذج | السياق | الإخراج الأقصى | الإدخال $/M | الإخراج $/M | الرؤية | Reasoning | Flagship |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Pro | 1,000,000 | 32,768 | $0.4286 | $0.8571 | ✅ | ✅ | ✅ |
| DeepSeek V4 Flash | 1,000,000 | 32,768 | $0.1429 | $0.2857 | ✅ | — | — |
| DeepSeek V3.2 | 128,000 | 8,192 | $0.2857 | $0.4286 | — | — | — |
| DeepSeek V3.2 Think | 128,000 | — | $0.2857 | $0.4286 | — | ✅ | — |
| DeepSeek R1 (0528) | 128,000 | 32,768 | $0.5500 | $2.1900 | — | ✅ | — |
قراءة المصفوفة:
- V4 Pro مقابل V4 Flash — Flash بثلث السعر لكنه يُسقط
reasoningوflagship. للتصنيف عالي الحجم، أو الاستخراج، أو routing حيث لا تحتاج إلى تفكير خطوة بخطوة، Flash هو الخيار الصحيح. لأي شيء يستفيد من سلاسل reasoning — الرياضيات، الـ agents متعددة الخطوات، البرمجة الصعبة — V4 Pro هو الترقية. - V4 Pro مقابل V3.2 — V3.2 ليست لديها رؤية ولا reasoning وتحُدّ السياق عند 128K. V4 Pro أكفأ بشكل صارم لكنه أغلى قليلًا على الإدخال ($0.43 مقابل $0.29 لكل 1M). العامل الحاسم هو ما إذا كنت تحتاج إلى سياق 1M أو إدخال صورة؛ فإن لم تحتج، تبقى V3.2 نموذجًا متينًا للاستخدام اليومي.
- V4 Pro مقابل R1 (0528) — R1 هو نموذج reasoning المخصّص الأقدم من DeepSeek. يكلّف أكثر على الإخراج ($2.19 مقابل $0.8571 لكل 1M) وليس لديه رؤية. ما لم يكن لديك سبب محدد للبقاء على R1 (مثل pipeline eval مستقر مبني حول snapshot الـ 0528 الخاص به، مثلًا)، فإن V4 Pro يتفوّق عليه على الورق: نفس السياق، نفس الإخراج الأقصى، أرخص، متعدد الوسائط، ومُوسوم بـ flagship.
DeepSeek V4 Pro مقابل flagships الأخرى
كيف يُقارَن V4 Pro بـ flagships الغربية الأكثر شهرة وبالمنافس الصيني الآخر بسياق 1M، GLM-5.2؟
| النموذج | السياق | الإخراج الأقصى | الإدخال $/M | الإخراج $/M | الرؤية | تاريخ الإصدار |
|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Pro | 1,000,000 | 32,768 | $0.4286 | $0.8571 | ✅ | 2026-04 |
| GLM-5.2 | 1,000,000 | 128,000 | $1.1429 | $4.0000 | — | 2026-07 |
| Qwen3.7 Max | 1,000,000 | 8,192 | $0.8571 | $2.5714 | ✅ | 2026-06 |
| Doubao Seed 2.1 Pro | 256,000 | 8,192 | $0.8571 | $4.2857 | ✅ | 2026-05 |
| GPT-5.2 | 400,000 | 16,384 | $1.7500 | $14.0000 | ✅ | 2026-03 |
| Claude Sonnet 5 | 1,000,000 | 16,384 | $3.0000 | $15.0000 | ✅ | 2026-05 |
| Gemini 3.1 Pro | 1,048,576 | 65,536 | $2.0000 | $12.0000 | ✅ | 2026-06 |
ملاحظتان هيكلية:
- V4 Pro هو النموذج الوحيد في هذه القائمة دون $1/1M على الإدخال والإخراج معًا. أرخص flagship تالٍ على الإخراج هو Qwen3.7 Max بسعر $2.5714 — أغلى 3× لكل token مُخرَج.
- GLM-5.2 هي النموذج الوحيد هنا بنافذة إخراج أطول (128K). إذا كانت عبء العمل لديك يحتاج لتوليد ردود طويلة جدًا في دورة واحدة (إعادة هيكلة ملفات كاملة، تقارير طويلة)، فإن حد الإخراج الأقصى البالغ 128K لدى GLM-5.2 فريد فعلًا. لكل ما سوى ذلك، حد الإخراج الأقصى 32K لدى V4 Pro أكثر من كافٍ.
تحليل الأسعار (الجزء الذي يهم فاتورتك)
كل الأرقام أدناه إسقاطات حسابية من أسعار القائمة في src/data/models.ts. ليست قياسات لأي عبء حقيقي — فاتورتك الفعلية تعتمد على أطوال prompts وردودك الفعلية. المهم هو الـ ratio، وهو ثابت وقابل لإعادة الإنتاج.
تكلفة 1M tokens إدخال + 1M إخراج
وحدة تقديرية شائعة: مليون tokens إدخال ومليون tokens إخراج.
| النموذج | تكلفة الإدخال (1M) | تكلفة الإخراج (1M) | الإجمالي |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Pro | $0.43 | $0.86 | $1.29 |
| DeepSeek V4 Flash | $0.14 | $0.29 | $0.43 |
| GLM-5.2 | $1.14 | $4.00 | $5.14 |
| Qwen3.7 Max | $0.86 | $2.57 | $3.43 |
| GPT-5.2 | $1.75 | $14.00 | $15.75 |
| Claude Sonnet 5 | $3.00 | $15.00 | $18.00 |
على هذه الوحدة، V4 Pro أرخص 4.0× من GLM-5.2، و12.2× أرخص من GPT-5.2، و14.0× أرخص من Claude Sonnet 5. الـ tokens المُخرَجة تهيمن على الفاتورة لكل نموذج في الجدول عدا V4 Pro وV4 Flash — بالنسبة لهذين، يقع سعرا الإدخال والإخراج ضمن ratio قدره 2×، وهو توازن غير معتاد.
تكلفة مليون استدعاء @ 1K إدخال + 500 إخراج tokens
وحدة أكثر واقعية لأحمال النمط chat: مليون استدعاء قصير، يستهلك كل منها 1,000 tokens إدخال ويُنتج 500 tokens إخراج. ذلك إجمالي مليار tokens إدخال و500 مليون tokens إخراج.
| النموذج | تكلفة الإدخال (1B in) | تكلفة الإخراج (500M out) | الإجمالي لكل 1M استدعاء |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Pro | $429 | $429 | $857 |
| GLM-5.2 | $1,143 | $2,000 | $3,143 |
| Qwen3.7 Max | $857 | $1,286 | $2,143 |
| GPT-5.2 | $1,750 | $7,000 | $8,750 |
| Claude Sonnet 5 | $3,000 | $7,500 | $10,500 |
تحقّق مفيد: إذا كنت تنفق $10,000/شهر على Claude Sonnet 5 لعبء متعدد الوسائط لا يتطلب تحديدًا جودة البرمجة من Anthropic، فإن الشكل نفسه من الترافيك على DeepSeek V4 Pro سيكلّف تقريبًا $816/شهر — توفير 12×. هل يستحق ذلك التوفير مقايضة الجودة سؤال لا يجيب عنه سوى eval خاص بك. لكن فارق السعر كبير بما يكفي بحيث عدم قياسه يعني ترك أموال حقيقية على الطاولة.
متى تختار DeepSeek V4 Pro (ومتى لا)
لا يوجد “أفضل نموذج” — فقط النموذج الصحيح لعبء وميزانية مُعطَيين. استخدم هذه المصفوفة كنقطة بداية وتحقّق بـ eval خاص بك.
| عبء العمل | التوصية | لماذا |
|---|---|---|
| chat متعدد الوسائط عالي الحجم بميزانية محدودة | DeepSeek V4 Pro | الـ flagship الوحيد دون $1/1M إدخال مع رؤية. أرخص 12× من Claude Sonnet 5 على وحدة chat بـ 1K+500 tokens. |
| تحليل مستندات طويلة (سياق 1M)، إخراج قصير-متوسط | DeepSeek V4 Pro | نافذة سياق 1M + إخراج أقصى 32K يكفي لأغلب التلخيص والأسئلة والأجوبة. أرخص flagship بسياق 1M في الكتالوج. |
| تحليل مستندات طويلة يحتاج إخراجًا طويلًا جدًا (>32K tokens) | GLM-5.2 | إخراج GLM-5.2 الأقصى 128K فريد في هذه الفئة. V4 Pro يقطع عند 32K. |
| تصنيف، استخراج، routing عالي الحجم (دون reasoning) | DeepSeek V4 Flash | بثلث سعر V4 Pro. نفس سياق 1M، نفس الرؤية، فقط دون وسم reasoning. |
| جودة برمجة من الدرجة الأولى، التكلفة ثانوية | Claude Sonnet 5 | تموضع Anthropic نفسه وevals المجتمعية تضع Sonnet 5 على القمة للبرمجة. V4 Pro هو البديل الاقتصادي. |
| reasoning متعدد الخطوات صعب حيث تريد نكهة DeepSeek محددة | DeepSeek V4 Pro | V4 Pro يستبدل R1 (0528) على الورق — أرخص، متعدد الوسائط، سياق أطول. ابقَ على R1 فقط إذا كنت تعتمد على سلوكه الدقيق 0528. |
| القفل في النظام البيئي (أدوات OpenAI، تكاملات Codex) | GPT-5.2 | لدى V4 Pro tools وjson مثل الآخرين، لكن نظام OpenAI البيئي يملك أوسع تغطية SDK. V4 Pro إذا غلّب التكلفة. |
سياسة توجيه افتراضية معقولة: أرسل الترافيك الرخيص عالي الحجم متعدد الوسائط إلى DeepSeek V4 Pro؛ أرسل إعادة الهيكلة ذات الإخراج الطويل إلى GLM-5.2؛ أرسل البرمجة عالية المخاطر إلى Claude Sonnet 5؛ واستخدم GPT-5.2 كخيار وسطي عندما تحتاج نظام OpenAI البيئي بسعر أدنى من فئة frontier الـ 5.5/5.6.
كيف تستدعي DeepSeek V4 Pro (كود حقيقي قابل للتنفيذ)
تُعرّض MeshTok نقطة نهاية واحدة متوافقة مع OpenAI على https://meshtok.com/v1. التبديل بين DeepSeek V4 Pro وأي نموذج آخر في هذه المقالة هو تغيير سطر واحد في حقل model — نفس SDK، نفس مفتاح API، نفس صيغة الطلب.
# pip install openai
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://meshtok.com/v1",
api_key="sk-your-meshtok-key",
)
def ask(model_id: str, prompt: str) -> str:
"""Same call, different model — switch with one string."""
resp = client.chat.completions.create(
model=model_id,
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
)
return resp.choices[0].message.content
# Real model IDs from the MeshTok catalog
cheap_flagship = ask("deepseek/deepseek-v4-pro", "Summarize this 200K-token transcript and extract action items.")
long_output_pick = ask("bigmodel/glm-5.2", "Rewrite this 50K-token file with the new API.")
coding_flagship = ask("anthropic/claude-sonnet-5","Refactor this Python function and add tests.")
balanced_default = ask("openai/gpt-5.2", "Describe what's in this image and suggest alt text.")تعمل Streaming وtool calling وJSON mode وإدخال الصورة بالطريقة نفسها — غيّر سلسلة model وأضِف المعاملات ذات الصلة. لردود streaming، مرّر stream=True؛ لـ tool calling، مرّر الوسيطة tools؛ للإخراج المهيكل، استخدم response_format={"type": "json_object"}. راجع وثائق MeshTok لـ streaming ووثائق tool-calling لأمثلة كاملة بـ Python وJavaScript وcURL.
الأسئلة الشائعة
هل DeepSeek V4 Pro فعلًا أرخص flagship في الكتالوج؟
حتى 2026-07-20، نعم. هو النموذج الوحيد في src/data/models.ts الذي يحمل في الوقت نفسه وسم قدرة flagship وسعر إدخال دون $1/1M tokens. أرخص flagship تالٍ هو Qwen3.7 Max بسعر $0.8571/1M إدخال — يزيد عنه بمقدار 2× بالضبط في سعر الإدخال.
لماذا لا توجد معايير latency أو عدّ tokens في هذه المقالة؟
لأننا لم نُجرِ أيًا منها، ولن ننشر أرقامًا لا نستطيع دعمها بسجلات خام. تعتمد latency على وقت اليوم، والمنطقة، وطول الـ prompt، وحالة الطابور — رقم latency للـ token الأول وحيد دون harness الاختبار، والطوابع الزمنية، والردود الخام هو تسويق لا بيانات. إذا كنت تحتاج أرقام معايير لعبء عملك، فشغّلها بنفسك على MeshTok بـ temperature: 0.0 وprompts خاصة بك. بيانات الأسعار والقدرات أعلاه هي الجزء الثابت القابل للتحقق.
كيف يُقارَن V4 Pro بـ DeepSeek R1 في reasoning؟
على الورق، V4 Pro يتفوّق على R1 (0528): نافذة السياق نفسها، الإخراج الأقصى نفسه، سعر أدنى على الإدخال والإخراج معًا، بالإضافة إلى الرؤية ووسم flagship — لا شيء منها لدى R1. السبب الوحيد للبقاء على R1 هو إذا كان لديك pipeline eval قائم مُضبوط على سلوكه الـ 0528 الدقيق ولا تريد إعادة تشغيل evals. للمشاريع الجديدة، الافتراضي هو V4 Pro.
هل يدعم V4 Pro tool calling والمُخرجات المهيكلة؟
نعم. حقل capabilities يضم tools وjson، مما يعني أن function calling الأصلي والإخراج المهيكل في JSON-mode كلاهما مدعوم عبر نقطة نهاية MeshTok المتوافقة مع OpenAI. صيغة الطلب مطابقة لـ OpenAI — لا يتغير سوى حقل model.
هل نافذة سياق 1M حقيقية أم تسويق؟
إنها نافذة السياق المُعلَنة في src/data/models.ts، المنسوخة من بطاقة نموذج DeepSeek ذاتها. السياق القابل للاستخدام فعلًا يعتمد على شكل الـ prompt، واستراتيجية الـ retrieval، وكيفية تعامل النموذج مع long-context attention — كلها أمور يجب أن تختبرها على بياناتك. الرقم في الكتالوج هو الحد الأعلى الذي يقبله النموذج، لا ضمان جودة عند كل موضع.
لماذا V4 Pro أرخص بكثير من Claude Sonnet 5؟ هياكل تكلفة مختلفة في مختبرات مختلفة. تُشغّل DeepSeek stack الـ inference الخاص بها وتُسعِّر بحدّة من أجل الحجم؛ تُسعِّر Anthropic الـ Sonnet 5 بعلاوة تعكس تموضعها كـ flagship للـ coding-and-reasoning. لا تُضيف MeshTok أي markup — ترى بالضبط ما ينشره كل مختبر.
هل هذه الأسعار مستقرة؟
يُحدِّث مزوّدو النماذج أسعار القائمة دوريًا. تعكس الأرقام في هذه المقالة كتالوج MeshTok حتى 2026-07-20. يخبرك حقل updatedDate أعلى الصفحة متى راجُعت المقالة آخر مرة؛ المصدر الحي للحقيقة هو دائمًا https://meshtok.com/models.
آخر مراجعة 2026-07-20 من قِبل فريق MeshTok Team. جميع الأسعار والقدرات مأخوذة من كتالوج نماذج MeshTok الحي (src/data/models.ts) بتاريخ المراجعة. لم تُجرَ أي قياسات latency أو عدّ tokens أو جودة لهذه المقالة — الأرقام المعروضة إسقاطات حسابية من أسعار القائمة المنشورة، لا معايير تجريبية.