DeepSeek V4 使い方ガイド：無料体験から API キー購入まで

V4 は MoE（Mixture of Experts）アーキテクチャをさらに押し上げ、コード・数学・tool use でのベンチマークが V3 から 10% 以上底上げされています。Claude Sonnet 4 や GPT-4o との差がかなり縮まったのがポイントです。

日本語利用者にとって重要なのは、長文の要約・契約書や議事録の整理・関数呼び出しの安定性が明確に向上していることです。日常の開発業務と日本語タスクの両方でバランスよく使えます。

当サイトの /chat からブラウザでそのまま DeepSeek、Qwen、MiniMax の主要モデルを試せます。アカウント登録は不要です。

モデル比較を数値で確認したい場合は /benchmarks で OpenClaw PinchBench のスコアを見るのが早いです。コーディング、推論、tool use の項目別に GPT・Claude・Gemini と比較できます。

DeepSeek の公式 API は入力 tokens と出力 tokens を別々に課金します。出力の単価は入力の約 2 倍で、これは OpenAI や Anthropic と同じ考え方です。

一回のリクエストには system prompt と会話履歴もすべて input tokens として含まれます。長時間の会話や RAG では context window の管理を忘れると、請求額が想定以上に膨らみやすい点に注意してください。

コストをさらに下げたい場合、/pricing の割引ルートで公式と同一仕様の API キーを使えます。違いは価格だけで、レート制限・context window・エンドポイントはすべて公式準拠です。

Cursor：Settings → Models で OpenAI 互換の endpoint を追加し、Base URL に DeepSeek の公式アドレスを入れ、model 名を deepseek-chat または deepseek-reasoner に設定します。これで Cursor のメインモデルとして使えます。

Cline / Continue など VSCode 拡張もほぼ同じで、Provider を OpenAI Compatible にして Base URL と API Key を登録するだけです。V4 の function calling は V3 より安定しているため、agent ワークフローが破綻しにくくなりました。

Python や Node.js のコードなら、openai SDK の base_url を差し替えるだけで動きます。既存の prompt やツール定義はほぼそのまま流用できます。

既存コードのリファクタリング：対象ファイル全体を context に入れ、期待する挙動と制約条件を明示的に書くと、V4 は安定した diff を返してくれます。

エージェントタスク：ブラウザ操作、スクレイピング、ドキュメント処理のような多段ツール呼び出しは、V4 の tool calling の安定性が効いてきます。system prompt でツール使用規約を明示し、最終出力を JSON に固定するのがコツです。

日本語長文の要約：契約書・議事録・論文のような長文タスクで、V4 は同価格帯モデルの中でも幻覚が少なめです。PDF から抜いたテキストを一括で渡して、構造化された要約を要求するとクリーンに返ってきます。