A Deepseek tirou o V4 Pro do modo preview, oficializou o framework de agentes como open source e, no mesmo movimento, avisou que a conta da API vai subir de forma relevante.
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Na prática, a Deepseek libera a versão GA do modelo DeepSeek-V4-Pro em app, web e API, mantém o endpoint deepseek-v4-pro e o contexto de 1 milhão de tokens, lança o software de agente Deepseek Harness sob licença MIT e troca o billing por uma tabela de pico/fora de pico que deixa o uso fora do horário comercial chinês mais barato — enquanto encarece forte os cache hits, justamente o que segurava a conta de muitos agentes já em produção.
O que mudou no DeepSeek V4 Pro e nos benchmarks?
A partir de agora, toda chamada ao endpoint deepseek-v4-pro já usa o build V4-Pro-0813, classificado pela própria Deepseek como a liberação geral (GA) do modelo. O nome do modelo, o número de parâmetros e a janela de contexto de 1M de tokens continuam iguais; integrações existentes seguem funcionando sem qualquer ajuste de código, segundo a empresa.
O update mira trabalho de agente, e os números internos são agressivos: o Terminal Bench 2.1 salta de 72,1 para 87,9, enquanto o DeepSWE sobe de 12,8 para 62,7. A Deepseek também lista ganhos em outros conjuntos voltados a automação e agentes, como NL2Repo 61,5, Cybergym 83,3, Toolathlon-Verified 74,1, DSBench-FullStack 71,1 e DSBench-Hard 67,2. Em alguns desses benchmarks de agente, a empresa afirma que o V4 Pro supera o Claude Opus 4.8.
Um índice independente de inteligência citado pela Deepseek, mantido pela Artificial Analysis, também registra alta: o V4 Pro sobe de 45 para 53 pontos, empatando com o GLM-5.2. Ainda assim, fica atrás de Muse Spark (57), Qwen 3.8 Max (58), Kimi K3 (60) e, no topo, Claude Opus 5 (63). O modelo encurta a distância para os líderes, mas o pódio continua com nomes chineses e ocidentais acima da faixa dos 60 pontos.
O pacote inclui suporte nativo ao formato da OpenAI Responses API com integração específica para Codex, o que simplifica migrar código pronto. Tanto V4 Pro quanto V4 Flash passam a expor três níveis de "thinking effort": low, high e max. A orientação oficial é usar high para agentes do dia a dia, deixando max para casos realmente complexos — um controle de gasto integrado ao próprio modelo, antes mesmo da nova tabela de preços pesar na fatura.
O que é o Deepseek Harness e como funciona o agente open source?
Junto com o modelo, a Deepseek libera o Deepseek Harness v0.1 como Developer Preview, sob licença MIT. É o framework que a própria empresa usa para transformar modelos de linguagem em agentes autônomos, posicionado como alternativa aberta a soluções como Codex e Claude, com uma arquitetura modular baseada no sistema de plugins Cordis.
No Cordis, praticamente tudo vira plugin trocável: ferramentas, sandboxes, sessões e até a interface. Um log contínuo de sessão registra cada prompt, cada chamada de ferramenta e cada resultado. O desenvolvedor consegue retomar, bifurcar e reproduzir execuções — recurso raro em muito stack proprietário e crucial para quem precisa auditar ou depurar agentes em produção.
Existe um "minimal mode" que reduz o ambiente a shell e editor de arquivos; é assim que a Deepseek roda seus próprios benchmarks de Code Agent, o que explica por que esses scores aparecem com tanto destaque na tabela oficial de métricas. O Harness roda via npx com interface web local, mas a empresa já avisa que ainda há possíveis problemas de compatibilidade, em linha com o selo de prévia para desenvolvedores.
O projeto é liderado por Cui Tianyi, ex-Jane Street, que entrou na Deepseek em março de 2026. Quando a equipe abriu chamada para beta testers no início de agosto, 712 projetos se inscreveram em três dias — um volume que indica pressão por um stack de agente que não dependa do controle de OpenAI ou Anthropic.
Quanto a API da Deepseek fica mais cara e quem se dá mal?
O novo preço entra em vigor em 16 de agosto de 2026, às 16h UTC, com um modelo de tarifação por horário e aumento forte especificamente nos cache hits. A empresa já tinha sinalizado essa mudança no fim de junho, mas sem detalhes; agora publicou a tabela completa em sua documentação oficial.
O esquema divide o dia em pico e fora de pico, com uso fora do horário comercial chinês custando metade do valor de pico. De acordo com a Deepseek, as horas de pico vão de 1h às 4h e de 6h às 10h (UTC), alinhadas ao expediente na China. Fora desses intervalos, o valor cai para 50%. Quem roda cargas pesadas à tarde na Europa, por exemplo, pega quase tudo em off-peak; no Brasil, o impacto varia conforme o fuso e o agendamento de job em lote.
Nos números, a pancada é clara. Para o V4 Pro em horário fora de pico, o input sobe de US$ 0,435 para US$ 0,66 por milhão de tokens, enquanto o output vai de US$ 0,87 para US$ 1,98. Em horário de pico, esses valores dobram: US$ 1,32 por milhão de tokens de entrada e US$ 3,96 na saída.
O pior, porém, aparece nos cache hits. O input em cache, que custava US$ 0,003625 por milhão de tokens, pula para US$ 0,022 em off-peak e US$ 0,044 em pico. O desconto de cache encolhe de algo perto de 1/120 do preço normal de input para algo em torno de 1/30. Em plain Portuguese: agentes que relêem muito o mesmo contexto — código, documentos ou instruções — passam a pagar bem mais, justamente na linha que antes tornava o modelo ultrabarato.
A própria Deepseek admite que o ajuste desfaz parcialmente a redução de preços anunciada em maio, e que cache hits vão ficar mais caros do que eram antes daquele corte. A mudança chega no momento em que a empresa levanta novo capital e se prepara para um IPO, usando uma base de usuários acostumada a custo baixo para testar até onde a margem permite subir sem perder a comparação direta com rivais ocidentais.
