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DeepSeek V4 Flash (0731) Veröffentlicht 2026-07-31

DeepSeek chatCodeReasoningTool-AufrufeStrukturierte AusgabeStreamingPrompt Caching
Input$0.2/M
Output$0.4/M
Cache-Read$0.04/M
Kontext1M
vs. GPT-4o~96% günstiger

Listenpreise der Anbieter, ohne Plattform-Aufschlag, nutzungsbasierte Abrechnung. Dies sind offizielle Listenpreise. Angemeldete Kunden sehen auf /console/pricing die effektiven Preise inklusive Workspace-Rabatten. Effektiver Input-Preis bei 70 % Cache-Trefferquote:$0.088/M. Automatisches Disk-KV-Präfix-Caching: Cache-Treffer werden zur vergünstigten Cache-Lese-Rate abgerechnet, ohne Opt-in und ohne Schreibgebühr.

DeepSeek V4 Flash (0731) in 30 Sekunden nutzen

OpenAI-kompatibel: Tauschen Sie die base_url, behalten Sie Ihr SDK. POST /v1/chat/completions

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://synthorai.io/v1",
    api_key="sk-syn-...",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-flash-0731",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Spezifikationen & Limits

Tokens

Kontextfenster (Herstellerangabe)
1.000.000
Max. Output (Anbieter-Spezifikation)
393.216

Prompt Caching

Modus
automatisch

Thinking

Parameter
reasoning_effort
Werte
minimal · low · medium · high akzeptierte Werte je Anbieter

Modell

Modalitäten
Text → Text
Parameter
284B gesamt · 13B aktiv MoE
Lizenz
MIT
  • July 2026 release of DeepSeek V4 Flash
  • same 284B/13B-active MoE design, gains from a stronger post-training pipeline rather than a new architecture

laut Offizielle DeepSeek-Dokumentation ↗

Über DeepSeek V4 Flash (0731)

284B MoE mit 13B aktiv, MIT-lizenziert
Löst das frühere V4 Flash ab
1 Mio. Kontext, 384K maximale Ausgabe

DeepSeek V4 Flash 0731 ist die Juli-2026-Ausgabe von DeepSeeks schneller, günstiger V4-Flash-Linie und löst das frühere V4 Flash ab, statt als Variante daneben zu stehen.

  • Architektur und Größe bleiben unverändert — ein Mixture-of-Experts-Modell mit 284B Gesamtparametern und 13B aktiv zur Inferenzzeit — und DeepSeek führt die Verbesserung auf eine deutlich stärkere Post-Training-Pipeline zurück statt auf ein neues Design, mit Schwerpunkt auf agentischen Workflows und Reasoning-Qualität.
  • Alles, was die Linie betrieblich attraktiv machte, bleibt erhalten: das Kontextfenster von 1 Mio.
  • Tokens, 384K maximale Ausgabe, MIT-lizenzierte Gewichte, Function Calling, strukturierte Ausgabe und Streaming.
  • Das Nachdenken ist standardmäßig aktiv und die Spur kommt in reasoning_content zurück, was hier stärker ins Gewicht fällt als bei den meisten Modellen: Bei kurzen Prompts kann die Denkspur den Großteil der Completion-Tokens ausmachen, sodass ein knappes max_tokens-Budget eine leere Antwort liefert, die aufgewendeten Denk-Tokens aber dennoch abgerechnet werden.
  • Planen Sie das ein oder senken Sie die Reasoning-Stärke, bevor Sie das Modell in latenzkritische Pfade einbauen.
  • Ein- und Ausgabe sind reiner Text; Bildeingaben werden nicht unterstützt, kombinieren Sie es daher mit einem Vision-Modell, statt multimodale Nachrichten zu senden.
  • Da sowohl die datierte Ausgabe als auch der undatierte rollierende Name aufrufbar bleiben, fixieren Sie die datierte ID, wenn Sie reproduzierbares Verhalten brauchen.
  • Synthorai stellt das Modell über den OpenAI-kompatiblen Chat-Completions-Endpunkt bereit.

FAQ

Lässt sich die DeepSeek V4 Flash (0731) API kostenlos testen?

Ja, neue Konten erhalten 10 Test-Calls und bis zu $1 kostenloses Guthaben, keine Kreditkarte erforderlich. Bei $0.2/M Input-Tokens deckt allein dieses Guthaben rund 625 Requests mit je ~8K Tokens gegen DeepSeek V4 Flash (0731) ab.

Worin ist DeepSeek V4 Flash (0731) am besten?

284B MoE mit 13B aktiv, MIT-lizenziert; löst das frühere V4 Flash ab; 1 Mio. Kontext, 384K maximale Ausgabe. Das vollständige Bild finden Sie im Über-Abschnitt, direkt aus den offiziellen Release Notes des Anbieters.

Was kostet DeepSeek V4 Flash (0731)?

DeepSeek V4 Flash (0731) kostet auf Synthorai $0.2 pro Million Input-Tokens und $0.4 pro Million Output-Tokens. Das ist der Listenpreis des Anbieters, ohne Plattform-Aufschlag. Gecachte Input-Tokens werden mit $0.04/M abgerechnet.

Unterstützt DeepSeek V4 Flash (0731) Prompt-Caching?

Ja, automatisch: Über DeepSeek ausgelieferte Prompts werden ohne Codeänderungen gecacht. Gecachte Input-Tokens werden mit $0.04/M statt $0.2/M (ungecacht) abgerechnet. Prompt-Caching-Guide →

Wie erhalte ich Zugang zu DeepSeek V4 Flash (0731)?

Richten Sie Ihr vorhandenes OpenAI SDK auf base_url="https://synthorai.io/v1", setzen Sie model="deepseek-v4-flash-0731", fertig. Ein API-Key deckt jedes Modell auf dem Gateway ab.

Ist DeepSeek V4 Flash (0731) Open Source?

Ja, die Gewichte sind unter der MIT-Lizenz veröffentlicht. Oder Sie sparen sich die GPUs: Die gehostete Version hier läuft mit nutzungsbasierter Abrechnung, ganz ohne eigene Infrastruktur. Open-Weight-Modelle betreiben →

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