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DeepSeek V4 Flash Veröffentlicht 2026-04-24

DeepSeek chat code tools
Input$0.138/M
Output$0.275/M
Cache-Read$0.0028/M
Kontext1M
vs. GPT-4o~97% 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:$0.0434/M. Automatisches Disk-KV-Präfix-Caching: Cache-Treffer werden zur vergünstigten Cache-Lese-Rate abgerechnet, ohne Opt-in und ohne Schreibgebühr.

DeepSeek V4 Flash 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",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

Über DeepSeek V4 Flash

284B-Parameter-MoE mit 13B aktivierten
Hybride Sparse Attention senkt Long-Context-Kosten
MIT-lizenzierte Gewichte mit 1M-Token-Kontext

DeepSeek V4 Flash ist das schnelle, wirtschaftliche Mitglied der Open-Source-Serie DeepSeek-V4: ein Mixture-of-Experts-Modell mit 284B Gesamtparametern und 13B aktivierten.

  • Es trägt das serientypische Kontextfenster von 1M Token als Standard und unterstützt Non-Thinking- und Thinking-Modi, einschließlich höherer Reasoning-Aufwandsstufen.
  • DeepSeek hebt hybride Sparse-Attention-Neuerungen hervor, die den Rechenaufwand für Long-Context-Inferenz und die KV-Cache-Kosten gegenüber DeepSeek-V3.2 deutlich senken, bei einer Reasoning-Leistung nahe V4 Pro zu niedrigerem Preis und geringerer Latenz.
  • Die Gewichte sind MIT-lizenziert.
  • Synthorai stellt DeepSeek V4 Flash über seinen OpenAI-kompatiblen Endpoint bereit, ohne dass Client-Änderungen nötig sind.

Spezifikationen & Limits

Max. Output (Anbieter-Spezifikation)393,216
Modalitätentext → text
Parameter284B gesamt · 13B aktiv (MoE)
Funktionentools · structured_output · streaming · reasoning · caching
LizenzMIT ↗
Bemerkenswert284B/13B active MoE, 1M context, Thinking + Non-Thinking modes; hybrid sparse attention, FP4+FP8 mixed precision; the fast, economical V4 variant.
Prompt-Cachingautomatisch

laut Offizielle DeepSeek-Dokumentation ↗

FAQ

Lässt sich die DeepSeek V4 Flash API kostenlos testen?

Ja, neue Konten erhalten 10 Test-Calls und bis zu $1 kostenloses Guthaben, keine Kreditkarte erforderlich. Bei $0.138/M Input-Tokens deckt allein dieses Guthaben rund 905 Requests mit je ~8K Tokens gegen DeepSeek V4 Flash ab.

Worin ist DeepSeek V4 Flash am besten?

284B-Parameter-MoE mit 13B aktivierten, außerdem hybride Sparse Attention senkt Long-Context-Kosten und MIT-lizenzierte Gewichte mit 1M-Token-Kontext. Das vollständige Bild finden Sie im About-Abschnitt, direkt aus den offiziellen Release Notes des Anbieters.

Was kostet DeepSeek V4 Flash?

DeepSeek V4 Flash kostet auf Synthorai $0.138 pro Million Input-Tokens und $0.275 pro Million Output-Tokens. Das ist der Listenpreis des Anbieters, ohne Plattform-Aufschlag. Gecachte Input-Tokens werden mit $0.0028/M abgerechnet.

Unterstützt DeepSeek V4 Flash Prompt-Caching?

Ja, automatisch: Über DeepSeek ausgelieferte Prompts werden ohne Codeänderungen gecacht. Gecachte Input-Tokens werden mit $0.0028/M statt $0.138/M (ungecacht) abgerechnet. Prompt-Caching-Guide →

Wie erhalte ich Zugang zu DeepSeek V4 Flash?

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

Ist DeepSeek V4 Flash 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 →

Verwandte Modelle

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