DeepSeek V4 Flash 0731 es la versión de julio de 2026 de la línea V4 Flash de DeepSeek, rápida y económica, y sucede al V4 Flash anterior en lugar de situarse junto a él como una variante.
- Entrada
- texto $0.44/M
- Salida
- texto $1.32/M
- Lectura de caché
- $0.044/M
- Contexto
- 1M
- vs GPT-4o
- ~91% más barato
Precios por longitud de entrada
Toda la solicitud usa la tarifa del tramo de longitud de entrada. Precios en USD por millón de tokens.
| Tokens de entrada | Entrada | Salida | Entrada (modo razonamiento) |
|---|
Benchmarks
Publicado por los proveedores: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
El precio en contexto
Posición del precio entre 76 modelos comparables
La barra muestra dónde queda el precio de este modelo entre todos los modelos del mismo tipo en Synthorai. En cada extremo se nombra el más barato y el más caro. Son tarifas base; los descuentos por lote, región y escritura en caché están en la página de precios.
Especificaciones y límites
Tokens
| Ventana de contexto (especificación del proveedor) | 1.000.000 |
|---|---|
| Salida máxima (especificación del proveedor) | 393.216 |
Caché de prompts
| Modo | automático |
|---|---|
| Duración | sin TTL fijo (se borra cuando deja de usarse) |
Razonamiento
| Parámetro | reasoning_effort |
|---|---|
| Valores | minimal · low · medium · high los valores aceptados los define el proveedor |
Modelo
| Modalidades | texto → texto |
|---|---|
| Parámetros | 284B en total · 13B activos MoE |
| Licencia | 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
Un prompt, medido a través de la pasarela
DeepSeek V4 Flash (0731) superado · 3 sentences
Enabling reasoning mode prompts the model to generate extensive internal chain-of-thought tokens before answering, often multiplying total token output per query by several times. This directly inflates costs because we are billed per token, and these reasoning tokens are processed at a premium compute tier that carries a higher price per million tokens. However, this spend buys measurably higher accuracy and fewer failed calls, so we are tracking it against specific error-reduction KPIs to ensure the ROI justifies the increase.
salida 365 tok (+266 razonamiento) latencia 5.1 s
Cumplimiento de la instrucción (exactamente tres frases, se pueden contar), adaptación al público (registro de CFO) y la diferencia de facturación por razonamiento oculto que dejan ver los contadores de tokens de abajo.
DeepSeek V4 Flash (0731) superado · 8/8 cases
```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 best = max(best, cur) else: cur = 1 return best ``` The original bug stems from initializing `cur` to 0 and only incrementing it when adjacent elements are equal, which counts the number of *equal transitions* rather than the actual run length—so every run of length L is reported as L−1, and a single‑element run (with no transitions) yields 0. Moreover, because `best` is updated only inside the equality branch, it never accounts for a run that ends at the last element if that run is longer than any previously seen (though the real issue remains the off‑by‑one). […]
salida 1268 tok (+1016 razonamiento) latencia 14.0 s
Si la corrección funciona de verdad (se puede ejecutar), lo densa que es la explicación y la eficiencia en tokens en una tarea acotada.
DeepSeek V4 Flash (0731) superado · 5/5 fields, guidance null
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": null }
salida 1119 tok (+1072 razonamiento) latencia 12.3 s
Respeto del esquema (sin campos inventados), tentación de alucinar (la guidance se omite a propósito) y diferencias entre las vías de salida estructurada.
DeepSeek V4 Flash (0731) no superado · 141 words, 0 banned, 1 question
**Introducing Prompt Cache for API Gateway** We are pleased to announce Prompt Cache, a new feature that stores and reuses identical prompt prefixes across all connected LLM providers. By automatically recognizing repeated requests, this cache reduces token consumption and lowers latency without altering your application logic. Whether you use OpenAI, Anthropic, or open-source models, the cache operates transparently, ensuring consistent behavior while cutting costs. Developers can configure cache TTL and scoping rules via a simple API call, giving you precise control over data freshness and privacy. This feature also minimizes redundant upstream calls, freeing provider rate limits for more critical workloads. Start caching today through the dashboard or CLI, and watch your operational expenses drop significantly. […]
salida 254 tok (+80 razonamiento) latencia 4.4 s
Respeto de las restricciones (límite de palabras, lista de palabras prohibidas, una única pregunta), sello de estilo y control de la longitud.
Usa DeepSeek V4 Flash (0731) en 30 segundos
Compatible con OpenAI: cambia el base_url y conserva tu 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)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "deepseek-v4-flash-0731",
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "deepseek-v4-flash-0731",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "deepseek-v4-flash-0731",
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("deepseek-v4-flash-0731")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Acerca de DeepSeek V4 Flash (0731)
- La arquitectura y el tamaño no cambian - un modelo Mixture-of-Experts con 284B de parámetros totales y 13B activados en inferencia - y DeepSeek atribuye la mejora a una tubería de post-entrenamiento notablemente más fuerte antes que a un diseño nuevo, con el trabajo centrado en flujos agénticos y calidad de razonamiento.
- Se conserva todo lo que hacía atractiva la línea en explotación: la ventana de contexto de un millón de tokens, una salida máxima de 384K, pesos con licencia MIT, llamada a funciones, salida estructurada y streaming.
- El razonamiento está activo por defecto y la traza vuelve en reasoning_content, algo que aquí pesa más que en la mayoría de los modelos: con indicaciones cortas la traza puede suponer la mayor parte de los tokens de terminación, de modo que un presupuesto de max_tokens ajustado devuelve una respuesta vacía aunque los tokens gastados en pensar se facturen igualmente.
- Prevea ese margen o baje el esfuerzo de razonamiento antes de integrarlo en rutas sensibles a la latencia.
- El modelo es solo texto tanto en la entrada como en la salida; no admite entrada de imágenes, así que combínelo con un modelo de visión en lugar de enviar mensajes multimodales.
- Dado que tanto la versión fechada como el nombre rodante sin fecha siguen siendo invocables, fije el identificador fechado cuando necesite un comportamiento reproducible.
- Synthorai lo ofrece a través del endpoint de chat completions compatible con OpenAI.
Preguntas frecuentes
¿Se puede probar gratis la API de DeepSeek V4 Flash (0731)?
Sí: las cuentas nuevas reciben 10 llamadas de prueba y hasta $1 de crédito gratuito, sin tarjeta. A $0.44/M de tokens de entrada, solo con ese crédito tienes para unas 284 solicitudes de ~8K tokens a DeepSeek V4 Flash (0731).
¿En qué destaca DeepSeek V4 Flash (0731)?
MoE de 284B con 13B activados, licencia MIT; sucede al V4 Flash anterior; contexto de 1M y salida máxima de 384K. En la sección «Acerca de» tienes la visión completa, según las notas de lanzamiento del propio proveedor.
¿Cuánto cuesta DeepSeek V4 Flash (0731)?
DeepSeek V4 Flash (0731) cuesta $0.44 por millón de tokens de entrada y $1.32 por millón de tokens de salida en Synthorai. Es el precio de lista del proveedor, sin recargo de plataforma. Los tokens de entrada en caché se facturan a $0.044/M.
¿Cuál es la ventana de contexto de DeepSeek V4 Flash (0731)?
DeepSeek V4 Flash (0731) tiene una ventana de contexto de 1M tokens en Synthorai. Una sola respuesta puede tener hasta 393,216 tokens.
¿DeepSeek V4 Flash (0731) admite caché de prompts?
Sí, de forma automática: los prompts que sirve DeepSeek se guardan en caché sin tocar el código. Los tokens de entrada en caché se facturan a $0.044/M frente a $0.44/M sin caché (TTL sin TTL fijo (se borra cuando deja de usarse)). Guía de caché de prompts →
¿Cómo obtengo acceso a DeepSeek V4 Flash (0731)?
Apunta el SDK de OpenAI que ya usas a base_url="https://synthorai.io/v1", pon model="deepseek-v4-flash-0731" y listo. Una sola clave API sirve para todos los modelos de la pasarela.
¿DeepSeek V4 Flash (0731) es open source?
Sí: los pesos se publican bajo licencia MIT. O ahórrate las GPU: la versión alojada aquí es de pago por uso, sin infraestructura que mantener. Ejecutar modelos de pesos abiertos →
Modelos relacionados
Comparar
Las especificaciones y los benchmarks de los proveedores enlazan a sus fuentes. La compatibilidad de la pasarela describe la implementación de Synthorai. Los ejemplos archivados son solicitudes individuales y no garantizan el rendimiento general del modelo. Los precios proceden del servicio público de precios o de su instantánea usada en la compilación.