DeepSeek V4 Flash (0731)
Prix catalogue du fournisseur : sans majoration de plateforme, paiement à l'usage. Ce sont les prix catalogue officiels. Les clients connectés peuvent voir les prix effectifs incluant les remises de l’espace de travail sur /console/pricing. Prix d'entrée effectif avec 70 % de hits de cache :$0.088/M. Mise en cache automatique par préfixe KV sur disque : les hits de cache sont facturés au tarif de lecture de cache remisé, sans opt-in ni frais d'écriture.
Utilisez DeepSeek V4 Flash (0731) en 30 secondes
Compatible OpenAI : changez la base_url, gardez votre 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(""));Spécifications et limites
Tokens
- Fenêtre de contexte (spécification du fournisseur)
- 1 000 000
- Sortie max (spéc. fournisseur)
- 393 216
Mise en cache
- Mode
- automatique
Raisonnement
- Paramètre
- reasoning_effort
- Valeurs
- minimal · low · medium · high l'ensemble accepté est celui du fournisseur
Modèle
- Modalités
- texte → texte
- Paramètres
- 284B au total · 13B actifs MoE
- Licence
- 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
À propos de DeepSeek V4 Flash (0731)
DeepSeek V4 Flash 0731 est la version de juillet 2026 de la gamme V4 Flash, rapide et économique, de DeepSeek ; elle succède au V4 Flash précédent au lieu de coexister avec lui comme variante.
- L'architecture et la taille sont inchangées — un modèle Mixture-of-Experts de 284 milliards de paramètres au total dont 13 milliards activés à l'inférence — et DeepSeek attribue le progrès à un pipeline de post-entraînement nettement renforcé plutôt qu'à une nouvelle conception, le travail portant sur les flux agentiques et la qualité du raisonnement.
- Tout ce qui rendait la gamme attrayante en exploitation demeure : la fenêtre de contexte d'un million de jetons, une sortie maximale de 384K, des poids sous licence MIT, l'appel de fonctions, la sortie structurée et le streaming.
- Le raisonnement est actif par défaut et la trace revient dans reasoning_content, ce qui compte davantage ici que sur la plupart des modèles : sur des consignes courtes, la trace peut représenter la majeure partie des jetons de complétion, si bien qu'un budget max_tokens serré renvoie une réponse vide alors que les jetons dépensés à raisonner restent facturés.
- Prévoyez cette marge ou abaissez l'effort de raisonnement avant de l'intégrer à des chemins sensibles à la latence.
- Le modèle est en texte seul en entrée comme en sortie ; l'entrée d'images n'est pas prise en charge, associez-le donc à un modèle de vision plutôt que d'envoyer des messages multimodaux.
- Comme la version datée et le nom glissant non daté restent tous deux appelables, figez l'identifiant daté lorsque vous avez besoin d'un comportement reproductible.
- Synthorai le propose via le point de terminaison chat completions compatible OpenAI.
FAQ
Peut-on essayer l'API DeepSeek V4 Flash (0731) gratuitement ?
Oui : les nouveaux comptes reçoivent 10 appels d'essai et jusqu'à $1 de crédit gratuit, sans carte bancaire. À $0.2/M de tokens en entrée, ce crédit couvre à lui seul environ 625 requêtes de ~8K tokens sur DeepSeek V4 Flash (0731).
Quels sont les points forts de DeepSeek V4 Flash (0731) ?
MoE 284B avec 13B activés, licence MIT ; succède au V4 Flash précédent ; contexte 1M et sortie maximale 384K. Voir la section À propos pour le tableau complet, tiré des notes de version officielles du fournisseur.
Combien coûte DeepSeek V4 Flash (0731) ?
Sur Synthorai, DeepSeek V4 Flash (0731) coûte $0.2 par million de tokens en entrée et $0.4 par million de tokens en sortie, soit le prix catalogue du fournisseur, sans majoration de plateforme. Les tokens d'entrée en cache sont facturés $0.04/M.
DeepSeek V4 Flash (0731) prend-il en charge la mise en cache des prompts ?
Oui, automatiquement : les prompts servis par DeepSeek sont mis en cache sans modification de code. Les tokens d'entrée en cache sont facturés $0.04/M contre $0.2/M hors cache. Guide de mise en cache des prompts →
Comment obtenir l'accès à DeepSeek V4 Flash (0731) ?
Pointez votre SDK OpenAI existant vers base_url="https://synthorai.io/v1", définissez model="deepseek-v4-flash-0731", et c'est tout. Une seule clé API couvre tous les modèles de la passerelle.
DeepSeek V4 Flash (0731) est-il open source ?
Oui : les poids sont publiés sous MIT (licence). Ou passez-vous des GPU : la version hébergée ici est au paiement à l'usage, sans infrastructure à exploiter. Exécuter des modèles à poids ouverts →