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.
- Entrée
- texte $0.44/M
- Sortie
- texte $1.32/M
- Lecture de cache
- $0.044/M
- Contexte
- 1M
- vs GPT-4o
- ~91% moins cher
Tarifs selon la longueur en entrée
Le tarif de la tranche de longueur en entrée s’applique à toute la requête. Prix en USD par million de tokens.
| Tokens en entrée | Entrée | Sortie | Entrée (mode réflexion) |
|---|
Benchmarks
Chiffres publiés par les fournisseurs : Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Le prix en perspective
Position du prix parmi 76 modèles comparables
La barre situe le prix de ce modèle parmi tous les modèles du même type sur Synthorai. Le moins cher et le plus cher sont nommés à chaque extrémité. Ce sont des tarifs de base ; les remises liées au batch, à la région et aux écritures de cache figurent sur la page des tarifs.
Spécifications et limites
Tokens
| Fenêtre de contexte (spécification du fournisseur) | 1 000 000 |
|---|---|
| Sortie max (spéc. fournisseur) | 393 216 |
Mise en cache
| Mode | automatique |
|---|---|
| Durée de vie | pas de TTL fixe (purgé lorsqu'il n'est plus utilisé) |
Réflexion
| Paramètre | reasoning_effort |
|---|---|
| Valeurs | minimal · low · medium · high les valeurs acceptées sont celles 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
Un prompt, mesuré via la passerelle
DeepSeek V4 Flash (0731) réussi · 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.
sortie 365 tok (+266 réflexion) latence 5.1 s
Le respect de la consigne (exactement trois phrases, ça se compte), l'adaptation au public visé (le registre d'un directeur financier) et l'écart de facturation dû à la réflexion masquée, que révèlent les compteurs de tokens ci-dessous.
DeepSeek V4 Flash (0731) réussi · 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). […]
sortie 1268 tok (+1016 réflexion) latence 14.0 s
La justesse réelle du correctif (il s'exécute), la densité de l'explication et l'économie de tokens sur une tâche bien délimitée.
DeepSeek V4 Flash (0731) réussi · 5/5 fields, guidance null
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": null }
sortie 1119 tok (+1072 réflexion) latence 12.3 s
Le respect du schéma (aucun champ inventé), la tentation d'halluciner (le texte indique que la guidance n'est pas communiquée) et les différences entre les mécanismes de sortie structurée.
DeepSeek V4 Flash (0731) manqué · 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. […]
sortie 254 tok (+80 réflexion) latence 4.4 s
Le respect des contraintes (nombre de mots, liste de mots interdits, une seule question), l'empreinte stylistique et la maîtrise de la longueur.
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(""));À propos de DeepSeek V4 Flash (0731)
- 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 $0.44/M de tokens en entrée, ce crédit couvre à lui seul environ 284 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. La section À propos en donne un aperçu complet, tiré des notes de version du fournisseur.
Combien coûte DeepSeek V4 Flash (0731) ?
Sur Synthorai, DeepSeek V4 Flash (0731) coûte $0.44 par million de tokens en entrée et $1.32 par million de tokens en sortie, soit le tarif public du fournisseur, sans majoration de plateforme. Les tokens d'entrée en cache sont facturés $0.044/M.
Quelle est la fenêtre de contexte de DeepSeek V4 Flash (0731) ?
DeepSeek V4 Flash (0731) dispose d'une fenêtre de contexte de 1M tokens sur Synthorai. Une réponse peut compter jusqu'à 393,216 tokens.
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 $0.044/M contre $0.44/M hors cache (TTL pas de TTL fixe (purgé lorsqu'il n'est plus utilisé)). Guide de mise en cache des prompts →
Comment obtenir l'accès à DeepSeek V4 Flash (0731) ?
Dans votre SDK OpenAI actuel, indiquez base_url="https://synthorai.io/v1" et model="deepseek-v4-flash-0731", et c'est tout. Une seule clé API donne accès à tous les modèles de la passerelle.
DeepSeek V4 Flash (0731) est-il open source ?
Oui : les poids sont publiés sous licence MIT. Vous pouvez aussi vous passer de GPU : la version hébergée ici est facturée à l'usage, sans infrastructure à gérer. Exécuter des modèles à poids ouverts →
Modèles associés
Comparer
Les spécifications et les benchmarks des fournisseurs renvoient à leurs sources. La prise en charge par la passerelle décrit l’implémentation de Synthorai. Les exemples archivés sont des requêtes individuelles, sans garantie de performance générale du modèle. Les prix proviennent du flux public ou de son instantané utilisé lors de la compilation.