DeepSeek V4 Flash (0731)
Prezzi di listino del provider: senza ricarico della piattaforma, pagamento a consumo. Questi sono i prezzi di listino ufficiali. I clienti autenticati possono vedere i prezzi effettivi, inclusi gli sconti workspace, su /console/pricing. Input effettivo con un tasso di cache hit del 70%:$0.088/M. Caching automatico su disco del prefisso KV: gli hit della cache si fatturano alla tariffa scontata di lettura dalla cache senza opt-in e senza commissione di scrittura.
Usa DeepSeek V4 Flash (0731) in 30 secondi
Compatibile OpenAI: cambia la base_url, tieni il tuo 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(""));Specifiche e limiti
Token
- Finestra di contesto (specifica del fornitore)
- 1.000.000
- Output massimo (specifica del vendor)
- 393.216
Caching prompt
- Modalità
- automatico
Ragionamento
- Parametro
- reasoning_effort
- Valori
- minimal · low · medium · high l'insieme accettato è del provider
Modello
- Modalità
- testo → testo
- Parametri
- 284B totali · 13B attivi MoE
- Licenza
- 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
Informazioni su DeepSeek V4 Flash (0731)
DeepSeek V4 Flash 0731 è la release di luglio 2026 della linea V4 Flash di DeepSeek, veloce ed economica, e succede al V4 Flash precedente invece di affiancarlo come variante.
- Architettura e dimensioni restano invariate — un modello Mixture-of-Experts con 284B di parametri totali e 13B attivati in inferenza — e DeepSeek attribuisce il miglioramento a una pipeline di post-addestramento nettamente più forte anziché a un nuovo design, con il lavoro concentrato sui flussi agentici e sulla qualità del ragionamento.
- Tutto ciò che rendeva la linea interessante sul piano operativo resta: la finestra di contesto da un milione di token, un output massimo di 384K, pesi con licenza MIT, chiamata di funzioni, output strutturato e streaming.
- Il ragionamento è attivo per impostazione predefinita e la traccia torna in reasoning_content, aspetto che qui pesa più che nella maggior parte dei modelli: con prompt brevi la traccia può rappresentare la gran parte dei token di completamento, così un budget max_tokens stretto restituisce una risposta vuota mentre i token spesi a pensare vengono comunque fatturati.
- Mettete in conto quel margine o abbassate lo sforzo di ragionamento prima di inserirlo in percorsi sensibili alla latenza.
- Il modello è solo testo in ingresso e in uscita; l'input di immagini non è supportato, quindi abbinatelo a un modello di visione invece di inviare messaggi multimodali.
- Poiché sia la release datata sia il nome scorrevole senza data restano richiamabili, fissate l'identificatore datato quando serve un comportamento riproducibile.
- Synthorai lo offre tramite l'endpoint chat completions compatibile con OpenAI.
FAQ
L'API di DeepSeek V4 Flash (0731) si può provare gratis?
Sì: i nuovi account ricevono 10 chiamate di prova e fino a $1 di credito gratuito, senza carta richiesta. A $0.2/M token in input, quel credito da solo copre circa 625 richieste da ~8K token verso DeepSeek V4 Flash (0731).
In cosa eccelle DeepSeek V4 Flash (0731)?
MoE da 284B con 13B attivati, licenza MIT; succede al V4 Flash precedente; contesto da 1M e output massimo 384K. Il quadro completo è nella sezione «Informazioni», tratto dalle note di rilascio ufficiali del vendor.
Quanto costa DeepSeek V4 Flash (0731)?
Su Synthorai, DeepSeek V4 Flash (0731) costa $0.2 per milione di token in input e $0.4 per milione di token in output: il prezzo di listino del provider, senza ricarico della piattaforma. I token di input in cache si fatturano a $0.04/M.
DeepSeek V4 Flash (0731) supporta il caching dei prompt?
Sì, in automatico: i prompt serviti da DeepSeek vanno in cache senza modifiche al codice. I token di input in cache si fatturano a $0.04/M contro $0.2/M senza cache. Guida al caching dei prompt →
Come ottengo l'accesso a DeepSeek V4 Flash (0731)?
Punta il tuo SDK OpenAI esistente a base_url="https://synthorai.io/v1", imposta model="deepseek-v4-flash-0731" e hai finito: una sola chiave API copre tutti i modelli del gateway.
DeepSeek V4 Flash (0731) è open source?
Sì: i pesi sono pubblicati sotto MIT License. Oppure salta le GPU: la versione hosted qui è con pagamento a consumo, senza infrastruttura da gestire. Eseguire modelli open-weight →