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.
- Input
- testo $0.44/M
- Output
- testo $1.32/M
- Lettura cache
- $0.044/M
- Contesto
- 1M
- vs GPT-4o
- ~91% più economico
Prezzi per lunghezza in ingresso
L’intera richiesta usa la tariffa della fascia di lunghezza in ingresso. Prezzi in USD per milione di token.
| Token in ingresso | Input | Output | Input (modalità ragionamento) |
|---|
Benchmark
Dati pubblicati dai provider: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Il prezzo a confronto
Dove si colloca il prezzo tra 76 modelli confrontabili
La barra mostra dove si colloca il prezzo di questo modello tra tutti i modelli dello stesso tipo su Synthorai. Alle due estremità sono indicati il più economico e il più caro. Sono tariffe base; gli sconti per batch, regione e scrittura in cache sono nella pagina dei prezzi.
Specifiche e limiti
Token
| Finestra di contesto (specifica del provider) | 1.000.000 |
|---|---|
| Output massimo (specifica del provider) | 393.216 |
Prompt caching
| Modalità | automatico |
|---|---|
| Durata | nessun TTL fisso (svuotata quando non viene più usata) |
Ragionamento
| Parametro | reasoning_effort |
|---|---|
| Valori | minimal · low · medium · high i valori accettati li definisce il 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
Un solo prompt, misurato attraverso il gateway
DeepSeek V4 Flash (0731) superato · 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.
out 365 tok (+266 ragionamento) latenza 5.1 s
Rispetto delle istruzioni (esattamente tre frasi: si contano), adattamento al destinatario (registro da CFO) e lo scarto di fatturazione dovuto al ragionamento nascosto, che i contatori di token qui sotto mettono in luce.
DeepSeek V4 Flash (0731) superato · 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). […]
out 1268 tok (+1016 ragionamento) latenza 14.0 s
Se la correzione è davvero giusta (si può eseguire), quanto è densa la spiegazione e quanti token servono per un compito circoscritto.
DeepSeek V4 Flash (0731) superato · 5/5 fields, guidance null
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": null }
out 1119 tok (+1072 ragionamento) latenza 12.3 s
Aderenza allo schema (nessun campo inventato), tentazione di allucinare (il testo dice espressamente che la guidance non viene comunicata) e differenze tra i percorsi di output strutturato.
DeepSeek V4 Flash (0731) non superato · 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. […]
out 254 tok (+80 ragionamento) latenza 4.4 s
Rispetto dei vincoli (budget di parole, elenco di parole vietate, l'unica domanda), impronta stilistica e controllo della lunghezza.
Usa DeepSeek V4 Flash (0731) in 30 secondi
Compatibile con OpenAI: cambi base_url e 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(""));Informazioni su DeepSeek V4 Flash (0731)
- 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 bisogno di carta. A $0.44/M per i token di input, quel credito basta da solo per circa 284 richieste da ~8K token a 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», ripreso dalle note di rilascio ufficiali del provider.
Quanto costa DeepSeek V4 Flash (0731)?
Su Synthorai DeepSeek V4 Flash (0731) costa $0.44 per milione di token di input e $1.32 per milione di token di output: è il prezzo di listino del provider, senza sovrapprezzo di piattaforma. I token di input letti dalla cache costano $0.044/M.
Qual è la finestra di contesto di DeepSeek V4 Flash (0731)?
DeepSeek V4 Flash (0731) ha una finestra di contesto di 1M token su Synthorai. Una singola risposta può arrivare a 393,216 token.
DeepSeek V4 Flash (0731) supporta il prompt caching?
Sì, in automatico: i prompt serviti da DeepSeek vanno in cache senza modifiche al codice. I token di input letti dalla cache costano $0.044/M, contro $0.44/M senza cache (TTL nessun TTL fisso (svuotata quando non viene più usata)). Guida al prompt caching →
Come ottengo l'accesso a DeepSeek V4 Flash (0731)?
Fai puntare l'SDK OpenAI che usi già a base_url="https://synthorai.io/v1", imposta model="deepseek-v4-flash-0731" e hai finito: una sola chiave API vale per tutti i modelli del gateway.
DeepSeek V4 Flash (0731) è open source?
Sì: i pesi sono pubblicati sotto licenza MIT. Oppure lascia perdere le GPU: qui la versione hosted si paga a consumo, senza infrastruttura da gestire. Eseguire modelli open-weight →
Modelli correlati
Confronta
Le specifiche e i benchmark dei fornitori rimandano alle rispettive fonti. Il supporto del gateway descrive l’implementazione di Synthorai. Gli esempi archiviati sono singole richieste e non garantiscono le prestazioni generali del modello. I prezzi provengono dal servizio pubblico o dalla sua istantanea usata durante la compilazione.