DeepSeek V4 Flash

比較

2026-04-24 リリース

chatコードツール呼び出し推論プロンプトキャッシュ

DeepSeek V4 Flash はオープンソースの DeepSeek-V4 シリーズの高速で経済的なメンバーです。

入力: テキスト $0.138/M
出力: テキスト $0.275/M
キャッシュ読み取り: $0.0276/M
コンテキスト: 1M
GPT-4o 比: 約 97% 割安

ベンチマーク

平均超え比較できるのは 2 件のみ

DeepSeek V4 Flash 測定された他モデル他モデルの平均 ★ これを上回るモデルなし

SWE-Bench Pro max

52.6%

GPQA Diamond max

88.1%

APEX-Agents high

19.1%

ベンダー公表値： Alibaba (Qwen) DeepSeek Google

価格の位置づけ

同種の 68 モデルの中での価格の位置

入力$0.138/M

$0.1 · Dola Seed 2.0 Mini GPT-5.4 Pro · $30

出力$0.275/M

$0.275 · DeepSeek V4 Flash GPT-5.4 Pro · $180

キャッシュ読み取り$0.0276/M

$0.01 · Claude Haiku 5.5 GPT-5.4 Pro · $15

このバーは、Synthorai の同種モデルの中で、このモデルの価格がどのあたりにあるかを示しています。両端には、最も安いモデルと最も高いモデルの名前を表示しています。表示しているのは基本料金で、バッチ、リージョン、キャッシュ書き込みに関する割引は料金ページに記載しています。

仕様と制限

トークン

コンテキストウィンドウ（ベンダー仕様）	1,000,000
最大出力（ベンダー仕様）	393,216

プロンプトキャッシュ

キャッシュ方式	自動
保持時間	固定 TTL なし(未使用のまま一定期間で自動削除)

思考

ベンダー側パラメータ	thinking.type + reasoning_effort
指定可能な値	thinking.type enabled · disabled; reasoning_effort high · max (low and medium map to high, xhigh maps to max)
デフォルト	enabled、reasoning_effort は high。一部の複雑なエージェントリクエストは自動的に max に設定されますリクエストで未指定の場合に適用
無効化の可否	対応
思考の挙動	トレースは reasoning_content で返り、モデルがツールを呼び出したターンについては以降のすべてのターンで返送する必要があります。それ以外では無視されます。また思考モードでは temperature、top_p、presence_penalty、frequency_penalty が黙って無視されます。DeepSeek はこの既定を自社の API について公開しており、このモデルをホストする他のプラットフォームは異なる既定を文書化しているため、ルーティングされる先のプラットフォームに照らして確認してください。
パラメータ	reasoning_effort
値	minimal · low · medium · high ゲートウェイ側のパラメータ。上のベンダー別の対応が適用されます

モデル

モダリティ	テキスト → テキスト
パラメータ数	合計 284B · アクティブ 13B MoE
ライセンス	MIT

総パラメータ 284B / アクティブ 13B の MoE、1M コンテキスト、思考モードと非思考モード。
ハイブリッドスパースアテンション、FP4+FP8 混合精度。
高速で経済的な V4 バリアントです。

出典：DeepSeek 公式ドキュメント ↗

1 つのプロンプトを実行（ゲートウェイ経由で測定）

CFO 向けの推論バグのある関数の修正スキーマに沿った抽出制約付きの文章作成

プロンプト Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. チェックちょうど 3 文

DeepSeek V4 Flash 合格 · 3 sentences

When reasoning is enabled, the model generates additional "chain-of-thought" tokens internally before producing the final answer, effectively doubling the total token count per request. Since our billing is based on tokens processed, this directly doubled your usage. Additionally, reasoning often requires more expensive model tiers or higher compute resources, further amplifying the cost increase.

出力 154 tok (+85 思考) レイテンシ 3.1 s

指示への忠実さ（ちょうど 3 文という、数えて確かめられる条件）、読み手に合わせた書き分け（CFO 向けの語り口）、そして下のトークンメーターに表れる、表示されない思考への課金の差。

プロンプト This function is supposed to return the longest run of consecutive equal items, but callers report it is off by one on single-element inputs and misses runs that end at the last index. Fix it and explain the bug in one paragraph. チェック修正がテストを通る

DeepSeek V4 Flash 合格 · 8/8 cases

The bug is that the function counts the number of consecutive equal **pairs** (i.e., `cur` increments for each `i` where `xs[i] == xs[i-1]`), but it should return the **length** of the longest run. For a run of length `L`, the number of pairs is `L-1`, so the result is always one less than the correct value. This causes the function to return 0 for a single‑element list (expected 1) and to undercount runs that end at the last index (e.g., `[1,1]` returns 1 instead of 2). Additionally, runs of length 1 that are not part of any pair (such as a single element at the end of a list) are never considered because `best` is only updated when a pair is found. […]

出力 2494 tok (+2227 思考) レイテンシ 19.4 s

修正が本当に正しいか（実行して確かめられる）、説明の密度、範囲の限られたタスクでのトークン効率。

プロンプト Extract a JSON object with fields {company, quarter, revenue_usd_m, growth_pct, guidance} from this text. Use null for anything not stated; add no other fields. チェック有効な JSON、スキーマに完全一致

DeepSeek V4 Flash 合格 · 5/5 fields, guidance null

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": null }

出力 1101 tok (+1054 思考) レイテンシ 10.2 s

スキーマの遵守（存在しないフィールドを作らない）、ハルシネーションを誘う条件への耐性（guidance は明示的に伏せてある）、構造化出力の実現方法の違い。

プロンプト Write a 120-word product announcement for an API gateway feature that caches prompts across providers. Forbidden words: "seamless", "unlock", "game-changer", "revolutionize", "empower". Exactly one sentence must be a question. チェック 120 語、禁止語 0

DeepSeek V4 Flash 合格 · 119 words, 0 banned, 1 question

We're thrilled to introduce Prompt Cache, a new feature for our API Gateway that stores prompt responses from any provider. When a user submits a prompt you've already processed, the system returns the cached result instantly—eliminating redundant API calls and reducing latency. This works across OpenAI, Anthropic, Google, and more, with automatic cache invalidation based on your rules. What does this mean for your budget? Fewer API calls directly lower your monthly spend. Additionally, response times drop by up to 80% for cached prompts, improving user experience. Developers can configure cache duration per provider, set TTLs, and bypass cache when needed. The feature is available now in your gateway dashboard. Start saving time and money with Prompt Cache.

出力 2039 tok (+1887 思考) レイテンシ 15.6 s

制約の遵守（語数の上限、禁止語リスト、疑問文はひとつだけ）、文体の癖、長さの制御。

30 秒で DeepSeek V4 Flash を使い始める

OpenAI 互換。base_url を差し替えるだけで、SDK はそのまま。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",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
)
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",
  messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
});
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",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]
  }'

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",
		Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
			openai.UserMessage("Summarize this diff"),
		},
	})
	fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}

import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;

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")
        .addUserMessage("Summarize this diff")
        .build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));

DeepSeek V4 Flash について

総パラメータ 284B、アクティブ 13B の Mixture-of-Experts モデルで、上位の兄弟モデルと同様に 32T を超えるトークンで事前学習されています。
シリーズ標準の 1M トークンのコンテキストウィンドウを備え、出力は最大 384K トークン、非思考モードと思考モード(より高い推論エフォート設定を含む)に対応します。
DeepSeek は、DeepSeek-V3.2 と比べてロングコンテキスト推論の計算量と KV キャッシュコストを大幅に削減するハイブリッドスパースアテンションの革新を強調しており、推論性能はより低い価格とレイテンシで V4 Pro に迫ります。
リリースノートはさらに踏み込み、単純なエージェントタスクでは Flash が Pro と同等の性能を示すと述べています。
これが両者を選び分ける際に読むべき線引きです。
知識集約的で難しいエージェント作業には Pro を、大量処理のすべてには Flash を選びます。
ペアのうち高並行性を担うのも Flash です。
統合の仕組みという点では両者は同一です。
同じ thinking オブジェクトと reasoning_effort のレベル、チェーンオブソートを運ぶ同じ reasoning_content フィールド、ツールを呼び出したターンではそのフィールドを返し直すという同じ要件、同じ 128 関数のツール呼び出し、JSON 出力と自動プレフィックスキャッシュ、そして同じ FP4/FP8 混合精度パッケージングです。
ウェイトは MIT ライセンスで、DeepSeek 自身のモデルハブで公開されています。
Synthorai は DeepSeek V4 Flash を OpenAI 互換エンドポイント経由で提供し、クライアントの変更は不要です。

よくある質問

DeepSeek V4 Flash API は無料で試せますか？

はい。新規アカウントには 10 回のお試し呼び出しと最大 $1 の無料クレジットが付き、カード登録は不要です。入力 $0.138/M で計算すると、このクレジットだけで、約 8K トークンのリクエストを DeepSeek V4 Flash に約 905 回送れます。

DeepSeek V4 Flash は何が得意ですか？

アクティブ 13B の 284B パラメータ MoE、ハイブリッドスパースアテンションがロングコンテキストコストを削減、1M トークンコンテキストの MIT ライセンスウェイト。詳しくは、ベンダー公式のリリースノートをもとにまとめた、このページのモデル紹介セクションをご覧ください。

DeepSeek V4 Flash の料金はいくらですか？

Synthorai での DeepSeek V4 Flash の料金は、入力 100 万トークンあたり $0.138、出力 100 万トークンあたり $0.275 です。プロバイダーの定価のままで、プラットフォーム手数料はかかりません。キャッシュ済み入力トークンは $0.0276/M で課金されます。

DeepSeek V4 Flash のコンテキスト長はどれくらいですか？

DeepSeek V4 Flash のコンテキストウィンドウは 1M トークンです。1 回の応答で出力できるのは最大 393,216 トークンです。

DeepSeek V4 Flash はプロンプトキャッシュに対応していますか？

はい、自動で有効です。DeepSeek 経由のプロンプトはコード変更なしでキャッシュされます。キャッシュ済み入力トークンは $0.0276/M（未キャッシュは $0.138/M）で課金されます（TTL 固定 TTL なし(未使用のまま一定期間で自動削除)）。プロンプトキャッシュガイド →

DeepSeek V4 Flash を利用するには？

お使いの OpenAI SDK の base_url を "https://synthorai.io/v1" に向け、model="deepseek-v4-flash" を設定すれば完了です。API キー 1 本でゲートウェイ上のすべてのモデルを利用できます。

DeepSeek V4 Flash はオープンソースですか？

はい。ウェイトは MIT ライセンスで公開されています。GPU を用意したくない場合は、Synthorai がホストする版を従量課金で利用でき、インフラの運用は不要です。オープンウェイトモデルの実行について →

比較

vs DeepSeek V4.1 Flash ほかのモデルと比較 →

このページの値は、すべてベンダー自身のドキュメント（上部にリンクがあります）から転記したもので、確認した日付を添えています。価格はカタログ全体で比較しています。一方、ベンダーによって定義が異なる仕様値は、違いを明記するにとどめ、グラフでの比較はしていません。当社が測定した数値はなく、スコアも付けていません。

API キーを取得コストを比較する →

仕様と制限

1 つのプロンプトを実行（ゲートウェイ経由で測定）

30 秒で DeepSeek V4 Flash を使い始める

DeepSeek V4 Flash について

よくある質問

関連モデル

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