DeepSeek V4 Flash (0731) vs DeepSeek V4 Pro
언제 어떤 모델을 쓸까
이 두 DeepSeek 형제 모델은 선택을 좌우하는 사양이 일치합니다. 1000000 토큰 컨텍스트, 393216 최대 출력, 텍스트 입출력, 그리고 동일한 채팅, 코드, 추론, 도구 플래그입니다. 따라서 실제 차이는 가격과 사고 제어입니다. deepseek-v4-flash-0731이 모든 요율에서 더 저렴하며 폭도 비슷합니다. 입력 $0.44 대 $1.32, 출력 $1.32 대 $3.96, 캐시 읽기 $0.044 대 $0.132로 각각 약 3배입니다. 호출마다 사고를 끄고 싶다면 deepseek-v4-pro를 고르세요. 요금표만 보면 캐시된 프리픽스까지 포함해 Flash의 완승입니다.
벤치마크
공급자 공개 자료: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
가격
| DeepSeek V4 Flash (0731) | DeepSeek V4 Pro | Δ | |
|---|---|---|---|
| 입력 / 1M 토큰 | $0.44 | $1.32 | 0.33× |
| 출력 / 1M 토큰 | $1.32 | $3.96 | 0.33× |
| 캐시 읽기 / 1M 토큰 | $0.044 | $0.132 | 0.33× |
| 캐시 쓰기 | 별도 요금 없음 | 별도 요금 없음 | - |
빌드 시점에 실시간 카탈로그에서 가져온 요금입니다. 현재 요금은 각 모델 페이지에서 확인할 수 있습니다.
가격 위치: 이 과금 단위를 쓰는 채팅 모델 76개 전체의 1M 토큰당 입력 가격(로그 스케일)
기능
| DeepSeek V4 Flash (0731) | DeepSeek V4 Pro | |
|---|---|---|
| 도구 사용 | 지원 | 지원 |
| 사고 제어 | 지원(공급자가 조절 파라미터를 공개하지 않음) | 설정 가능 |
| 구조화된 출력 | 지원 | 지원 |
| 프롬프트 캐싱 | 암시적(자동) | 암시적(자동) |
| 캐시 수명 | no fixed TTL (evicted when unused) | no fixed TTL (evicted when unused) |
| 최소 캐시 접두사 | 미공개 | 미공개 |
사양
| DeepSeek V4 Flash (0731) | DeepSeek V4 Pro | |
|---|---|---|
| 입력 모달리티 | 텍스트 | 텍스트 |
| 출력 모달리티 | 텍스트 | 텍스트 |
| 출시일 | 2026-07-31 | 2026-04-24 |
| 컨텍스트 윈도우 | 1M | 1M |
| 최대 출력 | 393K | 393K |
| 사고 파라미터 | - |
|
| 허용 값 | - | thinking.type
reasoning_effort
|
| 기본값 | - | enabled, with reasoning_effort high some complex agent requests are automatically set to max |
사양은 각 공급자의 문서에서 그대로 옮겨 적었습니다. 공급자가 공개하지 않은 항목은 추정해 채우지 않고 뺐습니다. 전체 출처: DeepSeek V4 Flash (0731) · DeepSeek V4 Pro
같은 프롬프트, 두 모델: 게이트웨이를 거쳐 측정
DeepSeek V4 Flash (0731) 통과 · 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.
출력 365 tok (+266 사고) 지연 시간 5.1 s
DeepSeek V4 Pro 통과 · 3 sentences
Enabling reasoning causes the model to generate a lengthy internal chain‑of‑thought before it delivers a visible answer, and we are billed for every one of those hidden reasoning tokens just as we are for the final output. In most interactions, the volume of these unseen tokens at least equals the visible response, effectively doubling the total tokens consumed per query. That doubled token consumption translates directly into a doubled per‑query cost, which is why our overall LLM bill doubled.
출력 641 tok (+545 사고) 지연 시간 11.5 s
지시 준수(정확히 세 문장이라 셀 수 있음), 독자에 맞춘 어조(CFO 대상), 아래 토큰 미터에 드러나는 숨은 사고 토큰 과금 차이를 봅니다.
DeepSeek V4 Flash (0731) 통과 · 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). […]
출력 1268 tok (+1016 사고) 지연 시간 14.0 s
DeepSeek V4 Pro 통과 · 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 ``` **Explanation:** The bug stems from initializing `cur = 0` and only incrementing it when two adjacent elements match, which counts the number of *additional* equal elements rather than the actual run length (which is `cur + 1`). As a result, the returned `best` is always one less than the true longest run—most obviously returning 0 for a single-element list instead of 1. […]
출력 2418 tok (+2131 사고) 지연 시간 35.6 s
수정이 실제로 맞는지(실행되는지), 설명이 얼마나 압축적인지, 범위가 정해진 작업에서 토큰을 얼마나 효율적으로 쓰는지를 봅니다.
DeepSeek V4 Flash (0731) 통과 · 5/5 fields, guidance null
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": null }
출력 1119 tok (+1072 사고) 지연 시간 12.3 s
DeepSeek V4 Pro 통과 · 5/5 fields, guidance null
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": "eleven and change", "guidance": null }
출력 1204 tok (+1153 사고) 지연 시간 19.9 s
스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않는지), 환각을 유도하는 조건에서의 대응(guidance 값을 일부러 주지 않음), 구조화된 출력 경로의 차이를 봅니다.
DeepSeek V4 Flash (0731) 실패 · 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. […]
출력 254 tok (+80 사고) 지연 시간 4.4 s
DeepSeek V4 Pro 채점할 답변 없음 · no answer text within 16,384 tokens (all of it went to thinking)
모델이 답변 텍스트를 반환하지 않았습니다. 토큰 예산을 전부 숨겨진 사고 과정에 썼기 때문입니다.
출력 8193 tok (+8192 사고) 지연 시간 106.2 s
제약 준수(단어 수 제한, 금지어 목록, 의문문 하나), 문체의 특징, 길이 조절을 봅니다.
코드 한 줄로 모델 전환
아래 탭마다 두 모델 id가 모두 들어 있습니다. 바꿀 곳은 강조된 두 줄뿐이고, 엔드포인트, 키, 요청 형식은 그대로입니다.
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",
# model="deepseek-v4-pro", # 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
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",
// model: "deepseek-v4-pro", // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
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",
# "model": "deepseek-v4-pro", # 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
"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",
// Model: "deepseek-v4-pro", // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
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")
// .model("deepseek-v4-pro") // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));자주 묻는 질문
DeepSeek V4 Flash (0731) vs DeepSeek V4 Pro, 어느 쪽이 더 저렴한가요?
입력 / 1M 토큰 기준으로는 DeepSeek V4 Flash (0731) 쪽이 더 저렴합니다($0.44 대 $1.32, 3.0배 차이). 다른 항목에서는 반대일 수 있습니다. 전체 요금은 위 표에 있으며, 실제 비용은 사용 패턴에 따라 달라집니다.
연동을 두 번 하지 않고도 DeepSeek V4 Flash (0731) vs DeepSeek V4 Pro A/B 테스트를 할 수 있나요?
네. 두 모델 모두 API 키 하나로 같은 OpenAI 호환 엔드포인트에서 호출합니다. 모델 문자열 한 줄만 바꾸면 전환되므로, 트래픽 일부를 각 모델로 보내 청구 금액을 직접 비교할 수 있습니다.
DeepSeek V4 Flash (0731), DeepSeek V4 Pro 모두 프롬프트 캐싱을 지원하나요?
네. 두 모델 모두 캐시 읽기를 입력 요금보다 낮게 과금하므로, 같은 접두사를 반복해 쓰는 워크로드는 정가로 계산한 것보다 비용이 적게 듭니다. 정확한 캐시 읽기 요금은 위 가격표에 있습니다.