DeepSeek V4 Flash (0731) vs DeepSeek V4 Pro

한쪽 바꾸기 vs

언제 어떤 모델을 사용할까 — 벤치마크 표가 아닌 선별된 평가

이 두 DeepSeek 형제 모델은 일반적으로 선택의 기준이 되는 사양 — 1000000-token 컨텍스트, 393216 최대 출력, 텍스트 입출력, 동일한 chat, code, reasoning 및 tools 플래그 — 이 일치하므로 실제 차이는 가격과 사고 제어 기능에 있습니다. 대용량 작업에는 deepseek-v4-flash-0731을 선택하세요: 입력 $0.308 및 출력 $0.924로 deepseek-v4-pro의 $1.608 및 $3.216보다 입력에서 약 5.2x, 출력에서 약 3.5x 더 저렴하게 실행됩니다. 호출당 사고 기능을 비활성화하고 싶거나 캐시 읽기가 주를 이룰 때는 deepseek-v4-pro를 선택하세요, 캐시 읽기의 경우 $0.0134로 Flash의 $0.0308보다 대략 2.3x 더 저렴하기 때문입니다.

가격

	DeepSeek V4 Flash (0731)	DeepSeek V4 Pro	Δ
입력 / 1M 토큰	$0.308	$1.608	0.19×
출력 / 1M 토큰	$0.924	$3.216	0.29×
캐시 읽기 / 1M 토큰	$0.0308	$0.0134	2.3×
캐시 쓰기	별도 비용 없음	별도 비용 없음	—

빌드 시점의 라이브 카탈로그 요금입니다. 각 모델 페이지에 현재 요금표가 표시됩니다.

현재 위치 — 이 청구 단위를 사용하는 모든 63개의 채팅 모델 전체의 1M 토큰당 입력 가격 (로그 스케일)

DeepSeek V4 Flash (0731) · $0.308 DeepSeek V4 Pro · $1.608

$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

기능

	DeepSeek V4 Flash (0731)	DeepSeek V4 Pro
도구 사용	예	예
사고 제어	있음 — 벤더가 조절 파라미터를 공개하지 않음	설정 가능
구조화된 출력	예	예
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
Thinking 파라미터	—	thinking.type reasoning_effort
허용되는 값	—	thinking.type enabled disabled reasoning_effort high max (low and medium map to high, xhigh maps to max)
기본값	—	enabled, with reasoning_effort high some complex agent requests are automatically set to max

사양은 각 공급업체의 문서를 그대로 기록한 것입니다. 공급업체가 공개하지 않은 항목은 추론하지 않고 제외했습니다. 전체 출처: DeepSeek V4 Flash (0731) · DeepSeek V4 Pro

하나의 프롬프트, 두 모델 — 게이트웨이를 통해 측정됨

CFO를 위한 추론 버그가 있는 함수 수정 스키마로 추출 제약 조건에 맞춰 작성

프롬프트 Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. 확인 정확히 3문장

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 추론) 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 추론) 지연 시간 11.5 s

지시 준수(정확히 세 문장 — 셀 수 있음), 독자 맞춤(CFO 어조), 그리고 아래 토큰 계량기가 드러내는 숨은 사고 과금 격차.

프롬프트 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. 확인 수정이 테스트를 통과

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 추론) 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 추론) 지연 시간 35.6 s

수정이 실제로 옳은지(실행 가능한지), 설명의 밀도, 그리고 범위가 정해진 작업에서의 토큰 효율.

프롬프트 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. 확인 유효한 JSON, 스키마 정확

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 추론) 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 추론) 지연 시간 19.9 s

스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않기), 환각 압력(guidance는 명시적으로 보류됨), 그리고 구조화 출력 경로의 차이.

프롬프트 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. 확인 120단어, 금지어 0개

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 추론) 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 — 전체 토큰 예산이 숨겨진 사고에 소모되었습니다.

출력 8193 tok (+8192 추론) 지연 시간 106.2 s

제약 준수(단어 예산, 금지어 목록, 단 하나의 의문문), 문체 지문, 그리고 길이 제어.

코드 한 줄로 모델 전환

두 id는 아래의 모든 탭에 있습니다 — 강조 표시된 두 줄이 유일한 수정 사항입니다. 동일한 엔드포인트, 동일한 키, 동일한 요청 형태입니다.

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(""));

API 키 발급받기 →

FAQ

DeepSeek V4 Flash (0731)와(과) DeepSeek V4 Pro 중 어느 것이 더 저렴한가요?

입력 / 1m 토큰 항목에서는 DeepSeek V4 Flash (0731)이(가) 더 저렴합니다($0.308 대 $1.608, 5.2× 차이). 다른 항목에서는 결과가 다를 수 있습니다 — 위의 표에 전체 정보가 있으며, 실제 비용은 사용 조합에 따라 달라집니다.

두 번의 연동 과정 없이 DeepSeek V4 Flash (0731)와(과) DeepSeek V4 Pro를 A/B 테스트할 수 있나요?

네. 둘 다 하나의 API 키를 사용하여 동일한 OpenAI 호환 엔드포인트를 통해 제공됩니다 — 모델 문자열을 한 줄만 변경하면 전환되므로, 트래픽의 일부를 각각 라우팅하여 요금을 직접 비교할 수 있습니다.

DeepSeek V4 Flash (0731) 및 DeepSeek V4 Pro는 프롬프트 캐싱을 지원하나요?

네 — 두 모델 모두 캐시 읽기에 대해 입력 요금보다 낮게 청구하므로, 웜 프리픽스 워크로드는 공시된 요금보다 비용이 적게 듭니다. 정확한 캐시 읽기 행은 위의 가격표에 있습니다.

측정 연구 결과

DeepSeek V4 Pro GA vs Preview 실측: 추론량 18-62% 감소 LLM 사고 제어: 13개 모델의 수용, 무시, 강제 동작 웹 검색 API와 웹 가져오기 API: 동작 방식과 $0.01의 비용

가격

기능

사양

하나의 프롬프트, 두 모델 — 게이트웨이를 통해 측정됨

코드 한 줄로 모델 전환

FAQ

관련 비교

측정 연구 결과