DeepSeek V4 Flash 0731은 DeepSeek의 빠르고 경제적인 V4 Flash 계열의 2026년 7월 릴리스이며, 기존 V4 Flash와 나란히 놓이는 변형이 아니라 그 후속입니다.
- 입력
- 텍스트 $0.44/M
- 출력
- 텍스트 $1.32/M
- 캐시 읽기
- $0.044/M
- 컨텍스트
- 1M
- GPT-4o 대비
- 약 91% 저렴
입력 길이별 요금
전체 요청에 입력 길이 구간의 단가가 적용됩니다. 요금은 100만 토큰당 미국 달러입니다.
| 입력 토큰 수 | 입력 | 출력 | 사고 모드 입력 |
|---|
벤치마크
공급자 공개 자료: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
가격 수준 비교
같은 종류의 모델 76개 중 가격 위치
이 막대는 Synthorai에 있는 같은 종류의 모델 가운데 이 모델의 가격이 어디쯤인지 보여 줍니다. 양쪽 끝에는 가장 싼 모델과 가장 비싼 모델의 이름이 있습니다. 기본 요율 기준이며 배치·리전·캐시 쓰기 할인은 가격 페이지에 있습니다.
사양 및 제한
토큰
| 컨텍스트 윈도우(공급자 사양) | 1,000,000 |
|---|---|
| 최대 출력(공급자 사양) | 393,216 |
프롬프트 캐싱
| 캐싱 방식 | 자동 |
|---|---|
| 수명 | 고정 TTL 없음(사용하지 않으면 자동 삭제) |
사고
| 파라미터 | reasoning_effort |
|---|---|
| 값 | minimal · low · medium · high 허용 값은 공급자가 정함 |
모델
| 모달리티 | 텍스트 → 텍스트 |
|---|---|
| 파라미터 | 전체 284B · 활성 13B MoE |
| 라이선스 | 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
출처: 모델 사양 출처 ↗
프롬프트 하나, 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
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
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
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
제약 준수(단어 수 제한, 금지어 목록, 의문문 하나), 문체의 특징, 길이 조절을 봅니다.
30초 만에 DeepSeek V4 Flash (0731) 사용하기
OpenAI 호환입니다. base_url만 바꾸고 SDK는 그대로 쓰세요. 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(""));DeepSeek V4 Flash (0731) 소개
- 아키텍처와 규모는 그대로여서 총 284B 파라미터에 추론 시 13B를 활성화하는 Mixture-of-Experts이고, DeepSeek은 개선의 원인을 새로운 설계가 아니라 크게 강화된 사후 학습 파이프라인으로 설명하며 에이전트 워크플로와 추론 품질에 집중했다고 밝힙니다.
- 이 계열을 운영 측면에서 매력적으로 만들던 요소는 모두 유지됩니다.
- 100만 토큰 컨텍스트 윈도, 384K 최대 출력, MIT 라이선스 가중치, 함수 호출, 구조화 출력, 스트리밍입니다.
- 사고는 기본으로 켜져 있고 트레이스는 reasoning_content로 돌아오는데, 이 점이 대부분의 모델보다 중요합니다.
- 짧은 프롬프트에서는 추론 트레이스가 출력 토큰의 대부분을 차지할 수 있어 max_tokens 예산이 빡빡하면 본문이 빈 채로 반환되지만 사고에 쓴 토큰은 그대로 과금됩니다.
- 지연에 민감한 경로에 넣기 전에 그만큼을 감안하거나 추론 강도를 낮추십시오.
- 입력과 출력 모두 텍스트 전용이며 이미지 입력은 지원하지 않으므로, 비전이 필요하면 멀티모달 메시지를 보내는 대신 비전 모델과 함께 사용하십시오.
- 날짜가 붙은 릴리스와 붙지 않은 롤링 이름이 모두 호출 가능하므로 재현성이 필요하면 날짜가 붙은 id를 고정하고, 날짜 없는 이름은 시간이 지나며 앞으로 이동한다고 가정하십시오.
- Synthorai는 OpenAI 호환 chat completions 엔드포인트로 제공합니다.
자주 묻는 질문
DeepSeek V4 Flash (0731) API는 무료로 사용해 볼 수 있나요?
네. 신규 계정에는 체험 호출 10회와 최대 $1의 무료 크레딧을 드리며, 카드 등록은 필요 없습니다. 입력 100만 토큰당 $0.44 기준으로 계산하면, 이 크레딧만으로 DeepSeek V4 Flash (0731)에 약 8K 토큰짜리 요청을 284회쯤 보낼 수 있습니다.
DeepSeek V4 Flash (0731)은 어떤 작업에 가장 강한가요?
284B MoE에 13B 활성화, MIT 라이선스, 기존 V4 Flash의 후속, 100만 컨텍스트와 384K 최대 출력. 자세한 내용은 공급자의 공식 릴리스 노트를 바탕으로 정리한 소개 섹션에서 확인하세요.
DeepSeek V4 Flash (0731) 가격은 얼마인가요?
Synthorai에서 DeepSeek V4 Flash (0731) 가격은 입력 100만 토큰당 $0.44, 출력 100만 토큰당 $1.32입니다. 공급자 정가 그대로이며 플랫폼 마진은 없습니다. 캐시된 입력 토큰은 100만 토큰당 $0.044입니다.
DeepSeek V4 Flash (0731)의 컨텍스트 길이는 얼마인가요?
DeepSeek V4 Flash (0731)의 컨텍스트 윈도우는 1M 토큰입니다. 한 번의 응답으로 최대 393,216 토큰까지 출력할 수 있습니다.
DeepSeek V4 Flash (0731)은 프롬프트 캐싱을 지원하나요?
네, 자동으로 지원합니다. DeepSeek에서 처리하는 프롬프트는 코드를 바꾸지 않아도 캐시됩니다. 캐시된 입력 토큰은 100만 토큰당 $0.044입니다(캐시되지 않으면 $0.44) (TTL 고정 TTL 없음(사용하지 않으면 자동 삭제)). 프롬프트 캐싱 가이드 →
DeepSeek V4 Flash (0731)은 어떻게 이용하나요?
쓰던 OpenAI SDK에서 base_url="https://synthorai.io/v1", model="deepseek-v4-flash-0731"만 지정하면 됩니다. API 키 하나로 게이트웨이의 모든 모델을 쓸 수 있습니다.
DeepSeek V4 Flash (0731)은 오픈소스인가요?
네, 가중치가 MIT 라이선스 하에 공개되어 있습니다. GPU를 직접 마련하지 않아도 됩니다. 여기서 제공하는 호스팅 버전은 종량제이며, 직접 운영할 인프라가 없습니다. 오픈 웨이트 모델 실행하기 →
관련 모델
비교
사양과 공급업체 벤치마크에는 출처 링크가 있습니다. 게이트웨이 지원 범위는 Synthorai의 실제 구현을 뜻합니다. 보관된 예제는 개별 게이트웨이 요청의 결과이며 모델의 일반적인 성능을 보장하지 않습니다. 요금은 공개 요금 API 또는 빌드 시 사용한 스냅샷을 기준으로 합니다.