DeepSeek V4 Flash

비교

2026-04-24 출시

chat코드도구 호출추론 프롬프트 캐싱

DeepSeek V4 Flash는 오픈소스 DeepSeek-V4 시리즈에서 빠르고 경제적인 모델입니다.

입력: 텍스트 $0.138/M
출력: 텍스트 $0.275/M
캐시 읽기: $0.0276/M
컨텍스트: 1M
GPT-4o 대비: 약 97% 저렴

벤치마크

평균 상회비교 가능 2개뿐

DeepSeek V4 Flash 측정된 다른 모델 다른 모델 평균 ★ 더 높은 점수를 낸 모델 없음

SWE-Bench Pro max

52.6%

GPQA Diamond max

88.1%

APEX-Agents high

19.1%

공급자 공개 자료: Alibaba (Qwen) DeepSeek Google

가격 수준 비교

같은 종류의 모델 68개 중 가격 위치

입력$0.138/M

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

출력$0.275/M

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

캐시 읽기$0.0276/M

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

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

공급자 파라미터	thinking.type + reasoning_effort
허용 값	thinking.type enabled · disabled; reasoning_effort high · max (low and medium map to high, xhigh maps to max)
기본값	enabled, reasoning_effort는 high; 일부 복잡한 에이전트 요청은 자동으로 max로 설정됨 요청에서 지정하지 않을 때 적용
비활성화 가능	지원
사고 동작	트레이스는 reasoning_content로 반환되며, 모델이 도구를 호출한 턴의 트레이스는 이후 모든 턴에서 되돌려 보내야 합니다. 그 외의 경우에는 무시됩니다. 또한 사고 모드에서는 temperature, top_p, presence_penalty, frequency_penalty가 조용히 무시됩니다. DeepSeek은 자사 API 기준으로 이 기본값을 공개하며, 이 모델을 호스팅하는 다른 플랫폼은 서로 다른 기본값을 문서화하므로 라우팅되는 플랫폼에 맞춰 확인해야 합니다.
파라미터	reasoning_effort
값	minimal · low · medium · high 게이트웨이가 받는 파라미터입니다. 위의 공급자 매핑이 적용됩니다

모델

모달리티	텍스트 → 텍스트
파라미터	전체 284B · 활성 13B MoE
라이선스	MIT

284B/13B 활성 MoE, 1M 컨텍스트, Thinking + Non-Thinking 모드
하이브리드 희소 어텐션, FP4+FP8 혼합 정밀도
빠르고 경제적인 V4 변형

출처: DeepSeek 공식 문서 ↗

프롬프트 하나, 게이트웨이를 거쳐 측정

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

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

DeepSeek V4 Flash 통과 · 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.

출력 154 tok (+85 사고) 지연 시간 3.1 s

지시 준수(정확히 세 문장이라 셀 수 있음), 독자에 맞춘 어조(CFO 대상), 아래 토큰 미터에 드러나는 숨은 사고 토큰 과금 차이를 봅니다.

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. 검증 수정 후 테스트 통과

DeepSeek V4 Flash 통과 · 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. […]

출력 2494 tok (+2227 사고) 지연 시간 19.4 s

수정이 실제로 맞는지(실행되는지), 설명이 얼마나 압축적인지, 범위가 정해진 작업에서 토큰을 얼마나 효율적으로 쓰는지를 봅니다.

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. 검증 유효한 JSON, 스키마와 정확히 일치

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

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

출력 1101 tok (+1054 사고) 지연 시간 10.2 s

스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않는지), 환각을 유도하는 조건에서의 대응(guidance 값을 일부러 주지 않음), 구조화된 출력 경로의 차이를 봅니다.

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. 검증 120단어, 금지어 0개

DeepSeek V4 Flash 통과 · 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.

출력 2039 tok (+1887 사고) 지연 시간 15.6 s

제약 준수(단어 수 제한, 금지어 목록, 의문문 하나), 문체의 특징, 길이 조절을 봅니다.

30초 만에 DeepSeek V4 Flash 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",
    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 소개

총 284B 파라미터에 13B가 활성화되는 Mixture-of-Experts 모델로, 더 큰 형제 모델과 마찬가지로 32T 토큰 이상으로 사전 학습되었습니다.
시리즈의 1M 토큰 컨텍스트 윈도우를 기본으로 갖추고, 출력은 최대 384K 토큰까지이며, 더 높은 reasoning-effort 설정을 포함해 비사고 모드와 사고 모드를 모두 지원합니다.
DeepSeek은 DeepSeek-V3.2 대비 롱 컨텍스트 추론 연산량과 KV 캐시 비용을 크게 줄이는 하이브리드 희소 어텐션 혁신을 강조하며, 더 낮은 가격과 지연 시간으로 V4 Pro에 근접하는 추론 성능을 낸다고 밝힙니다.
릴리스 노트는 여기서 더 나아가 단순한 에이전트 과제에서는 Flash가 Pro와 대등한 성능을 낸다고 말하는데, 둘 중 무엇을 고를지는 이 문장으로 읽으면 됩니다.
지식 집약적이고 어려운 에이전틱 작업에는 Pro를, 대용량 처리에는 전부 Flash를 쓰면 됩니다.
또한 둘 중 동시성이 더 높은 쪽이기도 합니다.
통합 관점에서 두 모델은 기계적으로 동일합니다.
같은 thinking 객체와 reasoning_effort 레벨, 체인 오브 소트를 담는 같은 reasoning_content 필드, 도구를 호출한 턴에서 그 필드를 되돌려 주어야 한다는 같은 요구 사항, 같은 128개 함수 도구 호출, JSON 출력과 자동 프리픽스 캐싱, 그리고 같은 FP4/FP8 혼합 정밀도 패키징입니다.
가중치는 MIT 라이선스로 DeepSeek 자체 모델 허브에 공개되어 있습니다.
Synthorai는 OpenAI 호환 엔드포인트로 DeepSeek V4 Flash를 서빙하므로 클라이언트를 바꿀 필요가 없습니다.

자주 묻는 질문

DeepSeek V4 Flash API는 무료로 사용해 볼 수 있나요?

네. 신규 계정에는 체험 호출 10회와 최대 $1의 무료 크레딧을 드리며, 카드 등록은 필요 없습니다. 입력 100만 토큰당 $0.138 기준으로 계산하면, 이 크레딧만으로 DeepSeek V4 Flash에 약 8K 토큰짜리 요청을 905회쯤 보낼 수 있습니다.

DeepSeek V4 Flash는 어떤 작업에 가장 강한가요?

13B 활성의 284B 파라미터 MoE, 하이브리드 희소 어텐션으로 롱 컨텍스트 비용 절감, 1M 토큰 컨텍스트의 MIT 라이선스 가중치. 자세한 내용은 공급자의 공식 릴리스 노트를 바탕으로 정리한 소개 섹션에서 확인하세요.

DeepSeek V4 Flash 가격은 얼마인가요?

Synthorai에서 DeepSeek V4 Flash 가격은 입력 100만 토큰당 $0.138, 출력 100만 토큰당 $0.275입니다. 공급자 정가 그대로이며 플랫폼 마진은 없습니다. 캐시된 입력 토큰은 100만 토큰당 $0.0276입니다.

DeepSeek V4 Flash의 컨텍스트 길이는 얼마인가요?

DeepSeek V4 Flash의 컨텍스트 윈도우는 1M 토큰입니다. 한 번의 응답으로 최대 393,216 토큰까지 출력할 수 있습니다.

DeepSeek V4 Flash는 프롬프트 캐싱을 지원하나요?

네, 자동으로 지원합니다. DeepSeek에서 처리하는 프롬프트는 코드를 바꾸지 않아도 캐시됩니다. 캐시된 입력 토큰은 100만 토큰당 $0.0276입니다(캐시되지 않으면 $0.138) (TTL 고정 TTL 없음(사용하지 않으면 자동 삭제)). 프롬프트 캐싱 가이드 →

DeepSeek V4 Flash는 어떻게 이용하나요?

쓰던 OpenAI SDK에서 base_url="https://synthorai.io/v1", model="deepseek-v4-flash"만 지정하면 됩니다. API 키 하나로 게이트웨이의 모든 모델을 쓸 수 있습니다.

DeepSeek V4 Flash는 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 →

비교

vs DeepSeek V4.1 Flash 다른 모델과 비교 →

이 페이지의 모든 값은 공급자 공식 문서(위 링크)에서 그대로 옮겨 적었으며, 확인한 날짜를 함께 표기합니다. 가격은 카탈로그 전체와 비교해 보여 주지만, 공급자마다 정의가 다른 사양 값은 차이만 밝히고 차트로 비교하지 않습니다. 저희가 직접 측정한 수치는 없고, 점수도 매기지 않습니다.

API 키 받기 내 비용 비교하기 →

사양 및 제한

프롬프트 하나, 게이트웨이를 거쳐 측정

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DeepSeek V4 Flash 소개

자주 묻는 질문

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