DeepSeek V4 Flash 0731 是 DeepSeek 快速、经济的 V4 Flash 系列在 2026 年 7 月的发布版本,它是此前 V4 Flash 的接替版,而不是并列的一个变体。
- 输入
- 文本 $0.44/M
- 输出
- 文本 $1.32/M
- 缓存读取
- $0.044/M
- 上下文
- 1M
- 对比 GPT-4o
- 便宜约 91%
按输入长度分档的价格
整次请求按输入长度所在档位计费。价格单位为美元/百万 token。
| 输入 token 数 | 输入 | 输出 | 思考模式输入 |
|---|
Benchmark 成绩
供应商公布: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
价格在同类中的位置
价格在 76 个同类模型中的位置
这条线标出该模型的价格在 Synthorai 同类模型中的位置,两端分别是最便宜和最贵的模型。这里是基础价,批量、区域和缓存写入的折扣见价格页。
规格与限制
Token
| 上下文窗口(供应商规格) | 1,000,000 |
|---|---|
| 最大输出(供应商规格) | 393,216 |
提示词缓存
| 缓存方式 | 自动 |
|---|---|
| 有效期 | 无固定 TTL(长期未使用即自动清理) |
思考
| 参数 | reasoning_effort |
|---|---|
| 取值 | minimal · low · medium · high 具体接受哪些值由供应商决定 |
模型
| 模态 | 文本 → 文本 |
|---|---|
| 参数量 | 总参数 284B · 激活 13B MoE |
| 许可证 | 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
依据 模型规格来源 ↗
一条提示词,经网关实测
DeepSeek V4 Flash (0731) 通过 · 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.
输出 365 tok (+266 思考) 延迟 5.1 s
指令遵循(恰好三句,数得出来)、受众适配(对 CFO 说话的口吻),以及下方 token 计数暴露出的隐藏思考计费差额。
DeepSeek V4 Flash (0731) 通过 · 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). […]
输出 1268 tok (+1016 思考) 延迟 14.0 s
修复是否真的正确(能运行)、解释的信息密度,以及在一个范围明确的任务上的 token 效率。
DeepSeek V4 Flash (0731) 通过 · 5/5 fields, guidance null
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": null }
输出 1119 tok (+1072 思考) 延迟 12.3 s
是否严守 schema(不臆造字段)、能否顶住幻觉压力(原文明说暂不给出 guidance),以及结构化输出路径的差异。
DeepSeek V4 Flash (0731) 未通过 · 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. […]
输出 254 tok (+80 思考) 延迟 4.4 s
是否守住约束(字数预算、禁用词表、只能有一个问句)、文风特征,以及长度控制。
30 秒用上 DeepSeek V4 Flash (0731)
兼容 OpenAI:换掉 base_url,SDK 不用改。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(""));关于 DeepSeek V4 Flash (0731)
- 架构与规模没有变化——混合专家模型,总参数 284B、推理时激活 13B——DeepSeek 把提升归因于大幅增强的后训练流程而非新设计,重点放在智能体工作流与推理质量上。
- 使这一系列在工程上有吸引力的部分全部保留:1M token 上下文窗口、384K 最大输出、MIT 许可权重、函数调用、结构化输出与流式。
- 思考默认开启,轨迹回传在 reasoning_content 中,这一点在它身上比多数模型更要紧:短提示下思维轨迹可能占到输出 token 的绝大部分,于是过紧的 max_tokens 预算会返回空回答,而思考所花的 token 照样计费。
- 接入延迟敏感的链路之前,请为此留出预算或调低推理力度。
- 该模型输入输出均为纯文本,不支持图像输入,需要视觉能力时应搭配视觉模型,而不是直接发多模态消息。
- 由于带日期的发布版与不带日期的滚动名都可调用,需要行为可复现时请固定带日期的 id,并预期不带日期的名字会随时间前移。
- Synthorai 通过 OpenAI 兼容的 chat completions 端点提供该模型。
常见问题
DeepSeek V4 Flash (0731) API 可以免费试用吗?
可以。新账号有 10 次试用调用,免费额度最高 $1,无需绑卡。按输入 $0.44/M 计算,光这笔额度就够向 DeepSeek V4 Flash (0731) 发约 284 次请求,每次 ~8K token。
DeepSeek V4 Flash (0731) 最擅长什么?
284B MoE,激活 13B,MIT 许可、接替此前的 V4 Flash 版本、1M 上下文,最大输出 384K。完整介绍见「关于」部分,内容取自供应商的官方发布说明。
DeepSeek V4 Flash (0731) 的价格是多少?
在 Synthorai 上,DeepSeek V4 Flash (0731) 的输入价为 $0.44/百万 token,输出价为 $1.32/百万 token。这就是供应商官网价,平台不加价。缓存命中的输入 token 按 $0.044/M 计费。
DeepSeek V4 Flash (0731) 的上下文长度是多少?
DeepSeek V4 Flash (0731) 的上下文长度(上下文窗口)是 1M token。单次回复最多输出 393,216 个 token。
DeepSeek V4 Flash (0731) 支持提示词缓存(prompt caching)吗?
支持,而且全自动:经 DeepSeek 处理的提示词会自动缓存,不用改代码。缓存命中的输入 token 按 $0.044/M 计费(未命中为 $0.44/M)(TTL 无固定 TTL(长期未使用即自动清理))。 提示词缓存指南 →
如何开通 DeepSeek V4 Flash (0731)?
把现有 OpenAI SDK 的 base_url 指向 "https://synthorai.io/v1",model 设为 "deepseek-v4-flash-0731" 即可。一个 API key 就能调用网关上的全部模型。
DeepSeek V4 Flash (0731) 开源吗?
开源:权重以 MIT 许可证发布。不想自己备 GPU 也行:这里的托管版本按量付费,不需要自建基础设施。 运行开源权重模型 →
相关模型
对比
规格与厂商 benchmark 均附来源链接。网关支持情况说明的是 Synthorai 的实际实现。归档示例是单次网关请求,不代表模型的一般性能保证。价格来自公开价格接口或构建时使用的快照。