DeepSeek V4 Flash
deepseek-v4-flashDeepSeek V4 Flash 兼顾推理与响应效率，适合编程助手、知识问答和需要频繁交互的文本智能体工作流。
- 起始價格
- 輸入 / 輸出 · 1M
- 上下文
- 1M
- 最大輸入窗口
- 最大輸出
- 943.7K
- 單次回應最大 token 數
- 模態
- →
Pricing by Supplier
比較同一模型在不同供應商的價格與服務表現。
| 供應商 | Discount | 輸入/M | 輸出/M | 緩存讀取/M | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Oofficial 官方接口直连 | — | $0.44 | $1.33 | $0.015 | ||||
Volcengine 火山引擎官方接口 | 省8% | $0.4048 | $1.2236 | $0.0138 | ||||
Alibaba 阿里巴巴百炼官方 | — | $0.44 | $1.33 | $0.015 | ||||
火山引擎特价 火山引擎官方接口，高并发，活动特价 | 省55% | $0.198 | $0.5985 | $0.00675 |
左右滑動表格，查看完整價格與效能。
能力 / 支援的模態
廠商與數據私隱
效能
基準測試
標準化評測得分。百分比越高越好，並展示排名百分位。
指標來源：Artificial Analysis 2026-09-30·DeepSeek V4 Flash
目前基準快照不包含此模型。
缺少模型或測量值不代表零分。
基準圖表保留來源中的模型選擇和推理設定。缺少模型或測量值不代表零分，基準成本或速度也不是本站的服務承諾。
About DeepSeek V4 Flash
适合频繁交互的文本助手
DeepSeek V4 Flash 面向注重响应效率的推理与编程任务。它适合开发者在写代码时快速讨论实现，客服或内部知识助手根据资料回答问题，也适合在智能体流程中反复整理信息、选择下一步并处理工具返回结果。
速度之外，保留问题的上下文
模型可以处理较长的文本材料。使用知识助手时，可以提供相关制度、产品说明或项目文档，让回答围绕真实材料展开；使用编程助手时，可以给出当前函数、调用方式和错误信息，让修改建议落到具体实现上。先限定问题范围，通常比一次提出许多不相关要求更有效。
Flash适合快速形成候选方案，再通过反馈继续调整。可以让它先指出最可能的原因、提出一个最小改动，然后根据实际结果决定是否继续。若问题涉及多层约束或材料冲突，应保留必要的分析步骤，不能只追求尽快输出答案。
把工具结果接回对话
应用提供工具调用后，模型可以参与查询、代码执行和自动化处理。工具失败或返回空结果时，应如实保留，避免模型用推测填补。固定任务样本评估准确率、完整性和响应表现，有助于判断它是否适合你的交互场景。需要引用资料的问答，最好让回答带上对应段落或文件位置，方便用户继续查看。
Use cases and prompting
内部知识助手示例
“仅根据下方产品手册回答：管理员怎样撤销成员权限？请给出操作步骤和相关段落位置。如果手册没有说明撤销后的数据归属，明确标为待确认，不要自行补全。答案控制在可直接发给同事的长度。”
多轮追问时保留当前产品版本与已经引用的材料。
编程问题怎样问得更有效？
给出相关函数、输入示例、实际错误和预期结果，先要求最小修复，再根据测试结果继续。
知识助手为什么回答了资料外的内容？
明确限定依据，设置材料不足时的返回方式，并要求保留出处。工具没有查到信息时，应用也应把空结果交回模型。
API access
API 介面文件
呼叫示例
/v1/chat/completions| 參數 | 類型 | 預設值 / 範圍 | 說明資訊 |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | 採樣溫度；越低越穩定 |
top_p | number | = 10 ~ 1 | 核採樣累積概率 |
max_tokens | integer | >= 1 | 回應中最大 token 數 |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 懲罰高頻 token 的重複出現 |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 鼓勵引入新話題 |
stop | array | — | 最多 4 個停止生成的字串 |
seed | integer | — | 盡量保證可復現的採樣種子 |
n | integer | = 1>= 1 | 生成的候選條數 |
stream | boolean | = false | 透過 SSE 串流返回 token |
response_format | object | — | 強制輸出 JSON 物件或符合 Schema 的結果 |
tools | array | — | 模型可呼叫的工具 / 函數聲明 |
tool_choice | string | autononerequired | 工具選擇策略或具體工具名 |
logprobs | boolean | = false | 返回每個 token 的對數概率 |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | 每個 token 返回的 top 概率數量 |
logit_bias | object | — | 按 token 的 logit 偏置映射 |
user | string | — | 用於風險審計的終端用戶標識 |
替換 <YOUR_API_KEY> 替換為 API 金鑰頁面中的金鑰。
身份驗證
所有請求必須攜帶 Authorization: Bearer <TOKEN> 請求頭。Anthropic 格式的端點也接受 x-api-key 請求頭。
在「令牌」頁面生成 API Key，可以按模型、分組、IP、速率等維度精細化授權。
支援的參數
| 參數 | 類型 | 預設值 / 範圍 | 說明資訊 |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | 採樣溫度；越低越穩定 |
top_p | number | = 10 ~ 1 | 核採樣累積概率 |
max_tokens | integer | >= 1 | 回應中最大 token 數 |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 懲罰高頻 token 的重複出現 |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 鼓勵引入新話題 |
stop | array | — | 最多 4 個停止生成的字串 |
seed | integer | — | 盡量保證可復現的採樣種子 |
n | integer | = 1>= 1 | 生成的候選條數 |
stream | boolean | = false | 透過 SSE 串流返回 token |
response_format | object | — | 強制輸出 JSON 物件或符合 Schema 的結果 |
tools | array | — | 模型可呼叫的工具 / 函數聲明 |
tool_choice | string | autononerequired | 工具選擇策略或具體工具名 |
logprobs | boolean | = false | 返回每個 token 的對數概率 |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | 每個 token 返回的 top 概率數量 |
logit_bias | object | — | 按 token 的 logit 偏置映射 |
user | string | — | 用於風險審計的終端用戶標識 |
速率限制
| 供應商 | RPM | TPM | RPD |
|---|---|---|---|
| official | 無限制 | 無限制 | 無限制 |
| user_owned:1366:188 | 無限制 | 無限制 | 無限制 |
| Volcengine | 無限制 | 無限制 | 無限制 |
| 火山引擎特价 | 無限制 | 無限制 | 無限制 |
| Alibaba | 無限制 | 無限制 | 無限制 |
無限制
Frequently asked questions about deepseek-v4-flash
What is deepseek-v4-flash?
DeepSeek V4 Flash 兼顾推理与响应效率，适合编程助手、知识问答和需要频繁交互的文本智能体工作流。
How do I call deepseek-v4-flash?
Create an API key with access to deepseek-v4-flash, then use the exact model ID and a supported endpoint from the API access section. Request fields depend on the selected endpoint.
How is deepseek-v4-flash priced?
Pricing depends on the selected provider group and the model billing unit. The current input, output, request, or media prices are shown on this page before sign-up.
What is the context window of deepseek-v4-flash?
The model catalog lists a context window of 1048576 tokens. Check the selected endpoint for request limits.
What is the maximum output of deepseek-v4-flash?
The model catalog lists a maximum output of 943718 tokens. Your request settings may set a lower limit.
How should I evaluate deepseek-v4-flash for my project?
Start with the use cases and prompting guidance on this page, then evaluate the model with representative inputs from your project.