DeepSeek-V4-Flash-এর প্রাইসিং কেমন?

স্ট্যান্ডার্ড API প্রাইসিং প্রতি ১ মিলিয়ন ইনপুট tokens-এর জন্য $০.১৪ এবং প্রতি ১ মিলিয়ন আউটপুট tokens-এর জন্য $০.২৮। ক্যাশ করা ইনপুট tokens-এর দাম প্রতি মিলিয়নে $০.০৩-এ নেমে আসে, যদিও পিক ট্রাফিকের সময় প্রাইসিং দ্বিগুণ হয়।

context window-এর সাইজ কত?

মডেলটি ১,০৪৮,৫৭৬ tokens-এর একটি নেটিভ context window সাপোর্ট করে। এটি একটি একক prompt-এর মধ্যে বড় কোড রিপোজিটরি এবং দীর্ঘ টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন প্রসেস করতে দেয়।

DeepSeek-V4-Flash কি open-source ওয়েট মডেল?

হ্যাঁ, মডেলটির ওয়েট MIT লাইসেন্সের অধীনে রিলিজ করা হয়েছে। ডেভেলপাররা কোনো লাইসেন্সিং সীমাবদ্ধতা ছাড়াই মডেলটি ডাউনলোড করে লোকালি চালাতে পারবেন।

এই মডেলটি কি ভিশন ইনপুট সাপোর্ট করে?

হ্যাঁ, এই মডেলে ইমেজ এবং ভিজ্যুয়াল প্রসেসিং ক্যাপাবিলিটি রয়েছে। এটি ইমেজ অ্যানালাইসিস করতে পারে এবং ভিজ্যুয়াল ইউজার ইন্টারফেসের জন্য কোড জেনারেট করতে পারে।

V4-Flash কীভাবে V4-Pro থেকে আলাদা?

V4-Flash মডেলটি ১৩B অ্যাক্টিভ parameters-সহ লো লেটেন্সি এবং খরচ সাশ্রয়ের জন্য অপ্টিমাইজ করা। অন্যদিকে V4-Pro হলো একটি বড় মডেল যা জটিল এজ কেসের ক্ষেত্রে গভীর reasoning-এর জন্য তৈরি।

আমি কি কঞ্জিউমার হার্ডওয়ারে এই মডেলটি চালাতে পারি?

হ্যাঁ, ৪-বিট কোয়ান্টাইজড ভার্সনটি চালানোর জন্য প্রায় ১২৮GB থেকে ১৩৮GB VRAM বা ইউনিফাইড সিস্টেম মেমরির প্রয়োজন হয়।

মডেলটি কি ফাংশন কলিং সাপোর্ট করে?

হ্যাঁ, এটি OpenAI-কম্পিটেবল এন্ডপয়েন্টের মাধ্যমে নেটিভলি টুল ইউজ, প্যারালাল ফাংশন কলিং এবং টার্মিনাল এক্সিকিউশন সাপোর্ট করে।

কোডিং এজেন্টের জন্য কোন parameter সেটিংস সবচেয়ে ভালো কাজ করে?

DeepSeek ১.০ temperature, ০.৯৫ top_p সেটিং এবং জটিল কোডিং টাস্কের জন্য reasoning effort হাই বা ম্যাক্স সেট করার পরামর্শ দেয়।

DeepSeek-V4-Flash

DeepSeek-V4-Flash হলো একটি open-weight ১M context AI মডেল যা প্রতি ১M tokens-এ $০.১৪ খরচে SWE-bench-এ ৫৪.৪% স্কোর করে, যা agentic coding এবং reasoning-এর জন্য...

Open WeightsAgentic CodingMoE Architecture1M Context WindowLow Cost

deepseekDeepSeek V42026-07-31

কনটেক্সট

1.0Mটোকেন

সর্বোচ্চ আউটপুট

8Kটোকেন

ইনপুট মূল্য

$0.14/ 1M

আউটপুট মূল্য

$0.28/ 1M

মোডালিটি:TextImage

ক্ষমতা:ভিশনটুলসস্ট্রিমিংরিজনিং

বেঞ্চমার্ক

GPQA

53.6%

HLE

25.2%

MMLU

88.7%

MMLU Pro

72.6%

SimpleQA

38.2%

IFEval

88%

AIME 2025

93.1%

MATH

76.6%

GSM8k

96%

MGSM

90.5%

MathVista

63.8%

SWE-Bench

54.4%

HumanEval

90.2%

LiveCodeBench

33%

MMMU

69.1%

MMMU Pro

54%

ChartQA

85.7%

DocVQA

92.8%

Terminal-Bench

82.7%

ARC-AGI

API ডকুমেন্টেশন দেখুন

DeepSeek-V4-Flash সম্পর্কে

DeepSeek-V4-Flash এর ক্ষমতা, বৈশিষ্ট্য এবং কীভাবে এটি আপনাকে ভালো ফলাফল অর্জন করতে সাহায্য করতে পারে জানুন।

DeepSeek-V4-Flash হলো সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং এবং মাল্টি-স্টেপ reasoning টাস্কের জন্য ডিজাইন করা একটি open-weight Mixture of Experts (MoE) ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল। এতে inference-এর সময় প্রতি টোকেনে ১৩ বিলিয়ন অ্যাক্টিভ parameters সহ মোট ২৮৪ বিলিয়ন parameters রয়েছে। মডেলটি একটি নেটিভ ১,০৪৮,৫৭৬ token context window ব্যবহার করে, যা ডেভেলপারদের একক অনুরোধে সম্পূর্ণ কোড রিপোজিটরি বা দীর্ঘ টেকনিক্যাল ডকুমেন্ট প্রসেস করতে দেয়।

৩১ জুলাই, ২০২৫-এর আপডেটটি agentic আচরণের ওপর ফোকাস করে পোস্ট-ট্রেনিং প্রয়োগ করার পাশাপাশি প্রাথমিক প্রিভিউ মডেলের আর্কিটেকচার বজায় রাখে। এই রি-পোস্ট-ট্রেনিং Terminal-Bench 2.1-এ এর স্কোর ৬১.৮ থেকে বাড়িয়ে ৮২.৭ করেছে এবং এর SWE-bench ফলাফল ৫৪.৪%-এ উন্নীত করেছে। মডেলটি পরিবর্তনশীল reasoning effort লেভেল এবং ফাইনাল আউটপুটের পাশাপাশি ইন্টারমিডিয়েট কমেন্ট্রি স্ট্রিমিংয়ের জন্য নেটিভ রেসপন্স API ইন্টিগ্রেশন সমর্থন করে।

ডেভেলপাররা DeepSeek-এর OpenAI-compatible API-এর মাধ্যমে মডেলটি অ্যাক্সেস করতে পারেন অথবা ১২৮GB থেকে ১৯২GB ইউনিফাইড মেমোরি হার্ডওয়্যার কনফিগারেশনে লোকালি open weights চালাতে পারেন। স্ট্যান্ডার্ড API প্রাইসিং হলো প্রতি ১ মিলিয়ন ইনপুট tokens-এর জন্য $০.১৪ এবং প্রতি ১ মিলিয়ন আউটপুট tokens-এর জন্য $০.২৮, যেখানে ক্যাশ করা ইনপুট হিট প্রতি মিলিয়ন tokens-এ $০.০৩-এ নেমে আসে।

DeepSeek-V4-Flash এর ব্যবহারের ক্ষেত্র

দুর্দান্ত ফলাফল অর্জন করতে DeepSeek-V4-Flash ব্যবহারের বিভিন্ন উপায় আবিষ্কার করুন।

অটোনোমাস Agentic Coding

GitHub ইস্যু সমাধান করতে এবং টেস্ট অটোমেশন তৈরি করতে Codex CLI বা Cline হার্নেস ব্যবহার করে মাল্টি-স্টেপ টার্মিনাল এবং ফাইল মডিফিকেশন রান করা।

লোকাল AI ডিপ্লয়মেন্ট

১২৮GB ইউনিফাইড মেমোরি বা ৪-বিট কোয়ান্টাইজেশন ব্যবহার করে চারটি GPU সম্বলিত ওয়ার্কস্টেশনে সম্পূর্ণ মডেলটি হোস্ট করা।

বড় আকারের রিপোজিটরি রিফ্যাক্টরিং

ডিপেন্ডেন্সি ম্যাপ করতে এবং একাধিক মডিউল জুড়ে আর্কিটেকচারাল আপডেট এক্সিকিউট করতে ১ মিলিয়ন tokens পর্যন্ত কোডবেস context ইনজেস্ট করা।

ইন্টারেক্টিভ 3D এবং ফ্রন্ট-এন্ড ওয়েব জেনারেশন

prompt স্পেসিফিকেশন থেকে সরাসরি একক ফাইলের ওয়েব অ্যাপ্লিকেশন, Three.js 3D এনভায়রনমেন্ট এবং জটিল SVG ডায়াগ্রাম তৈরি করা।

হাই-ভলিউম ডাটা প্রসেসিং

API খরচ প্রতি মিলিয়ন tokens-এ $০.০৩-এ নামিয়ে আনতে context caching ব্যবহার করে বিস্তৃত টেক্সট লগ এবং স্ট্রাকচার্ড ডকুমেন্ট প্রসেস করা।

মাল্টি-স্টেপ টার্মিনাল অটোমেশন

এমন শেল কমান্ড এবং স্ক্রিপ্ট পাইপলাইন এক্সিকিউট করা যেখানে মডেলটি অপ্রত্যাশিত কমান্ড ত্রুটিগুলো পরিচালনা করতে ইন্টারনাল reasoning ব্যবহার করে।

শক্তি

সীমাবদ্ধতা

উচ্চ SWE-Bench পারফরম্যান্স: SWE-bench Verified-এ এটি ৫৪.৪% স্কোর করে, যা বাস্তব GitHub ইস্যু সমাধানে অনেক বড় closed-source মডেলকেও ছাড়িয়ে গেছে।

পরিবর্তনশীল প্রাইসিং সারচার্জ: পিক ব্যবহারের সময় API token-এর খরচ দ্বিগুণ হয়ে যায়, যা রিয়েল-টাইম অ্যাপ্লিকেশনগুলোর খরচ বাড়িয়ে দেয়।

API খরচ সাশ্রয়ী: প্রতি ১ মিলিয়ন ইনপুট tokens-এর দাম $০.১৪ এবং প্রতি ১ মিলিয়ন আউটপুট tokens-এর দাম $০.২৮, যা প্রতিযোগী মডেলগুলোর তুলনায় প্রতি টাস্কে কম খরচ নিশ্চিত করে।

লোকাল এক্সিকিউশনের জন্য উচ্চ মেমোরি ওভারহেড: ইউজযোগ্য কোয়ান্টাইজেশন লেভেলের জন্য লোকাল হোস্টিংয়ে কমপক্ষে ১২৮GB VRAM বা সিস্টেম মেমরির প্রয়োজন হয়।

১M Token Context Window: একটি একক অনুরোধে ১,০৪৮,৫৭৬ tokens পর্যন্ত ইনজেস্ট করতে পারে, যা কোডবেস-ব্যাপী ডিপেন্ডেন্সি অ্যানালাইসিস এবং রিফ্যাক্টরিং সক্ষম করে।

সহজ টাস্কে অতিরিক্ত চিন্তা করা (Overthinking): reasoning parameter সীমিত না করা হলে গভীর reasoning effort-এর কারণে ছোট কুয়েরিগুলোতে আউটপুট পেতে দীর্ঘ বিলম্ব হতে পারে।

লোকাল হার্ডওয়্যার হোস্টেবল: ১৩B অ্যাক্টিভ parameter MoE স্ট্রাকচার ব্যবহার করে যা ৪-বিট quant-সহ ১২৮GB ইউনিফাইড মেমোরি সেটআপে এক্সিকিউট করা যায়।

ফলো-আপ ইটারেশনে অসঙ্গতি: প্রাথমিক সিঙ্গেল-শট prompt জেনারেশনের তুলনায় দীর্ঘ চ্যাট থ্রেডগুলোতে কোয়ালিটির তারতম্য হতে পারে।

API দ্রুত শুরু

deepseek/deepseek-v4-flash-0731

ডকুমেন্টেশন দেখুন

deepseek SDK

import OpenAI from 'openai';

const openai = new OpenAI({
  baseURL: 'https://api.deepseek.com',
  apiKey: process.env.DEEPSEEK_API_KEY,
});

async function main() {
  const completion = await openai.chat.completions.create({
    model: 'deepseek-v4-flash',
    messages: [{ role: 'user', content: 'Write a TypeScript function to balance a binary search tree.' }],
    temperature: 1.0,
    top_p: 0.95,
  });

  console.log(completion.choices[0].message.content);
}

main();

SDK ইনস্টল করুন এবং কয়েক মিনিটের মধ্যে API কল করা শুরু করুন।

DeepSeek-V4-Flash সম্পর্কে মানুষ কী বলছে

DeepSeek-V4-Flash সম্পর্কে কমিউনিটি কী ভাবছে দেখুন

“DeepSeek V4 Flash 0731 হলো অনস্বীকার্য প্রাইস-পারফরম্যান্স লিডার: $৬০ সীমার মধ্যে প্রতি মাসে প্রায় ১৫৮,০০০ অনুরোধ, ইন্টেলিজেন্স ৪৯.৯ এবং agentic স্কোর ৪৫.৭।”

— u/WegoW

“আমরা আপডেট করা DeepSeek V4-Flash 0731-কে Cline-এ বিনামূল্যে দিচ্ছি। এটি প্রথম ফ্ল্যাশ মডেল যা আমরা অটোনোমাস কোডিংয়ের জন্য SOTA লেভেলে পারফর্ম করতে দেখেছি।”

— @cline

twitter

“'Reasoning effort' সেটিংটি চমৎকার। আমি টেস্টের জন্য লো এবং আসল লজিকের জন্য ম্যাক্স ব্যবহার করি। এটি দৈনিক পাইপলাইনে অনেক সময় বাঁচায়।”

— BinaryBuilder

hackernews

“আপনি যদি লোকাল AI পছন্দ করেন তবে DeepSeek V4 Flash 0731 সম্ভবত এই মুহূর্তে এক নম্বর প্রতিদ্বন্দ্বী হওয়া উচিত।”

— Digital Spaceport

youtube

“যে মডেলগুলো আপনি এখন লোকালি চালাতে পারেন সেগুলোতে ৫ মাস আগের শীর্ষস্থানীয় frontier মডেলগুলোর ইন্টেলিজেন্স স্কোর রয়েছে। open weights-এর জন্য এটি সম্পূর্ণ অবিশ্বাস্য।”

— u/joorklee

“DeepSeek V4 Flash অত্যন্ত প্রতিযোগিতামূলক UX এবং ডিজাইন টাস্ক আউটপুট প্রদান করার পাশাপাশি প্রোপাইটারী অপশনগুলোর তুলনায় প্রায় ১৫০ গুণ সস্তা।”

— @CommandCodeAI

twitter

DeepSeek-V4-Flash সম্পর্কে ভিডিও

DeepSeek-V4-Flash সম্পর্কে টিউটোরিয়াল, রিভিউ এবং আলোচনা দেখুন

“সফ্টওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং দক্ষতার একটি সম্মানিত পরিমাপ SWE-bench-এ, মডেলটির স্কোর ৭.৩ থেকে লাফিয়ে ৫৪.৪ এ পৌঁছেছে। [০০:৪৬]”

“DeepSeek V4 Flash হলো ২৮৪ বিলিয়ন মোট parameters সহ একটি Mixture of Experts মডেল, যার মধ্যে মাত্র ১৩ বিলিয়ন অ্যাক্টিভ parameters রয়েছে। [০১:৫০]”

“এই অ্যাক্টিভ parameter সাইজটি মডেলটিকে ১২৮GB ইউনিফাইড মেমোরি বিশিষ্ট স্থানীয় হবিস্ট হার্ডওয়ারে বাস্তবসম্মতভাবে চালানো সম্ভব করে তোলে। [০২:২৬]”

“পোস্ট-ট্রেনিং আপডেটগুলো মূলত agentic ওয়ার্কফ্লো এবং স্বয়ংক্রিয় কমান্ড এক্সিকিউশনের ওপর ফোকাস করে। [০৪:১২]”

“প্রতি মিলিয়ন ইনপুট tokens-এ ১৪ সেন্ট মূল্যের জন্য, পারফরম্যান্সের অনুপাত এই মুহূর্তে তুলনাহীন। [০৮:১৫]”

“এই মডেলটির জন্য কমপক্ষে ৩৮৪,০০০ tokens context সাইজ সেট করার পরামর্শ দেওয়া হয়, যার সর্বোচ্চ context window হলো ১ মিলিয়ন। [০১:০১]”

“আপনি যদি agentic কাজ করেন, তবে আপনার উচিত ১.০ এর পরিবর্তে আপনার top P ০.৯৫ এ অ্যাডজাস্ট করা। [০১:১১]”

“এটি অত্যন্ত থিংকি এবং reasoning-এর সময় অনেক বেশি ডাবল-চেকিং, ট্রিপল-চেকিং এবং কোয়াড্রপল-চেকিং করে। [১৪:১৪]”

“আপনি যদি লোকাল AI পছন্দ করেন তবে DeepSeek V4 Flash 0731 সম্ভবত এই মুহূর্তে এক নম্বর প্রতিদ্বন্দ্বী হওয়া উচিত। [১৬:০৫]”

“লোকালি কোয়ান্টাইজড ভার্সন চালানোর জন্য ন্যূনতম ১২৮GB থেকে ১৩৮GB VRAM বা সিস্টেম মেমরির প্রয়োজন হয়। [১৮:২০]”

“লাভগুলো মডেলের সাইজ স্কেল আপ করার মাধ্যমে আসছে না, বরং এগুলো আসছে agentic আচরণ উন্নত করার ওপর ফোকাস করা পোস্ট-ট্রেনিং থেকে। [০০:৫৫]”

“Terminal Bench 2.1-এ এটি ৮২.৭ স্কোর করেছে, যা এর আগের ৬১.৮ প্রিভিউ স্কোর থেকে একটি বিশাল লাফ। [০২:০৫]”

“এটি প্রতি টাস্কে প্রায় ৬০% কম খরচে Luna-লেভেলের কাছাকাছি ইন্টেলিজেন্স প্রদান করে, যা এটিকে ডলার প্রতি সেরা পারফরম্যান্স মডেলগুলোর একটি করে তুলেছে। [০৩:০৯]”

“নেটিভ রেসপন্স API ইন্টিগ্রেশন ডেভেলপারদের কাস্টম ফরম্যাটিং ছাড়াই টুল আউটপুট স্ট্রিম প্রসেস করতে দেয়। [০৫:৪০]”

“এর লাইটওয়েট অ্যাক্টিভ ফুটপ্রিন্ট থাকা সত্ত্বেও এটি অসাধারণ নির্ভুলতার সাথে মাল্টি-ফাইল রিপোজিটরি এডিট পরিচালনা করে। [০৯:১২]”

শুধু প্রম্পটের চেয়ে বেশি

আপনার ওয়ার্কফ্লো সুপারচার্জ করুন AI অটোমেশন দিয়ে

Automatio AI এজেন্ট, ওয়েব অটোমেশন এবং স্মার্ট ইন্টিগ্রেশনের শক্তি একত্রিত করে আপনাকে কম সময়ে আরও বেশি অর্জন করতে সাহায্য করে।

AI এজেন্ট

ওয়েব অটোমেশন

স্মার্ট ওয়ার্কফ্লো

বিনামূল্যে শুরু করুন

DeepSeek-V4-Flash এর জন্য প্রো টিপস

DeepSeek-V4-Flash থেকে সর্বাধিক পেতে এবং ভালো ফলাফল অর্জন করতে বিশেষজ্ঞ টিপস।

এজেন্ট ওয়ার্কফ্লোর জন্য Top-P ক্যালিব্রেট করুন

টুল এক্সিকিউশনের স্থায়িত্ব উন্নত করতে কোডিং হার্নেসে মডেলটি ডিপ্লয় করার সময় top_p ০.৯৫ এবং temperature ১.০ সেট করুন।

সর্বোচ্চ reasoning-এর জন্য ন্যূনতম context size সেট করুন

গভীর chain-of-thought প্রসেসিংয়ের পর্যাপ্ত জায়গা নিশ্চিত করতে max reasoning effort ব্যবহার করার সময় অন্তত ৩৮৪,০০০ tokens-এর একটি context বাফার কনফিগার করুন।

Context Caching ব্যবহার করুন

API ক্যাশ লেয়ার হিট করতে পুনরাবৃত্তিমূলক সিস্টেম prompt এবং কোডবেস context সাজান, যা ইনপুট খরচ প্রতি মিলিয়ন tokens-এ $০.১৪ থেকে কমিয়ে $০.০৩-এ নামিয়ে আনে।

পিক-আওয়ারের বাইরের সময়গুলোতে প্রসেসিং করুন

পিক আওয়ারের বাইরে বাল্ক API ব্যাচ জব শিডিউল করুন, কারণ হাই-ট্রাফিক পিরিয়ডে API প্রাইসিং দ্বিগুণ হয়ে যায়।

প্রশংসাপত্র

আমাদের ব্যবহারকারীরা কী বলেন

হাজার হাজার সন্তুষ্ট ব্যবহারকারীদের সাথে যোগ দিন যারা তাদের ওয়ার্কফ্লো রূপান্তরিত করেছেন

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.