DeepSeek v4の料金体系はどのようになっていますか？

DeepSeek v4 Proは、入力100万トークンあたり1.74ドル、出力100万トークンあたり3.48ドルです。これにより、プロプライエタリなfrontier modelと比較して大幅に手頃な価格を実現しています。

DeepSeek v4 APIにはどのようにアクセスしますか？

OpenAI互換のSDKを使用してDeepSeek Platformにアクセスするか、OpenRouterなどのプロバイダー経由で利用できます。以前のバージョンと同じベースURL構造を使用しています。

最大context windowはどのくらいですか？

このmodelは100万トークンのネイティブなcontext windowをサポートしており、1つのpromptで数冊の本や大規模なコードベースを処理することが可能です。

画像や動画の入力に対応していますか？

はい、DeepSeek v4はテキスト、画像、動画、音声を扱うネイティブなmultimodal modelです。これらのタスクに外部エンコーダーは必要ありません。

DeepSeek v4はopen-sourceですか？

はい、modelの重みはMITライセンスの下でHugging Faceにて公開されています。これにより、ローカル環境へのデプロイや商用利用への組み込みが可能です。

「Thinking Mode」機能とは何ですか？

Thinking Modeは、複雑な数学や論理問題を解決するためにchain-of-thoughtを使用するオプションのreasoning設定です。他の深層思考システムをモデルにしています。

GPT-5やClaude 4と比べてどうですか？

reasoningやコーディングのbenchmarkにおいて上位のclosed-source modelに匹敵しつつ、最大30倍のコスト効率を実現しています。特にLiveCodeBenchのスコアにおいて優れた性能を発揮します。

最大出力長はどのくらいですか？

DeepSeek v4は、1回の応答で最大384,000トークンの出力が可能です。これは現在、業界でも最大級の出力制限の一つです。

DeepSeek v4

DeepSeek v4は、100万トークンのcontext windowを備え、テキスト、ビジョン、動画のネイティブなmultimodal対応を圧倒的な低価格で実現する1.6TパラメータのMoE modelです。

Open SourceMultimodalMixture of ExpertsReasoningLong Context

deepseekDeepSeek-V2026-04-23

コンテキスト

1.0Mトークン

最大出力

384Kトークン

入力価格

$1.74/ 1M

出力価格

$3.48/ 1M

モダリティ:TextImageAudioVideo

機能:ビジョンツールストリーミング推論

ベンチマーク

GPQA

90.1%

HLE

48.2%

MMLU

90.1%

MMLU Pro

87.5%

SimpleQA

57.9%

IFEval

89%

AIME 2025

92%

MATH

90.2%

GSM8k

92.6%

MGSM

92%

MathVista

72%

SWE-Bench

80.6%

HumanEval

90%

LiveCodeBench

93.5%

MMMU

70%

MMMU Pro

55%

ChartQA

87%

DocVQA

92%

Terminal-Bench

67.9%

ARC-AGI

77%

APIドキュメントを見る

DeepSeek v4について

DeepSeek v4の機能、特徴、そしてより良い結果を得るための方法について学びましょう。

高効率の兆（trillion）スケール・アーキテクチャ

DeepSeek v4は、1.6兆の総パラメータ数と490億の有効パラメータ数を備えたMixture-of-Experts (MoE)設計の進化形です。Compressed Sparse Attention (CSA) とHeavily Compressed Attention (HCA) を統合し、100万トークンのcontext windowを管理します。これらの技術により、標準的なアーキテクチャと比較してKVキャッシュのメモリフットプリントを90%削減し、Long Contextタスクにおいて高速なinferenceと低いハードウェア要件を実現しています。 ### ネイティブなMultimodal統合個別の視覚や音声エンコーダーを使用する他のmodelとは異なり、DeepSeek v4は最初の学習段階からネイティブにmultimodalです。テキスト、画像、音声、動画を単一の統合フレームワーク内で処理します。このアプローチにより、modal間のreasoningが向上し、詳細な情報を失うことなく、生の動画ファイルや大規模なドキュメントアーカイブに対する複雑な分析を実行できます。 ### 戦略的なコスト破壊本modelは、高性能なプロプライエタリmodelに対する、実力あるopen-sourceの代替手段として位置づけられています。入力100万トークンあたり1.74ドルという価格設定により、コーディングや数学においてfrontierレベルのパフォーマンスを維持しながら、開発者の運用コストを大幅に削減します。オプションのThinking Modeが搭載されており、論理的証明や競技プログラミングにおいて深いreasoningが可能です。

DeepSeek v4のユースケース

DeepSeek v4を使って素晴らしい結果を得るさまざまな方法を発見してください。

大規模コードベースのリファクタリング

100万トークンのcontext windowを活用し、リポジトリ全体を読み込ませてグローバルなバグ検出やアーキテクチャの改善を行います。

ネイティブな動画分析

生の動画ファイルを直接処理し、シーン検出、トランスクリプト生成、複雑な視覚的reasoningを実行します。

自律型ソフトウェアAgent

agenticなワークフローに本modelを導入し、SWE-benchで80.6%の成功率を誇る能力でGitHubの課題を解決します。

Multimodalなコンテンツ制作

単一のmodelを使用して、テキスト、画像、音声の各フォーマットにまたがる構造化データやクリエイティブなコンテンツを生成します。

高度な数学的証明

特殊なThinking Modeを用いて、オリンピックレベルの数学問題や正式な証明を解決します。

企業内知識検索

大規模なドキュメントアーカイブを一度のpromptで分析し、複雑なRAGパイプラインなしで事実を抽出します。

強み

制限

超効率的なLong Context: KVキャッシュのフットプリントを90%削減し、標準的なハードウェアでも高性能を維持する100万トークンのcontext windowを実現しています。

Thinking Modeのレイテンシ: 深層reasoningモードでは最初のtoken生成までの時間が長くなるため、超高速な会話応答にはあまり適していません。

市場をリードするコストパフォーマンス: 100万トークンあたり1.74ドルでfrontier-classの知能を提供し、欧米のclosed-sourceな競合製品よりも圧倒的に安価です。

ハードウェア最適化の偏り: 技術レポートによると、Nvidiaクラスターよりも特定の中国製アクセラレータ向けに最適化が強く調整されている可能性があります。

卓越したAgenticコーディング能力: SWE-bench Verifiedで80.6%を達成し、自律的なソフトウェアエンジニアリングにおいて最も有能なmodelの一つです。

正確性の欠如: SimpleQAでのスコアは57.9%であり、reasoningは卓越しているものの、事実誤認（hallucination）が課題として残っています。

統合されたネイティブなMultimodality: 外部アダプターやサブmodelを必要とせず、単一のアーキテクチャでテキスト、ビジョン、音声、動画をサポートします。

複雑なKVキャッシュ要件: ハイブリッドなHCA/CSA attentionメカニズムにおいて、最適なローカルパフォーマンスを得るには特定のカーネルサポートが必要です。

APIクイックスタート

deepseek/deepseek-v4-pro

ドキュメントを見る

deepseek SDK

import OpenAI from 'openai';  const deepseek = new OpenAI({   baseURL: 'https://api.deepseek.com',   apiKey: process.env.DEEPSEEK_API_KEY, });  const msg = await deepseek.chat.completions.create({   model: 'deepseek-v4-pro',   messages: [{ role: 'user', content: 'Optimize this Rust kernel for memory efficiency.' }], }); console.log(msg.choices[0].message.content);

SDKをインストールして、数分でAPIコールを開始しましょう。

DeepSeek v4についてのユーザーの声

DeepSeek v4についてコミュニティがどう思っているか見てください

“DeepSeek v4のreasoningモードは、Claude Opusですら見逃したRustコードの並行処理バグを見つけた。本当に正気じゃない。”

— rust_dev_2025

“コスト効率の高い100万トークンの時代がついに来た。これでプロジェクト全体のリファクタリングを少額で実行できる。”

— tech_lead_alex

twitter

“100万トークンのコードベースを「needle（針）」を見失わずに動作させる様子を見て、2026年の転換点だと確信した。”

— logic_fanatic

hackernews

“AnthropicとOpenAIは今、深刻な価格競争の問題を抱えている。DeepSeekはfrontier AIをただのコモディティにしてしまった。”

— CodeMaster

youtube

“open-sourceでありながらGPT-5.4をコーディングbenchmarkで打ち負かしている。今年最大のリリースだ。”

— AI_Researcher_99

twitter

“メモリ圧縮こそが真の魔法。コンシューマーに近いハードウェアでの1Tパラメータ動作が、ついに現実のものとなった。”

— GPU_Rich

DeepSeek v4についての動画

DeepSeek v4についてのチュートリアル、レビュー、ディスカッションを見る

“メモリ効率こそが本質です。KVキャッシュを90%削減したことは全てを変えます”

“この速度で1Tパラメータのmodelを動かすことは、アーキテクチャ面での大きな勝利です”

“100万トークンあたりのコストは、小規模なスタートアップにとって無視できない存在です”

“これほどクリーンに100万トークンを処理するopen-source modelは見たことがありません”

“openなmodelとclosedなmodelの差が正式に埋まったと感じます”

“DeepSeekは単に価格で競うのではなく、Long Contextのreasoningでリードしています”

“ネイティブな動画サポートはGemini 2.0と比較しても驚くほど堅牢です”

“SGLangを使えば、ローカル環境へのインストールは驚くほど簡単です”

“HumanEvalのbenchmarkでは、本質的にGPT-5と同等です”

“このcontext windowがあれば、中規模プロジェクトにおいてRAGパイプラインはほぼ不要です”

“コーディングのbenchmarkにおけるパフォーマンスは、他のいかなるopen-weight modelも匹敵しません”

“大規模なコードベースのリファクタリングにおいて、最高級のclosed modelに匹敵するか上回ります”

“Engramメモリの実装はこの分野における技術的な驚異です”

“Thinking Modeでのオリンピックレベルの数学において90%の論理正解率を確認しました”

“このリリースは実質的に1兆パラメータ規模の知能を民主化しました”

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DeepSeek v4のプロのヒント

DeepSeek v4を最大限に活用し、より良い結果を得るための専門家のヒント。

Thinking Modeの切り替え

迅速なチャットには標準モードを使用し、コーディングや論理的証明にはThinking Modeを使い分けるのが効果的です。

Context Cachingの活用

内蔵のcontext caching機能を活用することで、繰り返し長いcontext promptを使用する際のコストを最大90%削減できます。

直接的なMultimodal入力

音声を事前に文字起こしするのではなく、生の音声や動画ファイルを直接APIに送信し、ネイティブなアーキテクチャの利点を享受してください。

System Promptの最適化

信頼性の高いagenticな動作を実現するために、system prompt内で明確なJSONスキーマやツール使用の手順を提供してください。

お客様の声

ユーザーの声

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