DeepSeek V4.1 FlashをAPI経由で実行する場合の費用はいくらかかりますか？

オフピーク時の料金は、キャッシュミス時の入力tokenが100万あたり$0.15、キャッシュヒット時が100万あたり$0.003、出力tokenが100万あたり$0.60です。ピーク時は、入力コストが100万あたり$0.30に増加し、出力コストは100万あたり$1.20に達します。

context windowと最大出力長はどのくらいですか？

このモデルは1,000,000 tokenのcontext windowをサポートし、1回のレスポンスで最大384,000出力tokenを生成できます。これにより、単一のpromptでエンタープライズ規模のコードベース全体を読み込ませることが可能です。

DeepSeek V4.1 Flashにはビジョン用の別モデルが必要ですか？

いいえ、視覚的理解機能はベースウェイトに直接組み込まれています。ビジョン専用のバリアントに切り替えることなく、画像、図、スクリーンショットをchat completion APIに送信できます。

reasoningモードを有効または無効にするにはどうすればよいですか？

推論（reasoning）はデフォルトで動作しますが、thinking effortパラメータをlow、high、maxに設定するか、完全にオフにすることもできます。effortレベルを調整することで、モデルが回答を出力する前に生成する内部モノローグのtoken数を制御できます。

DeepSeek V4 Proや従来のV4 Flashのチェックポイントはどうなりましたか？

V4 FlashおよびV4 Flash Vision Expの両方はすでに提供終了となっており、APIエンドポイントは自動的にV4.1 Flashにルーティングされます。V4 Proのレガシーリクエストも、より安価な価格設定でV4.1 Flashにルーティングされます。

DeepSeek V4.1 FlashはOpenAIのクライアントライブラリと互換性がありますか？

はい、DeepSeek APIは https://api.deepseek.com にOpenAI互換のエンドポイントを提供しています。開発者はbaseURLとAPI keyを更新するだけで統合できます。

自分のハードウェア上でモデルウェイトをローカル実行できますか？

はい、モデルウェイトはオープンライセンスの下でHugging Faceにホストされています。5520億のパラメータがあるため、ローカル実行には大容量メモリを搭載したマルチGPUシステムや、SGLangなどの特殊な量子化推論エンジンが必要です。

本番環境で開発者が期待できる生成速度はどのくらいですか？

ライブAPIリクエスト時のデコード速度は通常、毎秒300〜427 tokenの範囲です。この速度により、agenticなツールが複雑なマルチターンループを数秒で完了できるようになります。

DeepSeek V4.1 Flash

DeepSeek V4.1 Flashは、非対称MoEアーキテクチャにより、1Mコンテキスト、ネイティブビジョン、秒間400 tokenの推論を、入力100万tokenあたり$0.15で提供します。

オープンウェイトMoEマルチモーダルビジョンコード生成推論（Reasoning）

deepseekDeepSeek V42026-09-10

コンテキスト

1Mトークン

最大出力

384Kトークン

入力価格

$0.15/ 1M

出力価格

$0.60/ 1M

モダリティ:TextImage

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

90.9%

HLE

36.8%

MMLU

91%

MMLU Pro

81.2%

SimpleQA

49%

IFEval

89.5%

AIME 2025

87.5%

MATH

88.5%

GSM8k

96.8%

MGSM

92%

MathVista

72.5%

SWE-Bench

74.2%

HumanEval

92.5%

LiveCodeBench

73.3%

MMMU

78.9%

MMMU Pro

58.4%

ChartQA

88%

DocVQA

93%

Terminal-Bench

90.6%

ARC-AGI

11.4%

APIドキュメントを見る

DeepSeek V4.1 Flashについて

DeepSeek V4.1 Flash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。

DeepSeek V4.1 Flashは、総数5520億のパラメータを持つオープンウェイトのmixture-of-expertsモデルです。高スループットなワークロード中の推論コストを最小限に抑えるよう設計された、非対称の因果エンコーダ・デコーダ構造を導入しています。入力されるpromptを処理する際、ネットワークはわずか80億のパラメータをアクティブ化し、token生成時には160億に増加します。基盤となるバックボーンには、レイヤー間で共有される圧縮されたkey-valueキャッシュ、2段階のスパースインデクサー、1960億パラメータのEngramルックアップメモリが組み込まれており、これらはすべて45兆tokenのコーパスでトレーニングされています。

V4ファームウェアの従来バージョンとは異なり、ビジョン専用のチェックポイントなしでネイティブな視覚的理解が標準装備されています。このモデルは標準のtext prompt内で直接画像を受け入れ、建築図表、UIレイアウト、技術図面などの視覚的アーティファクトを評価します。これと並行して、thinkingモードがネイティブに動作し、確定した回答を生成する前に明示的な推論トレースを生成します。最新のアクセラレータクラスター上で毎秒300〜427 tokenの生成速度で動作し、PhDレベルの推論能力を維持しながら、はるかに小さな高密度（dense）モデルのレイテンシプロファイルに匹敵するかそれを上回ります。

DeepSeekは、V4.1 Flashを大型のV4 Proフラグシップの直接の後継として位置づけました。フロントエンド生成、ターミナル操作、ソフトウェアデバッグにわたるサードパーティの評価において、V4.1 Flashは、より低いレイテンシと計算コストで動作しながら、V4 Proの精度に匹敵するかそれを超える結果を残しました。このモデルは、フラグシップのAPI価格が通常は法外に高くなる、高ボリュームなagentic環境、自動化されたターミナルツール、継続的なコード合成ワークフローにおいて活用されます。

DeepSeek V4.1 Flashのユースケース

DeepSeek V4.1 Flash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。

自律型ターミナルおよびシェル操作

コンテナ化されたシステム内でシステム診断の実行、ビルドツールの実行、環境エラーの解決を行い、Terminal-Bench 2.1で90.6のスコアを達成します。

フルスタックUIとフロントエンドのプロトタイピング

単一のテキストまたは画像プロンプトから、インタラクティブなシングルページアプリケーション、WebGLシェーダー、Three.js 3D環境、レスポンシブなダッシュボードレイアウトを生成します。

複雑な複数ファイルにまたがるコードのデバッグ

100万tokenのcontext window内で複数のリポジトリにまたがるソフトウェアプロジェクト全体をスキャンし、ファイル間のインポート追跡や、ロジックの反転・競合状態の修正を行います。

自動ビジュアルドキュメント抽出

複雑な建築図面、データフロー図、UIモックを検査し、構造化されたJSONスキーマや実用的なAPIコントラクトを出力します。

高スループットなAgenticツール呼び出し

ライブのRESTエンドポイントのポーリング、SQLデータベースへのクエリ、複数の実行ターンにわたる不変状態の変更検証を行う、バックグラウンドでの継続的な推論ループを実行します。

多言語翻訳と方言分析

イディオム、地域スラング、リソースの少ない方言にわたる技術文書を翻訳し、用語をハルシネーションする代わりに不確実な翻訳にフラグを立てます。

強み

制限

非対称MoEによる効率性: 総数552Bのうち、入力時はわずか8B、出力時は16Bのパラメータのみをアクティブ化し、オフピーク時の入力価格を100万tokenあたり$0.15に抑えています。

ロジックの過剰な思考（オーバーシンキング）: ユーザーによって思考の労力が制限されていない場合、単純なコーディングのプロンプトに対しても過剰な推論tokenを消費します。

最先端のAgentパフォーマンス: Terminal-Bench 2.1で90.6%、DeepSWE v1.1で74.2%を達成し、エンジニアリングタスクにおいてフラグシップのプロプライエタリモデルに匹敵するかそれを超える性能を発揮します。

運動学的な物理演算の不正確さ: 3.jsのテストで複雑な3D運動アニメーションを生成する際、偶発的なモーションパスの異常や疑わしい物理挙動が発生します。

高スループットな生成: 毎秒300〜427 tokenの実証済みのデコード速度を実現し、推論を多用するエージェントの処理時間を大幅に短縮します。

UIの美的制限: 高度なタイポグラフィやスペーシングにおいてプロプライエタリのフラグシップモデルに劣り、機能的ではあるものの視覚的には一般的なダッシュボード階層を生成します。

統合されたマルチモーダルコンテキスト: セカンダリビジョンアダプターのオーバーヘッドなしで、1,000,000 tokenのcontext window内でビジュアルおよびテキストtokenをネイティブに取り込みます。

厳格なローカルメモリ要件: フルプレシジョンでのローカルホスティングを行う場合、552Bという膨大なパラメータのメモリフットプリントに適合させるために、特殊なマルチGPUクラスター構成が必要です。

APIクイックスタート

deepseek/deepseek-v4.1-flash

ドキュメントを見る

deepseek SDK

import OpenAI from "openai";

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

async function main() {
  const completion = await client.chat.completions.create({
    model: "deepseek-flash",
    messages: [
      { role: "system", content: "You are an expert systems engineer." },
      { role: "user", content: "Write a high-performance WebGL compute shader." },
    ],
  });

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

main();

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 V4.1 Flashについてのユーザーの声

DeepSeek V4.1 Flash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

“ユーザーリクエストに基づく日常的なデザインタスクにおいて、GPT-6 Astraのスコアの98%を、わずか1.4%のコストで達成しました。Astraを除くすべてのモデルは、スコアが低く、かつ費用が高くなりました。”

— OpenDesign (@OpenDesignHQ)

twitter

“Deepseek V4.1 Flashは総数552B、アクティブ8/16Bで、45T tokenでトレーニングされた新しいアーキテクチャ…これは最近見た中で最も斬新なアーキテクチャの1つであり、かなりイカれています。”

— Elie Bakouch (@eliebakouch)

twitter

“正直なところ、スピードは思っている以上に重要です。ほとんどのプロダクトのユースケースにおいて、2倍高速であれば多少性能が劣るモデルでも私はそちらを選びます。”

— MoneyLovesSpeed

hackernews

“ある時点では、毎秒427 tokenという驚異的なピークに達しました。しかし、最も驚くべきなのは、この全実行のコストがわずか30セントだったと報じられていることです。”

— WorldofAI

youtube

“V4 Proのクエリが自動的にV4.1 Flashにルーティングされているという事実が、このアーキテクチャが実際にどれほど優れているかをすべて物語っています。”

— KevDev99

“この価格帯のモデルでTerminal-Benchが90.6というのは凄まじいです。Agenticなツール開発のコストが劇的に低下しました。”

— SysAdminHero

DeepSeek V4.1 Flashについての動画

DeepSeek V4.1 Flash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

“この新しいDeepSeekバージョン4.1 flashモデルはridiculously（信じられないほど）高速です。秒間約400 tokenが出ており、このスピードは正直言って異常です。”

“このレベルの能力を持つ推論モデルにとって、これほどのスピードは、特にこれが一時的なテストビルドであることを考慮すると、非常に印象的です。”

“ある時点では、毎秒427 tokenという驚異的なピークに達しました。しかし、最も驚くべきなのは、この全実行コストがわずか30セントだったと報じられていることです。”

“現実世界のテストでは秒間300〜400以上のtokenを記録しており、GPT6 Astraのデザインベンチマークスコアの98%に達しています。”

“コードを生成しているだけでなく、自身の数学的計算を実際に検証しています。独自の軌道制御の細かいダンプバグさえも自力で見つけ出しました。”

“ウェイトは完成版がリリースされ次第確認します。繰り返しになりますが、チャンネルをサポートしたい方はメンバーになってください。よろしくお願いします。”

“Artificial Analysisのテストスイート全体を実行するのに、このモデルでは$72かかります。これは、同じ知能スコアを持つモデルの10分の1の安さです。”

“DeepSeek V4 Flashは実際にあらゆるモデルの中で最も安く、同じ価格のGPT 5.6 Lunaは知能インデックスで2ポイント下回っています。”

“中国のラボがアメリカのラボの価格をアンダーカットし、かつ知能も一致させてきているこのトレンドを、私は間違いなく楽しんでいます。”

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DeepSeek V4.1 Flashのプロのヒント

DeepSeek V4.1 Flash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。

Reasoning Effortの管理

単純なCRUD生成の場合はreasoning effortをlowに設定し、多段階の数学的計算や複雑なコードベースのバグを解決する場合はhighまたはmaxに設定して、tokenの使用量を最適化します。

プロンプトキャッシュの最大化

連続するシステムプロンプトや静的なファイル参照をcontext windowの早い段階に配置することで、オフピーク時のレート（$0.003/M）でのプロンプトキャッシュヒットを最大化します。

マルチモーダル入力の直接活用

レイアウトの仕様を手動で書き起こすのではなく、生画像やビジュアルモックアップをCSSの要件と並べて直接提供することで、空間的な精度を向上させます。

公式モデル文字列の使用

APIリクエストでは公式のdeepseek-flashモデル文字列を使用し、最新のアクティブなチェックポイントと最も効率的な価格設定への自動ルーティングを確実にします。

お客様の声

ユーザーの声

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