DeepSeek-V4-Flashの料金はいくらですか？

標準のAPI料金は、入力トークン100万あたり$0.14、出力トークン100万あたり$0.28です。キャッシュされた入力トークンは100万あたり$0.03に下がりますが、ピークトラフィック時間帯には料金が2倍になります。

context windowのサイズはどのくらいですか？

このモデルは1,048,576トークンのネイティブなcontext windowをサポートしています。これにより、大規模なリポジトリや長い技術仕様書を1つのプロンプトで取り込むことができます。

DeepSeek-V4-Flashはオープンウェイトですか？

はい、モデルのウェイトはMITライセンスの下で公開されています。開発者はライセンスの制限なしにモデルをダウンロードしてローカルで実行できます。

このモデルはビジョン入力をサポートしていますか？

はい、このモデルには画像および視覚処理機能が含まれています。画像を分析し、ビジュアルUI用のコードを生成することができます。

V4-FlashとV4-Proの違いは何ですか？

V4-Flashは、130億のactive parametersを持ち、低レイテンシーとコスト効率に最適化されています。V4-Proは、エッジケースのdeep reasoning向けに設計されたより大規模なモデルです。

コンシューマー向けハードウェアでこのモデルを実行できますか？

はい、4-bit量子化バージョンを実行するには、約128GB〜138GBのVRAMまたはユニファイドシステムメモリが必要です。

モデルはfunction callingをサポートしていますか？

はい、OpenAI互換のエンドポイントを通じて、tool use、並列関数呼び出し、ターミナル実行をネイティブにサポートしています。

コーディングエージェントに最適なパラメータ設定は何ですか？

DeepSeekは、複雑なコーディングタスクにおいて、temperatureを1.0、top_pを0.95に設定し、reasoning effortをhighまたはmaxに設定することを推奨しています。

DeepSeek-V4-Flash

DeepSeek-V4-Flashは、1M contextを持つopen-weightのAI modelです。SWE-benchで54.4%を記録し、100万トークンあたり$0.14という低コストでagentic codingとreasoningに最適化されています。

Open WeightsAgentic CodingMoE Architecture1M Context Window低コスト

deepseekDeepSeek V42026-07-31

コンテキスト

1Mトークン

最大出力

8Kトークン

入力価格

$0.14/ 1M

出力価格

$0.28/ 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

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ドキュメントを見る

DeepSeek-V4-Flashについて

DeepSeek-V4-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-Flashは、ソフトウェアエンジニアリングとマルチステップの推論タスク向けに設計された、オープンウェイトのMixture of Experts (MoE)言語モデルです。総パラメータ数2,840億、推論中のトークンあたりのactive parametersは130億です。このモデルは1,048,576トークンのネイティブなcontext windowを活用しており、開発者は1回のリクエストでコードベース全体や長い技術文書を処理できます。

2026年7月31日のアップデートでは、最初のプレビューモデルのアーキテクチャを維持しつつ、エージェント的挙動に焦点を当てた事後学習が適用されました。この追加の事後学習により、Terminal-Bench 2.1でのスコアが61.8から82.7に向上し、SWE-benchの結果が54.4%に上昇しました。モデルは、可変の推論負荷レベルや、最終出力と並行して中間コメントをストリーミングするためのネイティブなresponses API統合をサポートしています。

開発者は、DeepSeekのOpenAI互換APIを介してモデルにアクセスするか、128GB〜192GBのユニファイドメモリを持つハードウェア構成でオープンウェイトをローカル実行できます。標準のAPI料金は、入力トークン100万あたり$0.14、出力トークン100万あたり$0.28であり、キャッシュされた入力ヒットは100万トークンあたり$0.03に低下します。

DeepSeek-V4-Flashのユースケース

DeepSeek-V4-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。

自律型エージェントコーディング

Codex CLIやClineハーネスを使用してマルチステップのターミナルおよびファイル修正を実行し、GitHubのissueを修正してテスト作成を自動化します。

ローカルAIデプロイ

128GBのユニファイドメモリを搭載したワークステーション、または4-bit量子化を使用した4つのGPU上でモデル全体をホスティングします。

大規模リポジトリのリファクタリング

最大100万トークンのコードベースコンテキストを取り込み、依存関係のマッピングや複数のモジュールにわたるアーキテクチャのアップデートを実行します。

インタラクティブ3DおよびフロントエンドWeb生成

プロンプトの仕様から直接、単一ファイルのWebアプリケーション、Three.jsの3D環境、複雑なSVG図を構築します。

大容量データ処理

コンテキストキャッシングを使用して広範囲なテキストログや構造化ドキュメントを処理し、APIコストを100万トークンあたり$0.03に削減します。

マルチステップ・ターミナル自動化

予期しないコマンドエラーに対処するためにモデルがinternal reasoningを使用する、シェルコマンドやスクリプトパイプラインを実行します。

強み

制限

高いSWE-Benchパフォーマンス: SWE-bench Verifiedで54.4%を記録し、実際のGitHubのissue解決において多くのより大規模なクローズドモデルを凌駕しています。

変動する価格サーチャージ: ピーク使用時間帯にはAPIトークンのコストが2倍になり、リアルタイムアプリケーションの費用が増加します。

APIコスト効率: 入力トークン100万あたり$0.14、出力トークン100万あたり$0.28という価格設定で、競合モデルよりもタスクあたりのコストを低く抑えられます。

ローカル実行時の高いメモリオーバーヘッド: ローカルホスティングでは、実用的な量子化レベルのために少なくとも128GBのVRAMまたはシステムメモリが必要です。

100万トークンのcontext window: 1回のリクエストで最大1,048,576トークンを取り込むことができ、コードベース全体の依存関係分析とリファクタリングを可能にします。

単純なタスクでの過剰な思考: reasoningパラメータに上限を設けないと、深い推論負荷によって短いクエリでも長い出力遅延が発生する可能性があります。

ローカルハードウェアでのホスト性: 130億のactive parametersを持つMoE構造を使用しており、4-bit量子化により128GBのユニファイドメモリ環境での実行が可能です。

フォローアップ反復の一貫性の欠如: 最初の単一ショットのプロンプト生成と比較して、長いチャットスレッド全体で品質が変動する場合があります。

APIクイックスタート

deepseek/deepseek-v4-flash-0731

ドキュメントを見る

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-Flashについてのユーザーの声

DeepSeek-V4-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

“DeepSeek V4 Flash 0731は文句なしのコスパ王です。$60の制限内で月約158,000リクエスト、知能スコア49.9、エージェントスコア45.7を達成しています。”

— u/WegoW

“アップデートされたDeepSeek V4-Flash 0731をClineで無料提供します。自律コーディングにおいてSOTAレベルで動作するフラッシュモデルを見つけたのはこれが初めてです。”

— @cline

twitter

“「reasoning effort」の設定は素晴らしいです。テストにはlowを、実際のロジックにはmaxを使用しています。日々のパイプラインの時間節約になります。”

— BinaryBuilder

hackernews

“DeepSeek V4 Flash 0731は、ローカルAIに興味があるなら、おそらく現在No.1の候補になるはずです。”

— Digital Spaceport

youtube

“ローカルで実行できるモデルが、5ヶ月前のトップフロンティアモデルの知能スコアを持つようになりました。オープンウェイトにとってこれは本当に驚異的です。”

— u/joorklee

“DeepSeek V4 Flashは、プロプライエタリな選択肢よりも約150倍安価でありながら、非常に競争力の高いUXとデザインタスクの出力をもたらします。”

— @CommandCodeAI

twitter

DeepSeek-V4-Flashについての動画

DeepSeek-V4-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

“DeepSeek V4 Flashは、実質的に全モデルの中で最も安価です。同じ価格のGPT 5.6 Lunaは、スコアが2ポイント低くなっています。”

“モデル名はDeepSeek V4 Flash 0731で、要約すると3000億のパラメータを持ち、そのうち130億がアクティブで、100万トークンのcontext windowを備えています。重みはすでにHugging Faceで公開されています。”

“実際に実行してみたところ、DeepSeekの結果はかなり芳しくなく、23分かかりました。それに対して5.6 Solのようなモデルは、わずか3分42秒で非常に印象的な結果を作成しており、改善の余地があると感じています。”

“Terminal Bench 2.1において、新しいFlashは82.7を記録した一方、Flashプレビュー版は61.8でした…新しいFlashは、大型モデルのプレビュー版のほぼ3倍の性能を持っています。”

“この小型モデルは、私のベンチマークで最も難しい単一の質問である3D腕時計において、Fable 5、Opus 5、およびその他のすべてのfrontier modelを打ち破りました。”

“V4ファミリのモデルであり、総パラメータ数2840億、アクティブパラメータ数約130億のmixture of expertsモデルで、100万トークンのcontext windowを持ちます。高速かつ安価なモデルとして設計されており、V4 Proがそれを担います。”

“もしあなたがローカルAIに興味があり、3090などのGPUをお持ちであれば、DeepSeek V4 Flash 0731はおそらく現在第一の候補となるべきでしょう。”

“少なくとも384,000トークンのcontext sizeを設定しています。最大サイズは…”

“したがって、興味があればQ3 KXLを選ぶか、あるいはIQ3 XXSに落とすことをお勧めします。”

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DeepSeek-V4-Flashのプロのヒント

DeepSeek-V4-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。

エージェントワークフロー向けのTop-P調整

コーディングハーネスにモデルをデプロイする際、tool executionの安定性を向上させるためにトップPを0.95、temperatureを1.0に設定します。

最大推論のための最小コンテキストサイズの設定

最大推論負荷を使用する際は、deep chain-of-thought処理のための十分な空きを確保するために、少なくとも384,000トークンのコンテキストバッファを設定してください。

コンテキストキャッシングの活用

繰り返されるシステムプロンプトとコードベースのコンテキストを構造化してAPIキャッシュ層にヒットさせ、入力コストを100万トークンあたり$0.14から$0.03に削減します。

オフピーク処理ウィンドウの使用

高トラフィック時間帯にはAPI料金が2倍になるため、一括APIバッチジョブはオフピーク時間にスケジュールしてください。

お客様の声

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