DeepSeek-V4-Flash의 가격은 어떻게 되나요?

표준 API 가격은 입력 token 100만 개당 $0.14, 출력 token 100만 개당 $0.28입니다. 캐시된 입력 token의 경우 100만 개당 $0.03으로 낮아지지만, 트래픽 피크 시간대에는 가격이 두 배로 늘어납니다.

context window 크기는 얼마인가요?

이 모델은 1,048,576 token의 네이티브 context window를 지원합니다. 이를 통해 단일 prompt 내에서 대규모 저장소와 긴 기술 사양을 수용할 수 있습니다.

DeepSeek-V4-Flash는 open weight 모델인가요?

네, 모델 weights는 MIT 라이선스로 출시되었습니다. 개발자는 라이선스 제한 없이 로컬에서 모델을 다운로드하여 실행할 수 있습니다.

비전 입력을 지원하나요?

네, 이 모델은 이미지 및 시각적 처리 기능을 포함하고 있습니다. 이미지를 분석하고 시각적 유저 인터페이스를 위한 코드를 생성할 수 있습니다.

V4-Flash와 V4-Pro의 차이점은 무엇인가요?

V4-Flash는 13B active parameters로 저지연 및 비용 효율성에 최적화되어 있습니다. V4-Pro는 엣지 케이스에 대한 깊은 reasoning을 위해 설계된 더 큰 모델입니다.

일반 소비자용 하드웨어에서 이 모델을 실행할 수 있나요?

네, 4-bit quantization 버전을 실행하려면 약 128GB~138GB의 VRAM 또는 통합 시스템 메모리가 필요합니다.

function calling을 지원하나요?

네, OpenAI 호환 엔드포인트를 통해 tool use, 병렬 function calling, 터미널 실행을 네이티브로 지원합니다.

코딩 에이전트에 가장 적합한 parameter 설정은 무엇인가요?

DeepSeek은 복잡한 코딩 작업 시 temperature 1.0, top_p 0.95, 그리고 reasoning effort를 high 또는 max로 설정할 것을 권장합니다.

DeepSeek-V4-Flash

DeepSeek-V4-Flash는 open-weight 1M context AI 모델로, 100만 token당 $0.14의 가격에 SWE-bench 54.4%를 기록했으며 agentic coding과 reasoning에 최적화되어 있습니다.

Open WeightsAgentic CodingMoE Architecture1M Context WindowLow Cost

deepseekDeepSeek V42026-07-31

컨텍스트

1.0M토큰

최대 출력

8K토큰

입력 가격

$0.14/ 1M

출력 가격

$0.28/ 1M

모달리티:TextImage

기능:비전도구스트리밍추론

벤치마크

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 문서 보기

DeepSeek-V4-Flash 소개

DeepSeek-V4-Flash의 기능, 특징 및 더 나은 결과를 얻는 방법에 대해 알아보세요.

DeepSeek-V4-Flash는 소프트웨어 엔지니어링 및 다단계 reasoning 작업을 위해 설계된 open-weight Mixture of Experts (MoE) 언어 모델입니다. 추론 시 token당 총 2,840억 개의 parameter 중 130억 개의 active parameter를 사용합니다. 이 모델은 1,048,576 token의 네이티브 context window를 활용하여 개발자가 단일 요청으로 전체 코드베이스나 긴 기술 문서를 처리할 수 있도록 지원합니다.

2026년 7월 31일 업데이트는 초기 프리뷰 모델의 아키텍처를 유지하면서 에이전트 동작에 초점을 맞춘 사후 학습을 적용했습니다. 이러한 추가 사후 학습을 통해 Terminal-Bench 2.1 점수가 61.8점에서 82.7점으로 향상되었고, SWE-bench 결과는 54.4%로 높아졌습니다. 이 모델은 가변적인 reasoning effort 수준을 지원하며, 최종 출력과 함께 중간 코멘터리를 스트리밍하기 위한 네이티브 응답 API 통합을 지원합니다.

개발자는 DeepSeek의 OpenAI 호환 API를 통해 모델에 액세스하거나, 128GB~192GB의 통합 메모리를 갖춘 하드웨어 구성에서 open weights를 로컬로 실행할 수 있습니다. 표준 API 가격은 입력 token 100만 개당 $0.14, 출력 token 100만 개당 $0.28이며, 캐시된 입력의 경우 100만 token당 $0.03으로 낮아집니다.

DeepSeek-V4-Flash 사용 사례

DeepSeek-V4-Flash을 사용하여 훌륭한 결과를 얻는 다양한 방법을 발견하세요.

자율형 Agentic Coding

Codex CLI 또는 Cline 하니스를 사용하여 다단계 터미널 및 파일 수정을 실행하고, GitHub 이슈를 해결하며 테스트 생성을 자동화합니다.

로컬 AI 배포

128GB 통합 메모리 또는 4개의 GPU가 탑재된 워크스테이션에서 4-bit quantization을 사용하여 전체 모델을 호스팅합니다.

대규모 저장소 리팩토링

최대 100만 token의 코드베이스 context를 입력받아 여러 모듈에 걸쳐 의존성을 매핑하고 아키텍처 업데이트를 실행합니다.

인터랙티브 3D 및 프론트엔드 웹 생성

prompt 사양을 바탕으로 단일 파일 웹 애플리케이션, Three.js 3D 환경, 복잡한 SVG 다이어그램을 직접 구축합니다.

대용량 데이터 처리

context caching을 사용하여 광범위한 텍스트 로그 및 구조화된 문서를 처리하고, API 비용을 100만 token당 $0.03으로 낮춥니다.

다단계 터미널 자동화

모델이 내부 reasoning을 사용하여 예기치 않은 커맨드 오류를 처리하는 셸 명령어 및 스크립트 파이프라인을 실행합니다.

강점

제한

높은 SWE-Bench 성능: SWE-bench Verified에서 54.4%를 기록하여, 실제 GitHub 이슈 해결에 있어 많은 대형 closed 모델들을 능가합니다.

변동성 있는 가격 할증: 피크 사용 시간대에는 API token 비용이 두 배로 증가하여 실시간 애플리케이션의 비용이 늘어납니다.

API 비용 효율성: 입력 token 100만 개당 $0.14, 출력 token 100만 개당 $0.28로 책정되어 경쟁 모델 대비 작업당 비용이 저렴합니다.

로컬 실행 시 높은 메모리 오버헤드: 로컬 호스팅 시 사용할 수 있는 수준의 quantization을 위해 최소 128GB의 VRAM 또는 시스템 메모리가 필요합니다.

1M Token Context Window: 단일 요청으로 최대 1,048,576 token을 수용하여 코드베이스 전체의 의존성 분석과 리팩토링이 가능합니다.

단순 작업에서의 과도한 사고(Overthinking): reasoning 파라미터를 제한하지 않으면 짧은 쿼리에 대해 깊은 reasoning 과정으로 인해 긴 출력 지연이 발생할 수 있습니다.

로컬 하드웨어 호스팅 가능: 13B active parameter MoE 구조를 사용하여 4-bit quantization을 적용한 128GB 통합 메모리 설정에서 실행할 수 있습니다.

후속 대화 반복의 일관성 부족: 초기 단일 샷 prompt 생성에 비해 긴 대화 스레드 전반에서 품질이 달라질 수 있습니다.

API 빠른 시작

deepseek/deepseek-v4-flash-0731

문서 보기

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();

SDK를 설치하고 몇 분 안에 API 호출을 시작하세요.

DeepSeek-V4-Flash에 대한 사람들의 의견

커뮤니티가 DeepSeek-V4-Flash에 대해 어떻게 생각하는지 확인하세요

“DeepSeek V4 Flash 0731은 명실상부한 가성비 1위입니다: $60 한도 내에서 월 약 158,000건의 요청, 지능 49.9점 및 에이전트 점수 45.7점을 기록했습니다.”

— u/WegoW

“업데이트된 DeepSeek V4-Flash 0731을 Cline에서 무료로 제공합니다. 이는 자율 코딩 분야에서 SOTA 수준으로 성능을 발휘하는 최초의 flash 모델입니다.”

— @cline

twitter

“'reasoning effort' 설정은 정말 환상적입니다. 테스트에는 low를 사용하고 실제 로직에는 max를 사용합니다. 일상적인 파이프라인에서 시간을 엄청나게 아껴줍니다.”

— BinaryBuilder

hackernews

“로컬 AI에 관심이 있다면 DeepSeek V4 Flash 0731이 현재 최고의 경쟁자가 되어야 합니다.”

— Digital Spaceport

youtube

“이제 로컬에서 실행할 수 있는 모델들이 5개월 전 최고 프론티어 모델들의 지능 점수를 보여주고 있습니다. open weights 진영에게는 정말 미친 발전입니다.”

— u/joorklee

“DeepSeek V4 Flash는 독점 옵션보다 약 150배 저렴하면서도 매우 경쟁력 있는 UX 및 디자인 작업 결과물을 제공합니다.”

— @CommandCodeAI

twitter

DeepSeek-V4-Flash에 대한 동영상

DeepSeek-V4-Flash에 대한 튜토리얼, 리뷰 및 토론 시청

“소프트웨어 엔지니어링 능력을 측정하는 공신력 있는 지표인 SWE-bench에서 모델의 점수가 7.3점에서 54.4점으로 뛰어올랐습니다.”

“DeepSeek V4 Flash는 총 2,840억 개의 parameter를 가진 Mixture of Experts 모델이지만, active parameter는 130억 개에 불과합니다.”

“이러한 active parameter 크기 덕분에 128GB 통합 메모리를 갖춘 로컬 취미용 하드웨어에서도 현실적으로 실행이 가능합니다.”

“사후 학습(post-training) 업데이트는 주로 에이전트 워크플로우와 자동화된 명령어 실행에 초점을 맞추고 있습니다.”

“입력 token 100만 개당 14센트라는 가격대를 고려할 때, 현재 성능 비율은 필적할 상대가 없습니다.”

“이 모델은 최소 384,000 token의 context 크기를 설정하는 것이 권장되며, 최대 context window는 100만 token입니다.”

“에이전트 작업을 수행하는 경우, top P를 1.0 대신 0.95로 조정하는 것이 좋습니다.”

“매우 깊게 사고하며 reasoning 과정에서 두 번, 세 번, 네 번 거듭 확인을 거칩니다.”

“로컬 AI에 관심이 있다면 DeepSeek V4 Flash 0731이 현재 최고의 경쟁자가 되어야 합니다.”

“quantization 버전을 로컬에서 실행하려면 최소 128GB에서 138GB의 VRAM 또는 시스템 메모리가 필요합니다.”

“성능 향상은 모델 크기를 키우는 데서 오는 것이 아니라, 에이전트 동작 개선에 초점을 맞춘 사후 학습에서 비롯됩니다.”

“Terminal Bench 2.1에서 82.7점을 기록했는데, 이는 이전 프리뷰 점수였던 61.8점에서 엄청나게 도약한 수치입니다.”

“작업당 비용이 약 60% 더 낮으면서도 Luna 수준에 가까운 지능을 제공하므로, 가성비 측면에서 최고의 모델 중 하나입니다.”

“네이티브 응답 API 통합을 통해 개발자는 커스텀 포맷팅 없이도 툴 출력 스트림을 처리할 수 있습니다.”

“가벼운 active footprint를 고려할 때 놀라울 정도로 정확하게 다중 파일 저장소 편집을 처리합니다.”

단순한 프롬프트 이상

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DeepSeek-V4-Flash 프로 팁

DeepSeek-V4-Flash을 최대한 활용하기 위한 전문가 팁.

에이전트 워크플로우를 위한 Top-P 보정

툴 실행 안정성을 높이기 위해 코딩 하니스에 모델을 배포할 때 top_p를 0.95로, temperature를 1.0으로 설정하세요.

최대 reasoning을 위한 최소 context 크기 설정

deep chain-of-thought 처리를 위한 공간을 확보하려면 max reasoning effort를 사용할 때 최소 384,000 token의 context 버퍼를 구성하세요.

Context Caching 활용

반복되는 system prompt와 코드베이스 context를 구조화하여 API 캐시 레이어를 활용하면, 입력 비용을 100만 token당 $0.14에서 $0.03으로 줄일 수 있습니다.

피크 타임 외 처리 윈도우 사용

고트래픽 시간대에는 API 가격이 두 배로 오르므로, 대규모 API 배치 작업은 비피크 시간에 예약하세요.

후기

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