DeepSeek

利用可能

deepseek-v4-flash-vision-exp

DeepSeek-V4-Flash-Vision API

Name: DeepSeek-V4-Flash-Vision API
Brand: CometAPI
SKU: deepseek-v4-flash-vision-exp
Price: 0.44 USD
Availability: InStock

deepseek-v4-flash-vision-exp モデルはテキストと併せて画像も受け付けるため、画像の説明、スクリーンショットからのテキスト読み取り、チャートの解析などをモデルに依頼できます。サポートされている画像形式: JPEG、PNG、GIF、WebP。形式は、ファイル名や宣言された MIME タイプではなく、実際のファイル内容から判別されます。

最低料金

$0.352 / 入力100万トークン

従量課金

APIの稼働状況

利用可能

本番エンドポイント

応答速度

非同期対応

実測APIレスポンス

公開日

Aug 20, 2026

DeepSeek

Playground

実際のリクエストでDeepSeek-V4-Flash-Visionを試し、パラメーターを確認し、API統合前に出力を検証できます。

料金プラン

上記の簡易見積もりを1回分の目安にし、CometAPIと公式価格の詳細な比較もご確認ください。

1回目のリクエスト

—

CometAPI利用料金の見積もり

10回のリクエスト

—

CometAPI利用料金の見積もり

15回のリクエスト

—

CometAPI利用料金の見積もり

DeepSeek-V4-Flash-Visionの料金

DeepSeek-V4-Flash-Visionの競争力のある価格設定をご確認ください。さまざまな予算や利用ニーズに対応できるよう設計されています。柔軟なプランにより、使用した分だけお支払いいただけるため、要件の拡大に合わせて簡単にスケールアップできます。DeepSeek-V4-Flash-Visionがコストを管理しながら、お客様のプロジェクトをどのように強化できるかをご覧ください。

Model	Comet Price (USD / M Tokens)	Official Price (USD / M Tokens)	Discount
deepseek-v4-flash-vision	入力:$0.352/M 出力:$1.056/M	入力:$0.44/M 出力:$1.32/M	-20%
deepseek-v4-flash-vision-exp	入力:$0.352/M 出力:$1.056/M	入力:$0.44/M 出力:$1.32/M	-20%

API

動作するエンドポイントとコード例をコピーし、全パラメーターが必要な場合は完全なAPIリファレンスを開いてください。

1つのAPIで本番対応のモデルアクセス

一度認証すれば、モデルエンドポイントを呼び出し、プロバイダー間で同じ請求・モニタリングフローを維持できます。

DeepSeek-V4-Flash-VisionのサンプルコードとAPI

DeepSeek-V4-Flash-Visionの包括的なサンプルコードとAPIリソースにアクセスして、統合プロセスを効率化しましょう。詳細なドキュメントでは段階的なガイダンスを提供し、プロジェクトでDeepSeek-V4-Flash-Visionの潜在能力を最大限に活用できるよう支援します。

#!/usr/bin/env bash

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
COMETAPI_KEY="${COMETAPI_KEY:-<YOUR_COMETAPI_KEY>}"
IMAGE_BASE64="${IMAGE_BASE64:-<BASE64_DATA>}"

chat_response=$(curl --silent --show-error --fail-with-body --max-time 180 --retry 0 \
  --request POST "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions" \
  --header "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data-raw "$(jq -nc --arg model 'deepseek-v4-flash-vision-exp' --arg image_base64 "$IMAGE_BASE64" '{
    model: $model,
    thinking: {type: "disabled"},
    messages: [{
      role: "user",
      content: [
        {type: "text", text: "Describe the main visual elements in this image in one concise sentence."},
        {type: "image_url", image_url: {url: ("data:image/png;base64," + $image_base64)}}
      ]
    }],
    max_tokens: 512
  }')" \
  ${COMETAPI_RUNTIME_EVIDENCE:+--write-out $'%{stderr}__COMETAPI_RUNTIME__{"method":"POST","path":"/v1/chat/completions","http_status":%{http_code},"headers":{"content-type":"%header{content-type}","x-cometapi-request-id":"%header{x-cometapi-request-id}","x-request-id":"%header{x-request-id}","request-id":"%header{request-id}","cf-ray":"%header{cf-ray}"}}
'})

printf 'Chat Completions response:
'
printf '%s
' "$chat_response" | jq -r '.choices[0].message.content'

cURL Code Example

#!/usr/bin/env bash

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
COMETAPI_KEY="${COMETAPI_KEY:-<YOUR_COMETAPI_KEY>}"
IMAGE_BASE64="${IMAGE_BASE64:-<BASE64_DATA>}"

chat_response=$(curl --silent --show-error --fail-with-body --max-time 180 --retry 0 \
  --request POST "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions" \
  --header "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data-raw "$(jq -nc --arg model 'deepseek-v4-flash-vision-exp' --arg image_base64 "$IMAGE_BASE64" '{
    model: $model,
    thinking: {type: "disabled"},
    messages: [{
      role: "user",
      content: [
        {type: "text", text: "Describe the main visual elements in this image in one concise sentence."},
        {type: "image_url", image_url: {url: ("data:image/png;base64," + $image_base64)}}
      ]
    }],
    max_tokens: 512
  }')" \
  ${COMETAPI_RUNTIME_EVIDENCE:+--write-out $'%{stderr}__COMETAPI_RUNTIME__{"method":"POST","path":"/v1/chat/completions","http_status":%{http_code},"headers":{"content-type":"%header{content-type}","x-cometapi-request-id":"%header{x-cometapi-request-id}","x-request-id":"%header{x-request-id}","request-id":"%header{request-id}","cf-ray":"%header{cf-ray}"}}\n'})

printf 'Chat Completions response:\n'
printf '%s\n' "$chat_response" | jq -r '.choices[0].message.content'

Python Code Example

import json
import os
import sys

import requests


# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
IMAGE_BASE64 = os.environ.get("IMAGE_BASE64") or "<BASE64_DATA>"
IMAGE_DATA_URL = f"data:image/png;base64,{IMAGE_BASE64}"
MODEL = "deepseek-v4-flash-vision-exp"
PROMPT = "Describe the main visual elements in this image in one concise sentence."
HEADERS = {
    "Authorization": f"Bearer {COMETAPI_KEY}",
    "Content-Type": "application/json",
}


def capture_runtime(response, path):
    if os.environ.get("COMETAPI_RUNTIME_EVIDENCE") != "1":
        return
    safe_headers = {
        name: response.headers.get(name)
        for name in (
            "cf-ray",
            "content-length",
            "content-type",
            "date",
            "request-id",
            "server",
            "x-cometapi-request-id",
            "x-request-id",
        )
        if response.headers.get(name) is not None
    }
    print(
        "__COMETAPI_RUNTIME__"
        + json.dumps(
            {
                "method": "POST",
                "path": path,
                "http_status": response.status_code,
                "headers": safe_headers,
            }
        ),
        file=sys.stderr,
    )


chat_response = requests.post(
    "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions",
    headers=HEADERS,
    json={
        "model": MODEL,
        "thinking": {"type": "disabled"},
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": [
                    {"type": "text", "text": PROMPT},
                    {"type": "image_url", "image_url": {"url": IMAGE_DATA_URL}},
                ],
            }
        ],
        "max_tokens": 512,
    },
    timeout=180,
)
capture_runtime(chat_response, "/v1/chat/completions")
chat_response.raise_for_status()
chat = chat_response.json()
print("Chat Completions response:")
print(chat["choices"][0]["message"]["content"])

JavaScript Code Example

// Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
const apiKey = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const imageBase64 = process.env.IMAGE_BASE64 || "<BASE64_DATA>";
const imageDataUrl = `data:image/png;base64,${imageBase64}`;
const model = "deepseek-v4-flash-vision-exp";
const prompt = "Describe the main visual elements in this image in one concise sentence.";
const headers = {
  Authorization: `Bearer ${apiKey}`,
  "Content-Type": "application/json",
};

function captureRuntime(response, path) {
  if (process.env.COMETAPI_RUNTIME_EVIDENCE !== "1") return;
  const safeHeaderNames = [
    "cf-ray",
    "content-length",
    "content-type",
    "date",
    "request-id",
    "server",
    "x-cometapi-request-id",
    "x-request-id",
  ];
  const safeHeaders = Object.fromEntries(
    safeHeaderNames
      .map((name) => [name, response.headers.get(name)])
      .filter(([, value]) => value !== null),
  );
  console.error(
    `__COMETAPI_RUNTIME__${JSON.stringify({
      method: "POST",
      path,
      http_status: response.status,
      headers: safeHeaders,
    })}`,
  );
}

const chatResponse = await fetch("https://api.cometapi.com/v1/chat/completions", {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    model,
    thinking: { type: "disabled" },
    messages: [
      {
        role: "user",
        content: [
          { type: "text", text: prompt },
          { type: "image_url", image_url: { url: imageDataUrl } },
        ],
      },
    ],
    max_tokens: 512,
  }),
  signal: AbortSignal.timeout(180_000),
});
captureRuntime(chatResponse, "/v1/chat/completions");
if (!chatResponse.ok) throw new Error(`Chat Completions failed: HTTP ${chatResponse.status}`);
const chat = await chatResponse.json();
console.log("Chat Completions response:");
console.log(chat.choices[0].message.content);

機能

アーキテクチャの選定や本番負荷の見積もり前に、重要なモデル情報を確認できます。

対応機能

既存のモデルAPIが返す機能。

text-to-text

image-to-text

入力と出力

入力

text

出力

text

本番環境プロファイル

プロバイダー: DeepSeek
文脈: モデルによる
商用利用: 対応

ユースケース

textの機能に合った本番ワークフローにDeepSeek-V4-Flash-Visionを活用し、長期的な統合前に他の選択肢とも比較してください。

本番向けチャットとエージェントワークフロー

コーディング・分析・構造化生成

1つのAPIによる大規模な自動化

他のモデル

品質・レイテンシ・機能・料金のトレードオフに応じて、CometAPIで利用できる他のモデルと比較できます。

モデル比較を開く →

Google

Gemini 3.7 Flash

3.7 Flashは、ソフトウェアエンジニアリング、ナレッジワーク、ウェブ開発の各ワークフロー全般にわたり大幅な改善をもたらします—導入価格は、従来の3.6 Flashの100万トークンあたりの料金の半額です。

モデルを見る

DeepSeek

DeepSeek V4 Pro

DeepSeek V4 Proは、総パラメータ数1.6T、活性化パラメータ49Bを備え、1Mトークンのコンテキストウィンドウに対応する、DeepSeekの大規模なMixture-of-Expertsモデルです。高度な推論、コーディング、長期的なエージェントワークフロー向けに設計されており、知識、数学、ソフトウェアエンジニアリングのベンチマークにおいて高い性能を発揮します。

モデルを見る

xAI

Grok 4.6

コードおよびその他すべてに対応するフラッグシップモデル：自律的なツール呼び出し、最小限のハルシネーション、設定可能な推論。

モデルを見る

Zhipu AI

GLM 5.3

GLM-5.3 は、複雑なコーディング、長期的なタスク、サイバーセキュリティのシナリオに最適化された次世代のオープンソース大規模言語モデルです。GLM-5.2 と比べて、コーディング能力とエージェント性能が大幅に向上しています。

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Anthropic

Claude Fable 5

Claude Fable 5へのアクセスが再開されました。あなたの最も野心的なコーディングやプロフェッショナルな業務に、第5世代のインテリジェンスをもたらします。

モデルを見る

Anthropic

Claude Sonnet 5

コーディングおよびエージェント向けの高性能モデル

モデルを見る

Uptime

本番投入前に、リアルタイムのハートビートデータ、エンドポイントの可用性、実測レスポンスタイムを確認できます。

バージョン

本番統合を固定する前に、利用可能なモデル識別子を確認してください。

deepseek-v4-flash-vision

deepseek-v4-flash-vision-exp

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DeepSeek-V4-Flash-Vision API

DeepSeek-V4-Flash-Visionの料金

Model	Comet Price (USD / M Tokens)	Official Price (USD / M Tokens)	Discount
deepseek-v4-flash-vision	入力:$0.352/M 出力:$1.056/M	入力:$0.44/M 出力:$1.32/M	-20%
deepseek-v4-flash-vision-exp	入力:$0.352/M 出力:$1.056/M	入力:$0.44/M 出力:$1.32/M	-20%

DeepSeek-V4-Flash-VisionのサンプルコードとAPI

#!/usr/bin/env bash

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
COMETAPI_KEY="${COMETAPI_KEY:-<YOUR_COMETAPI_KEY>}"
IMAGE_BASE64="${IMAGE_BASE64:-<BASE64_DATA>}"

chat_response=$(curl --silent --show-error --fail-with-body --max-time 180 --retry 0 \
  --request POST "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions" \
  --header "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data-raw "$(jq -nc --arg model 'deepseek-v4-flash-vision-exp' --arg image_base64 "$IMAGE_BASE64" '{
    model: $model,
    thinking: {type: "disabled"},
    messages: [{
      role: "user",
      content: [
        {type: "text", text: "Describe the main visual elements in this image in one concise sentence."},
        {type: "image_url", image_url: {url: ("data:image/png;base64," + $image_base64)}}
      ]
    }],
    max_tokens: 512
  }')" \
  ${COMETAPI_RUNTIME_EVIDENCE:+--write-out $'%{stderr}__COMETAPI_RUNTIME__{"method":"POST","path":"/v1/chat/completions","http_status":%{http_code},"headers":{"content-type":"%header{content-type}","x-cometapi-request-id":"%header{x-cometapi-request-id}","x-request-id":"%header{x-request-id}","request-id":"%header{request-id}","cf-ray":"%header{cf-ray}"}}
'})

printf 'Chat Completions response:
'
printf '%s
' "$chat_response" | jq -r '.choices[0].message.content'

cURL Code Example

#!/usr/bin/env bash

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
COMETAPI_KEY="${COMETAPI_KEY:-<YOUR_COMETAPI_KEY>}"
IMAGE_BASE64="${IMAGE_BASE64:-<BASE64_DATA>}"

chat_response=$(curl --silent --show-error --fail-with-body --max-time 180 --retry 0 \
  --request POST "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions" \
  --header "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data-raw "$(jq -nc --arg model 'deepseek-v4-flash-vision-exp' --arg image_base64 "$IMAGE_BASE64" '{
    model: $model,
    thinking: {type: "disabled"},
    messages: [{
      role: "user",
      content: [
        {type: "text", text: "Describe the main visual elements in this image in one concise sentence."},
        {type: "image_url", image_url: {url: ("data:image/png;base64," + $image_base64)}}
      ]
    }],
    max_tokens: 512
  }')" \
  ${COMETAPI_RUNTIME_EVIDENCE:+--write-out $'%{stderr}__COMETAPI_RUNTIME__{"method":"POST","path":"/v1/chat/completions","http_status":%{http_code},"headers":{"content-type":"%header{content-type}","x-cometapi-request-id":"%header{x-cometapi-request-id}","x-request-id":"%header{x-request-id}","request-id":"%header{request-id}","cf-ray":"%header{cf-ray}"}}\n'})

printf 'Chat Completions response:\n'
printf '%s\n' "$chat_response" | jq -r '.choices[0].message.content'

Python Code Example

import json
import os
import sys

import requests


# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
IMAGE_BASE64 = os.environ.get("IMAGE_BASE64") or "<BASE64_DATA>"
IMAGE_DATA_URL = f"data:image/png;base64,{IMAGE_BASE64}"
MODEL = "deepseek-v4-flash-vision-exp"
PROMPT = "Describe the main visual elements in this image in one concise sentence."
HEADERS = {
    "Authorization": f"Bearer {COMETAPI_KEY}",
    "Content-Type": "application/json",
}


def capture_runtime(response, path):
    if os.environ.get("COMETAPI_RUNTIME_EVIDENCE") != "1":
        return
    safe_headers = {
        name: response.headers.get(name)
        for name in (
            "cf-ray",
            "content-length",
            "content-type",
            "date",
            "request-id",
            "server",
            "x-cometapi-request-id",
            "x-request-id",
        )
        if response.headers.get(name) is not None
    }
    print(
        "__COMETAPI_RUNTIME__"
        + json.dumps(
            {
                "method": "POST",
                "path": path,
                "http_status": response.status_code,
                "headers": safe_headers,
            }
        ),
        file=sys.stderr,
    )


chat_response = requests.post(
    "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions",
    headers=HEADERS,
    json={
        "model": MODEL,
        "thinking": {"type": "disabled"},
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": [
                    {"type": "text", "text": PROMPT},
                    {"type": "image_url", "image_url": {"url": IMAGE_DATA_URL}},
                ],
            }
        ],
        "max_tokens": 512,
    },
    timeout=180,
)
capture_runtime(chat_response, "/v1/chat/completions")
chat_response.raise_for_status()
chat = chat_response.json()
print("Chat Completions response:")
print(chat["choices"][0]["message"]["content"])

JavaScript Code Example

// Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
const apiKey = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const imageBase64 = process.env.IMAGE_BASE64 || "<BASE64_DATA>";
const imageDataUrl = `data:image/png;base64,${imageBase64}`;
const model = "deepseek-v4-flash-vision-exp";
const prompt = "Describe the main visual elements in this image in one concise sentence.";
const headers = {
  Authorization: `Bearer ${apiKey}`,
  "Content-Type": "application/json",
};

function captureRuntime(response, path) {
  if (process.env.COMETAPI_RUNTIME_EVIDENCE !== "1") return;
  const safeHeaderNames = [
    "cf-ray",
    "content-length",
    "content-type",
    "date",
    "request-id",
    "server",
    "x-cometapi-request-id",
    "x-request-id",
  ];
  const safeHeaders = Object.fromEntries(
    safeHeaderNames
      .map((name) => [name, response.headers.get(name)])
      .filter(([, value]) => value !== null),
  );
  console.error(
    `__COMETAPI_RUNTIME__${JSON.stringify({
      method: "POST",
      path,
      http_status: response.status,
      headers: safeHeaders,
    })}`,
  );
}

const chatResponse = await fetch("https://api.cometapi.com/v1/chat/completions", {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    model,
    thinking: { type: "disabled" },
    messages: [
      {
        role: "user",
        content: [
          { type: "text", text: prompt },
          { type: "image_url", image_url: { url: imageDataUrl } },
        ],
      },
    ],
    max_tokens: 512,
  }),
  signal: AbortSignal.timeout(180_000),
});
captureRuntime(chatResponse, "/v1/chat/completions");
if (!chatResponse.ok) throw new Error(`Chat Completions failed: HTTP ${chatResponse.status}`);
const chat = await chatResponse.json();
console.log("Chat Completions response:");
console.log(chat.choices[0].message.content);