TL;DR: Жылдам, төмен кідірісті мәтіндік автоматтандыру үшін DeepSeek-V4-Flash таңдаңыз; тумысынан мультимодал мүмкіндіктер, агент бенчмаркінде жоғары нәтиже және жоғары тиімді ұзын-контекстті жеке серверде хостинг қажет болса, GLM-5.3-Flash таңдаңыз. Екі модель де ашық салмақтарды MIT License**** аясында ұсынады және рұқсатшыл MIT License бойынша шығарылған.
DeepSeek-V4-Flash**** дәстүрлі кодтау циклдары мен аса үлкен топтамалық өңдеу үшін аса жылдам, жоғары өткізу қабілеттілігі бар тек мәтіндік API қажет болса, жақсырақ таңдау. Ол Artificial Analysis Intelligence Index бойынша 50 ұпай жинайды, кіріктірілген DSpark спекулятивті декодтау қозғалтқышының арқасында секундына 122+ токенге дейін генерациялайды және офф-пик API бағалары инпут/аутпут токендерінің миллионына $0.22/$0.66 дейін төмен ұсынады.
GLM-5.3-Flash тумысынан мультимодалдылық, визуалдық-циклдегі бағдарламалау және жоғары тиімді, өзін-өзі басқарылатын масштабтау қажет болғанда анағұрлым әмбебап таңдау. Ол Artificial Analysis Intelligence Index бойынша 57 ұпай жинайды, гибридті сызықтық және сиректелген назар механизмін (KDA + NoPE Sparse MLA) қолдана отырып, 1M контексте KV Cache жадын 4.44× азайтады және тумысынан визуалды пайымдау мүмкіндігін ұсынады. Оның API құны бәсекеге қабілетті: инпут/аутпут токендерінің миллионына $0.15/$0.50 (промо мөлшерлемелер $0.075/$0.25 дейін төмендейді).
Негізгі тұжырымдар
- DeepSeek-V4-Flash DeepSeek API News Announcement бастапқы алдын ала қараудан Hugging Face ресми релизіне өтті, Token-wise Compression, DeepSeek Sparse Attention (DSA) және генерация жылдамдығын арттыру үшін DSpark спекулятивті декодтауды қосты.
- GLM-5.3-Flash August 26, 2026** күні** шығарылды, OpenRouter-де "Ox Alpha" кодтық атауымен анонимді тестілеу фазасы кезінде кең танымалдыққа ие болғаннан кейін.
- GLM-5.3-Flash жалпы Artificial Analysis Intelligence Index бойынша 57 ұпаймен көшбасшылық етеді, DeepSeek-V4-Flash-0731 үшін 50 ұпаймен салыстырғанда, бұл күрделі пайымдау және агент міндеттері бойынша жоғары жалпы қабілеттілікті көрсетеді.
- Екі архитектура да Mixture-of-Experts (MoE) модельдері және инференс кезінде өте ықшам есептеу ізіне ие: DeepSeek әр токенге 284B жалпы параметрдің ішінен 13B-ды белсендіреді, ал GLM 320B-дан 18B-ды белсендіреді.
- Екі модель де толық ашық салмақтарға ие және MIT License бойынша таратылады, бұл кәсіпорынға коммерцияландыру, арнайы fine-tuning және on-premise орналастыруға барынша еркіндік береді.
DeepSeek-V4-Flash vs GLM-5.3-Flash: Жылдам салыстыру
| Specification | DeepSeek-V4-Flash-0731 | GLM-5.3-Flash |
|---|---|---|
| Developer | DeepSeek-ai | Z.ai (Zhipu AI) |
| Release date | July 31, 2026 | August 26, 2026 |
| Model ID | deepseek-v4-flash | glm-5.3-flash |
| Hugging Face Repository | deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash | zai-org/GLM-5.3-Flash |
| Architecture | MoE; DSA + Token-wise Compression | MoE; KDA + NoPE Sparse MLA + mHC |
| Total parameters | 284B (304B with DSpark module) | 320B |
| Active parameters | 13B per token | 18B per token |
| Context window | 1,000,000 tokens | 1,048,576 / about 1M tokens |
| Input / output | Text → Text | Text + Image + Video + File → Text |
| Reasoning | Configurable (Thinking / Non-Thinking) | Three-level (Low / High / Max) |
| Function / tool use | JSON Schema / Tool Calls | ToolCalls, constraints, dynamic tool loading |
| Open weights | Yes (MIT License) | Yes (MIT License) |
| AA Intelligence Index | 50 | 57 |
| Official Price (1M Tokens) | Peak: $0.44 / $1.32 <br> Off-peak: $0.22 / $0.66 | List: $0.15 / $0.50 <br> Promo: $0.075 / $0.25 |
| Best fit | High-throughput agents, fast text generation | Visual programming, custom on-prem deployments |
DeepSeek-V4-Flash деген не?
DeepSeek-V4-Flash — автономды әзірлеуші агенттер мен ауқымды мәтін өңдеу құбырларын қолдауға арналған жеңіл, аса жылдам MoE моделі. Алғаш рет DeepSeek API News Announcement бетінде алдын ала қарау ретінде көрсетіліп, кейін Hugging Face ресми релизінде DeepSeek-V4-Flash-0731 ретінде пост-тренинг жаңартуларын алды.
Модель таза мәтіндік өткізу қабілеттілігі, құрылымды API шақыру және бағдарламалық кодты тез орындау үшін оңтайландырылған. Ол кідірісті және токеннен-токенге инференс құнын барынша төмендетеді, жылдамдық пен орындалу құны шешуші болатын көп-айналымды бағдарламалық әзірлеу циклдарын нысандайды.
Алдын ала қараудан не өзгерді?
Ресми 0731 нұсқасы жалпы жергілікті параметр санын 304B-ға жеткізетін қосымша бірге оқытылған спекулятивті жобалау моделін қамтиды. Хостинг кезінде бұл спекулятивті декодтау фреймворкі (DSpark) белсенді 13B жолымен қатар жұмыс істеп, генерация жылдамдығын секундына 122.7 токенге дейін жеделдетеді.
Сонымен қатар, туралау процесі sandboxed орындау ортада күшейтілген оқыту (RL) арқылы кеңінен қайта оқытылды, бұл көп-қадамды терминал жұмысы, shell скриптинг және құрылымды құралдарды қолдануда әлдеқайда жоғары сенімділік берді.
DeepSeek-V4-Flash сипаттамалары
| Property | DeepSeek-V4-Flash-0731 |
|---|---|
| Context | 1,000,000 tokens |
| Modalities | Text input; text output (standard model) |
| Reasoning | Supports Non-thinking and Thinking modes |
| Native API capabilities | JSON Output, Tool Calls, Responses API |
| Knowledge cutoff | Undisclosed |
| Standard Pricing (per MTok) | Peak: $0.44 Input / $0.014 Cached / $1.32 Output <br> Off-peak: $0.22 Input / $0.007 Cached / $0.66 Output |
GLM-5.3-Flash деген не?
GLM-5.3-Flash — Z.ai компаниясының ашық салмақты мультимодал MoE флагман моделі. Z.ai Blog сайтында August 26, 2026 күні ресми таныстырылды; модель күрделі агент орындау, автоматтандырылған веб-навигация және визуалды құжаттық пайымдауды стандартты "Flash" деңгейіндегі құнмен орындауға арналған. Салмақтар Hugging Face сайтында қолжетімді.
Модель 30 триллион токендік мультимодал датасетте алдын ала оқытылған, бұл визуалды инпуттарды кейінгі ой емес, тумысынан модальдылық етеді. Ол бағдарламалық инженерия, роботтандырылған процестерді автоматтандыру және мультимодал дерекқор сұрауларына бағытталған.
Гибридті назар, mHC және сирек MoE масштабтау
GLM-5.3-Flash өзін үш архитектуралық тірек арқылы ерекшелейді:
- Hybrid Attention: Z.ai Blog сайтында сипатталғандай, модель Kimi Delta Attention (KDA) мен NoPE Sparse MLA-ны (Multi-head Latent Attention with No Positional Encoding) біріктіреді. Бұл гибридті назар қабаты кілттер мен мәндердің проекция өлшемдерін қысып, 1M-контекст бағалауларында KV Cache сақтауды 4.44× қысқартады және назар есептеулерін 3.01× азайтады.
- Stable LatentMoE: Токенге дәл 16 активтендірілген сарапшымен 896 жалпы сарапшыны басқара отырып, модель сарапшыларды маршрутизациялау құлдырауын болдырмайды және ұзақ, көп-қадамды инференс трассаларында тұрақты болып қалады.
- Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC): Бұл техника 45 қабатты құрылымдағы терең градиенттерді тұрақтандырады, үлестірілген GPU кластерлерінде немесе жергілікті AI чиптерде іске қосқанда аппараттық өнімділікті оңтайландырады.
GLM-5.3-Flash: Шектен тыс тиімділікке арналған архитектура Дереккөзі: z.ai
GLM-5.3-Flash сипаттамалары
| Property | GLM-5.3-Flash |
|---|---|
| Total / active parameters | 320B / 18B |
| Architecture | MoE with Hybrid Sparse & Linear Attention |
| Experts | 896 total; 16 activated per token |
| Context | 1,048,576 tokens (~1M) |
| Vision | Native Multimodal (Text, Image, Video, Doc File) |
| Reasoning | Supports Low, High, Max thinking modes |
| Tools | ToolCalls, constraints, dynamic tool loading |
| Open weights | Available on Hugging Face (MIT License) |
| Official Pricing (per MTok) | List: $0.15 Input / $0.03 Cached / $0.50 Output <br> Promo (ends Sept 9): $0.075 Input / $0.015 Cached / $0.25 Output |
DeepSeek-V4-Flash vs GLM-5.3-Flash: Ерекшеліктерді салыстыру
Архитектура және параметр тиімділігі
DeepSeek-V4-Flash 284B жалпы параметрлік архитектурада (13B белсенді) бірге оқытылған спекулятивті жобалау моделін жүргізеді (жергілікті орналастыру өлшемдерін 304B-ға дейін ұлғайтады). GLM-5.3-Flash 320B жалпы параметрлерді (18B белсенді) жоғары сирек 45-қабатты орналасуда қолданады. Екі модель де токенге өте аз параметрлерді активтендіреді, бұл оларды әлдеқайда кіші модельдерге тән жоғары жылдамдықта жұмыс істеуге мүмкіндік береді, сонымен бірге ауқымды модельдің бай білімдік репрезентациясын сақтайды.
Назар механизмі және жадты оңтайландыру
DeepSeek-V4-Flash DeepSeek Sparse Attention (DSA) және Token-wise Compression қолданады. Ол ұзын промпттарды өңдеу кезінде реттілік құрылымдарын динамикалық талдап, артық токендерді (мысалы, шаблондық код құрылымдары немесе қайталанатын жүйелік тақырыптар) қысады.
GLM-5.3-Flash сызықтық KDA-ны латентті проекциямен (NoPE Sparse MLA) біріктіреді. Бұл key/value қысу блогынан айқын позициялық кодтауды алып тастайды, KV кэштің физикалық жад ізін дәстүрлі орналасулардың небары 22.5%-ына дейін төмендетеді. Бұл жад шектеулі кластерлерге ұзын-контексттік жүктемелер кезінде айтарлықтай жоғары параллелділікті қолдауға мүмкіндік береді.
Модальдылық және мультимодаль тереңдігі
DeepSeek-V4-Flash-0731 тек мәтіндік модель. Ол техникалық файлдарды, JSON схемаларды және құрылымды markdown-ды талдауда озық. Визуалды талдау міндеттері үшін әзірлеушілер бөлек мультимодал эксперименттік модельді (deepseek-v4-flash-vision-exp) қолдануы тиіс.
GLM-5.3-Flash тумысынан мультимодал. Ол жоғары ажыратымды суреттерді, видеоларды және күрделі офис құжаттарын (PDF, PPTX, электронды кестелер) тікелей қабылдайды. Бұл тумысынан мультимодалдылық "visual-in-the-loop" бағдарламалауды қолдайды, мұнда модель рендерленген UI макетін қарап, туралау мәселелерін байқап, адамсыз араласусыз өз кодын қайталама түзете алады.
Лицензиялау және ашықтық
Екі модель де өте рұқсатшыл MIT License бойынша шығарылған. Бұл кәсіпорын әзірлеушілеріне модель салмақтарын жергілікті түрде, жеке VPC ішінде немесе air-gapped on-premise инфрақұрылымда коммерциялық түрде өзгертуге, таратуға, суб-лицензиялауға және орналастыруға толық еркіндік береді.
DeepSeek-V4-Flash vs GLM-5.3-Flash: Бенчмарк салыстыру
Бірдей датасеттар мен бірдей тестілік каркастарда бағаланғанда, екі модель де бағдарламалық инженерия және агенттік автоматтандыру міндеттерінде бәсекеге қабілетті жұмыс көрсетеді.
Кодтау және агенттік өнімділік
| Benchmark | GLM-5.3-Flash (Z.ai) | DeepSeek-V4-Flash-0731 |
|---|---|---|
| Artificial Analysis Index v4.1.1 | 57 | 50 |
| Terminal Bench 2.1 (Acc) | 84.3 | 82.7 |
| DeepSWE v1.1 (GitHub Issues) | 63.4 | 54.4 |
| Toolathlon (Verified / Pass@1) | 78.4 | 70.3 |
| NL2Repo (Acc) | 56.3 | 54.2 |
| Automation Bench (Acc) | 48.8 | 25.1 |
| GDPval-AA v2 (Agent Elo) | 1773 | 1554 |
GLM-5.3-Flash көпшілік агенттік және бағдарламалық инженерия бенчмарктерінде артықшылықты сақтайды, DeepSWE v1.1 бойынша 63.4% және Terminal Bench 2.1 бойынша 84.3 ұпай жинайды. Оның 18B белсенді параметр жолы және көп-айналымды пост-тренингтік туралау күрделі репозиторий трекингі мен операциялық жүйемен әрекеттесулерді тиімді атқаруға көмектеседі.
GLM-5.3-Flash Benchmark: Terminal Bench 2.1 бойынша 84.3 ұпай Дереккөзі: z.ai
DeepSeek-V4-Flash-0731 де жоғары қабілетті, Terminal Bench 2.1 бойынша 82.7 және Toolathlon бойынша 70.3 ұпай жинайды. Ол детерминді API құрылымдары мен қатаң функция шақыруларында сенімді өнімділік көрсетеді.
DeepSeek-V4-Flash Benchmark 0731: Terminal Bench 2.1 бойынша 82.7 ұпай Дереккөзі: Hugging Face
Мультимодал және визуалды пайымдау
GLM-5.3-Flash-тың тумысынан мультимодал тренингі визуалды пайымдау міндеттерінде айқын артықшылық береді:
- OfficeQA Pro: 62.4 (GLM-5.3-Flash) vs 57.9 (DeepSeek-V4-Vision эксперименттік тармағы). GLM ендірілген суреттерді, құрылымды PDF кестелерін және слайдтарды тумысынан жақсы талдайды.
- Chartography with Tools: 78.0 (GLM-5.3-Flash). Модель жүйелік блок-схемаларды, wireframe диаграммаларды және биллинг скандарын тікелей қабылдап, оларды орындалатын жүйелік логикаға түрлендіру қабілетін көрсетеді.
Жылдамдық және кідіріс
- Генерация жылдамдығы: DeepSeek-V4-Flash-0731 жылдамырақ, стандартты кәсіпорын бұлтты эндпойнттарында орташа секундына 122.7 токен шығарады, оған оның спекулятивті декодтау фреймворкі көмектеседі.
- Алғашқы токенге дейінгі уақыт (TTFT): GLM-5.3-Flash төмен TTFT-пен ерекшеленеді — 1.21 секунд, DeepSeek-V4-Flash үшін 3.0 секундтан жоғары, бұл нақты уақыттағы пайдаланушыға бағытталған чат қолданбаларында анағұрлым сезімтал етеді.
DeepSeek-V4-Flash vs GLM-5.3-Flash: API бағасы
Екі модель де өте тиімді құн модельдерін ұсынады, бұл дәстүрлі тығыз архитектуралармен жоғары бәсекеге қабілетті етеді.
Ресми API бағалар тізімі (1 миллион токен үшін)
| Price Layer | DeepSeek-V4-Flash-0731 (Peak) | DeepSeek-V4-Flash-0731 (Off-Peak) | GLM-5.3-Flash (Standard) | GLM-5.3-Flash (Promo - to Sep 9) |
|---|---|---|---|---|
| Input Price (Cache Miss) | $0.44 | $0.22 | $0.15 | $0.075 |
| Input Price (Cache Hit) | $0.014 | $0.007 | $0.03 | $0.015 |
| Output Price | $1.32 | $0.66 | $0.50 | $0.25 |
Офф-пик сағаттарда DeepSeek-V4-Flash-0731 өте экономикалық, инпут құны $0.22/MTok-қа және аутпут $0.66/MTok-қа дейін төмендейді, кэштелген инпут құны $0.007/MTok.
GLM-5.3-Flash бәсекеге қабілетті стандартты жазық мөлшерлемелерді ұсынады ($0.15 инпут / $0.50 аутпут), пик сағаттық үстеме ақысыз. Оның промо мөлшерлемесі (2026 жылғы 9 қыркүйекке дейін қолжетімді) инпут және аутпут құнын тиісінше $0.075 және $0.25 дейін төмендетеді, бұл ауқымды миграциялар және топтамалық өңдеу үшін тамаша нұсқа.
Күшті және әлсіз жақтар
DeepSeek-V4-Flash-0731
- Күшті жақтар:
- Ерекше генерация жылдамдығы: Бірге оқытылған спекулятивті жобалау моделі (DSpark) арқылы секундына 122.7 токенге дейін генерациялайды.
- Офф-пик экономикасы: Инпут үшін $0.22 және аутпут үшін $0.66/миллион токен өте арзан офф-пик кіріс бағаларын ұсынады.
- Күшті CPU кванттау қолдауы: Пісіп жетілген GGUF интеграция жолына ие, бұл оны CPU-негізді жергілікті рантаймдар және жеке жүйелік жад шектеулері үшін жоғары оңтайландырады.
- Кемшіліктер:
- Пик-сағат тарифтерінің құбылмалылығы: API бағалары пик сағатта екі еселенеді (0.44/1.32 MTok үшін).
- Тек мәтіндік негізгі салмақтар: Стандартты салмақтар визуалды пайымдауды, суреттерді немесе видеоны тумысынан қолдамайды.
- TTFT жүктемесі: GLM-мен салыстырғанда алғашқы токенге дейінгі уақыт ұзағырақ.
GLM-5.3-Flash
- Күшті жақтар:
- Жоғары деңгейлі интеллект: Artificial Analysis Index бойынша 57 ұпайға ие.
- Тумысынан Vision-in-the-Loop: Сурет және видео өңдеуді пост-тренингтік туралауға тікелей біріктіреді, фронт-энд веб-кодты визуалды бағалауға мүмкіндік береді.
- Ерекше кэшті қысқарту: Гибридті сызықтық KDA және NoPE MLA қабаттары жад пайдалануды 4.44× қысқартады, жергілікті параллелділікті арттырады.
- Ұзын контекст үшін жазық тарифтер: Стандартты бағалар 1M токенге дейін жазық болып қалады және индустриядағы ең төмен кэш-хит мөлшерлемесі ($0.03 стандартты, $0.015 промо) ұсынады.
- Кемшіліктер:
- Токен шығару жылдамдығы баяулау: Шикі генерация жылдамдығы DeepSeek-тің арнайы спекулятивті декодтау қозғалтқышынан баяу.
- Аппараттық талаптар: Толық 320B параметрлік MoE құрылымды жергілікті хостинг жоғары сиректігіне қарамастан, көп-түйінді GPU ортасын қажет етеді.
| Model | Strengths | Trade-offs |
|---|---|---|
| DeepSeek-V4-Flash | Fast generation (122.7 tok/s in Artificial Analysis”); very cheap off-peak pricing; mature text quantization ecosystem; highly optimized for CPU-based local GGUF. | Peak hour rate variance; text-only base model (no native vision); slower TTFT. |
| GLM-5.3-Flash | 57 points on AA Intelligence; native multimodal parsing; 4.44× KV cache compression; flat pricing; fast TTFT (1.21s); MIT license. | Slightly slower raw token generation speed than DeepSeek; local multi-node deployments are hardware-intensive. |
DeepSeek-V4-Flash vs GLM-5.3-Flash: Қайсысын таңдау керек?
| Use case | Recommended | Why |
|---|---|---|
| Default frontier API | GLM-5.3-Flash | Scores higher on the intelligence index (57) and dominates multi-step agent benchmarks. |
| Long-running text agent | DeepSeek-V4-Flash | Blazing generation speed (122+ tok/s) makes it highly efficient for massive text/code generation. |
| Visual coding / UI workflows | GLM-5.3-Flash | Native multimodal design supports visual-in-the-loop debugging and UI rendering analysis. |
| Private/self-managed VPC | GLM-5.3-Flash | MIT licensed with KDA + NoPE MLA compression, which cuts hardware VRAM requirements by 4.44×. |
| Local CPU-only run | DeepSeek-V4-Flash | Stronger local GGUF quant support (92GB Unified Memory for extreme 1-bit or 3-bit runs). |
| Lower peak output cost | GLM-5.3-Flash | Standard output price of $0.50/MTok remains flat and is cheaper than DeepSeek's $1.32 peak output rate. |
| Heavy Prompt Caching | DeepSeek-V4-Flash | Off-peak cache hits cost an exceptionally low $0.007 per million tokens. |
Неліктен Cometapi арқылы DeepSeek-V4-Flash және GLM-5.3-Flash-қа қол жеткізу керек
Екі модель де CometAPI-ге толық біріктірілген. Әзірлеушілер DeepSeek-V4-Flash-қа қол жеткізе алады, ал Chat Completions / Responses-стильдегі қолжетімділік қолдауы және GLM-5.3-Flash model page GLM-5.3-Flash-ты біріздендірілген CometAPI эндпойнты арқылы ұсынады. Бұл A/B тестілеуді жеңілдетеді, өйткені сіз аутентификация мен қолданбаның негізгі құрылымын сақтай отырып, модель идентификаторларын ауыстыра аласыз.
Қорытынды
DeepSeek-V4-Flash-0731 және GLM-5.3-Flash енгізілуі ұзын контекстті, сирек MoE модельдерін орналастыру экономикасын өзгертті. Екі архитектура да өте төмен бағамен жоғары интеллект ұсынады.
DeepSeek-V4-Flash-0731 — шикі генерация өткізу қабілеттілігі, спекулятивті декодтау және жергілікті CPU-негізді кванттау бойынша озық мәтін және код қозғалтқышы. GLM-5.3-Flash мультимодал және агент-негізді жұмыс ағындары үшін елеулі қадам алға, төмен кідірісті визуалды пайымдауды гибридті назар механизмімен біріктіреді, бұл on-premise хостингті өте тиімді етеді.
FAQs
GLM-5.3-Flash-тың анонимді тест атауы қандай болды?
Ресми іске қосуға дейін GLM-5.3-Flash OpenRouter және OpenCode платформаларында "Ox Alpha" кодтық атауымен анонимді түрде тестіленді және әзірлеушілер арасында тез танымал модельге айналды.
Бұл модельдерді стандартты жеке компьютерде жергілікті түрде іске қоса аламын ба?
Иә, екі модель де ашық салмақтарға ие және Hugging Face сайтында қолжетімді. Алайда, параметр өлшемдеріне байланысты жергілікті хостинг айтарлықтай біріккен жадты талап етеді:
- DeepSeek-V4-Flash-0731: Экстремалды 1-бит кванттау шамамен ~92GB RAM талап етеді; 3-бит кванттау ұсынылады және 110–135GB RAM қажет етеді.
- GLM-5.3-Flash: Экстремалды 1-бит кванттау шамамен ~100GB RAM талап етеді, ал 3-бит жүгірулер 128GB–150GB біріккен жүйелік жадпен ең жақсы жұмыс істейді.
DeepSeek-V4-Flash визуал немесе видео өңдеуді қолдай ма?
Жоқ, стандартты DeepSeek-V4-Flash-0731 тек мәтіндік модель. Визуалды міндеттер үшін олардың бөлек мультимодал эксперименттік моделін (deepseek-v4-flash-vision-exp) қолдану керек.
GLM-5.3-Flash-та "visual-in-the-loop" бағдарламалау қалай жұмыс істейді?
Модельде тумысынан визуалды және сурет түсіну бар болғандықтан, ол фронтэнд код жаза алады, рендерленген визуалды аутпутты қарап, орналасу немесе стиль қателерін байқап, бұл қателерді түзету үшін кодты қайта жаза алады, адамға орналасу мәселелерін мәтінде сипаттаудың қажеті жоқ.
Бұл модельдерде Prompt Caching ақшаны қалай үнемдейді?
Егер сіз бірдей үлкен контекстті (мысалы, код базасы немесе құжат жинағы) бірнеше API шақыруларында жіберсеңіз, екі модель де бұл промптты кэшлей алады. Кейінгі шақыруларда олар тек "кэш-хит" мөлшерлемесін есептейді, ол DeepSeek-V4-Flash үшін офф-пикте $0.007/MTok және GLM-5.3-Flash үшін промода $0.015/MTok деңгейіне дейін төмендейді, API шығындарын айтарлықтай азайтады.