โมเดลราคาองค์กร
500+ AI Model API ทั้งหมดในหนึ่ง API เพียงแค่ใน CometAPI
API โมเดล
นักพัฒนา
เริ่มต้นอย่างรวดเร็วเอกสารประกอบแดชบอร์ด API
บริษัท
เกี่ยวกับเราองค์กร
ทรัพยากร
โมเดล AIบล็อกบันทึกการเปลี่ยนแปลงสนับสนุน
ข้อกำหนดการให้บริการนโยบายความเป็นส่วนตัว
© 2026 CometAPI · All rights reserved
Home/Models/DeepSeek/DeepSeek V4 Flash
D

DeepSeek V4 Flash

อินพุต:$0.24/M
เอาต์พุต:$0.48/M
DeepSeek V4 Flash เป็นโมเดล Mixture-of-Experts ที่ปรับแต่งเพื่อประสิทธิภาพจาก DeepSeek โดยมีพารามิเตอร์ทั้งหมด 284B และพารามิเตอร์ที่ถูกใช้งาน 13B รองรับหน้าต่างบริบทขนาด 1M โทเค็น。ได้รับการออกแบบเพื่อการอนุมานที่รวดเร็วและงานที่มีอัตราการประมวลผลสูง พร้อมทั้งคงไว้ซึ่งประสิทธิภาพด้านการให้เหตุผลและการเขียนโค้ดที่แข็งแกร่ง。
ใหม่
ใช้งานเชิงพาณิชย์
Playground
ภาพรวม
คุณสมบัติ
ราคา
API

ข้อมูลจำเพาะทาง技术ของ DeepSeek-V4-Flash

รายการรายละเอียด
โมเดลDeepSeek-V4-Flash
ผู้ให้บริการDeepSeek
ตระกูลDeepSeek-V4 preview series
สถาปัตยกรรมMixture-of-Experts (MoE)
จำนวนพารามิเตอร์ทั้งหมด284B
พารามิเตอร์ที่ถูกเรียกใช้งาน13B
ความยาวบริบท1,000,000 โทเค็น
ความละเอียดFP4 + FP8 แบบผสม
โหมดการให้เหตุผลNon-think, Think, Think Max
สถานะการเปิดตัวโมเดลพรีวิว
สัญญาอนุญาตMIT License

DeepSeek-V4-Flash คืออะไร?

DeepSeek-V4-Flash คือโมเดลพรีวิวในซีรีส์ V4 ของ DeepSeek ที่มุ่งเน้นประสิทธิภาพ สร้างขึ้นเป็นโมเดลภาษารูปแบบ Mixture-of-Experts โดยมีส่วนที่ถูกใช้งานจริงค่อนข้างเล็กเมื่อเทียบกับขนาด ช่วยให้ตอบสนองได้รวดเร็วแม้จะรองรับหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ถึง 1M โทเค็น

คุณสมบัติหลักของ DeepSeek-V4-Flash

  • บริบทระดับล้านโทเค็น: โมเดลรองรับหน้าต่างบริบท 1,000,000 โทเค็น เหมาะกับเอกสารยาวมาก คลังโค้ดขนาดใหญ่ และเซสชันของเอเจนต์แบบหลายขั้นตอน
  • การออกแบบ MoE ที่เน้นประสิทธิภาพเป็นอันดับแรก: ใช้พารามิเตอร์รวม 284B แต่เปิดใช้งานเพียง 13B ต่อคำขอ เพื่อมุ่งสู่การอนุมานที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพกว่า
  • สามโหมดการให้เหตุผล: Non-think, Think และ Think Max เปิดโอกาสให้แลกความเร็วกับความลึกในการให้เหตุผลเมื่องานยากขึ้น
  • สถาปัตยกรรมรองรับบริบทยาวที่แข็งแกร่ง: DeepSeek ระบุว่า V4 ผสาน Compressed Sparse Attention และ Heavily Compressed Attention เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพบริบทยาว
  • ความสามารถด้านโค้ดและพฤติกรรมเอเจนต์ที่แข่งขันได้: เอกสารโมเดลรายงานผลลัพธ์ที่ดีบนเบนช์มาร์กด้านโค้ดและเอเจนต์ เช่น HumanEval, SWE Verified, Terminal Bench 2.0 และ BrowseComp
  • น้ำหนักโมเดลแบบเปิดและรองรับการปรับใช้ภายในเครื่อง: รุ่นที่เผยแพร่มีน้ำหนักโมเดล คำแนะนำการอนุมานภายในเครื่อง และสัญญาอนุญาตแบบ MIT ทำให้การโฮสต์เองและทดลองทำได้จริง

ผลการทดสอบเบนช์มาร์กของ DeepSeek-V4-Flash

ผลลัพธ์ที่คัดมาจากเอกสารโมเดลทางการแสดงว่า DeepSeek-V4-Flash ดีขึ้นจาก DeepSeek-V3.2-Base บนหลายเบนช์มาร์กหลัก:

เบนช์มาร์กDeepSeek-V3.2-BaseDeepSeek-V4-Flash-BaseDeepSeek-V4-Pro-Base
AGIEval (EM)80.182.683.1
MMLU (EM)87.888.790.1
MMLU-Pro (EM)65.568.373.5
HumanEval (Pass@1)62.869.576.8
LongBench-V2 (EM)40.244.751.5

ในตารางด้านการให้เหตุผลและเอเจนต์ รุ่น Flash ยังทำผลงานได้มั่นคงในงานเทอร์มินัลและซอฟต์แวร์ โดย Flash Max ได้ 56.9 บน Terminal Bench 2.0 และ 79.0 บน SWE Verified ขณะที่ยังตามหลังรุ่น Pro ที่ใหญ่กว่าบนงานความรู้เชิงลึกและงานเอเจนต์ที่ยากที่สุด

DeepSeek-V4-Flash vs DeepSeek-V4-Pro vs DeepSeek-V3.2

โมเดลเหมาะที่สุดสำหรับข้อแลกเปลี่ยน
DeepSeek-V4-Flashงานที่ต้องการความเร็ว บริบทยาว ผู้ช่วยเขียนโค้ด และเวิร์กโฟลว์เอเจนต์ปริมาณสูงด้อยกว่ารุ่น Pro เล็กน้อยในงานความรู้ล้วนและงานเอเจนต์ที่ซับซ้อนที่สุด
DeepSeek-V4-Proงานที่ต้องการความสามารถสูงสุด การให้เหตุผลลึก และเวิร์กโฟลว์เอเจนต์ที่ยากขึ้นหนักกว่าและเน้นประสิทธิภาพน้อยกว่า Flash
DeepSeek-V3.2บรรทัดฐานรุ่นเก่าสำหรับการเปรียบเทียบและวางแผนการย้ายระบบประสิทธิภาพบนเบนช์มาร์กต่ำกว่า V4-Flash ตามตารางทางการ

กรณีใช้งานทั่วไปของ DeepSeek-V4-Flash

  1. การวิเคราะห์เอกสารยาว สำหรับสัญญา ชุดข้อมูลวิจัย ฐานความรู้ฝ่ายสนับสนุน และวิกิภายใน
  2. ผู้ช่วยเขียนโค้ด ที่ต้องตรวจสอบคลังโค้ดขนาดใหญ่ ทำตามคำสั่งข้ามหลายไฟล์ และรักษาบริบทให้ต่อเนื่อง
  3. เวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์ ที่โมเดลต้องให้เหตุผล เรียกใช้เครื่องมือ และทำซ้ำอย่างต่อเนื่องโดยไม่หลงประเด็น
  4. ระบบแชทสำหรับองค์กร ที่ได้ประโยชน์จากหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่มากและการปรับใช้ที่ไม่ยุ่งยาก
  5. การปรับใช้ต้นแบบในเครื่อง สำหรับทีมที่ต้องการประเมินพฤติกรรมของ DeepSeek-V4 ก่อนการใช้งานจริงอย่างเข้มงวด

วิธีเข้าถึงและใช้งาน Deepseek v4 Flash API

ขั้นตอนที่ 1: สมัครรับ API Key

เข้าสู่ระบบที่ cometapi.com หากคุณยังไม่เป็นผู้ใช้ของเรา โปรดลงทะเบียนก่อน ลงชื่อเข้าใช้ CometAPI console รับ API key สำหรับสิทธิ์เข้าถึงของอินเทอร์เฟซ คลิก “Add Token” ที่ API token ในศูนย์ส่วนบุคคล รับ token key: sk-xxxxx และส่ง

ขั้นตอนที่ 2: ส่งคำขอไปยัง deepseek v4 flash API

เลือก endpoint “deepseek-v4-flash” เพื่อส่งคำขอ API และกำหนด request body วิธีการคำขอและ request body ดูได้จากเอกสาร API บนเว็บไซต์ของเรา เว็บไซต์ของเรายังมีการทดสอบผ่าน Apifox เพื่อความสะดวกของคุณ แทนที่ <YOUR_API_KEY> ด้วย CometAPI key จริงจากบัญชีของคุณ จุดที่เรียกใช้ได้: รูปแบบ Anthropic Messages และรูปแบบ Chat

ใส่คำถามหรือคำขอของคุณลงในฟิลด์ content — โมเดลจะตอบกลับจากสิ่งนี้ ประมวลผลการตอบกลับจาก API เพื่อรับคำตอบที่สร้างขึ้น

ขั้นตอนที่ 3: ดึงและตรวจสอบผลลัพธ์

ประมวลผลการตอบกลับของ API เพื่อรับคำตอบที่สร้างขึ้น หลังการประมวลผล API จะตอบกลับด้วยสถานะงานและข้อมูลผลลัพธ์ เปิดใช้คุณสมบัติเช่น สตรีมมิง การแคชพรอมต์ หรือการจัดการบริบทยาวผ่านพารามิเตอร์มาตรฐาน

คำถามที่พบบ่อย

Can DeepSeek-V4-Flash API handle 1M-token prompts?

ใช่ DeepSeek-V4-Flash มีความยาวบริบท 1M โทเค็น จึงถูกออกแบบมาสำหรับพรอมพ์ เอกสาร และฐานโค้ดที่ยาวมาก.

Does DeepSeek-V4-Flash API support thinking mode and non-thinking mode?

ใช่ DeepSeek-V4-Flash รองรับทั้งโหมด Non-thinking และโหมด Thinking โดยค่าเริ่มต้นจะเปิดใช้งานโหมด Thinking.

Does DeepSeek-V4-Flash API support JSON output and tool calls?

ใช่ DeepSeek ระบุว่า JSON Output และ Tool Calls เป็นฟีเจอร์ที่รองรับสำหรับ DeepSeek-V4-Flash.

When should I use DeepSeek-V4-Flash API instead of DeepSeek-V4-Pro?

ใช้ V4-Flash เมื่อต้องการหน้าต่างบริบทของตระกูล V4 และคุณสมบัติด้านเอเจนต์ แต่ไม่จำเป็นต้องใช้รุ่น Pro ที่ใหญ่กว่า รายงานอย่างเป็นทางการระบุว่า V4-Pro แข็งแกร่งกว่าบนหลายเกณฑ์วัดผลที่ใช้ความรู้เข้มข้น ดังนั้น Pro จึงเหมาะกว่าเมื่อมุ่งความสามารถสูงสุด.

How do I integrate DeepSeek-V4-Flash API with OpenAI SDKs via CometAPI?

ใช้ base URL ที่เข้ากันได้กับ OpenAI https://api.cometapi.com และตั้งค่าโมเดลเป็น deepseek-v4-flash DeepSeek ยังมีเอกสารสำหรับจุดปลายทางที่เข้ากันได้กับ Anthropic ดังนั้นคุณสามารถใช้รูปแบบการใช้งาน SDK ของ OpenAI/Anthropic ทั่วไปซ้ำได้ด้วยอินเทอร์เฟซ API เดียวกัน.

Is DeepSeek-V4-Flash API suitable for coding agents like Claude Code or OpenCode?

ใช่ และตระกูล V4 ถูกออกแบบมาสำหรับอินเทอร์เฟซ API แบบเอเจนต์และตัวควบคุมการให้เหตุผลในรูปแบบเดียวกัน.

What are DeepSeek-V4-Flash API's known limitations?

มีขนาดเล็กกว่า DeepSeek-V4-Pro จึงเป็นรอง Pro ในบางงานที่ใช้ความรู้เข้มข้นและงานเชิงเอเจนต์ที่ซับซ้อน DeepSeek ยังระบุว่าซีรีส์ V4 เป็นรุ่นพรีวิว ดังนั้นทีมต่างๆ ควรทดสอบกับเวิร์กโหลดของตนเอง.

คุณสมบัติสำหรับ DeepSeek V4 Flash

สำรวจคุณสมบัติหลักของ DeepSeek V4 Flash ที่ออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความสะดวกในการใช้งาน ค้นพบว่าความสามารถเหล่านี้สามารถเป็นประโยชน์ต่อโครงการของคุณและปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้ได้อย่างไร

ราคาสำหรับ DeepSeek V4 Flash

สำรวจราคาที่แข่งขันได้สำหรับ DeepSeek V4 Flash ที่ออกแบบมาให้เหมาะสมกับงบประมาณและความต้องการการใช้งานที่หลากหลาย แผนการบริการที่ยืดหยุ่นของเรารับประกันว่าคุณจะจ่ายเฉพาะสิ่งที่คุณใช้เท่านั้น ทำให้สามารถขยายขนาดได้ง่ายเมื่อความต้องการของคุณเพิ่มขึ้น ค้นพบว่า DeepSeek V4 Flash สามารถยกระดับโปรเจกต์ของคุณได้อย่างไรในขณะที่ควบคุมต้นทุนให้อยู่ในระดับที่จัดการได้
ราคา Comet (USD / M Tokens)ราคาทางการ (USD / M Tokens)ส่วนลด
อินพุต:$0.24/M
เอาต์พุต:$0.48/M
อินพุต:$0.3/M
เอาต์พุต:$0.6/M
-20%

โค้ดตัวอย่างและ API สำหรับ DeepSeek V4 Flash

เข้าถึงโค้ดตัวอย่างที่ครอบคลุมและทรัพยากร API สำหรับ DeepSeek V4 Flash เพื่อปรับปรุงกระบวนการผสานรวมของคุณ เอกสารประกอบที่มีรายละเอียดของเราให้คำแนะนำทีละขั้นตอน ช่วยให้คุณใช้ประโยชน์จากศักยภาพเต็มรูปแบบของ DeepSeek V4 Flash ในโครงการของคุณ
POST
/v1/chat/completions
Python
JavaScript
Curl
from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)

completion = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-flash",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello!"},
    ],
    stream=False,
    extra_body={
        "thinking": {"type": "enabled"},
        "reasoning_effort": "high",
    },
)

print(completion.choices[0].message.content)

Python Code Example

from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)

completion = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-flash",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello!"},
    ],
    stream=False,
    extra_body={
        "thinking": {"type": "enabled"},
        "reasoning_effort": "high",
    },
)

print(completion.choices[0].message.content)

JavaScript Code Example

import OpenAI from "openai";

// Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token, and paste it here
const api_key = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const base_url = "https://api.cometapi.com/v1";

const client = new OpenAI({
  apiKey: api_key,
  baseURL: base_url,
});

const completion = await client.chat.completions.create({
  model: "deepseek-v4-flash",
  messages: [
    { role: "system", content: "You are a helpful assistant." },
    { role: "user", content: "Hello!" },
  ],
  thinking: { type: "enabled" },
  reasoning_effort: "high",
  stream: false,
});

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

Curl Code Example

curl https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v4-flash",
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "You are a helpful assistant."
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "Hello!"
      }
    ],
    "thinking": {
      "type": "enabled"
    },
    "reasoning_effort": "high",
    "stream": false
  }'

โมเดลเพิ่มเติม

C

Claude Opus 4.7

อินพุต:$3/M
เอาต์พุต:$15/M
โมเดลที่ฉลาดที่สุดสำหรับเอเจนต์และการเขียนโค้ด
A

Claude Sonnet 4.6

อินพุต:$2.4/M
เอาต์พุต:$12/M
Claude Sonnet 4.6 เป็นโมเดล Sonnet ที่มีความสามารถมากที่สุดเท่าที่เคยมีมา เป็นการอัปเกรดเต็มรูปแบบของทักษะของโมเดล ครอบคลุมการเขียนโค้ด การใช้งานคอมพิวเตอร์ การให้เหตุผลในบริบทยาว การวางแผนของเอเจนต์ งานด้านความรู้ และการออกแบบ Sonnet 4.6 ยังมาพร้อมกับหน้าต่างบริบทขนาด 1M โทเค็นในเวอร์ชันเบต้า
O

GPT-5.4 nano

อินพุต:$0.16/M
เอาต์พุต:$1/M
GPT-5.4 nano ถูกออกแบบมาสำหรับงานที่ความเร็วและต้นทุนมีความสำคัญสูงสุด เช่น การจำแนกประเภท การสกัดข้อมูล การจัดอันดับ และเอเจนต์ย่อย.
O

GPT-5.4 mini

อินพุต:$0.6/M
เอาต์พุต:$3.6/M
GPT-5.4 mini นำจุดแข็งของ GPT-5.4 มาสู่โมเดลที่เร็วกว่าและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ซึ่งออกแบบมาสำหรับภาระงานปริมาณมาก
X

MiMo-V2.5-Pro

เร็วๆ นี้
อินพุต:$60/M
เอาต์พุต:$240/M
MiMo-V2.5-Pro เป็นโมเดลเรือธงของ Xiaomi โดยโดดเด่นในด้านความสามารถของเอเจนต์แบบอเนกประสงค์และวิศวกรรมซอฟต์แวร์ที่ซับซ้อน
X

MiMo-V2.5

เร็วๆ นี้
อินพุต:$60/M
เอาต์พุต:$240/M
MiMo-V2.5 เป็นโมเดลฟูลโมดัลแบบเนทีฟของ Xiaomi โดยให้ประสิทธิภาพของเอเจนต์ระดับมืออาชีพด้วยต้นทุนการอนุมานประมาณครึ่งหนึ่ง พร้อมทั้งทำผลงานเหนือกว่า MiMo-V2-Omni ในด้านการรับรู้แบบมัลติโมดัลสำหรับงานทำความเข้าใจภาพและวิดีโอ