ModellerFiyatlandırmaKurumsal
500+ Yapay Zeka Modeli API'si, Hepsi Tek Bir API'de. Sadece CometAPI'de
Modeller API
Geliştirici
Hızlı BaşlangıçDokümantasyonAPI Kontrol Paneli
Şirket
HakkımızdaKurumsal
Kaynaklar
Yapay Zeka ModelleriBlogDeğişiklik GünlüğüDestek
Hizmet ŞartlarıGizlilik Politikası
© 2026 CometAPI · All rights reserved
Home/Models/DeepSeek/DeepSeek V4 Flash
D

DeepSeek V4 Flash

Giriş:$0.24/M
Çıktı:$0.48/M
DeepSeek V4 Flash, 284B toplam parametre ve 13B etkinleştirilen parametreye sahip, 1M-token bağlam penceresini destekleyen, verimlilik için optimize edilmiş DeepSeek’ten bir Uzmanlar Karışımı modelidir. Hızlı çıkarım ve yüksek işlem hacimli iş yükleri için tasarlanmıştır; aynı zamanda güçlü akıl yürütme ve kodlama performansını korur.
Yeni
Ticari kullanım
Playground
Genel Bakış
Özellikler
Fiyatlandırma
API

DeepSeek-V4-Flash'ın teknik özellikleri

ÖğeAyrıntılar
ModelDeepSeek-V4-Flash
SağlayıcıDeepSeek
AileDeepSeek-V4 preview series
MimariUzman Karışımı (MoE)
Toplam parametre284B
Aktif parametreler13B
Bağlam uzunluğu1,000,000 tokens
HassasiyetFP4 + FP8 mixed
Akıl yürütme modlarıNon-think, Think, Think Max
Yayın durumuPreview model
LisansMIT License

DeepSeek-V4-Flash nedir?

DeepSeek-V4-Flash, DeepSeek’in V4 serisindeki verimliliğe odaklı önizleme modelidir. Boyutuna göre görece küçük bir aktif ayak izine sahip bir Uzman Karışımı dil modeli olarak inşa edilmiştir; bu, çok büyük 1M-token bağlam penceresini desteklerken yanıt verebilirliğini korumasına yardımcı olur.

DeepSeek-V4-Flash'ın başlıca özellikleri

  • Milyon-token bağlam: Model 1,000,000-token bağlam penceresini destekler; bu da onu çok uzun belgeler, büyük kod depoları ve çok adımlı aracı oturumları için uygun kılar.
  • Verimlilik öncelikli MoE tasarımı: Toplam 284B parametre kullanır, ancak istek başına yalnızca 13B aktif parametre; bu kurulum daha hızlı ve verimli çıkarım amaçlar.
  • Üç akıl yürütme modu: Non-think, Think ve Think Max, görev zorlaştığında hız ile daha derin akıl yürütme arasında tercih yapmanıza olanak tanır.
  • Güçlü uzun-bağlam mimarisi: DeepSeek, V4 serisinin uzun bağlam verimliliğini artırmak için Compressed Sparse Attention ile Heavily Compressed Attention'ı birleştirdiğini söylüyor.
  • Rekabetçi kodlama ve aracı davranışı: Model kartı, HumanEval, SWE Verified, Terminal Bench 2.0 ve BrowseComp dahil olmak üzere kodlama ve aracı kıyaslarında güçlü sonuçlar bildiriyor.
  • Açık ağırlıklar ve yerel dağıtım: Sürüm, model ağırlıkları, yerel çıkarım kılavuzu ve MIT Lisansı içerir; bu da kendi barındırmayı ve denemeleri pratik kılar.

DeepSeek-V4-Flash'ın kıyaslama performansı

Resmi model kartından seçilen sonuçlar, DeepSeek-V4-Flash'ın birkaç çekirdek kıyaslamada DeepSeek-V3.2-Base'e göre iyileştiğini gösteriyor:

KıyaslamaDeepSeek-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

Akıl yürütme ve aracı tablosunda, Flash varyantı terminal ve yazılım görevlerinde de sağlam sonuçlar elde ediyor; Flash Max, Terminal Bench 2.0'da 56.9'a ve SWE Verified'da 79.0'a ulaşıyor, ancak en zor bilgi-yoğun ve aracısal görevlerde hâlâ daha büyük Pro modelinin gerisinde kalıyor.

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

ModelEn uygun kullanımÖdün
DeepSeek-V4-FlashHızlı, uzun-bağlam işleri, kodlama asistanları ve yüksek verimli aracı akışlarıSaf bilgi ve en karmaşık aracısal görevlerde Pro'nun biraz gerisinde
DeepSeek-V4-ProEn yüksek yetenek gerektiren görevler, daha derin akıl yürütme ve daha zor aracı iş akışlarıFlash'e göre daha ağır ve verimliliğe daha az odaklı
DeepSeek-V3.2Karşılaştırma ve geçiş planlaması için daha eski temelResmi tablolarda V4-Flash'tan daha düşük kıyaslama performansı

DeepSeek-V4-Flash için tipik kullanım senaryoları

  1. Sözleşmeler, araştırma paketleri, destek bilgi tabanları ve dahili wikiler için uzun belge analizi.
  2. Büyük depoları incelemesi, birçok dosyada talimatları takip etmesi ve bağlamı canlı tutması gereken kodlama asistanları.
  3. Modelin akıl yürütmesi, araçları çağırması ve konuyu kaybetmeden yinelemesi gereken aracı iş akışları.
  4. Çok büyük bir bağlam penceresi ve düşük sürtünmeli dağıtımdan faydalanan kurumsal sohbet sistemleri.
  5. Üretim sertleştirmesinden önce DeepSeek-V4 davranışını değerlendirmek isteyen ekipler için prototip yerel dağıtımlar.

Deepseek v4 Flash API'ye nasıl erişilir ve kullanılır

Adım 1: API anahtarı için kaydolun

cometapi.com adresine giriş yapın. Henüz kullanıcımız değilseniz lütfen önce kayıt olun. CometAPI console hesabınıza giriş yapın. Arayüzün erişim kimliği olan API anahtarını edinin. Kişisel merkezde API token bölümünde “Add Token”a tıklayın, token anahtarını alın: sk-xxxxx ve gönderin.

Adım 2: deepseek v4 flash API'ye istek gönderin

API isteği göndermek için “deepseek-v4-flash” uç noktasını seçin ve istek gövdesini ayarlayın. İstek yöntemi ve istek gövdesi web sitemizdeki API dokümanından alınır. Kolaylığınız için sitemiz Apifox testi de sunar. <YOUR_API_KEY> ifadesini hesabınızdaki gerçek CometAPI anahtarıyla değiştirin. Nereden çağırılır: Anthropic Messages formatı ve Chat formatı.

Sorunuzu veya isteğinizi content alanına ekleyin—modelin yanıtlayacağı kısım burasıdır. Oluşturulan yanıtı almak için API yanıtını işleyin.

Adım 3: Sonuçları alın ve doğrulayın

Oluşturulan yanıtı almak için API yanıtını işleyin. İşlemden sonra API, görev durumunu ve çıktı verilerini döndürür. Akış, istem önbellekleme veya uzun bağlam işleme gibi özellikleri standart parametrelerle etkinleştirin.

SSS

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

Evet. DeepSeek-V4-Flash 1M belirteçlik bağlam uzunluğuna sahiptir, bu nedenle çok uzun istemler, belgeler ve kod tabanları için tasarlanmıştır.

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

Evet. DeepSeek-V4-Flash hem düşünme dışı hem de düşünme modlarını destekler, varsayılan olarak düşünme etkinleştirilmiştir.

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

Evet. DeepSeek, DeepSeek-V4-Flash için hem JSON Çıktısı hem de Araç Çağrıları'nı desteklenen özellikler olarak listeler.

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

V4 serisi bağlam penceresi ve ajan özelliklerini isteyip daha büyük Pro modele ihtiyaç duymadığınızda V4-Flash'ı kullanın. Resmî rapor, V4-Pro'nun bilgi yoğun pek çok kıyaslamada daha güçlü olduğunu gösterir, bu nedenle en yüksek yetenek için Pro daha uygundur.

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

OpenAI ile uyumlu temel URL'yi https://api.cometapi.com olarak kullanın ve modeli deepseek-v4-flash olarak ayarlayın. DeepSeek ayrıca Anthropic ile uyumlu bir uç noktayı da belgeliyor, böylece aynı API yüzeyiyle yaygın OpenAI/Anthropic SDK kalıplarını yeniden kullanabilirsiniz.

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

Evet; ayrıca V4 ailesi, aynı ajan tarzı API yüzeyi ve akıl yürütme kontrolleri için tasarlanmıştır.

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

DeepSeek-V4-Pro'dan daha küçüktür, bu nedenle bilgi yoğun ve karmaşık ajan görevlerinin bazılarında Pro'nun gerisinde kalır. DeepSeek ayrıca V4 serisini önizleme sürümü olarak tanımlar, bu yüzden ekiplerin kendi iş yüklerinde test etmeleri gerekir.

DeepSeek V4 Flash için Özellikler

DeepSeek V4 Flash'in performansı ve kullanılabilirliği artırmak için tasarlanmış temel özelliklerini keşfedin. Bu yeteneklerin projelerinize nasıl fayda sağlayabileceğini ve kullanıcı deneyimini nasıl geliştirebileceğini öğrenin.

DeepSeek V4 Flash için Fiyatlandırma

DeepSeek V4 Flash için çeşitli bütçelere ve kullanım ihtiyaçlarına uygun rekabetçi fiyatlandırmayı keşfedin. Esnek planlarımız sadece kullandığınız kadar ödeme yapmanızı sağlar ve ihtiyaçlarınız büyüdükçe kolayca ölçeklendirme imkanı sunar. DeepSeek V4 Flash'in maliyetleri yönetilebilir tutarken projelerinizi nasıl geliştirebileceğini keşfedin.
Comet Fiyatı (USD / M Tokens)Resmi Fiyat (USD / M Tokens)İndirim
Giriş:$0.24/M
Çıktı:$0.48/M
Giriş:$0.3/M
Çıktı:$0.6/M
-20%

DeepSeek V4 Flash için örnek kod ve API

DeepSeek V4 Flash için kapsamlı örnek kodlara ve API kaynaklarına erişerek entegrasyon sürecinizi kolaylaştırın. Ayrıntılı dokümantasyonumuz adım adım rehberlik sağlayarak projelerinizde DeepSeek V4 Flash'in tüm potansiyelinden yararlanmanıza yardımcı olur.
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
  }'

Daha Fazla Model

C

Claude Opus 4.7

Giriş:$3/M
Çıktı:$15/M
Ajanlar ve kodlama için en akıllı model
A

Claude Sonnet 4.6

Giriş:$2.4/M
Çıktı:$12/M
Claude Sonnet 4.6, şimdiye kadarki en yetenekli Sonnet modelimiz. Modelin kodlama, bilgisayar kullanımı, uzun bağlamlı akıl yürütme, ajan planlama, bilgi çalışması ve tasarım alanlarındaki becerilerine tam kapsamlı bir yükseltme sunar. Sonnet 4.6 ayrıca beta aşamasında 1M token bağlam penceresi sunar.
O

GPT-5.4 nano

Giriş:$0.16/M
Çıktı:$1/M
GPT-5.4 nano, hız ve maliyetin en çok önem taşıdığı sınıflandırma, veri çıkarımı, sıralama ve alt ajanlar gibi görevler için tasarlanmıştır.
O

GPT-5.4 mini

Giriş:$0.6/M
Çıktı:$3.6/M
GPT-5.4 mini, GPT-5.4'ün güçlü yönlerini yüksek hacimli iş yükleri için tasarlanmış daha hızlı ve daha verimli bir modele taşır.
X

MiMo-V2.5-Pro

Yakında
Giriş:$60/M
Çıktı:$240/M
MiMo-V2.5-Pro, Xiaomi'nin amiral gemisi modelidir ve genel amaçlı ajan yetenekleri ile karmaşık yazılım mühendisliğinde öne çıkar.
X

MiMo-V2.5

Yakında
Giriş:$60/M
Çıktı:$240/M
MiMo-V2.5, Xiaomi'nin yerel tam modlu modelidir. Çıkarım maliyetinin yaklaşık yarısıyla profesyonel düzeyde ajan performansına ulaşırken, görüntü ve video anlama görevlerinde çok modlu algıda MiMo-V2-Omni'yi geride bırakır.