Seedance 2.0 | Special Offer ✦ 10% OFF NOW
deepseek
deepseek/deepseek-v4-flash

deepseek/deepseek-v4-flash

1,048,576 context · $0.17/M input tokens · $0.34/M output tokens

DeepSeek V4 Flash is DeepSeek's efficiency-first open-source model released in April 2026, built on a 284B-parameter Mixture-of-Experts architecture with just 13B parameters active per token — the smallest activation footprint among current Tier-1 models. It shares the same 1M-token context window and hybrid attention design as V4 Pro, delivering near-equivalent reasoning capability (LiveCodeBench 91.6, Codeforces 3052, SWE-bench Verified 79.0) while running significantly faster and at dramatically lower cost. Pre-trained on 32T tokens, V4 Flash is purpose-built for high-throughput, latency-sensitive scenarios such as coding assistants, conversational agents, and batch processing pipelines. It supports thinking and non-thinking modes, function calling, JSON output, and FIM completion.

ราคา

จ่ายตามการใช้งาน

ไม่มีค่าใช้จ่ายล่วงหน้า จ่ายเฉพาะสิ่งที่คุณใช้

อินพุต$0.17 / M Tokens
เอาต์พุต$0.34 / M Tokens

การใช้งาน API

ใช้ตัวอย่างโค้ดต่อไปนี้เพื่อผสานรวมกับ API ของเรา:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://llm.wavespeed.ai/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek/deepseek-v4-flash",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
)

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

แนะนำโมเดล

Deepseek deepseek-v4-flash

DeepSeek-V4-Flash is DeepSeek's cost-efficient open-source model, released on April 24, 2026. It is a 284B parameter Mixture-of-Experts (MoE) language model with only 13B active parameters, pre-trained on 32T tokens, supporting a context length of one million tokens. V4-Flash delivers reasoning performance approaching V4-Pro while being significantly faster and cheaper — making it ideal for high-volume, latency-sensitive workloads.


Why It Looks Great

  • Mixture-of-Experts architecture with 284B total parameters and only 13B active — the smallest activation among Tier-1 models
  • 1000000 context window powered by Compressed Sparse Attention (CSA) and DeepSeek Sparse Attention (DSA)
  • Near V4-Pro reasoning performance at a fraction of the cost

Key Features

  • Context Window: 1000000 tokens
  • Max Output: 384000 tokens
  • Vision: Not Supported
  • Function Calling: Supported
  • Thinking Mode: Supported (non-thinking / high / max)
  • JSON Output: Supported
  • FIM Completion: Supported (non-thinking mode only)

Benchmarks

BenchmarkV4-FlashV4-ProClaude Opus 4.6GPT-5.4
SWE-bench Verified79.080.680.8
LiveCodeBench91.693.588.891.7
Codeforces Rating305232063168
MMLU-Pro86.287.589.187.5
Terminal Bench 2.056.967.965.475.1

Specifications

SpecificationValue
ProviderDeepseek
Model TypeLarge Language Model (LLM)
ArchitectureMixture-of-Experts (MoE)
Total Parameters284B (13B active)
Context Window1000000 tokens
Max Output384000 tokens
InputText
OutputText
VisionNot Supported
Function CallingSupported
Thinking ModeSupported (high / max)
Release DateApril 24, 2026

How to Use

  1. Write your prompt — describe the task, provide context, and specify desired output format.
  2. Submit — the model processes your request and returns the response.

API Integration

Base URL: https://llm.wavespeed.ai/v1 API Endpoint: chat/completions Model ID: deepseek/deepseek-v4-flash


API Usage

Python SDK

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://llm.wavespeed.ai/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek/deepseek-v4-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}]
)

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

cURL

curl https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "deepseek/deepseek-v4-flash",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Notes

  • Model: deepseek/deepseek-v4-flash
  • Provider: Deepseek
  • Open-source weights available on HuggingFace and ModelScope
  • Supports both OpenAI and Anthropic API formats
  • For simple Agent tasks, V4-Flash performs on par with V4-Pro; for complex agentic workflows, consider V4-Pro

ข้อมูล

ผู้ให้บริการdeepseek
ประเภทllm

ฟังก์ชันที่รองรับ

อินพุต
ข้อความ
เอาต์พุต
ข้อความ
บริบท1,048,576
เอาต์พุตสูงสุด384,000
Vision-
Function Calling✓ รองรับ

คู่มือการเข้าถึง API

Base URLhttps://llm.wavespeed.ai/v1
API Endpointchat/completions
Model IDdeepseek/deepseek-v4-flash

DeepSeek V4 Flash API

deepseek/deepseek-v4-flash

DeepSeek V4 Flash is DeepSeek's efficiency-first open-source model released in April 2026, built on a 284B-parameter Mixture-of-Experts architecture with just 13B parameters active per token — the smallest activation footprint among current Tier-1 models. It shares the same 1M-token context window and hybrid attention design as V4 Pro, delivering near-equivalent reasoning capability (LiveCodeBench 91.6, Codeforces 3052, SWE-bench Verified 79.0) while running significantly faster and at dramatically lower cost. Pre-trained on 32T tokens, V4 Flash is purpose-built for high-throughput, latency-sensitive scenarios such as coding assistants, conversational agents, and batch processing pipelines. It supports thinking and non-thinking modes, function calling, JSON output, and FIM completion.

อินพุต

$0.17 /M

เอาต์พุต

$0.34 /M

คอนเท็กซ์

1049K

เอาต์พุตสูงสุด

384K

การใช้เครื่องมือ

รองรับ

ลองใช้ DeepSeek V4 Flash บน WaveSpeedAI

เข้าถึง DeepSeek V4 Flash ผ่าน API แบบรวมของเรา — เข้ากันได้กับ OpenAI ไม่มี cold start ราคาโปร่งใส

เปิด Playground

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ DeepSeek V4 Flash

DeepSeek V4 Flash API ราคาเท่าไหร่?+

ราคาบน WaveSpeedAI: $0.17 ต่อล้านโทเคนอินพุต และ $0.34 ต่อล้านโทเคนเอาต์พุต Prompt caching และ batch processing คิดค่าบริการแยกและช่วยลดต้นทุนที่แท้จริงสำหรับภาระงานที่ยาวและทำซ้ำ

DeepSeek V4 Flash มี context window เท่าใด?+

DeepSeek V4 Flash รองรับสูงสุด 1049K โทเคนคอนเท็กซ์ และสูงสุด 384K โทเคนเอาต์พุตต่อคำขอ

DeepSeek V4 Flash เข้ากันได้กับ OpenAI หรือไม่?+

ใช่ WaveSpeedAI ให้บริการ DeepSeek V4 Flash ผ่าน endpoint ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ที่ https://llm.wavespeed.ai/v1 ชี้ OpenAI SDK ทางการมาที่ base URL นี้ด้วย API key ของ WaveSpeedAI — ไม่ต้องแก้ไขโค้ดอื่น

จะเริ่มใช้ DeepSeek V4 Flash ได้อย่างไร?+

ลงชื่อเข้าใช้ WaveSpeedAI สร้าง API key ใน Access Keys จากนั้นส่งคำขอไปยัง https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions พร้อม model id ที่แสดงด้านบน บัญชีใหม่จะได้รับเครดิตฟรีสำหรับทดลองใช้ DeepSeek V4 Flash

LLM API ที่เกี่ยวข้อง