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.
จ่ายตามการใช้งาน
ไม่มีค่าใช้จ่ายล่วงหน้า จ่ายเฉพาะสิ่งที่คุณใช้
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)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.
| Benchmark | V4-Flash | V4-Pro | Claude Opus 4.6 | GPT-5.4 |
|---|---|---|---|---|
| SWE-bench Verified | 79.0 | 80.6 | 80.8 | — |
| LiveCodeBench | 91.6 | 93.5 | 88.8 | 91.7 |
| Codeforces Rating | 3052 | 3206 | — | 3168 |
| MMLU-Pro | 86.2 | 87.5 | 89.1 | 87.5 |
| Terminal Bench 2.0 | 56.9 | 67.9 | 65.4 | 75.1 |
| Specification | Value |
|---|---|
| Provider | Deepseek |
| Model Type | Large Language Model (LLM) |
| Architecture | Mixture-of-Experts (MoE) |
| Total Parameters | 284B (13B active) |
| Context Window | 1000000 tokens |
| Max Output | 384000 tokens |
| Input | Text |
| Output | Text |
| Vision | Not Supported |
| Function Calling | Supported |
| Thinking Mode | Supported (high / max) |
| Release Date | April 24, 2026 |
Base URL: https://llm.wavespeed.ai/v1 API Endpoint: chat/completions Model ID: deepseek/deepseek-v4-flash
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 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!"}]
}'
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
เข้าถึง DeepSeek V4 Flash ผ่าน API แบบรวมของเรา — เข้ากันได้กับ OpenAI ไม่มี cold start ราคาโปร่งใส
เปิด Playgroundราคาบน WaveSpeedAI: $0.17 ต่อล้านโทเคนอินพุต และ $0.34 ต่อล้านโทเคนเอาต์พุต Prompt caching และ batch processing คิดค่าบริการแยกและช่วยลดต้นทุนที่แท้จริงสำหรับภาระงานที่ยาวและทำซ้ำ
DeepSeek V4 Flash รองรับสูงสุด 1049K โทเคนคอนเท็กซ์ และสูงสุด 384K โทเคนเอาต์พุตต่อคำขอ
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
ลงชื่อเข้าใช้ WaveSpeedAI สร้าง API key ใน Access Keys จากนั้นส่งคำขอไปยัง https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions พร้อม model id ที่แสดงด้านบน บัญชีใหม่จะได้รับเครดิตฟรีสำหรับทดลองใช้ DeepSeek V4 Flash