DeepSeek V4 Flash 0731 — это официальный релиз DeepSeek с повторным пост-обучением эффективной модели смеси экспертов V4 Flash: 284B всего / 13B активных параметров, идентичной по архитектуре и размеру апрельскому релизу V4 Flash, с пост-обучением, полностью переделанным с нуля. Она обслуживает контекстное окно на 1M токенов с выводом до 384K токенов, поддерживает как режим размышлений, так и обычный режим (размышления включены по умолчанию), а также JSON-вывод и вызовы инструментов, и нативно работает с Responses API со специальной адаптацией для кодинг-агентов в стиле Codex. Ревизия 0731 — это значительный шаг вперёд по возможностям агентов, превосходящий даже DeepSeek V4 Pro Preview в опубликованных DeepSeek агентных бенчмарках: 82.7 на Terminal Bench 2.1, 76.7 на Cybergym, 70.3 на Toolathlon Verified, 54.4 на DeepSWE и 54.2 на NL2Repo. В первоклассном API DeepSeek эта ревизия теперь обслуживается по идентификатору модели deepseek-v4-flash; датированный идентификатор указывает на ту же ревизию для тех, кто ссылается на неё по дате. Это отличный выбор для кодинг-агентов, задач с терминалом и использованием инструментов, а также высоконагруженных агентных пайплайнов по цене flash-уровня.
DeepSeek V4 Flash 0731 — это текстовая языковая модель от провайдера DeepSeek, доступная через OrcaRouter по идентификатору модели deepseek/deepseek-v4-flash-0731. Её основные характеристики: окно…
Ввод ограничен текстом. Контекстное окно составляет 1,048,576 токенов, а максимальный объем выходных данных — 384,000 токенов на ответ. Это большое рабочее пространство: перед генерацией вы можете прочитать около миллиона токенов контента и запросить до 384,000 токенов выходных данных за один вызов. В карточке модели эти значения указаны как два отдельных ограничения; совокупный лимит для запроса, использующего оба значения, близких к максимальным, не указан. На практике, чтобы не выходить за пределы лимитов, подсчитывайте токены перед отправкой и устанавливайте max_tokens ниже предела выходных данных. Ограничение «только текст» также означает, что PDF-файлы, электронные таблицы и другие документы необходимо сначала преобразовывать в обычный текст. Токенизация не указана в доступных фактах, поэтому тестируйте репрезентативный контент, чтобы оценить, насколько большими становятся ваши промпты. Если ваш запрос превышает 1,048,576 входных токенов, вызов API завершится ошибкой; то же самое относится к выходным данным объемом более 384,000 токенов.
С учетом перечисленных характеристик модель лучше всего подходит для задач, сочетающих длинные текстовые входные данные, длинные текстовые выходные данные и терминально-ориентированные агентные рассуждения. Результат 82.7 Terminal Bench 2.1 является свидетельством силы в выполнении задач командной строки, где модель читает вывод оболочки и решает, какую команду выполнить следующей. Контекст в 1,048,576 токенов поддерживает анализ всего репозитория, проверку кода в нескольких файлах, длинные юридические или технические документы и обширные истории чатов. Выходные данные в 384,000 токенов поддерживают генерацию длинных структурированных документов, синтетических наборов данных или пошаговых анализов за один проход. Цена за токен в размере $0.15 на вход и $0.29 на выход за миллион токенов делает высокообъемную обработку текста финансово прогнозируемой. Модель менее подходит, когда вам нужно понимание изображений, транскрипция аудио или очень низкая задержка, ни одно из которых не покрывается предоставленными фактами. Если ваша задача соответствует профилю «только текст, большой контекст, большой объем вывода», это разумный кандидат для оценки через OrcaRouter.
Модель не может принимать нетекстовые входные данные; в её записи в каталоге нет модальностей зрения, аудио или видео. В доступных сведениях также нет опубликованных гарантий задержки или потоковой передачи. Вам следует выбрать более дешёвую модель, когда ваша рабочая нагрузка не требует большого контекста или больших лимитов вывода. Например, короткий диалог с чат-ботом, использующий несколько тысяч токенов, всё равно будет тарифицироваться по той же ставке за токен, но ему может лучше подойти модель с меньшим контекстом и более низкой ценой за миллион токенов. В доступных сведениях не указаны цены на альтернативы, поэтому сравнивайте тарифы за 1M токенов в каталоге OrcaRouter. Если ваша задача — простая классификация или суммаризация коротких отрывков, более дешёвой модели может быть достаточно. Если вашей задаче требуется полный контекст в 1M или вывод в 384K, или она выигрывает от силы Terminal Bench 2.1 в работе с командной строкой, то цена этой модели является уместной основой для оценки.
Каждый ввод должен быть текстом. PDF-файлы, изображения, электронные таблицы и аудиофайлы необходимо преобразовывать в обычный текст или транскрибировать, прежде чем их можно будет отправить. Это необходимый этап предварительной обработки, но он также упрощает формат запроса: достаточно стандартных полей содержимого в стиле OpenAI, содержащих строки. Контекст на 1 048 576 токенов означает, что вы можете передать длинные тела преобразованного текста в одном запросе; выход на 384 000 токенов означает, что вы можете получить очень длинный текст в ответ. Количество токенов — основная операционная задача, поскольку общий счёт зависит от входных и выходных токенов. OrcaRouter сообщает об использовании в ответе, совместимом с OpenAI, что позволяет отслеживать оба числа. Если вы работаете с языками или кодом, которые токенизируются неэффективно, ваш эффективный контекст сократится, потому что ограничением являются именно количества токенов, а не символов. Сведения о токенизаторе не предоставляются, поэтому проведите быстрый тест со своим контентом, чтобы узнать типичную длину токенов.
Terminal Bench 2.1 оценивает способность модели работать в терминальной среде: понимать вывод команд, перемещаться по каталогам, выполнять команды и решать реалистичные задачи системного администрирования или разработки программного обеспечения через оболочку. Главный результат DeepSeek V4 Flash 0731 — 82,7 по шкале, где более высокое значение означает лучший результат. Это единственный результат бенчмарка, представленный в доступных фактах. Оценка является полезным сигналом, если вы планируете создавать агентные циклы, которые выполняют команды оболочки, поскольку бенчмарк разработан именно для проверки такого рода способностей. Она не является показателем общих знаний, творческого письма, математики или многоязычной компетенции. Базовые линии для сравнения и другие показатели бенчмарков не приводятся, поэтому 82,7 следует интерпретировать в контексте: убедительное подтверждение для задач, связанных с терминалом, и отсутствие каких-либо подтверждений в обе стороны для других областей. Результаты бенчмарков зависят от точного распределения задач, поэтому ваши собственные терминальные задачи могут давать иные оценки; проводите собственную валидацию перед использованием в производстве.
Доступные факты о DeepSeek V4 Flash 0731 не включают токенов в секунду, время до первого токена, p95 задержку или пропускную способность. Название Flash намекает на более легкий вариант, но предоставленные факты не дают количественной оценки скорости. Что факты действительно включают, так это большой контекстный окно из 1 048 576 токенов и большой лимит вывода в 384 000 токенов. Длинные вводы и выводы по своей природе потребляют больше вычислительных ресурсов, поэтому задержка на запросах с полным контекстом, вероятно, будет выше, чем на коротких запросах, даже для быстрой модели. Цена $0.15/$0.29 за миллион токенов описывает стоимость, а не скорость. Чтобы принять обоснованное решение, проведите собственное нагрузочное тестирование против API OrcaRouter с репрезентативными запросами того размера, который вы собираетесь использовать, и сравните время до первого токена и общую длительность с другими моделями в каталоге. Не экстраполируйте задержку из бенчмарк-оценки, которая не измеряет время ответа.
Основные ограничения видны из перечисленных фактов. Модель работает только с текстом, поэтому любой мультимодальный ввод вне области применения. Результаты бенчмарков ограничены одним показателем — 82,7 на Terminal Bench 2.1, который оценивает выполнение задач в терминале, а не общее рассуждение или знания. Показатели задержки, доступности или частоты ошибок не опубликованы, поэтому производительность под нагрузкой неизвестна. Лимиты контекста и вывода велики, но конечны: 1 048 576 токенов на вход и 384 000 токенов на выход на один запрос. Запросы, превышающие эти лимиты, не будут выполнены. В предоставленных данных нет задокументированной скидки на кэширование промптов, поэтому повторяющиеся префиксы тарифицируются как обычные входные токены. Цена низкая в пересчёте на токен, но абсолютные затраты растут линейно с размером контекста. Если вашему приложению требуется работа с изображениями, низкая задержка или очень высокая пропускная способность, эта модель может не подойти; проверьте эти требования отдельно перед принятием решения.
Стоимость рассчитывается за токен, с одной ставкой для входа и одной для выхода. Входные токены стоят $0,15 за 1 000 000 токенов; выходные токены стоят $0,29 за 1 000 000 токенов. OrcaRouter выставляет счета по тарифу провайдера без наценки, то есть никакого дополнительного процента платформы поверх тарифа DeepSeek не добавляется. Стоимость одного запроса приблизительно равна количеству входных токенов, умноженному на $0,15 и делённому на 1 000 000, плюс количество выходных токенов, умноженное на $0,29 и делённое на 1 000 000. Например, полный ввод из 1 048 576 токенов стоит около $0,1573, а вывод максимальной длины в 384 000 токенов — около $0,1114, если оба лимита используются в отдельных транзакциях. В доступных данных не упоминаются скидки на кэшированные входные токены, поэтому предполагается, что каждый входной токен тарифицируется по стандартной ставке. Поскольку ценообразование линейное, оценка стоимости пакета проста, если известны средний размер промпта и длина вывода.
Основной компромисс — между размером контекста и ценой. При стоимости $0,15 за 1 млн входных токенов запрос, использующий полный контекст в 1 048 576 токенов, обходится примерно в $0,157 только за входные токены. Если вашей задаче нужно лишь несколько тысяч токенов контекста, вы платите за неиспользуемый объём в том смысле, что модель с меньшим контекстом и более низкой ценой за токен может оказаться дешевле — в зависимости от её тарифов. Ставка $0,29 за 1 млн выходных токенов означает, что длинные ответы по отдельности не слишком дороги, но рабочая нагрузка, генерирующая гигабайты текста, будет накапливать затраты. В приведённых данных не указано ни скидок за пакетные объёмы, ни резервирования, ни скидок за кэширование. Биллинг без наценки от OrcaRouter означает, что цена, которую вы видите, — это цена провайдера; ваш итоговый счёт — просто функция от количества отправленных и полученных токенов. Для крупномасштабных пакетных задач оцените общее количество входных и выходных токенов, умножьте на две соответствующие ставки и сравните с альтернативами в каталоге.
OrcaRouter явно выставляет счета за DeepSeek V4 Flash 0731 по тарифам провайдера без какой-либо наценки. $0.15 за 1M входных токенов и $0.29 за 1M выходных токенов — это тарифы провайдера, а не версия с наценкой. Предоставленные факты не описывают кэширование промптов для этой модели. Уровень цен на кэшированный ввод не указан, и нет заявления о том, что OrcaRouter автоматически кэширует промпты от вашего имени. Если базовый провайдер предлагает кэширование, эти условия не являются частью того, что было предоставлено для данной записи каталога, поэтому вам следует проверить текущую документацию OrcaRouter, прежде чем рассчитывать на скидку. Ответ API, поскольку он соответствует формату chat completions OpenAI, включает информацию об использовании, которая позволяет вам проверить выставленные входные и выходные токены. Для целей аудита регистрируйте объект usage из каждого ответа и сравнивайте его с ожидаемым количеством токенов. Любой контроль затрат должен исходить из вашего собственного выбора промптов и параметров.
Отправляйте стандартные запросы на завершение чата (chat completion) в OpenAI-совместимый API OrcaRouter. Базовый URL: https://api.orcarouter.ai/v1, идентификатор модели: deepseek/deepseek-v4-flash-0731. Установите поле model ровно в эту строку и поместите ваш ключ API OrcaRouter в заголовок Authorization в виде bearer-токена. Сформируйте массив messages с текстовым содержимым; модель не принимает изображения или аудио. Ответ форматируется как завершение чата OpenAI и включает сгенерированное сообщение и объект usage. Поскольку идентификатор модели содержит префикс провайдера, сохраните его точно как показано. Доступные факты не требуют нестандартных заголовков или специальных транспортных настроек. Вы можете использовать OpenAI SDK, curl или любой HTTP-клиент, работающий с JSON. Начните с небольшого запроса, проверьте, что возвращаемый usage соответствует ожидаемому количеству входных и выходных токенов, затем масштабируйтесь.
Поскольку конечная точка совместима с OpenAI, доступны стандартные параметры chat completion: model, messages, temperature, top_p, max_tokens или max_completion_tokens, stop, stream и аналогичные опции, поддерживаемые используемым вами SDK. Доступные факты не перечисляют, какие параметры OrcaRouter учитывает для этой конкретной модели, поэтому всё, кроме model и messages, следует проверять самостоятельно. Ключевые ограничения заданы самой моделью: 1 048 576 входных токенов и 384 000 выходных. Держите max_tokens ниже предела на вывод, чтобы избежать ошибок запросов. Что касается вызова инструментов (tool/function calling), факты не подтверждают поддержку; протестируйте минимальное определение инструмента, прежде чем создавать агента. По контролю формата вывода нет упоминаний о JSON-режиме или гарантиях структурированного вывода; если вам нужна надёжная структура, проверяйте сгенерированный текст самостоятельно. Стриминг обычно поддерживается на OpenAI-совместимых конечных точках, но факты не подтверждают это для данной модели, поэтому обратитесь к справочнику API OrcaRouter.
Миграция в основном сводится к настройке: измените базовый URL на https://api.orcarouter.ai/v1, переключите API-ключ на ваш ключ OrcaRouter и замените название модели на deepseek/deepseek-v4-flash-0731. Код, который уже собирает сообщения, обрабатывает ответы chat completion и считывает данные об использовании, продолжит работать, если он следует соглашению OpenAI. Два отличия требуют внимания. Во-первых, эта модель поддерживает только текст, поэтому удалите любые поля image_url или audio из ваших запросов. Во-вторых, лимиты контекста и вывода очень большие; настройте параметр max_tokens так, чтобы соблюдать потолок вывода в 384,000 токенов, и будьте готовы к иногда длинным ответам. Если ваш код включает повторные попытки при ошибках 429 или 5xx, оставьте их; факты не меняют ожиданий по обработке ошибок. Проведите смоук-тест на небольшом промпте, убедитесь, что в биллинге отображается $0.15/$0.29 за миллион токенов, а затем постепенно переводите трафик.
Базовый URL для API OrcaRouter: https://api.orcarouter.ai/v1. Все запросы к этой конечной точке должны использовать HTTPS. Аутентификация осуществляется с помощью API-ключа, передаваемого как стандартный bearer-токен в заголовке Authorization. В доступных фактах не перечислены альтернативные методы аутентификации. Идентификатор модели — deepseek/deepseek-v4-flash-0731, который включает имя провайдера и суффикс снапшота 0731; передавайте его точно как указано. В большинстве SDK, совместимых с OpenAI, вы настраиваете клиент с помощью base_url и api_key, а затем задаёте имя модели в каждом вызове. Ответ будет включать релевантные для биллинга счётчики токенов в объекте usage. В фактах не указаны ограничения скорости, поведение при повторах или рекомендации по тайм-аутам, поэтому обратитесь к документации OrcaRouter за этими эксплуатационными деталями. Храните свой API-ключ в безопасности; ключ определяет доступ ко всем модельным аккаунтам в вашем проекте OrcaRouter. Если вы используете прокси или шлюз, направьте его на базовый URL OrcaRouter и сохраните полный идентификатор модели.
Приведённые факты охватывают только этот конкретный снимок, поэтому построчное числовое сравнение с другими позициями DeepSeek на основе имеющихся данных невозможно. Что нам известно о DeepSeek V4 Flash 0731: контекст на 1 048 576 токенов, лимит вывода на 384 000 токенов, ввод только текста, цена $0.15/$0.29 за 1M токенов и результат 82.7 Terminal Bench 2.1. Другие модели DeepSeek в каталоге OrcaRouter могут отличаться по любому из этих параметров. При выборе сравнивайте те характеристики, которые важны: сколько токенов реально используют ваши промпты, сколько токенов требуется для ваших выходных данных, нужен ли вам мультимодальный ввод, а также цену кандидата за 1M токенов. Ярлык Flash подразумевает более лёгкий вариант по сравнению с другими релизами DeepSeek, но единственным объективным показателем производительности в фактах является результат Terminal Bench. Используйте страницы каталога OrcaRouter для сравнительного просмотра характеристик и актуальных цен перед выбором.
При контексте в 1 048 576 токенов эта модель относится к уровню длинного контекста. Модель с меньшим контекстом может ограничиваться несколькими сотнями тысяч токенов или меньше, что вынуждает разбивать документы, использовать эмбеддинги по фрагментам или поиск. Преимущество этой модели в том, что можно поместить очень большой корпус в один промпт и позволить модели обработать его целиком за один проход. Недостаток — стоимость каждого запроса: каждый входной токен тарифицируется, поэтому огромный контекст многократно увеличивает расходы на входные данные. В фактах не указано ни одной модели с ещё большим окном контекста, поэтому безопасно утверждать можно только о пределах самой этой модели. При выборе оценивайте реальные размеры своих промптов. Если ваши задачи обычно используют менее 100 000 токенов, полный контекст может быть неактуален, и более дешёвая модель с меньшим размером может оказаться предпочтительнее. Если вы регулярно превышаете обычные лимиты контекста, окно на 1M токенов у этой модели является решающей особенностью.
Выбирайте DeepSeek V4 Flash 0731, когда задача заключается только в работе с текстом и можно использовать его характеристики. Контекст на 1 048 576 токенов оправдывает выбор, когда необходимо прочитать весь репозиторий, набор документов или длинный транскрипт за один проход. Ограничение выходного объема на 384 000 токенов оправдывает выбор, когда нужны очень длинные сгенерированные ответы без множества повторных обращений. Оценка 82.7 в Terminal Bench 2.1 оправдывает выбор для автоматизации терминала и агентских CLI-процессов. Цена $0.15/$0.29 за 1 миллион токенов оправдывает выбор для высокообъемной пакетной обработки текста, где доминирует стоимость за токен. Не выбирайте его, когда нужны изображения или аудио, когда потребности в контексте малы и существует более дешевая модель, или когда вы не можете принять неизвестные характеристики задержки. Доступные факты не дают гарантий задержки, поэтому чувствительным к производительности командам следует сначала проводить бенчмаркинг с реальными запросами. В любом случае подтверждайте идентификатор модели и биллинг в OrcaRouter перед масштабированием.
Совместимо с OpenAI — оставьте свой SDK
https://api.orcarouter.ai/v1https://api.orcarouter.aiimport os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key=os.environ["ORCAROUTER_API_KEY"],
)
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek/deepseek-v4-flash-0731",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningreasoning_effortrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p| Ввод / 1M токенов | $0.147 |
| Вывод / 1M токенов | $0.295 |
| Чтение кэша / 1M | $0.020 |
| Валюта | USD |
Оценка по прайс-листу
Только оценка — фактическое число токенов зависит от токенизатора провайдера.
О чём говорят разработчики на этой неделе
GET /api/public/models/deepseek/deepseek-v4-flash-0731Открыть @misc{orcarouter_deepseek_v4_flash_0731,
title = {DeepSeek V4 Flash 0731 API},
author = {DeepSeek},
year = {2026},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/deepseek/deepseek-v4-flash-0731}
}DeepSeek. (2026). DeepSeek V4 Flash 0731 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/deepseek/deepseek-v4-flash-0731