DeepSeek V4 Flash efficient MoE — 284B total / 13B active params, 1M context, ถูกปรับให้เหมาะสมสำหรับงานในชีวิตประจำวันที่รวดเร็ว
DeepSeek V4 Flash เป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่จากบริษัท AI จีน DeepSeek โมเดลนี้ประมวลผลเฉพาะข้อความเท่านั้น และถูกออกแบบมาสำหรับสถานการณ์ที่ต้องการหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ (1,048,576 โทเคน)…
ความสามารถหลักคือการจัดการลำดับความยาวมาก: หน้าต่างบริบทขนาด 1,048,576 โทเคน (1 ล้าน) และเอาต์พุตสูงสุด 384,000 โทเคน ซึ่งช่วยให้โมเดลรักษาความต่อเนื่องในการสนทนาที่ยาวหรือเอกสารที่ยาวได้ คะแนนเกณฑ์มาตรฐานที่ 95.0 บน τ²-Bench บ่งชี้ประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งในงานที่ต้องใช้เหตุผลและการใช้เครื่องมือ DeepSeek V4 Flash ได้รับการออกแบบให้มีความเร็ว (ตามชื่อ "Flash") แม้ว่าจะไม่มีข้อมูลเมตริกความหน่วงเฉพาะเจาะจง
หากงานของคุณเกี่ยวข้องกับอินพุตและเอาต์พุตสั้น ๆ (เช่น การจำแนกประเภท การถาม-ตอบง่าย ๆ การสรุปความสั้น) โมเดลขนาดเล็กที่มีหน้าต่างบริบทต่ำกว่าและต้นทุนต่อโทเค็นต่ำกว่าอาจคุ้มค่ากว่า ตัวอย่างเช่น โมเดลจากผู้ให้บริการอย่าง Anthropic หรือ OpenAI ที่คิดค่าบริการน้อยกว่า $0.14/M อินพุตโทเค็นอาจเหมาะกับงานที่ไม่ซับซ้อน DeepSeek V4 Flash จะทำงานได้ดีที่สุดเมื่อจำเป็นต้องใช้บริบทขนาดใหญ่หรือเอาต์พุตที่ยาวจริง ๆ มิฉะนั้น คุณจะจ่ายสำหรับความสามารถที่คุณไม่ได้ใช้
เพื่อให้การใช้หน้าต่างบริบทขนาดใหญ่เกิดประโยชน์สูงสุด ควรจัดโครงสร้างพรอมต์ของคุณให้มีขอบเขตที่ชัดเจน (เช่น การสรุป การอ้างอิงหลักฐาน จากนั้นจึงดำเนินการ) สำหรับเอาต์พุตที่ยาว ควรใช้การปรับแต่งแบบวนซ้ำ: สร้างโครงร่างก่อน แล้วขยายส่วนต่างๆ เนื่องจากโมเดลเป็นแบบข้อความเท่านั้น ให้แปลงข้อมูลที่ไม่ใช่ข้อความ (ตาราง รูปภาพ) เป็นข้อความบรรยาย การจำกัดอัตราการเรียกใช้ถูกจัดการโดย OrcaRouter; ตรวจสอบเอกสาร API สำหรับการตั้งค่าการทำงานพร้อมกัน ทดลองใช้พารามิเตอร์ `max_tokens` เพื่อควบคุมความยาวและต้นทุนของเอาต์พุต
τ²-Bench (Tau-squared Benchmark) ประเมินโมเดลภาษาบนงานที่ต้องใช้การให้เหตุผล การวางแผน และการใช้เครื่องมือ คะแนน 95.0 หมายถึง DeepSeek V4 Flash มีประสิทธิภาพในระดับสูงในการทำงานที่ซับซ้อนและหลายขั้นตอนเหล่านี้ อย่างไรก็ตาม การวัดมาตรฐานเพียงอย่างเดียวนี้ไม่ได้สะท้อนทุกแง่มุมของคุณภาพโมเดล เช่น ความถูกต้องตามข้อเท็จจริง ความคิดสร้างสรรค์ หรือการทำตามคำแนะนำ ไม่ได้ให้คะแนนจากการวัดมาตรฐานอื่น ๆ (เช่น MMLU, HumanEval) ผู้ใช้ควรประเมินโมเดลบนงานของตนเองเพื่อยืนยันความเหมาะสม
DeepSeek ตั้งชื่อโมเดลว่า "Flash" ซึ่งบ่งชี้ถึงการปรับแต่งเพื่อให้มีความหน่วงต่ำ อย่างไรก็ตาม ยังไม่มีข้อมูลการวัดความเร็วที่เฉพาะเจาะจง (จำนวนโทเคนต่อวินาที, เวลาจนถึงโทเคนแรก) ความเร็วในการอนุมานจริงขึ้นอยู่กับปัจจัยต่างๆ เช่น ความยาวของอินพุต/เอาต์พุต, การทำงานพร้อมกัน และโครงสร้างพื้นฐานของ OrcaRouter สำหรับแอปพลิเคชันที่ไวต่อความหน่วง คุณควรทดสอบโมเดลกับงานทั่วไปของคุณ หากความหน่วงที่ต่ำกว่าเป็นสิ่งสำคัญ ให้พิจารณาใช้โมเดลที่เล็กกว่าและเร็วกว่าซึ่งมีให้บริการบน OrcaRouter
แรก, มันเป็นข้อความเท่านั้น – ไม่รองรับมัลติโมดัล. ที่สอง, ผู้ให้บริการ (DeepSeek) ตั้งอยู่ในจีน; นโยบายการจัดการข้อมูลอาจแตกต่างจากผู้ให้บริการที่อยู่ในสหรัฐฯ/สหภาพยุโรป. ที่สาม, มีเพียงคะแนนเกณฑ์มาตรฐานเดียว (τ²-Bench) ที่ให้มา ดังนั้นประสิทธิภาพในการประเมินทั่วไปอื่นๆ จึงไม่ทราบ. ที่สี่, หน้าต่างบริบทขนาดใหญ่อาจเพิ่มเวลาแฝงและค่าใช้จ่ายหากไม่ได้ใช้อย่างเต็มที่. สุดท้าย, ในฐานะโมเดลจากผู้ให้บริการรายเดียว อาจมีการสนับสนุนจากชุมชนน้อยกว่าและการบูรณาการกับบุคคลที่สามน้อยกว่าเมื่อเทียบกับทางเลือกที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย.
การคิดราคาจะเป็นไปตามอัตราของผู้ให้บริการ โดยไม่มี markup: $0.14 ต่อ 1 ล้าน input tokens และ $0.28 ต่อ 1 ล้าน output tokens ซึ่งหมายความว่า OrcaRouter ไม่ได้บวกส่วนเพิ่มใดๆ; คุณจ่ายตามที่ผู้ให้บริการเรียกเก็บเท่านั้น ไม่มีค่าธรรมเนียมเพิ่มเติมสำหรับ prompt caching หรือฟีเจอร์อื่นๆ (ยกเว้นผู้ให้บริการจะเรียกเก็บค่าธรรมเนียมดังกล่าวเอง; ซึ่งไม่ได้ระบุไว้) สำหรับการสนทนาที่มี input tokens 1M และ output tokens 200k ค่าใช้จ่ายจะอยู่ที่ $0.14 + $0.056 = $0.196
ไม่มีข้อมูลเกี่ยวกับนโยบายการแคชหรือส่วนลดตามปริมาณการใช้งาน OrcaRouter คิดค่าบริการตามอัตราของผู้ให้บริการโดยไม่มีมาร์กอัป กลไกการแคชใดๆ จะต้องดำเนินการฝั่งผู้ใช้ เช่น โดยการจัดเก็บคำขอที่พบบ่อยไว้ในเครื่อง สำหรับผู้ใช้ที่มีปริมาณการใช้งานสูง อาจคุ้มค่าที่จะติดต่อ OrcaRouter เพื่อขอราคาสำหรับองค์กร แต่ไม่มีส่วนลดเฉพาะใดๆ ที่มีการโฆษณา ต้นทุนต่อโทเค็นนั้นตรงไปตรงมา: ข้อมูลนำเข้า $0.14/M, ข้อมูลส่งออก $0.28/M
หากไม่มีรายการโมเดลที่สมบูรณ์ การเปรียบเทียบโดยตรงก็ไม่สามารถทำได้ อย่างไรก็ตาม โมเดลระดับสูงหลายรุ่น (เช่น GPT-4, Claude 3 Opus) คิดค่าบริการต่อโทเค็นสูงกว่ามาก โดยมักอยู่ที่ $10–$30 ต่อล้านโทเค็นอินพุต DeepSeek V4 Flash มีราคาเพียงเศษเสี้ยวของราคานั้น โมเดลที่ถูกกว่า (เช่น Mistral 7B, Llama 3 8B) อาจมีค่าใช้จ่ายต่ำกว่า $0.10/M อินพุต DeepSeek V4 Flash อยู่ระหว่างระดับงบประมาณและระดับพรีเมียม โดยมีบริบทขนาดใหญ่ในราคาที่พอประมาณ
ใช้ URL ฐาน API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ของ OrcaRouter: https://api.orcarouter.ai/v1 ตั้งค่าพารามิเตอร์ model เป็น "deepseek/deepseek-v4-flash" คีย์ API ของคุณ (ที่ได้รับจาก OrcaRouter) ใส่ในส่วนหัว Authorization เป็น Bearer token ตัวอย่างการใช้ cURL: curl https://api.orcarouter.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"}] }' แทนที่ YOUR_API_KEY ด้วยคีย์จริงของคุณ
พารามิเตอร์มาตรฐานสไตล์ OpenAI: `model`, `messages`, `max_tokens`, `temperature`, `top_p`, `frequency_penalty`, `presence_penalty`, `stop`, `stream`, ฯลฯ เนื่องจากเป็นข้อความเท่านั้น เนื้อหาใน `messages` ต้องเป็นสตริงอ็อบเจกต์ (ไม่มีส่วน image_url) API จะเคารพขีดจำกัดของหน้าต่างบริบทที่ 1,048,576 โทเค็นทั่วทั้งอาร์เรย์ messages หากคำขอของคุณเกินกว่านั้น OrcaRouter จะส่งคืนข้อผิดพลาด ขีดจำกัดเอาต์พุตคือ 384,000 โทเค็น; การตั้งค่า `max_tokens` สูงกว่านั้นจะไม่มีผล
ใช่ เพราะว่า API ของ OrcaRouter เข้ากันได้กับ OpenAI เปลี่ยน URL ฐานจาก `https://api.openai.com/v1` เป็น `https://api.orcarouter.ai/v1` เปลี่ยนคีย์ API เป็นคีย์ OrcaRouter ของคุณ และเปลี่ยนสตริงโมเดลเป็น `deepseek/deepseek-v4-flash` โครงสร้างคำขอและการตอบกลับเหมือนกัน หมายเหตุว่า streaming (SSE) ทำงานตามที่คาดหวัง หากแอปของคุณใช้ SDK ของ OpenAI คุณสามารถตั้งค่าพารามิเตอร์ URL ฐานและรหัสโมเดลได้ง่ายๆ
OrcaRouter ทำหน้าที่เป็นเกตเวย์; ข้อมูลจะผ่านโครงสร้างพื้นฐานของพวกเขาไปยัง DeepSeek API ผู้ใช้ควรตรวจสอบนโยบายความเป็นส่วนตัวของ OrcaRouter สำหรับรายละเอียดการจัดการข้อมูล DeepSeek ในฐานะผู้ให้บริการ อาจประมวลผลข้อมูลบนเซิร์ฟเวอร์นอกเขตอำนาจของคุณ ไม่มีข้อมูลเกี่ยวกับการเก็บรักษาข้อมูลหรือการใช้งานในการฝึกอบรมให้ไว้ สำหรับข้อมูลที่ละเอียดอ่อน ให้พิจารณาใช้โมเดลที่โฮสต์ในสถานที่ของคุณเอง หรือผู้ให้บริการที่มีข้อตกลงการประมวลผลข้อมูลอย่างชัดเจน OrcaRouter ไม่ได้อ้างว่ามีการปกป้องข้อมูลเพิ่มเติมใดๆ นอกเหนือจากความปลอดภัยมาตรฐานของ API
GPT-4 Turbo มีหน้าต่างบริบท 128k และจำนวนโทเค็นเอาต์พุตสูงสุด 4,096 (หรือ 16k สำหรับบางรุ่นย่อย) ในขณะที่ DeepSeek V4 Flash ให้บริบท 1M และเอาต์พุต 384k ซึ่งใหญ่กว่ามาก GPT-4 Turbo รองรับรูปภาพ (มัลติโมดัล) และเป็นที่รู้จักในด้านความรู้ทั่วไปที่กว้างขวาง ส่วน DeepSeek V4 Flash เป็นแบบข้อความเท่านั้น ราคา: GPT-4 Turbo อยู่ที่ $10 ต่อ 1M อินพุต, $30 ต่อ 1M เอาต์พุต (ผ่าน OpenAI) – แพงกว่ามาก คะแนน τ²-Bench สำหรับ GPT-4 Turbo ไม่ได้ระบุไว้ที่นี่ แต่คะแนน 95.0 ของ DeepSeek V4 Flash เป็นการแสดงที่แข็งแกร่ง
Claude 3 Opus มีหน้าต่างบริบทขนาด 200k ไม่มีข้อจำกัดสูงสุดของจำนวนโทเค็นเอาต์พุต แต่โดยทั่วไปแล้ว在实际应用中会被จำกัดไว้ที่ 4k–8k DeepSeek V4 Flash มีบริบทและเอาต์พุตที่ใหญ่กว่าอย่างเห็นได้ชัด Claude 3 Opus รองรับรูปภาพและเป็นที่รู้จักในด้านความปลอดภัยและการใช้เหตุผลที่ละเอียดอ่อน ราคา: Claude 3 Opus อยู่ที่ $15 ต่อ 1M อินพุต, $75 ต่อ 1M เอาต์พุต (ผ่าน Anthropic) – สูงกว่า DeepSeek V4 Flash อย่างมาก หากคุณต้องการมัลติโมดัลหรือมาตรฐานความปลอดภัยสูง Claude อาจเป็นตัวเลือกที่ดีกว่า หากคุณต้องการความยาวที่มากและต้นทุนต่ำ DeepSeek V4 Flash ชนะ
Mistral Large (จาก Mistral AI) มีหน้าต่างบริบท 32k และรับเฉพาะข้อความเท่านั้น ขนาดเอาต์พุตสูงสุดปกติคือ 8k ราคา: $2 ต่ออินพุต 1M, $6 ต่อเอาต์พุต 1M (ผ่าน API ของ Mistral) – แพงกว่า DeepSeek V4 Flash Mistral Large โดดเด่นในงานหลายภาษาและมีผู้ติดตามจำนวนมากในหมู่นักพัฒนาชาวยุโรป DeepSeek V4 Flash ให้บริบทที่ใหญ่กว่า 32 เท่าและเอาต์พุตที่ใหญ่กว่า 48 เท่า โดยมีต้นทุนต่อโทเค็นอินพุตประมาณ 1/14 และต่อโทเค็นเอาต์พุต 1/21 ทำให้เป็นตัวเลือกที่ชัดเจนสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องใช้บริบทยาวและคำนึงถึงงบประมาณ
เลือกใช้ DeepSeek V4 Flash เมื่องานของคุณต้องใช้หน้าต่างบริบทที่ใหญ่กว่า 200k โทเคน (ซึ่งพบได้ไม่บ่อยในโมเดลส่วนใหญ่) หรือผลลัพธ์ที่ยาวกว่า 16k โทเคน อีกทั้งยังเป็นตัวเลือกที่คุ้มค่าที่สุดในบรรดาโมเดลที่มีบริบทขนาดใหญ่มาก – ไม่มีโมเดลอื่นบน OrcaRouter ที่เทียบอัตราส่วนบริบทต่อราคาได้ตามราคาที่ทราบ หากงานของคุณเหมาะสมกับบริบทที่เล็กกว่า (เช่น 4k) และคุณให้ความสำคัญกับความเร็วหรือการรองรับหลายรูปแบบ โมเดลอื่นจากแคตตาล็อกของ OrcaRouter จะเหมาะสมกว่า
เข้ากันได้กับ OpenAI — ใช้ SDK เดิมของคุณได้เลย
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek/deepseek-v4-flash",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoninglogprobsmax_tokensreasoningresponse_formatstopstreamstream_optionstemperaturethinkingtool_choicetoolstop_logprobstop_puser_id| อินพุต / 1M โทเค็น | $0.147 |
| เอาต์พุต / 1M โทเค็น | $0.295 |
| อ่านแคช / 1M | $0.020 |
| สกุลเงิน | USD |
ประมาณการจากราคาตั้ง
เป็นเพียงการประเมิน — จำนวน token จริงขึ้นอยู่กับ tokenizer ของผู้ให้บริการ
สิ่งที่นักพัฒนาพูดถึงในสัปดาห์นี้
GET /api/public/models/deepseek/deepseek-v4-flashเปิด @misc{orcarouter_deepseek_v4_flash,
title = {DeepSeek V4 Flash API},
author = {DeepSeek},
year = {2026},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/deepseek/deepseek-v4-flash}
}DeepSeek. (2026). DeepSeek V4 Flash API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/deepseek/deepseek-v4-flash