DeepSeek V4 Flash 0731 คือเวอร์ชันทางการที่ได้รับการฝึกซ้ำ (re-post-trained) ของโมเดล mixture-of-experts ประสิทธิภาพสูง V4 Flash จาก DeepSeek — มีพารามิเตอร์รวม 284B / พารามิเตอร์แอ็กทีฟ 13B สถาปัตยกรรมและขนาดเหมือนกับเวอร์ชัน April V4 Flash ทุกประการ โดยทำ post-training ใหม่ทั้งหมดตั้งแต่ต้น รองรับบริบท (context window) ขนาด 1 ล้านโทเคน และเอาต์พุตสูงสุด 384K โทเคน รองรับทั้งโหมดคิด (thinking) และไม่คิด (non-thinking) — โดยค่าเริ่มต้นเปิดโหมดคิดอยู่ — พร้อมทั้งรองรับเอาต์พุตแบบ JSON และการเรียกใช้เครื่องมือ (tool calls) และรองรับ Responses API โดยตรง พร้อมการปรับแต่งเฉพาะสำหรับเอเจนต์เขียนโค้ดแบบ Codex การปรับปรุงเวอร์ชัน 0731 ถือเป็นการก้าวกระโดดครั้งใหญ่ในด้านความสามารถของเอเจนต์ โดยทำคะแนนสูงกว่าแม้แต่ DeepSeek V4 Pro Preview ในเกณฑ์ชี้วัดเอเจนต์ที่ DeepSeek เผยแพร่ — ได้ 82.7 บน Terminal Bench 2.1, 76.7 บน Cybergym, 70.3 บน Toolathlon Verified, 54.4 บน DeepSWE และ 54.2 บน NL2Repo บน API อย่างเป็นทางการของ DeepSeek เวอร์ชันนี้คือสิ่งที่ model id ชื่อ deepseek-v4-flash ให้บริการอยู่ในปัจจุบัน ส่วนตัวระบุที่ลงวันที่จะชี้ไปที่เวอร์ชันเดียวกันสำหรับผู้เรียกใช้งานที่อ้างอิงตามวันที่ เป็นตัวเลือกที่แข็งแกร่งสำหรับเอเจนต์เขียนโค้ด งานที่เกี่ยวข้องกับเทอร์มินัลและการใช้เครื่องมือ รวมถึงไปป์ไลน์เอเจนต์ปริมาณมาก (high-volume agentic pipelines) ในราคาระดับ flash-tier
DeepSeek V4 Flash 0731 เป็นโมเดลภาษาที่รองรับเฉพาะข้อความจากผู้ให้บริการ deepseek ใช้งานได้ผ่าน OrcaRouter ที่รหัสโมเดล deepseek/deepseek-v4-flash-0731 ข้อกำหนดหลักคือหน้าต่างบริบทขนาด 1,048,576…
อินพุตถูกจำกัดให้เป็นข้อความเท่านั้น หน้าต่างบริบทมีขนาด 1,048,576 โทเคน และเอาต์พุตสูงสุดคือ 384,000 โทเคนต่อการตอบสนอง นั่นคือพื้นที่ทำงานขนาดใหญ่: คุณสามารถอ่านเนื้อหาได้ประมาณหนึ่งล้านโทเคนก่อนที่จะสร้าง และคุณสามารถขอเอาต์พุตได้สูงสุด 384,000 โทเคนในการเรียกครั้งเดียว การ์ดโมเดลระบุขีดจำกัดทั้งสองนี้แยกกัน โดยไม่ได้ระบุขีดจำกัดรวมสำหรับคำขอที่ใช้ทั้งสองค่าใกล้ระดับสูงสุด ในทางปฏิบัติ เพื่อให้อยู่ภายในขีดจำกัด ให้นับโทเคนของคุณก่อนส่ง และตั้งค่า max_tokens ให้ต่ำกว่าขีดจำกัดเอาต์พุต ข้อจำกัดเฉพาะข้อความยังหมายความว่าคุณต้องแปลงไฟล์ PDF สเปรดชีต และเอกสารอื่นๆ เป็นข้อความธรรมดาก่อน ไม่มีการระบุโทเคไนเซชันไว้ในข้อเท็จจริงที่มีอยู่ ดังนั้นให้ทดสอบเนื้อหาตัวแทนเพื่อดูว่าพรอมต์ของคุณมีขนาดใหญ่เพียงใด หากคำขอของคุณเกิน 1,048,576 โทเคนอินพุต การเรียก API จะล้มเหลว เช่นเดียวกับเอาต์พุตที่เกิน 384,000 โทเคน
เมื่อพิจารณาจากข้อมูลจำเพาะที่ระบุไว้ โมเดลนี้เหมาะที่สุดสำหรับงานที่รวมอินพุตข้อความยาว เอาต์พุตข้อความยาว และการให้เหตุผลเชิงเอเจนต์ที่มุ่งเน้นเทอร์มินัล คะแนน 82.7 จาก Terminal Bench 2.1 เป็นหลักฐานของความแข็งแกร่งในการทำงานตามคำสั่งบนบรรทัดคำสั่ง โดยโมเดลจะอ่านเอาต์พุตของเชลล์และตัดสินใจเลือกคำสั่งถัดไป บริบทขนาด 1,048,576 โทเคนรองรับการวิเคราะห์ทั้งรีโพสิทอรี การตรวจสอบโค้ดหลายไฟล์ เอกสารทางกฎหมายหรือเทคนิคที่ยาว และประวัติการสนทนาที่กว้างขวาง เอาต์พุตขนาด 384,000 โทเคนรองรับการสร้างเอกสารที่มีโครงสร้างยาว ชุดข้อมูลสังเคราะห์ หรือการวิเคราะห์แบบทีละขั้นตอนในครั้งเดียว ราคาต่อโทเคนที่ $0.15 สำหรับอินพุตและ $0.29 สำหรับเอาต์พุตต่อล้านโทเคนทำให้การประมวลผลข้อความปริมาณมากมีต้นทุนที่คาดการณ์ได้ โมเดลนี้เหมาะสมน้อยกว่าเมื่อคุณต้องการความเข้าใจรูปภาพ การถอดเสียง หรือความหน่วงต่ำมาก ซึ่งไม่มีข้อใดครอบคลุมโดยข้อมูลที่ให้ไว้ หากงานของคุณตรงกับลักษณะการใช้งานแบบข้อความอย่างเดียว บริบทขนาดใหญ่ และเอาต์พุตขนาดใหญ่ โมเดลนี้เป็นตัวเลือกที่เหมาะสมในการประเมินผ่าน OrcaRouter
โมเดลไม่สามารถรับอินพุตที่ไม่ใช่ข้อความได้; ไม่มีโมดอลิตี้ด้านภาพ เสียง หรือวิดีโอในรายการแคตตาล็อกของมัน อีกทั้งไม่มีข้อมูลการรับประกันเรื่อง latency หรือ streaming ที่เผยแพร่ไว้ในข้อเท็จจริงที่มีอยู่ คุณควรเลือกโมเดลที่ถูกกว่าเมื่อปริมาณงานของคุณไม่ต้องการ context ขนาดใหญ่หรือขีดจำกัดเอาต์พุต ตัวอย่างเช่น การสนทนากับแชทบอทสั้น ๆ ที่ใช้สองสามพันโทเคนจะยังคงถูกเรียกเก็บในอัตราต่อโทเคนเท่ากัน แต่อาจจะเหมาะสมกว่าหากใช้โมเดลที่มี context เล็กกว่าและราคาต่อล้านโทเคนที่ต่ำกว่า ข้อเท็จจริงที่มีอยู่ไม่ได้ระบุราคาสำหรับทางเลือกอื่น ดังนั้นให้เปรียบเทียบอัตราต่อ 1 ล้านโทเคนในแคตตาล็อก OrcaRouter หากงานของคุณคือการจำแนกประเภทหรือสรุปข้อความสั้น ๆ อย่างง่าย โมเดลที่ถูกกว่าอาจเพียงพอ หากงานของคุณต้องการ context เต็ม 1M หรือเอาต์พุต 384K หรือได้รับประโยชน์จากความแข็งแกร่งของ Terminal Bench 2.1 ในงานบรรทัดคำสั่ง ราคาของโมเดลนี้ก็คือเกณฑ์ที่เกี่ยวข้องสำหรับการประเมิน
ทุกอินพุตต้องเป็นข้อความ ไฟล์ PDF, รูปภาพ, สเปรดชีต และไฟล์เสียงต้องถูกแปลงเป็นข้อความธรรมดาหรือถอดเสียงก่อนจึงจะส่งได้ นั่นเป็นขั้นตอนการประมวลผลล่วงหน้าที่จำเป็น แต่ก็ทำให้รูปแบบคำของ่ายขึ้น: ฟิลด์เนื้อหาในรูปแบบ OpenAI มาตรฐานที่มีสตริงคือทั้งหมดที่คุณต้องการ บริบทขนาด 1,048,576 โทเคนหมายความว่าคุณสามารถส่งข้อความที่แปลงแล้วจำนวนมากในคำขอเดียว และเอาต์พุตขนาด 384,000 โทเคนหมายความว่าคุณสามารถรับข้อความยาวมากกลับมาได้ จำนวนโทเคนเป็นข้อกังวลหลักในการดำเนินงาน เนื่องจากค่าใช้จ่ายทั้งหมดขึ้นอยู่กับโทเคนอินพุตและเอาต์พุต OrcaRouter รายงานการใช้งานในรูปแบบการตอบสนองที่เข้ากันได้กับ OpenAI ช่วยให้คุณติดตามตัวเลขทั้งสองได้ หากคุณทำงานกับภาษาหรือโค้ดที่แยกโทเคนอย่างไม่มีประสิทธิภาพ บริบทที่มีประสิทธิภาพของคุณจะหดตัวลง เพราะตัวจำกัดคือจำนวนโทเคน ไม่ใช่อักขระ ไม่มีรายละเอียดของตัวแยกโทเคนให้ ดังนั้นให้ทดสอบอย่างรวดเร็วกับเนื้อหาของคุณเองเพื่อเรียนรู้ความยาวโทเคนโดยทั่วไป
Terminal Bench 2.1 ประเมินความสามารถของโมเดลในการทำงานในสภาพแวดล้อมเทอร์มินัล: การทำความเข้าใจผลลัพธ์ของคำสั่ง การนำทางไดเรกทอรี การเรียกใช้คำสั่ง และการทำงานธุรการระบบหรือวิศวกรรมซอฟต์แวร์ในโลกจริงผ่านเชลล์ คะแนนหลักสำหรับ DeepSeek V4 Flash 0731 คือ 82.7 บนสเกลที่ยิ่งสูงยิ่งดี นี่เป็นผลลัพธ์เกณฑ์มาตรฐานเพียงรายการเดียวที่ระบุไว้ในข้อเท็จจริงที่มี คะแนนนี้เป็นสัญญาณที่มีประโยชน์หากคุณวางแผนที่จะสร้างลูปตัวแทนที่ออกคำสั่งเชลล์ เนื่องจากเกณฑ์มาตรฐานนี้ออกแบบมาเพื่อทดสอบความสามารถแบบนั้นโดยเฉพาะ ไม่ได้เป็นการวัดความรู้ทั่วไป การเขียนเชิงสร้างสรรค์ คณิตศาสตร์ หรือความสามารถหลายภาษา ไม่มีการเปรียบเทียบเส้นฐานหรือตัวเลขเกณฑ์มาตรฐานอื่นให้ ดังนั้น 82.7 ควรตีความในบริบท: หลักฐานที่แข็งแกร่งสำหรับงานที่เกี่ยวข้องกับเทอร์มินัล และไม่มีหลักฐานสำหรับโดเมนอื่น ๆ คะแนนเกณฑ์มาตรฐานขึ้นอยู่กับการกระจายงานที่แน่นอน งานเทอร์มินัลของคุณเองอาจได้คะแนนต่างกัน ตรวจสอบด้วยการประเมินของคุณเองก่อนใช้งานจริง
ข้อเท็จจริงที่มีสำหรับ DeepSeek V4 Flash 0731 ไม่รวมถึงโทเคนต่อวินาที เวลาจนถึงโทเคนแรก ความหน่วง p95 หรือปริมาณงาน ชื่อ Flash สื่อถึงรุ่นที่เบากว่า แต่ข้อเท็จจริงที่ให้มาไม่ได้ระบุปริมาณความเร็ว สิ่งที่ข้อเท็จจริงรวมถึงคือหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ 1,048,576 โทเคน และขีดจำกัดเอาต์พุตขนาดใหญ่ 384,000 โทเคน อินพุตและเอาต์พุตที่ยาวขึ้นย่อมใช้พลังประมวลผลมากขึ้นโดยธรรมชาติ ดังนั้นความหน่วงบนคำขอแบบเต็มบริบทมักจะสูงกว่าคำสั่งสั้น ๆ แม้แต่กับโมเดลที่เร็วก็ตาม ราคา $0.15/$0.29 ต่อล้านโทเคนอธิบายถึงต้นทุน ไม่ใช่ความเร็ว เพื่อการตัดสินใจอย่างมีข้อมูล ให้รันการทดสอบโหลดของคุณเองกับ API ของ OrcaRouter โดยใช้พรอมต์ที่เป็นตัวแทนของขนาดที่คุณตั้งใจใช้ และเปรียบเทียบเวลาจนถึงโทเคนแรกและระยะเวลาทั้งหมดกับโมเดลอื่น ๆ ในแคตตาล็อก อย่าคาดการณ์ความหน่วงจากคะแนน benchmark ซึ่งไม่ได้วัดเวลาตอบสนอง
ข้อจำกัดหลักเห็นได้จากข้อเท็จจริงที่ระบุไว้ มันเป็นข้อความเท่านั้น ดังนั้นอินพุตแบบมัลติมอดัลจึงอยู่นอกขอบเขต หลักฐานการวัดประสิทธิภาพจำกัดอยู่ที่คะแนนเดียวคือ 82.7 บน Terminal Bench 2.1 ซึ่งครอบคลุมการทำงานให้สำเร็จตามเทอร์มินัล ไม่ใช่การใช้เหตุผลทั่วไปหรือความรู้ ไม่มีการเผยแพร่เมตริกความหน่วง เวลาใช้งาน หรืออัตราข้อผิดพลาด ดังนั้นประสิทธิภาพภายใต้โหลดจึงไม่ทราบ ขีดจำกัดบริบทและเอาต์พุตมีขนาดใหญ่แต่มีขอบเขตจำกัด: โทเค็นอินพุต 1,048,576 โทเค็นและเอาต์พุต 384,000 โทเค็นต่อคำขอ คำขอที่เกินขีดจำกัดจะไม่สำเร็จ ไม่มีส่วนลดแคชพรอมต์ที่บันทึกไว้ในข้อเท็จจริงที่ให้มา ดังนั้นคำนำหน้าที่ซ้ำกันจึงถูกเรียกเก็บเป็นโทเค็นอินพุตปกติ ราคาต่ำต่อโทเค็น แต่ต้นทุนสัมบูรณ์เพิ่มขึ้นเชิงเส้นตามขนาดบริบท หากแอปพลิเคชันของคุณต้องการวิทัศน์ ความหน่วงต่ำ หรือปริมาณงานสูงมาก โมเดลนี้อาจไม่เหมาะสม ตรวจสอบข้อกำหนดเหล่านั้นแยกต่างหากก่อนตัดสินใจ
ต้นทุนคำนวณต่อ token โดยมีอัตราหนึ่งสำหรับ input และอีกอัตราหนึ่งสำหรับ output. Input tokens มีต้นทุน $0.15 ต่อ 1,000,000 tokens; output tokens มีต้นทุน $0.29 ต่อ 1,000,000 tokens. OrcaRouter คิดค่าใช้จ่ายในอัตราของผู้ให้บริการโดยไม่มีส่วนเพิ่ม (zero markup) หมายความว่าไม่มีเปอร์เซ็นต์แพลตฟอร์มเพิ่มเติมบนอัตราของ deepseek. ต้นทุนของคำขอหนึ่งครั้งโดยประมาณคือ input tokens คูณ $0.15 หารด้วย 1,000,000 บวกกับ output tokens คูณ $0.29 หารด้วย 1,000,000. ตัวอย่างเช่น input เต็มรูปแบบ 1,048,576 tokens มีต้นทุนประมาณ $0.1573 และ output ความยาวสูงสุด 384,000 tokens มีต้นทุนประมาณ $0.1114 ถ้าใช้ทั้งสองขีดจำกัดในการทำธุรกรรมแยกกัน. ข้อเท็จจริงที่มีอยู่ไม่ได้กล่าวถึงการกำหนดราคา cached-input ที่มีส่วนลด ดังนั้นให้ถือว่าแต่ละ input token ถูกเรียกเก็บในอัตรามาตรฐาน. เนื่องจากการกำหนดราคาเป็นแบบเส้นตรง การประมาณต้นทุนแบบ batch จึงตรงไปตรงมาเมื่อคุณทราบขนาด prompt เฉลี่ยและความยาว output.
ข้อแลกเปลี่ยนหลักคือระหว่างขนาดบริบทและราคา ที่ $0.15 ต่อ 1M โทเคนอินพุต พรอมต์ที่ใช้บริบทเต็ม 1,048,576 โทเคนจะมีค่าใช้จ่ายประมาณ $0.157 สำหรับค่าเข้าอินพุตเพียงอย่างเดียว หากงานของคุณต้องการบริบทเพียงไม่กี่พันโทเคน คุณกำลังจ่ายค่าความจุที่ไม่ได้ใช้ ในแง่ที่ว่าโมเดลที่มีบริบทเล็กกว่าและราคาต่อโทเคนต่ำกว่าอาจถูกกว่า ขึ้นอยู่กับอัตราของมัน อัตรา $0.29 ต่อ 1M เอาต์พุตหมายความว่าเอาต์พุตยาวๆ ไม่ได้แพงเป็นพิเศษในแต่ละครั้ง แต่ปริมาณงานที่สร้างข้อความหลายกิกะไบต์จะสะสมค่าใช้จ่าย ไม่มีส่วนลดแบบแบตช์ การสำรอง หรือส่วนลดแคชระบุไว้ในข้อเท็จจริงที่ให้มา การเรียกเก็บเงินแบบไม่บวกกำไรจาก OrcaRouter หมายความว่าราคาที่คุณเห็นคือราคาของผู้ให้บริการ; บิลสุดท้ายของคุณเป็นเพียงฟังก์ชันของโทเคนที่ส่งและรับ สำหรับงานแบตช์ขนาดใหญ่ ให้ประมาณจำนวนโทเคนอินพุตและเอาต์พุตทั้งหมด คูณด้วยอัตราทั้งสอง แล้วเปรียบเทียบกับทางเลือกอื่นในแคตตาล็อก
OrcaRouter คิดค่าใช้บริการ DeepSeek V4 Flash 0731 ตามอัตราของผู้ให้บริการโดยตรงโดยไม่มีการบวกกำไรเพิ่ม อัตรา $0.15 ต่อ 1M input tokens และ $0.29 ต่อ 1M output tokens เป็นอัตราของผู้ให้บริการ ไม่ใช่ราคาที่บวกเพิ่ม ข้อมูลที่ให้มาไม่ได้ระบุเกี่ยวกับ prompt caching สำหรับโมเดลนี้ ไม่มีรายการราคาสำหรับ cached-input tier และไม่มีข้อความใดระบุว่า OrcaRouter จะแคช prompt ให้โดยอัตโนมัติ หากผู้ให้บริการต้นทางมีบริการแคช เงื่อนไขดังกล่าวไม่ได้รวมอยู่ในข้อมูลของรายการแคตตาล็อกนี้ ดังนั้นคุณควรตรวจสอบเอกสารปัจจุบันของ OrcaRouter ก่อนที่จะสมมติว่ามีส่วนลด การตอบกลับของ API นั้น เนื่องจากเป็นไปตามรูปแบบ chat completions ของ OpenAI จะรวมข้อมูลการใช้งานที่ช่วยให้คุณตรวจสอบจำนวน input และ output tokens ที่ถูกเรียกเก็บเงินได้ เพื่อวัตถุประสงค์ในการตรวจสอบบัญชี ให้บันทึก usage object จากการตอบกลับแต่ละครั้งแล้วเปรียบเทียบกับจำนวน token ที่คุณคาดหวัง การควบคุมค่าใช้จ่ายใดๆ ต้องมาจากการเลือกใช้ prompt และพารามิเตอร์ของคุณเอง
ส่งคำขอ chat completion มาตรฐานไปยัง API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ของ OrcaRouter โดย base URL คือ https://api.orcarouter.ai/v1 และ model ID คือ deepseek/deepseek-v4-flash-0731 ตั้งค่า field ชื่อ model เป็นสตริงนั้นทุกประการ และใส่ OrcaRouter API key ของคุณใน header Authorization เป็น bearer token สร้าง messages array ที่มีเนื้อหาเป็นข้อความ เนื่องจากโมเดลไม่รองรับเนื้อหารูปภาพหรือเสียง การตอบกลับจะถูกจัดรูปแบบเหมือน OpenAI chat completion และรวมถึงข้อความที่สร้างขึ้นและออบเจกต์ usage เนื่องจาก model ID มีคำนำหน้า provider จึงต้องคงไว้ตามที่แสดงทุกประการ ข้อเท็จจริงที่มีอยู่ไม่จำเป็นต้องใช้ header ที่ไม่ได้มาตรฐานหรือการตั้งค่าการขนส่งพิเศษ คุณสามารถใช้ OpenAI SDK, curl หรือ HTTP client ใดก็ได้ที่รองรับ JSON เริ่มต้นด้วยคำขอขนาดเล็ก ตรวจสอบว่า usage ที่ส่งกลับมาตรงกับจำนวน token อินพุตและเอาต์พุตที่คาดหวัง แล้วค่อยขยายขนาด
เนื่องจากเอนด์พอยต์นี้เข้ากันได้กับ OpenAI พารามิเตอร์สำหรับ chat completion ทั่วไปจึงพร้อมใช้งาน: model, messages, temperature, top_p, max_tokens หรือ max_completion_tokens, stop, stream และตัวเลือกอื่นๆ ที่คล้ายกันซึ่งรองรับโดย SDK ที่คุณใช้ ข้อเท็จจริงที่มีอยู่ไม่ได้ระบุว่าพารามิเตอร์ใดบ้างที่ OrcaRouter ให้เกียรติสำหรับโมเดลเฉพาะนี้ ดังนั้นคุณควรทดสอบสิ่งใดก็ตามที่นอกเหนือจาก model และ messages ข้อจำกัดที่สำคัญคือขีดจำกัดของโมเดลเอง: โทเคนอินพุต 1,048,576 โทเคน และโทเคนเอาต์พุต 384,000 โทเคน เก็บค่า max_tokens ให้ต่ำกว่าขีดจำกัดเอาต์พุตเพื่อหลีกเลี่ยงคำขอที่ล้มเหลว สำหรับการเรียกใช้ tool หรือ function ข้อเท็จจริงไม่ได้ระบุการสนับสนุน โปรดทดสอบนิยาม tool ขั้นต่ำก่อนสร้าง agent สำหรับการควบคุมรูปแบบเอาต์พุต ไม่มีการกล่าวถึงโหมด JSON หรือการรับประกัน structured output โปรดตรวจสอบความถูกต้องของข้อความที่สร้างขึ้นด้วยตนเองหากคุณต้องการโครงสร้างที่เชื่อถือได้ การสตรีมมักรองรับบนเอนด์พอยต์ที่เข้ากันได้กับ OpenAI แต่ข้อเท็จจริงไม่ได้ยืนยันสำหรับโมเดลนี้ ดังนั้นโปรดศึกษาจากเอกสารอ้างอิง API ของ OrcaRouter
การย้ายระบบส่วนใหญ่เป็นการกำหนดค่า: เปลี่ยน base URL เป็น https://api.orcarouter.ai/v1 เปลี่ยน API key เป็นคีย์ OrcaRouter ของคุณ และแทนที่ชื่อโมเดลด้วย deepseek/deepseek-v4-flash-0731 โค้ดที่สร้างข้อความ จัดการผลตอบรับจาก chat completion และอ่านข้อมูลการใช้งานอยู่แล้วจะยังทำงานได้ตราบใดที่ทำตามรูปแบบของ OpenAI มีความแตกต่างสองจุดที่ต้องให้ความสนใจ ประการแรก โมเดลนี้รองรับเฉพาะข้อความ ดังนั้นต้องลบฟิลด์ image_url หรือ audio ออกจากคำขอของคุณ ประการที่สอง ขีดจำกัดบริบทและเอาต์พุตมีขนาดใหญ่มาก ปรับการตั้งค่า max_tokens ของคุณให้เคารพเพดานเอาต์พุต 384,000 โทเคน และเตรียมพร้อมสำหรับการตอบกลับที่ยาวนานเป็นครั้งคราว หากโค้ดของคุณมีการลองใหม่เมื่อเกิดข้อผิดพลาด 429 หรือ 5xx ให้คงไว้ ข้อเท็จจริงไม่ได้เปลี่ยนความคาดหวังในการจัดการข้อผิดพลาด ทดสอบแบบ smoke test กับพรอมป์ต์เล็กๆ ยืนยันว่าการเรียกเก็บเงินปรากฏที่ $0.15/$0.29 ต่อล้านโทเคน แล้วจึงค่อยๆ ย้ายทราฟฟิก
URL ฐานสำหรับ API ของ OrcaRouter คือ https://api.orcarouter.ai/v1 คำขอทั้งหมดไปยัง endpoint นี้ควรใช้ HTTPS การรับรองความถูกต้องใช้ API key ซึ่งส่งเป็น bearer token มาตรฐานในส่วนหัว Authorization ข้อเท็จจริงที่มีอยู่ไม่ได้ระบุวิธีการรับรองความถูกต้องแบบอื่น รหัสโมเดลคือ deepseek/deepseek-v4-flash-0731 ซึ่งรวมชื่อผู้ให้บริการและคำต่อท้าย snapshot 0731; ส่งตามที่เขียนไว้ทุกประการ ใน SDK ส่วนใหญ่ที่เข้ากันได้กับ OpenAI คุณกำหนดค่า client ด้วย base_url และ api_key จากนั้นตั้งชื่อโมเดลในการเรียกแต่ละครั้ง การตอบกลับจะรวมจำนวน token ที่เกี่ยวข้องกับการเรียกเก็บเงินในออบเจกต์ usage ข้อเท็จจริงไม่ได้ระบุอัตราจำกัด (rate limits) พฤติกรรมการลองใหม่ (retry) หรือคำแนะนำเรื่อง timeout ดังนั้นโปรดตรวจสอบเอกสารของ OrcaRouter สำหรับรายละเอียดการใช้งานเหล่านั้น เก็บ API key ของคุณอย่างปลอดภัย; คีย์นี้กำหนดสิทธิ์การเข้าถึงบัญชีโมเดลทุกบัญชีในโปรเจกต์ OrcaRouter ของคุณ หากคุณใช้ proxy หรือ gateway ให้ชี้ไปที่ URL ฐานของ OrcaRouter และคงรหัสโมเดลเต็มไว้
ข้อเท็จจริงที่ให้มานี้ครอบคลุมเฉพาะสแนปช็อตนี้เท่านั้น ดังนั้นการเปรียบเทียบเชิงตัวเลขแบบทีละบรรทัดกับรายการ DeepSeek อื่นๆ จึงไม่สามารถทำได้จากข้อมูลที่มี สิ่งที่เรารู้เกี่ยวกับ DeepSeek V4 Flash 0731 คือบริบทขนาด 1,048,576 โทเค็น ขีดจำกัดเอาต์พุต 384,000 โทเค็น อินพุตแบบข้อความเท่านั้น ราคา $0.15/$0.29 ต่อ 1 ล้านโทเค็น และคะแนน Terminal Bench 2.1 ที่ 82.7 โมเดล DeepSeek อื่นๆ ในแคตตาล็อกของ OrcaRouter อาจแตกต่างกันในทุกมิติเหล่านี้ เมื่อตัดสินใจ ให้เปรียบเทียบข้อกำหนดที่สำคัญ: โปรเจกต์ของคุณใช้โทเค็นจริงกี่โทเค็น เอาต์พุตของคุณต้องการกี่โทเค็น คุณจำเป็นต้องมีอินพุตแบบมัลติโมดัลหรือไม่ และราคาต่อ 1 ล้านโทเค็นของตัวเลือกนั้น ป้ายกำกับ Flash บ่งบอกถึงเวอร์ชันที่เบากว่าเมื่อเทียบกับรุ่น DeepSeek อื่นๆ แต่ตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพเชิงวัตถุประสงค์เพียงอย่างเดียวในข้อเท็จจริงคือคะแนน Terminal Bench ใช้หน้าหมวดหมู่ของ OrcaRouter เพื่อเปรียบเทียบข้อกำหนดแบบเคียงข้างกันและราคาปัจจุบันก่อนตัดสินใจเลือก
ที่บริบท 1,048,576 โทเคน โมเดลนี้อยู่ในระดับบริบทขนาดยาว โมเดลที่มีบริบทขนาดเล็กกว่าอาจจำกัดอยู่ที่ไม่กี่แสนโทเคนหรือน้อยกว่า บังคับให้คุณต้องแบ่งเอกสาร ฝังชิ้นส่วน หรือใช้การดึงข้อมูล ข้อดีของโมเดลนี้คือคุณสามารถใส่คลังข้อมูลขนาดใหญ่ในพรอมป์เดียวและให้โมเดลประมวลผลทั้งหมดในรอบเดียว ข้อเสียคือต้นทุนต่อคำขอ: โทเคนอินพุตแต่ละตัวถูกคิดค่าบริการ ดังนั้นบริบทขนาดใหญ่จะทวีคูณค่าใช้จ่ายอินพุต ข้อเท็จจริงไม่ได้ระบุโมเดลใดที่มีหน้าต่างบริบทยาวกว่านี้ ดังนั้นข้อสรุปที่ปลอดภัยเพียงอย่างเดียวคือเกี่ยวกับข้อจำกัดของโมเดลนี้เอง ในการเลือก ให้ประมาณขนาดพรอมป์จริงของคุณ หากงานของคุณโดยทั่วไปใช้โทเคนน้อยกว่า 100K บริบทเต็มรูปแบบอาจไม่เกี่ยวข้อง และโมเดลที่ถูกกว่าและเล็กกว่าอาจเหมาะกว่า หากคุณเกินขีดจำกัดบริบททั่วไปเป็นประจำ หน้าต่าง 1M โทเคนของโมเดลนี้คือคุณสมบัติที่ชี้ขาด
เลือก DeepSeek V4 Flash 0731 เมื่องานเป็นข้อความล้วนและคุณสามารถใช้ประโยชน์จากสเปกของมันได้ บริบทขนาด 1,048,576 โทเคนสมควรเลือกเมื่อคุณต้องการอ่านทั้งรีพอสิทอรี ชุดเอกสาร หรือบันทึกการสนทนายาวในรอบเดียว ขีดจำกัดเอาต์พุต 384,000 โทเคนสมควรเลือกเมื่อคุณต้องการคำตอบที่ยาวมากโดยไม่ต้องเรียกใช้งานหลายรอบ คะแนน Terminal Bench 2.1 ที่ 82.7 สมควรเลือกสำหรับงานอัตโนมัติบนเทอร์มินัลและเวิร์กโฟลว์ CLI แบบเอเจนต์ ราคา $0.15/$0.29 ต่อ 1 ล้านโทเคนสมควรเลือกสำหรับการประมวลผลข้อความแบบแบตช์ปริมาณมากซึ่งต้นทุนต่อโทเคนเป็นปัจจัยหลัก อย่าเลือกเมื่อคุณต้องการรูปภาพหรือเสียง เมื่อความต้องการบริบทของคุณน้อยมากและมีโมเดลที่ถูกกว่าให้เลือก หรือเมื่อคุณไม่สามารถยอมรับลักษณะความหน่วงที่ไม่ทราบค่าได้ ข้อเท็จจริงที่ให้มานั้นไม่มีการรับประกันเรื่องความหน่วงใดๆ ดังนั้นทีมที่อ่อนไหวต่อประสิทธิภาพควรทดสอบ benchmark ด้วยพรอมป์จริงก่อนเสมอ ไม่ว่าในกรณีใด ให้ยืนยันรหัสโมเดลและการเรียกเก็บเงินบน OrcaRouter ก่อนขยายขนาดการใช้งาน
เข้ากันได้กับ OpenAI — ใช้ SDK เดิมของคุณได้เลย
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| 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-flash-0731เปิด @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