DeepSeek V4 Flash 高效的 MoE — 總共 284B 參數 / 13B 活躍參數，100 萬上下文，針對快速日常負載進行優化。
DeepSeek V4 Flash 是來自中國 AI 公司 DeepSeek 的大型語言模型。它僅處理文字輸入，專為需要大上下文視窗（1,048,576 個 tokens）和高最大輸出量（384,000 個 tokens）的場景而設計。該模型可透過 OrcaRouter 的 OpenAI 兼容 API 存取，使用模型…
主要能力是處理非常長的序列：1,048,576個token（1M）的上下文視窗，以及最高384,000個token的輸出。這使得模型能夠在長對話或文件中保持連貫性。在τ²-Bench上的基準評分95.0，顯示其在需要推理和工具使用的任務上表現強勁。DeepSeek V4 Flash 可能專為速度而設計（從名稱「Flash」可看出），但未提供具體的延遲指標。
如果您的任務涉及短輸入和輸出（例如分類、簡單問答、簡短摘要），使用較小模型（具有較低上下文窗口和較低每Token成本）可能更具成本效益。例如，來自Anthropic或OpenAI等提供商的模型，若其每百萬輸入Token收費低於0.14美元，則適合處理簡單任務。DeepSeek V4 Flash 最適合在真正需要大上下文或大量輸出時使用；否則，您將為未使用的容量付費。
為了最大化大型上下文視窗，請以清晰的邊界來組織你的提示詞（例如：摘要、引用證據、然後行動）。對於較長的輸出，使用迭代式優化：先產生骨架，再擴展各章節。由於模型僅限文字，請將任何非文字資料（表格、圖片）轉換為描述性文字。速率限制由 OrcaRouter 管理；請查閱 API 文件以了解並發設定。嘗試調整 `max_tokens` 參數來控制輸出長度和成本。
τ²-Bench（Tau-squared基準）評估語言模型在需要推理、規劃和工具使用的任務上的表現。95.0分表示DeepSeek V4 Flash在這些複雜的多步驟挑戰中表現出色。然而，單一基準無法反映模型品質的所有面向，例如事實準確性、創造力或指令遵循能力。未提供其他基準分數（例如MMLU、HumanEval）。使用者應根據自身任務評估模型，以確認其適用性。
DeepSeek將模型命名為「Flash」，暗示針對低延遲進行了優化。然而，並未提供具體的速度測量數據（每秒令牌數、首個令牌時間）。實際推論速度取決於輸入/輸出長度、並發量以及 OrcaRouter 的基礎設施等因素。對於延遲敏感的應用，您應使用典型工作負載測試該模型。若需要更低的延遲，可考慮 OrcaRouter 上提供的更小、更快的模型。
第一，它僅支援文字，沒有多模態支援。第二，該提供者（DeepSeek）總部位於中國；資料處理政策可能與美國/歐盟的提供者不同。第三，僅提供一個基準測試分數（τ²-Bench），因此它在其他常見評估中的表現未知。第四，大型上下文視窗若未充分利用，可能會增加延遲和成本。最後，作為來自單一提供者的模型，與廣泛使用的替代方案相比，它可能擁有較少的社群支援和較少的第三方整合。
定價按供應商費率計費，無任何加價：每百萬個輸入代幣0.14美元，每百萬個輸出代幣0.28美元。這表示OrcaRouter不加收任何利潤；您支付的正是供應商的收費。提示快取或其他功能不另收費（除非供應商本身有此收費；目前未提及）。針對一個包含100萬個輸入代幣和20萬個輸出代幣的對話，費用將為0.14美元 + 0.056美元 = 0.196美元。
未提供有關快取策略或批量折扣的資訊。OrcaRouter 按供應商費率計費，不加價。任何快取機制都需要由用戶端實現，例如在本地儲存常用提示。對於高用量用戶，或許值得聯繫 OrcaRouter 洽談企業定價，但並未公告特定折扣。按 token 計費很直接：輸入每百萬個 token $0.14，輸出每百萬個 token $0.28。
在沒有完整模型列表的情況下，無法進行直接比較。然而，許多頂級模型（例如 GPT-4、Claude 3 Opus）每 token 的收費顯著更高——通常每百萬輸入 token 收費 10 到 30 美元。DeepSeek V4 Flash 的價格僅為其一小部分。較便宜的模型（例如 Mistral 7B、Llama 3 8B）可能每百萬輸入低於 0.10 美元。DeepSeek V4 Flash 介於平價與高階等級之間，以適中價格提供大型上下文。
使用 OrcaRouter 的 OpenAI 相容 API 基礎網址：https://api.orcarouter.ai/v1。將模型參數設為 "deepseek/deepseek-v4-flash"。您的 API 金鑰（從 OrcaRouter 取得）以 Bearer Token 形式放入 Authorization 標頭。使用 cURL 的範例： 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"}] }' 將 YOUR_API_KEY 替換為您的實際金鑰。
標準的 OpenAI 風格的參數：`model`、`messages`、`max_tokens`、`temperature`、`top_p`、`frequency_penalty`、`presence_penalty`、`stop`、`stream` 等。由於僅支援文字，`messages` 內容必須是字串物件（不包含 `image_url` 部分）。API 遵守訊息陣列中 1,048,576 個 token 的上下文視窗限制。如果請求超過該限制，OrcaRouter 將回傳錯誤。輸出上限為 384,000 個 token；將 `max_tokens` 設定為高於該值無效。
是的，因為 OrcaRouter 的 API 與 OpenAI 相容。只需將基礎 URL 從 `https://api.openai.com/v1` 改為 `https://api.orcarouter.ai/v1`，將 API 金鑰換成你的 OrcaRouter 金鑰，並將模型字串改為 `deepseek/deepseek-v4-flash`。請求和回應結構完全相同。請注意，串流（SSE）功能也正常運作。若你的應用程式使用 OpenAI 的 SDK，只需設定基礎 URL 和模型 ID 參數即可。
OrcaRouter 扮演閘道角色，資料會透過其基礎架構傳送至 DeepSeek API。使用者應查閱 OrcaRouter 的隱私權政策，以了解具體的資料處理方式。身為服務提供者，DeepSeek 可能會在您管轄區域之外的伺服器上處理資料。文中未提供任何關於資料保留或訓練用途的資訊。若涉及敏感資料，建議考慮使用內部部署的模型，或選擇與明確資料處理協議之提供者合作。OrcaRouter 並未主張除標準 API 安全性之外的任何額外資料保護措施。
GPT-4 Turbo 擁有 128k 的上下文視窗與 4,096 個最大輸出 token（部分變體為 16k），而 DeepSeek V4 Flash 則提供 1M 的上下文與 384k 的輸出——規模遠大得多。GPT-4 Turbo 支援影像（多模態），並以廣泛的通用知識聞名；DeepSeek V4 Flash 則為純文字。定價方面：GPT-4 Turbo 每 1M 輸入 token 收費 10 美元，每 1M 輸出 token 收費 30 美元（透過 OpenAI）——貴上許多。此處未提供 GPT-4 Turbo 的 τ²-Bench 分數，但 DeepSeek V4 Flash 的 95.0 分表現亮眼。
Claude 3 Opus 擁有 200k 的上下文窗口，雖然沒有指定的最大輸出 Token 限制，但在實際應用中通常被限制在 4k 到 8k 之間。DeepSeek V4 Flash 則擁有顯著更大的上下文和輸出能力。Claude 3 Opus 支援圖像處理，並以其安全性和細緻入微的推理能力而聞名。定價方面：Claude 3 Opus 每 1M 輸入 Token 收費 15 美元，每 1M 輸出 Token 收費 75 美元（透過 Anthropic）—— 明顯高於 DeepSeek V4 Flash。如果你需要多模態功能或高安全標準，Claude 可能是更合適的選擇；如果你需要極長的上下文和較低的成本，那麼 DeepSeek V4 Flash 則勝出。
Mistral Large（來自 Mistral AI）提供 32k 脈絡視窗，僅支援文字輸入。輸出上限通常為 8k。定價：每 100 萬輸入 token 2 美元，每 100 萬輸出 token 6 美元（透過 Mistral 的 API）——比 DeepSeek V4 Flash 更昂貴。Mistral Large 擅長多語言任務，在歐洲開發者中擁有眾多追隨者。DeepSeek V4 Flash 提供 32 倍大的脈絡視窗和 48 倍大的輸出量，每輸入 token 成本約為 1/14，每輸出 token 成本約為 1/21，使其成為長脈絡、預算敏感應用的明確選擇。
當您的任務需要超過20萬個Token的上下文窗口（大多數模型不常見）或輸出長度超過1.6萬個Token時，請選擇 DeepSeek V4 Flash。在擁有超長上下文的模型中，它也是最具成本效益的選擇——根據已知定價，OrcaRouter 上沒有任何其他模型的上下文與價格比能與之匹敵。如果您的任務適合較小的上下文（例如4K），且您優先考慮速度或多模態支援，那麼 OrcaRouter 目錄中的其他模型會更為合適。
相容 OpenAI——沿用你現有的 SDK
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| 輸入 / 1M tokens | $0.147 |
| 輸出 / 1M tokens | $0.295 |
| 快取讀取 / 1M | $0.020 |
| 貨幣 | USD |
基於標價的估算
僅為估算——實際 Token 數取決於供應商的分詞器。
本週開發者的討論
@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