DeepSeek

DeepSeek V4 Flash

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deepseek/deepseek-v4-flash
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DeepSeek V4 Flash는 2026-04-24에 출시된 DeepSeek의 효율성 최적화 Mixture-of-Experts(MoE) 모델로, 총 파라미터 284B, 활성 파라미터 13B 규모입니다. 빠른 추론과 높은 처리량 워크로드를 위해 설계되었으며 강력한 추론 및 코딩 성능을 유지합니다. 도구 호출(function calling)과 프롬프트 캐싱을 지원합니다. 컨텍스트 윈도우: 1M 토큰, 출력: 384K. 가격은 입력 $0.14/M 토큰, 출력 $0.28/M 토큰이며 캐시된 입력 읽기는 $0.0028/M로 대규모 프로덕션 트래픽에 적합합니다. OpenAI 및 Anthropic 프로토콜로 사용할 수 있습니다.

컨텍스트 윈도우
1M
최대 출력 토큰
384K
출시일
2026-07-31
기능
Function Calling프롬프트 캐싱
제공업체
DeepSeekDeepSeekAzureAzureBaiLianAliyun
지원 프로토콜
OpenAIopenaiAnthropicanthropic

Providers

BaiLianAliyun
입력 토큰
$0.14/M
출력 토큰
$0.28/M
캐시 읽기
$0.028/M
캐시 쓰기
$0.175/M
웹 검색
$0.01/R
Protocols
Anthropicanthropic
AzureAzure
입력 토큰
$0.19/M
출력 토큰
$0.51/M
캐시 읽기
$0.19/M
웹 검색
$0.035/R
Protocols
OpenAIopenai/v1/chat/completions/v1/responses
Anthropicanthropic
DeepSeekDeepSeek
입력 토큰
$0.14/M
출력 토큰
$0.28/M
캐시 읽기
$0.0028/M
Protocols
OpenAIopenai/v1/chat/completions
Anthropicanthropic

코드 예제

from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.ofox.run/v1",
api_key="YOUR_OFOX_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek/deepseek-v4-flash",
messages=[
{"role": "user", "content": "Hello!"}
],
)
print(response.choices[0].message.content)

가동 시간 및 상태

벤치마크

LMArena평가 항목: deepseek-v4-flash

DeepSeek V4 Flash은(는) LMArena 텍스트 리더보드(스타일 컨트롤) 종합 카테고리에서 1438점을 기록했으며, 41,568건의 인간 선호 투표를 기반으로 374개 모델 중 70위입니다(업데이트: 2026-07-12).

LMArena의 deepseek-v4-flash 벤치마크 점수
카테고리Arena 점수95% 신뢰구간순위투표 수
종합14331442374개 중 70위41,568
고난도 프롬프트14551466374개 중 65위27,503
코딩14761489369개 중 71위12,085
수학14141441362개 중 78위2,133
창작14011418372개 중 65위6,649
지시 이행14231436374개 중 66위13,952
중국어14601489344개 중 73위2,014

출처: LMArena · CC BY 4.0 · 업데이트 2026-07-12 · 평가 방법 · 순위는 LMArena 텍스트 리더보드(스타일 컨트롤)의 각 카테고리 내 비교이며, 점수는 제3자의 인간 선호 평가로 OFOX 공식 평가가 아닙니다.

자주 묻는 질문

DeepSeek V4 Flash은(는) Ofox.ai에서 입력 $0.14/M/백만 토큰, 출력 $0.28/M/백만 토큰입니다. 종량제, 월정액 없음.