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DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0423

来源介绍(英文)

DeepSeek V4 Flash is an efficiency-optimized Mixture-of-Experts model from DeepSeek with 284B total parameters and 13B activated parameters, supporting a 1M-token context window. It is designed for fast inference and...

模型概览

模型规格

上下文
1,048,576 tokens
最大输出
943,717 tokens
架构
text->text
分词器
DeepSeek
知识截止时间
暂未提供
内容审核
否
OPENROUTER

完整价格

同步自 OpenRouter。Token 价格均按每百万 Token 展示。

输入
$0.091
每百万 Token
输出
$0.182
每百万 Token
缓存读取
$0.0182
每百万 Token
API

模型配置

推理能力

是否必须推理
否
默认参数
high
能力与模态
xhigh, high, none
API

快速调用

在本地设置 OPENROUTER_API_KEY。Python 需安装 requests;JavaScript 在 Node.js 中运行。密钥应保存在服务端。

API 文档

curl --fail-with-body https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"deepseek/deepseek-v4-flash","messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}]}'
能力与模态

输入 → 输出

输入
text
输出
text
推理能力

否 · xhigh · high · none

API

支持的 API 参数

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_completion_tokensmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningreasoning_effortrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_atop_ktop_logprobstop_p
可用提供方

17 个提供方

核验日期: 2026年10月26日

在 OpenRouter 查看实时 Provider

Provider 可用性、延迟、吞吐量和路由会持续变化,请前往来源页面查看实时运行数据。

OpenRouter

Relace

fp4
上下文
1.0M
最大输出
944K
输入
$0.05
输出
$0.45
缓存读取
$0.05
缓存写入
暂未提供

StreamLake

fp8
上下文
1.0M
最大输出
384K
输入
$0.0826
输出
$0.1652
缓存读取
$0.0165
缓存写入
暂未提供

DeepInfra

fp8
上下文
1.0M
最大输出
66K
输入
$0.09
输出
$0.18
缓存读取
$0.018
缓存写入
暂未提供

GMICloud

fp8
上下文
1.0M
最大输出
944K
输入
$0.091
输出
$0.182
缓存读取
$0.0182
缓存写入
暂未提供

Venice

暂未提供
上下文
1M
最大输出
33K
输入
$0.0966
输出
$0.1925
缓存读取
$0.0196
缓存写入
暂未提供

DigitalOcean

暂未提供
上下文
1.0M
最大输出
384K
输入
$0.098
输出
$0.196
缓存读取
$0.0196
缓存写入
暂未提供

Fireworks

暂未提供
上下文
1.0M
最大输出
944K
输入
$0.105
输出
$0.21
缓存读取
$0.021
缓存写入
暂未提供

SiliconFlow

fp8
上下文
1.0M
最大输出
393K
输入
$0.13
输出
$0.28
缓存读取
$0.028
缓存写入
暂未提供

Crusoe

fp8
上下文
1.0M
最大输出
944K
输入
$0.14
输出
$0.28
缓存读取
$0.03
缓存写入
暂未提供

Baidu

fp8
上下文
1.0M
最大输出
131K
输入
$0.14
输出
$0.28
缓存读取
$0.028
缓存写入
暂未提供

AtlasCloud

fp4
上下文
1.0M
最大输出
393K
输入
$0.14
输出
$0.28
缓存读取
$0.028
缓存写入
暂未提供

Parasail

fp8
上下文
1.0M
最大输出
944K
输入
$0.14
输出
$0.28
缓存读取
$0.07
缓存写入
暂未提供

Alibaba

fp8
上下文
1M
最大输出
393K
输入
$0.15
输出
$0.3
缓存读取
$0.03
缓存写入
暂未提供

Mancer 2

fp8
上下文
1.0M
最大输出
944K
输入
$0.19
输出
$0.5
缓存读取
暂未提供
缓存写入
暂未提供

Azure

暂未提供
上下文
1.0M
最大输出
384K
输入
$0.21
输出
$0.56
缓存读取
$0.031
缓存写入
暂未提供

Cloudflare

暂未提供
上下文
384K
最大输出
346K
输入
$0.44
输出
$1.32
缓存读取
$0.014
缓存写入
暂未提供

Wafer

mxfp4
上下文
1.0M
最大输出
944K
输入
$0.6
输出
$0.17
缓存读取
$0.2
缓存写入
暂未提供
deepseek

4 个模型

全部模型
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DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017

DeepSeek V4.1 Flash 1017 is the October 17, 2026 snapshot of DeepSeek V4.1 Flash, served by DeepSeek under the deepseek-flash API model name. V4.1 Flash is a sparse mixture-of-experts model...

上下文
1.0M
输入
text · image
输出
text
输入: $0.15输出: $0.6每百万 Token
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DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash

DeepSeek V4.1 Flash is a sparse mixture-of-experts model from DeepSeek, and the first built on the company's Causal Encoder-Decoder (CED) architecture. It activates 8B parameters on input and 16B on...

上下文
1.0M
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text · image
输出
text
输入: $0.02输出: $1每百万 Token
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DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash (batch)

DeepSeek V4.1 Flash is a sparse mixture-of-experts model from DeepSeek, and the first built on the company's Causal Encoder-Decoder (CED) architecture. It activates 8B parameters on input and 16B on...

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1.0M
输入
text · image
输出
text
输入: $0.05输出: $0.15每百万 Token
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DeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision Exp

DeepSeek V4 Flash Vision Exp is an experimental vision-enabled version of DeepSeek V4 Flash 0731 from DeepSeek, adding image understanding while matching the base model on text capabilities including agents,...

上下文
1.0M
输入
text · image
输出
text
输入: $0.2156输出: $0.6468每百万 Token
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