DeepSeek
DeepSeek V4.1 Flash
deepseek-v4.1-flash
최대 컨텍스트
1M
최대 출력
384K
출시일
N/A
입력$0.2857 / 백만 토큰
출력$1.1429 / 백만 토큰
DeepSeek V4 Flash
deepseek-v4-flashDeepSeek V4 Flash은(는) 출처에서 MoE 284B 총 / 13B 활성, 1M-token 컨텍스트, 처리량 중심 추론을(를) 핵심 특징으로 제시합니다. 주요 가치는 대량 프로덕션 호출, 빠른 긴 컨텍스트 처리 and 비용 민감형 자동화에 있습니다. 따라서 일반 챗봇처럼 설명하기보다 이 모델만의 차별점을 중심으로 소개하는 것이 적합합니다.
Context Window
1M tokens
Maximum Output
384K tokens
Release Date
2026년 4월 24일
Modalities
DeepSeek V4 Flash 가격
| 입력 가격 | 출력 가격 | 캐시 읽기 |
|---|---|---|
| $0.2857/M | $1.1429/M | $0.0057/M |
DeepSeek V4 Flash API 기능
Reasoning
Supported
Tool calling
Supported
Temperature parameter
Supported
Attachments
Not supported
Knowledge Base
2025-05-01
Endpoint Protocols
Completions APIResponses API
DeepSeek V4 Flash 모델 주요 특징
DeepSeek V4 Flash는 Agent 코딩, 조절 가능한 추론 강도, 효율적인 장문 컨텍스트 처리를 결합해 복잡한 개발 작업에 적합합니다.
Agent 코딩
후속 학습을 통해 터미널 조작, 코드 저장소 수정, 다단계 소프트웨어 엔지니어링 작업의 수행 능력이 강화되었습니다.
조절 가능한 추론
낮음, 높음, 최대의 세 가지 추론 수준을 통해 작업에 맞춰 사고 깊이와 응답 시간을 조정할 수 있습니다.
효율적인 장문 처리
V4 아키텍처는 100만 토큰 컨텍스트 처리를 지원해 대규모 코드베이스와 방대한 문서 모음을 다룰 수 있습니다.
DeepSeek V4 Flash 사용 사례
DeepSeek V4 Flash는 저장소 단위 개발, 장문 문서 분석, 추론과 코드 실행을 결합한 다단계 자동화에 적합합니다.
저장소 엔지니어링
코드베이스의 의존성을 조사하고 영향받는 파일을 식별한 뒤 소프트웨어 유지보수에 필요한 변경을 일관되게 구현합니다.
장문 문서 분석
방대한 기술 사양서나 문서 모음을 검토하고 여러 구간의 정보를 연결해 구조화된 결과를 작성합니다.
다단계 자동화
터미널 명령, 코드 변경, 결과 검증으로 구성된 워크플로를 계획하고 실행해 범위가 명확한 운영 작업을 완료합니다.
TokenHub API로 DeepSeek V4 Flash 사용하는 방법
import OpenAI from "openai"
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.TOKENHUB_API_KEY,
baseURL: "https://us-api.tokenhub.com/v1",
})
const result = await client.chat.completions.create({})
console.log(result.choices[0]?.message?.content)DeepSeek V4 Flash 벤치마크
| 지표 점수 | ||
|---|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence Index | 종합 역량 평가 | 40.3 |
| Artificial Analysis Coding Index | 코딩 역량 종합 평가 | 38.7 |
| 지식 및 추론 | ||
| GPQA | 고난도 과학 문제 해결 | 89.4% |
| HLE | 다분야 전문가 수준 평가 | 32.1% |
| 코딩 및 소프트웨어 엔지니어링 | ||
| SciCode | 과학 컴퓨팅 코딩 과제 | 44.9% |
| Terminal-Bench Hard | 고난도 터미널 작업 수행 | 35.6% |
| 지시 준수 및 에이전트 작업 | ||
| IFBench | 프롬프트 제약 준수 | 79.2% |
| AA-LCR | 긴 컨텍스트 추론 | 63% |
| τ²-Bench | 에이전트 워크플로 작업 | 95.0% |
지표 출처 Artificial Analysis
DeepSeek V4 Flash 비교
DeepSeek V4 Flash 가이드 및 아티클
DeepSeek V4 Flash 자주 묻는 질문
DeepSeek V4 Flash의 역량, 활용 사례, 한계와 TokenHub 사용 안내.
DeepSeek V4 Flash의 포지션은 무엇인가요?+
DeepSeek V4 Flash는 DeepSeek의 빠르고 효율적인 추론·에이전트 작업용 모델입니다.
DeepSeek V4 Flash는 어디에서 가치가 큰가요?+
지연 시간에 민감한 애플리케이션, 에이전트 워크플로, 대량 요청에 적합하며, 특히 우선순위가 속도와 비용 효율인 경우 유용합니다.
DeepSeek V4 Flash의 실질적 장점은 무엇인가요?+
핵심 강점은 더 작은 설계와 빠르고 경제적인 추론 및 전환 가능한 사고·비사고 모드입니다.
DeepSeek V4 Flash의 가장 중요한 제약은 무엇인가요?+
가장 어려운 추론·엔지니어링 작업에서는 성능 여유가 적습니다. 최고 수준의 답변 품질이 우선이면 DeepSeek V4 Pro를 고려하세요.
DeepSeek V4 Flash를 안전하게 통합하려면?+
TokenHub에 표시된 정확한 ID를 사용하고 계정 문서에서 현재 기능을 확인하세요.
DeepSeek V4 Flash을 사용할 준비가 되셨나요?
하나의 API 키로 DeepSeek V4 Flash과 더 많은 AI 모델을 이용하세요.
미디어 및 논의
이 모델과 관련된 공개 동영상과 게시물을 선별했습니다.
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