Розраховуються фактично використані токени; невикористана частина резервування повертається.
Новенький?
10 безплатних кредитів (0,10 USD) при реєстрації через Google
Доступно 24 годин після реєстрації, до 5 запусків на день і максимум 2 кредитів за запуск. Інші способи входу стартують без кредитів. Достатньо для 66 запусків цієї моделі.
02
Про DeepSeek V4 Flash
КороткоСтаном на 23 вересня 2026 р.
DeepSeek V4 Flash — це модель від DeepSeek у категорії Текст і чат. На Railwail DeepSeek V4 Flash коштує 0,36 USD за 1M вхідних токенів і 1,44 USD за 1M вихідних токенів. Контекстне вікно містить 1 048 575 токенів, а одна відповідь може бути довжиною до 384 000 токенів. Новіша версія: DeepSeek V4.1 Flash.
DeepSeek-V4-Flash is the cost-efficient sibling of V4-Pro, released April 2026 as part of the V4 Preview. 284B total / 13B active MoE parameters with the same 1M-token context window. Designed for high-throughput agentic loops, RAG and batch tasks where latency and cost matter more than raw capability. Recommended for production agents, classification at scale, large-scale data extraction.
Фон
Про DeepSeek AI
Засновано 2023 · Hangzhou, China
DeepSeek AI is a Chinese AI research lab founded in 2023 by Liang Wenfeng, founder of the High-Flyer quantitative hedge fund. The lab is funded primarily by High-Flyer's profits. Its mission is open frontier AI, with all flagship models released with open weights. Major releases include DeepSeek LLM (2023), DeepSeek-V2 (May 2024), DeepSeek-V3 (December 2024), DeepSeek-R1 (January 2026), DeepSeek V3.1 (early 2026) and the DeepSeek V4 family (April 24, 2026), comprising V4-Pro and V4-Flash. DeepSeek is credited with popularising large-scale Reinforcement Learning from Verifiable Rewards and consistently tops open-weights leaderboards.
DeepSeek-V4-Flash was released April 24, 2026 as the efficiency-optimized sibling of V4-Pro. It is a Sparse MoE Transformer with 284B total parameters and 13B activated per token, retaining the full 1M-token native context window and 384K-token max output of the Pro variant at significantly lower inference cost. The model uses the same DeepSeek architectural stack: Multi-head Latent Attention (MLA), DeepSeekMoE with fine-grained expert specialization and shared experts, and FP8 mixed-precision training. Post-training combined supervised fine-tuning, RLVR on math/code/tool-use trajectories, and heavy distillation from the V4-Pro teacher model. V4 Flash is published with open weights under a permissive license and is designed for production-scale RAG, agentic loops and high-throughput workloads. At $0.112 input / $0.224 output per million tokens it undercuts every Western frontier model by an order of magnitude.
Параметри
284B total / 13B active per token
Контекст
1 048 575 токенів
Можливості
1M token native context window with 384K max output
284B MoE / 13B active parameters
Ultra-low pricing ($0.112 / $0.224 per million tokens)
Distilled from DeepSeek V4-Pro teacher model
FP8-trained for compute efficiency
Multi-head Latent Attention for memory-efficient long context
Function calling and structured JSON output
Strong on math, STEM and coding for its size
Available via DeepSeek API, OpenRouter, Together and self-hosted with vLLM/SGLang
Open weights under a permissive license
Best for: production agents, RAG pipelines, high-throughput data extraction, on-premise inference under tight cost budgets.
Навчання та ліцензія
Pretrained on the same multi-trillion-token mixture as V4-Pro. Post-training combines supervised fine-tuning, RLVR and distillation from the V4-Pro teacher model. Knowledge cutoff approximately early 2026.
Ліцензія: Open weights under a permissive license that allows commercial use. Hosted API access via deepseek.com.
Тестування безпеки: DeepSeek publishes model cards but provides limited external red-teaming. Safety filters are lighter than Western frontier labs; deployers are responsible for downstream alignment.
Відомі обмеження
Below V4-Pro on the hardest reasoning and coding benchmarks
Light built-in safety alignment relative to Western frontier models
No native vision or audio input (text-only)
Older deepseek-chat / deepseek-reasoner endpoints will be deprecated July 24, 2026
curl https://railwail.com/api/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $RAILWAIL_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "deepseek-v4-flash",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain what a vector database is in two sentences."
}
],
"max_tokens": 1024
}'
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.environ["RAILWAIL_API_KEY"],
base_url="https://railwail.com/api/v1",
)
completion = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v4-flash",
messages=[
{
"role": "user",
"content": "Explain what a vector database is in two sentences.",
},
],
max_tokens=1024,
)
print(completion.choices[0].message.content)
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.RAILWAIL_API_KEY,
baseURL: "https://railwail.com/api/v1",
});
const completion = await client.chat.completions.create({
model: "deepseek-v4-flash",
messages: [
{
role: "user",
content: "Explain what a vector database is in two sentences."
}
],
max_tokens: 1024
});
console.log(completion.choices[0].message.content);
// npm install railwail
import railwail from "railwail";
const rw = railwail(process.env.RAILWAIL_API_KEY);
const res = await rw.chat("deepseek-v4-flash", [
{ role: "user", content: "Explain what a vector database is in two sentences." },
], { max_tokens: 1024 });
console.log(res.choices[0].message.content);
DeepSeek V4 Flash — це модель від DeepSeek у категорії Текст і чат. На Railwail ви можете викликати її за допомогою API-ключа через Railwail API.
Скільки коштує DeepSeek V4 Flash на Railwail?
На Railwail DeepSeek V4 Flash коштує 0,36 USD за 1M вхідних токенів і 1,44 USD за 1M вихідних токенів. Вам буде виставлено рахунок за те, що насправді використовує кожен запит. Використання оплачується з попередньо придбаних кредитів; 1 кредит дорівнює 0,01 USD.
Яке контекстне вікно у DeepSeek V4 Flash?
Контекстне вікно DeepSeek V4 Flash містить 1 048 575 токенів. Одна відповідь може бути довжиною до 384 000 токенів.
Наскільки швидкий DeepSeek V4 Flash?
На Railwail медіанний час виконання DeepSeek V4 Flash за останні 90 днів становив 1,3 s, на основі 15 завершених запусків.
Чи DeepSeek V4 Flash краще за DeepSeek V4.1 Flash?
Це залежить від завдання. DeepSeek V4 Flash (DeepSeek) і DeepSeek V4.1 Flash (DeepSeek) — обидві моделі в категорії Текст і чат. На сторінці порівняння показані їхні ціни та специфікації поруч.
Створіть API-ключ Railwail і надішліть свій запит з ID моделі deepseek-v4-flash. Приклади коду для curl, Python і JavaScript знаходяться в розділі API на цій сторінці.
Anthropic's model for the most demanding reasoning and long-horizon agentic work. 1M-token context window, up to 128K output tokens, adaptive thinking that is always on.
The most capable model of Anthropic's Opus 4 series. State of the art on long-horizon agentic work, coding and knowledge tasks, with a 1M-token context window at standard pricing.
Anthropic's current Opus model for long-running agentic coding and knowledge work. 1M-token context window, up to 128K output tokens, adaptive thinking that is always on.
