API DeepSeek V4 Flash Vision Exp

DeepSeek-Texte et vision-à partir de $0.442 / 1 M de tokens d’entrée-Disponible

Entrée imageContexte 1MSortie max. 384KChat + Messages + Responses

Documentation API

Production routeLive

LiveVision + language model

Fournisseur

DeepSeek

Modèle

DeepSeek V4 Flash Vision

Fenêtre de contexte

1 000 000 tokens

Protocoles

Chat + Messages + Responses

Modèles Tarifs Présentation API

Choisir DeepSeek V4 Flash Vision

Une route multimodale native qui lit texte et images dans la même requête, disponible via Chat Completions, Messages et Responses.

DeepSeek V4 Flash Vision

Modèle multimodal natif DeepSeek (texte + image)

Sélectionné

À partir de $0.442 / 1 M de tokens d’entréedeepseek-v4-flash-vision-exp

Idéal pour

Compréhension de captures d’écran et de documents, extraction de graphiques et de tableaux, pipelines OCR/UI, et charges de travail texte devant parfois lire une image.

Entrée

$0.442 / 1M

30 cr / 1M

Entrée en cache

$0.015 / 1M

1 cr / 1M

Sortie

$1.324 / 1M

90 cr / 1M

DeepSeek V4 Flash Vision Tarifs

Estimate uncached input, cached input, and output tokens together. Images are billed as input tokens at the same rate — there is no image surcharge. Live prices for your user group override the contract-backed fallback rates.

DeepSeek V4 Flash Vision

Request calculator

Enter uncached input, cached input, and output tokens.

Uncached input tokensCached input tokensOutput tokens

Estimated request cost

DeepSeek V4 Flash Vision

USD$0.0009

Credits0.0572

Uncached input tokens0.03 cr

Cached input tokens0.0002 cr

Output tokens0.027 cr

Budget guide

Approximate requests using the current mix.

Add credits

$10

About 11888 requests

For quick testing

$50

About 59440 requests

For regular development

$100

About 118881 requests

For production evaluation

Token rates

Model	Prompt tokens	Uncached input tokens	Cached input tokens	Output tokens
DeepSeek V4 Flash Vision`deepseek-v4-flash-vision-exp`	1M	$0.442 / 1M 30 cr / 1M	$0.015 / 1M 1 cr / 1M	$1.324 / 1M 90 cr / 1M

USD and credits are shown per 1M tokens. Live prices for your user group override the fallback rates. Minimum total charge: 0.01 credits.

API DeepSeek V4 Flash Vision Exp

Utilisez le modèle expérimental deepseek-v4-flash-vision-exp pour des tâches image-texte comme l’inspection de captures, l’extraction de documents, l’analyse de graphiques et les agents visuels. EvoLink réunit tarifs, usage et sélection de modèles dans une passerelle. Avant la production, confirmez les protocoles image de la documentation actuelle et gardez une route de repli vérifiée.

ID du modèle EvoLinkdeepseek-v4-flash-vision-exp

Les requêtes Chat Completions, Messages et Responses doivent utiliser l’ID exact affiché ici.

Paramètres du modèle

Fenêtre de contexte1 000 000 tokens

Protocoles APIChat Completions · Messages · Responses

Mode thinkingOptionnel par requête

Sortie max.384 000 tokens

Facturation des tokensEntrée · cache · sortie

Entrée imagePNG · JPEG · WebP · GIF

FournisseurDeepSeek

Tâches et workflows

À quelles tâches l’API DeepSeek V4 Flash Vision est-elle adaptée ?

DeepSeek V4 Flash Vision ajoute la compréhension native des images à la route V4 Flash. Commencez par des tâches visuelles aux critères d’acceptation clairs, puis comparez qualité, latence, nouvelles tentatives et coût par résultat accepté.

Inspection de captures et d’interfaces

Envoyez des captures produit, tableaux de bord ou états d’erreur avec une question ciblée. Extrayez les libellés visibles et les différences d’état dans un résumé QA structuré. Testez petits caractères, coordonnées et interfaces denses sur un jeu fixe.

Extraction de documents et reçus

Transformez formulaires scannés, factures, reçus et pages de rapport en données structurées. Définissez les champs JSON, conservez l’image source pour l’audit et envoyez les champs absents ou incertains en revue humaine.

Analyse de graphiques et schémas

Interrogez graphiques, architectures et figures techniques dans la même requête que la preuve visuelle. Exigez une distinction entre libellés observés et interprétation, surtout pour les valeurs petites ou ambiguës.

Agents visuels et vérification UI

Associez captures et résultats d’outils pour inspecter un état de page, proposer l’action suivante ou confirmer l’écran attendu. Gardez les actions réversibles et mesurez réussite, latence, nouvelles tentatives et coût.

Choix d’accès API

Qu’est-ce qui change selon la plateforme d’accès ?

Configuration du contexte, outils, mesure d’usage et facturation peuvent varier. EvoLink centralise configuration et usage derrière une API unifiée.

Utiliser le bon ID de modèle

L’ID de requête est deepseek-v4-flash-vision-exp. Conservez le suffixe -exp et suivez les champs exacts de la documentation API actuelle.

Suivre la configuration de la route active

Les plateformes peuvent exposer différents contextes, outils et limites. Fiez-vous à la configuration EvoLink actuelle, aux fonctions disponibles et à l’usage réellement retourné.

Choisir le protocole image selon le workflow

DeepSeek documente les images pour Chat Completions, Messages et Responses. N’utilisez que les protocoles et blocs actuellement listés par EvoLink, puis testez streaming, usage et erreurs.

Garder le choix du modèle ouvert

Un compte, un solde et un schéma d’API EvoLink donnent accès à plusieurs fournisseurs. Une sélection configurable permet de router par qualité, coût et disponibilité sans réécrire l’intégration.

Maîtrise des coûts

Comment mieux contrôler le coût de l’API ?

La section Pricing affiche les tarifs Token actuels. DeepSeek documente jusqu’à 384 Token d’entrée par image ; ajoutez sortie, nouvelles tentatives et cache au coût de la tâche.

Budgéter l’image avant la sortie

Utilisez 384 Token d’entrée par image comme plafond de planification, puis inspectez l’usage réel sur des captures et documents représentatifs.

Rendre le contexte répétitif compatible avec le cache

Prompts système, schémas d’outils et contexte partagé stables sont plus faciles à réutiliser. Vérifiez les cached tokens dans l’usage du protocole choisi.

N’envoyer que le contexte utile

Un grand contexte ne doit pas être rempli à chaque requête. Sélectionner fichiers, messages et passages pertinents réduit le coût et concentre le modèle sur la preuve.

Comparer le coût total par tâche

Évaluez Token, cache, outils et nouvelles tentatives pour une même tâche achevée. EvoLink centralise modèle et usage pour rendre la comparaison cohérente.

Mise en production

Que vérifier avant un usage en production ?

Commencez avec quelques charges réelles et validez qualité, latence, coût et fiabilité avant de déplacer davantage de trafic.

Intégration et usage sont clairs

Confirmez ID, protocole, réponses, usage et cache. Ces données rendent l’analyse des coûts et l’observabilité comparables.

Les résultats visuels répondent au besoin

Testez captures, formulaires, graphiques et états UI : exactitude des champs, omissions, petits caractères, détails inventés, structure valide et corrections humaines.

Latence et gestion d’erreurs sont adaptées

Mesurez le temps de réponse et préparez les reprises pour limites, timeouts, sorties structurées invalides et erreurs d’outils. Gardez une alternative validée.

Coût et choix restent contrôlables

Calculez le coût d’une même classe de tâches avec Pricing, usage et facture finale, puis décidez si Vision Exp est la route principale, spécialisée ou de secours.

Débutez avec des tâches observables et réversibles. N’augmentez le trafic qu’après validation de la qualité, de la latence et du coût. Plusieurs modèles derrière l’API unifiée EvoLink simplifient les changements.

Choix du protocole image

Comment choisir le protocole image et la route de production ?

DeepSeek documente trois formes de protocole image. La documentation API EvoLink actuelle reste la référence pour les ID, endpoints et blocs activés.

Chat Completions : contenu image_url familier

Utilisez Chat Completions si l’application suit déjà le tableau messages compatible OpenAI. Confirmez Vision Exp et image_url dans la documentation EvoLink actuelle.

Chat style OpenAI

Messages : blocs image style Anthropic

N’utilisez Messages que si EvoLink liste les blocs image pour deepseek-v4-flash-vision-exp. Vérifiez max_tokens, usage, contenu de réflexion et erreurs.

Messages Anthropic

Responses : entrée d’agent multimodale

Évaluez Responses pour les agents longs utilisant input_image et une réponse structurée. Confirmez champs, outils, événements streaming et frontière de reprise.

Workflows agent

Production : démarrer petit et garder un repli

Envoyez d’abord peu de tâches observables à Vision Exp et gardez une route GPT, Claude ou Kimi éprouvée. EvoLink centralise sélection, usage et solde.

Déploiement progressif

Modèles associés

GPT-5.6

La gamme frontier d’OpenAI pour comparer capacités, latence et flexibilité du routage des coûts.

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Claude Opus 5

La route premium d’Anthropic pour les agents longs, l’utilisation d’outils et les revues complexes.

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Kimi K3

La route de raisonnement long contexte de Moonshot avec un tarif distinct pour l’entrée en cache.

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DeepSeek V4 Flash

La variante Flash en texte seul – mêmes tarifs et paramètres, sans entrée image.

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Utiliser l’API DeepSeek V4 Flash Vision Exp

Envoyer des URL d’image ou du Base64 avec les formats Chat, Messages et Responses documentés.

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DeepSeek V4 Flash Vision Exp vs Flash

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Test API DeepSeek V4 : Flash vs Pro

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DeepSeek V4 vs GPT-5.4 vs Claude Opus 4.6

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FAQ sur l’API DeepSeek V4 Flash Vision Exp

Quel est l’ID du modèle ?

L’ID officiel est deepseek-v4-flash-vision-exp. Gardez le suffixe -exp et traitez cette route comme expérimentale.

L’entrée image est-elle disponible via EvoLink ?

La documentation API EvoLink actuelle fait autorité. Considérez un protocole actif seulement s’il est documenté et si une requête réelle fonctionne sur votre compte.

Quels formats d’image sont pris en charge en amont ?

DeepSeek documente JPEG, PNG, GIF et WebP. Vérifiez chez EvoLink les règles URL, Base64, taille de fichier et images multiples.

Combien de Token d’entrée utilise une image ?

DeepSeek documente au maximum 384 Token d’entrée par image. Inspectez l’usage et les tarifs en direct, car prompt, images multiples, sortie, reprises et cache influencent la facture.

Chat Completions, Messages ou Responses ?

Choisissez le protocole déjà utilisé par l’application si EvoLink y documente l’image pour ce modèle. Vérifiez la structure active avant l’implémentation.

Quand choisir Vision Exp plutôt que V4 Flash ?

Utilisez Vision Exp pour captures, scans, graphiques et autres preuves visuelles. Gardez deepseek-v4-flash pour le texte seul et les tâches orientées débit.

Peut-on lui confier les interfaces denses et petits textes ?

Traitez interface dense, petit texte, coordonnées et tableaux comme des cas d’évaluation. Comparez un jeu fixe à la vérité terrain et faites revoir les résultats incertains.

Quelles sont les limites de débit et de taille ?

Ne les déduisez pas de la route Flash texte. Consultez la documentation EvoLink actuelle et testez 429, timeout et images trop grandes avant l’expansion.

Comment comparer avec d’autres modèles vision ?

Utilisez les mêmes images, prompts, schémas et critères. Comparez exactitude, hallucinations, latence, reprises et coût par résultat accepté.

Quel repli garder au déploiement ?

Gardez un modèle validé pour la même tâche visuelle et rendez la sélection configurable. Démarrez avec peu de trafic et basculez si le seuil de production n’est pas atteint.