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EvoLink.AIEvoLink.AI

DeepSeek V4 Flash Vision Exp API

DeepSeek-テキスト・画像-入力 100 万トークンあたり $0.442 から-利用可能
画像入力100 万コンテキスト38.4 万最大出力Chat + Messages + Responses
API ドキュメント
Production routeLive
提供元
DeepSeek
モデル
DeepSeek V4 Flash Vision
コンテキスト長
1,000,000 トークン
プロトコル
Chat + Messages + Responses
モデル料金概要API

DeepSeek V4 Flash Vision を選択

テキストと画像を同じリクエストで扱えるネイティブマルチモーダルルートです。Chat Completions、Messages、Responses の 3 つのプロトコルで利用できます。

DeepSeek V4 Flash Vision

DeepSeek のネイティブマルチモーダルモデル（テキスト + 画像）

選択中
入力 100 万トークンあたり $0.442 からdeepseek-v4-flash-vision-exp
主な用途

スクリーンショットや文書の理解、図表の抽出、OCR・UI 解析、そして画像を読む必要があるテキスト処理。

入力
$0.442 / 1M
30 cr / 1M
キャッシュ入力
$0.015 / 1M
1 cr / 1M
出力
$1.324 / 1M
90 cr / 1M

DeepSeek V4 Flash Vision 料金

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.

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

ModelPrompt tokensUncached input tokensCached input tokensOutput tokens
DeepSeek V4 Flash Visiondeepseek-v4-flash-vision-exp1M
$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.

DeepSeek V4 Flash Vision Exp API

実験モデルdeepseek-v4-flash-vision-expで、スクリーンショット検査、文書抽出、グラフ分析、ビジュアルAgentなどの画像・テキスト混在タスクを処理できます。EvoLinkは料金、Usage、モデル選択を一つのGatewayに集約します。本番トラフィックを増やす前に、現在のAPIドキュメントに記載された画像対応プロトコルを確認し、検証済みFallbackを残してください。

DeepSeek V4 Flash Vision Exp API
EvoLink モデル IDdeepseek-v4-flash-vision-exp

Chat Completions、Messages、Responses のリクエストでは、ここに表示される正確なモデル ID を使用します。

モデル仕様

コンテキスト長1,000,000 トークン
API プロトコルChat Completions · Messages · Responses
思考モードリクエストごとに任意
最大出力384,000 トークン
トークン課金入力 · キャッシュ入力 · 出力
画像入力PNG · JPEG · WebP · GIF
提供元DeepSeek
タスクとワークフロー

DeepSeek V4 Flash Vision APIはどのタスクに向いていますか？

DeepSeek V4 Flash VisionはV4 Flashルートにネイティブ画像理解を追加します。合格条件が明確な視覚タスクから始め、品質、遅延、Retry、合格結果あたりの費用を比較します。

スクリーンショットとUI検査

製品画面、Dashboard、エラー状態を明確な質問とともに送り、表示ラベルや状態差を抽出して構造化QAとして返します。自動化前に固定テストセットで小さな文字、座標、密集UIを検証します。

文書と領収書の抽出

スキャンしたフォーム、請求書、領収書、レポートを構造化データに変換します。期待するJSONフィールドを定義し、監査用に原画像を保存し、不足または低信頼の項目を人の確認に回します。

グラフと図の分析

グラフ、アーキテクチャ図、技術図版を視覚証拠と同じRequestで質問します。値が小さい、または曖昧な場合は、観察したラベルと解釈を分けて出力させます。

ビジュアルAgentとUI検証

ScreenshotとTool結果を組み合わせ、Agentに画面状態の検査、次の操作提案、到達画面の確認を行わせます。操作は戻せるようにし、完了率、遅延、Retry、費用を測定します。

API接続の選択

接続プラットフォームによって何が変わりますか？

Context設定、Tool、Usage表示、課金はプラットフォームごとに異なる場合があります。EvoLinkは設定とUsageを統一APIにまとめます。

正しいモデルIDを使う

RequestのモデルIDはdeepseek-v4-flash-vision-expです。-expを省略せず、現在のAPIドキュメントにある正確なフィールドを使用します。

現在のルート設定を基準にする

公開されるContext、Tool、Limitはプラットフォームで異なります。EvoLinkの現在のモデル設定、利用可能機能、実際に返るUsageを基準にします。

画像プロトコルをWorkflowで選ぶ

DeepSeekはChat Completions、Messages、Responsesの画像入力を記載しています。EvoLinkが現在このモデルに記載する形式だけを使い、Streaming、Usage、Errorをテストします。

Gateway内でモデル選択を維持する

一つのEvoLinkアカウント、残高、API形式で複数Providerを利用できます。モデルを設定で切り替えれば、品質、費用、可用性でRouteを変更できます。

コスト管理

APIコストをより正確に管理するには？

既存Pricingが現在のToken単価を表示します。DeepSeekは画像1枚あたり最大384入力Tokenと記載しているため、Output、Retry、Cacheも完了タスク費用に含めます。

Outputより先に画像入力を見積もる

画像1枚384入力Tokenを計画上限にし、代表的なScreenshotと文書で実際のUsageを確認します。

繰り返すContextをCache向けにする

安定したSystem Prompt、Tool Schema、共有Contextは再利用しやすくなります。選択したProtocolのcached tokensを確認します。

必要なContextだけ送る

大きなContext Windowを毎回満たす必要はありません。関連ファイル、Message、検索区間だけを選ぶと費用を抑え、証拠に集中できます。

完了タスクの総費用で比較する

同じ完了タスクについてToken、Cache、Tool、必要なRetryを評価します。EvoLinkのモデルとUsage情報で比較基準をそろえます。

本番運用

本番利用前に何を確認しますか？

少数の実タスクから始め、品質、遅延、費用、信頼性を確認してからTrafficを増やします。

接続とUsageが明確

ID、Protocol、Response、Usage、Cache情報を確認します。これにより費用分析と観測方法を統一できます。

視覚結果が業務要件を満たす

Screenshot、Form、Graph、UI状態について、項目精度、欠落、小文字、架空の詳細、構造有効性、人の修正量を検証します。

遅延とError処理が期待どおり

応答時間を測り、Limit、Timeout、不正な構造化Output、Tool失敗へのRetryを準備します。検証済みの代替Routeを維持します。

費用とモデル選択を制御できる

Pricing、Usage、最終請求で同種タスクの費用を計算し、Vision ExpをDefault、専門、Fallbackのどこに置くか決めます。

観測可能で戻せる少数タスクから開始し、品質、遅延、費用が基準を満たした後に拡大します。EvoLink統一API内に複数モデルを保つと切替と最適化が容易です。

画像プロトコルの選択

画像プロトコルと本番Routeをどう選びますか？

DeepSeekは3種類の画像対応形式を記載しています。有効なモデルID、Endpoint、Content Blockは現在のEvoLink APIドキュメントを正とします。

01

Chat Completions：image_url形式

既存ApplicationがOpenAI互換messages配列を使う場合に選びます。現在のEvoLinkドキュメントでVision Expとimage_urlを確認します。

OpenAI形式Chat
02

Messages：Anthropic形式の画像Block

EvoLinkがdeepseek-v4-flash-vision-expの画像Blockを明記する場合のみ使います。max_tokens、Usage、Thinking、Errorを確認します。

Anthropic Messages
03

Responses：マルチモーダルAgent入力

input_imageと構造化Responseを使う長いAgent Workflowで評価します。Field、Tool、Streaming Event、Retry境界を確認します。

Agent Workflow
04

本番：小さく始めFallbackを維持

少数の観測可能なタスクをVision Expへ送り、検証済みGPT、Claude、Kimi Routeを残します。EvoLinkがモデル選択、Usage、残高を集約します。

段階的導入

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文書化されたChat、Messages、Responses形式で画像URLまたはBase64を送ります。

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DeepSeek V4 Flash Vision Exp API FAQ

モデルIDは何ですか？

公式IDはdeepseek-v4-flash-vision-expです。-expを残し、実験Routeとして扱います。

EvoLinkで画像入力を利用できますか？

現在のEvoLink APIドキュメントをRouteの正とします。文書化され、実際のAccount Requestが成功したProtocolだけを有効と判断します。

上流モデルの対応画像形式は？

DeepSeekはJPEG、PNG、GIF、WebPを記載しています。EvoLink固有のURL、Base64、File Size、複数画像要件も確認します。

画像1枚の入力Tokenは？

DeepSeekは最大384入力Tokenと記載しています。Prompt、複数画像、Output、Retry、Cacheも費用に影響するため、実UsageとLive Pricingを確認します。

Chat Completions、Messages、Responsesのどれを使いますか？

EvoLinkがこのモデルの画像対応を記載している場合、既存ApplicationのProtocolを選びます。実装前に現在のRequest構造を確認します。

Vision ExpとV4 Flashの使い分けは？

Screenshot、Scan、Graphなど画像証拠があるRequestはVision Expを使い、テキスト専用・高処理量タスクはdeepseek-v4-flashに残します。

密集UIや小文字を任せられますか？

密集UI、小文字、座標、表は保証ではなく評価ケースです。固定テストセットを正解データと比較し、不確実な結果を人が確認します。

Rate LimitとFile Size上限は？

テキストFlash Routeから推測しません。現在のEvoLinkドキュメントを確認し、拡大前に429、Timeout、過大画像をテストします。

他のVisionモデルとどう比較しますか？

同じ画像、Prompt、Output Schema、審査基準を使い、精度、Hallucination、遅延、Retry、合格結果あたりの費用を比較します。

どのFallbackを残すべきですか？

同じ視覚タスクで検証済みのモデルを残し、選択を設定可能にします。少量Trafficから始め、Production基準を下回れば切り替えます。