EvoLink 통합 채팅 API로 DeepSeek의 V4 Flash(DeepSeek V4(으)로도 검색됨)에 접근하세요. 통합 전에 긴 컨텍스트 코딩, 생각 모드, 프롬프트 캐싱을(를) 먼저 테스트할 수 있습니다.
DeepSeek은 2026년 9월 10일 직결 API에서 V4 Flash를 종료했습니다. EvoLink의 deepseek-v4-flash는 영향을 받지 않으며 계속 V4 Flash를 제공합니다. 자세한 내용은 V4.1 Flash 마이그레이션 가이드를 참고하세요.
코딩, 추론, 장문 컨텍스트 분석 평가용 라우트입니다. Chat Completions, Messages, Responses 세 가지 프로토콜을 모두 지원합니다.
DeepSeek V4 Flash
DeepSeek 추론 및 도구 사용 모델
deepseek-v4-flash대규모 코딩, 추론, 장문 문서 분석, 캐시 입력 요금이 필요한 저비용 에이전트 워크로드.
모든 요금은 100만 토큰 기준이며 USD와 크레딧으로 표시되고, 계정의 현재 가격을 반영합니다.
통합 전에 DeepSeek V4 Flash 요청 1건의 비용을 예상해 보세요. 계산기는 계정의 현재 요금을 사용하며 공식 가격은 비교용 참고 정보입니다.
최소 과금: 요청당 0.01 크레딧.
빠른 테스트용
일반 개발용
프로덕션 평가용
DeepSeek V4 Flash는 284B 파라미터 MoE(Mixture-of-Experts) 아키텍처(토큰당 13B 활성화)와 생성을 가속하는 내장 DSpark 추측 디코딩 모듈을 기반으로, 100만 토큰 컨텍스트, 38.4만 최대 출력, 선택형 사고 모드를 갖춘 DeepSeek의 빠른 범용 모델입니다. EvoLink에서는 /v1/chat/completions(OpenAI 형식)와 /v1/messages(Anthropic 형식) 모두에서 모델 ID deepseek-v4-flash로 사용할 수 있습니다. 가격 경계, 지원 워크플로, 모델 설정은 아래 Pricing과 API에서 확인하세요. DeepSeek은 2026년 9월 10일 직결 API에서 원래 V4 Flash를 종료했지만, EvoLink의 deepseek-v4-flash는 영향을 받지 않고 계속 V4 Flash를 제공합니다. 이미지 입력이 필요하면 DeepSeek V4.1 Flash를 참고하세요.
DeepSeek V4 Flash은(는) EvoLink에서 모델 ID deepseek-v4-flash로 Chat Completions · Anthropic Messages · Responses를 통해 제공되며, 다른 모든 모델과 같은 API 키와 잔액을 사용합니다. 1M 컨텍스트 윈도우와 최대 384K 출력 토큰, 그리고 긴 컨텍스트 코딩, 생각 모드, 프롬프트 캐싱를 제공합니다.
숫자는 EvoLink 경로 설정에서 가져오며, 기능은 API가 현재 제공하는 범위입니다.
Chat Completions, Messages, Responses 요청에서는 여기에 표시된 정확한 모델 ID를 사용해야 합니다.
DeepSeek V4 Flash는 100만 Token 컨텍스트, 조정 가능한 추론, 도구 호출 기능을 갖춘 텍스트 전용 모델입니다. 이미지 입력은 지원하지 않습니다. 근거를 유지하고 외부 시스템을 호출하며 검증 가능한 결과를 제공해야 하는 작업에 적합합니다.
관련 소스, 이슈, 테스트 결과, 이전 변경을 한 작업에 모아 여러 파일의 문제를 찾고 구현 계획과 리뷰를 만들 수 있습니다. 프로덕션 적용 전에는 고정된 저장소 작업으로 테스트 통과율, 누락 단계, 구조화 결과, 사람의 수정량을 확인해야 합니다.
100만 Token 컨텍스트에 보고서, 계약서, 지식 베이스, 대화 기록, 검색 결과를 함께 담을 수 있습니다. 컨텍스트가 많다고 답이 자동으로 좋아지는 것은 아닙니다. 핵심 근거가 유지되는지 확인하고 Pricing의 실시간 가격과 캐시 입력 방식으로 허용 가능한 결과당 비용을 계산하세요.
0731 정식 빌드에서 agentic 성능과 도구 호출이 개선되어 병렬 배치 파이프라인에 적합합니다. 확장 전에 자신의 계정에서 동시 실행 한도를 측정하고, function calling으로 자체 검색·실행 도구를 연결하며, 실제 워크로드에서 다단계 작업 완료율을 검증하세요.
텍스트 입력을 JSON Schema, function calling, 다단계 Agent 흐름에 연결해 추출, 검토, 후속 자동화를 수행할 수 있습니다. 프로덕션 전에는 Schema 유효성, 함수 인자, 스트리밍 종료, 도구 실패 후 안전한 복구를 확인하세요.
같은 모델이라도 컨텍스트 설정, 도구 지원, 사용량 표시, 과금 방식이 다를 수 있습니다. EvoLink는 모델 설정과 사용량을 하나의 API로 통합해 이후 모델 전환을 단순하게 만듭니다.
페이지 URL과 API 요청에 사용하는 모델 ID는 deepseek-v4-flash로 같은 문자열입니다. 기존 Chat Completions 또는 Responses 앱은 모델 설정에 이 ID를 사용하면 됩니다. 정확한 필드는 API 영역에서 확인할 수 있습니다.
DeepSeek는 100만 Token 모델 창을 문서화했지만, 플랫폼마다 컨텍스트 설정, 도구, 속도 제한이 다를 수 있습니다. EvoLink에서는 현재 경로에 표시된 모델 설정, 사용 가능한 기능, 실제 usage 데이터를 기준으로 판단하세요.
일반 대화, 스트리밍, 클라이언트 함수는 Chat Completions부터 시작합니다. 긴 다단계 Agent 워크플로가 필요하면 0731 빌드에서 추가된 Responses 프로토콜을 평가하세요. Responses에 문서화된 서버 도구는 function calling, web search, apply_patch이며, code interpreter는 이 경로에서 무시됩니다. 익숙한 OpenAI 방식은 유지하면서 불필요한 복잡성을 줄일 수 있습니다.
하나의 EvoLink 계정, 잔액, API 방식으로 Grok, GPT, Claude, Kimi를 사용할 수 있습니다. 모델 선택을 설정에 두면 공급자마다 애플리케이션 코드를 다시 만들지 않고 품질, 비용, 가용성에 따라 경로를 바꿀 수 있습니다.
현재 Token 요금(입력, 캐시 히트, 출력)은 Pricing에 표시됩니다. 실제 사용에서는 캐시, 컨텍스트 관리, 추론 설정, 모델 라우팅으로 불필요한 사용을 줄이고 완료된 비즈니스 작업 단위로 비용을 연결할 수 있습니다.
고정된 시스템 프롬프트, 도구 Schema, 공통 컨텍스트는 캐시로 재사용하기 쉽습니다. 선택한 프로토콜이 지원하는 캐시 또는 대화 식별자를 설정하고 usage의 cached tokens를 확인해 반복 요청의 실제 절감 효과를 검증하세요.
100만 Token 창은 큰 저장소와 장문 문서에 유용하지만 매 요청마다 채울 필요는 없습니다. 관련 파일, 메시지, 검색 구간만 선택하면 입력 비용을 줄이고 핵심 근거에 집중하기 쉬워집니다.
간단한 작업은 낮은 reasoning effort와 짧은 출력부터 시작하고, 어려운 분석에서 추론 예산을 늘립니다. 리서치와 Agent에서는 도구 호출 수도 확인해 반복 검색, 중복 실행, 무효한 루프를 피하세요.
Token, 캐시 입력, 서버 도구, 필요한 재시도를 같은 완료 작업 안에서 평가합니다. EvoLink는 모델과 사용량을 한곳에 보여 주므로 DeepSeek V4 Flash와 다른 경로가 동일한 작업을 끝내는 총비용을 비교하기 쉽습니다.
프로덕트 백엔드와 배치 작업에는 EvoLink API를, 코딩·분석 워크플로에는 Codex, Claude, Gemini에서 DeepSeek V4 Flash을(를) 직접 호출하세요. 두 경로 모두 같은 EvoLink API 키, 잔액, 모델 ID, 요청 기록을 공유합니다.
적합한 용도: 프로덕트 백엔드, 배치 작업, 자동화 파이프라인
OpenAI 호환 Chat Completions(또는 Anthropic Messages) 요청을 EvoLink로 보내고 모델 ID, 시스템 프롬프트, 출력 예산, 도구, 구조화 출력을 직접 제어합니다.
적합한 용도: Codex, Claude, Gemini에서의 코딩·리뷰·분석 작업
작업, 포함할 입력, 수락 기준을 Agent에 전달하면 Agent가 요청을 구성해 EvoLink를 통해 DeepSeek V4 Flash을(를) 호출하고 토큰 사용량과 함께 답변을 돌려줍니다.
이 예시는 가장 짧게 실행 가능한 요청입니다: 시스템 프롬프트, 사용자 메시지, 출력 예산을 포함한 OpenAI 호환 Chat Completions 호출. 전체 파라미터와 응답 레퍼런스는 API 탭을 여세요.
curl -X POST https://api.evolink.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $EVOLINK_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "deepseek-v4-flash",
"messages": [
{ "role": "system", "content": "You are a senior engineer reviewing a pull request." },
{ "role": "user", "content": "Review this diff and list every risky change with file and line:\n<diff>" }
],
"max_tokens": 4096,
"temperature": 0.2
}'
# Anthropic Messages (/v1/messages) and Responses (/v1/responses) accept the
# same model ID.
# The response includes choices[0].message and a usage object (prompt,
# cached, and completion tokens).API 레퍼런스를 기준으로 모델 ID, messages 배열, 파라미터 범위를 확인하고 이 경로가 지원하지 않는 필드를 제거하세요.
Authorization Bearer 토큰을 확인하고 콘솔에서 사용 가능한 잔액을 확인하세요.
프롬프트 토큰이 DeepSeek V4 Flash의 컨텍스트 윈도우를 초과했습니다. 관련 근거만 잘라내거나 검색해 넣고 캐시된 프리픽스를 재사용하세요.
지터를 두고 백오프 후 재시도하고, 병렬 버스트 대신 배치나 큐로 보내세요.
재시도 전에 민감한 콘텐츠, 잘못된 tool-call 인자, JSON 스키마 불일치를 확인하세요.
두 프로토콜은 서로 다른 워크플로를 위한 것입니다. 아래는 선택 요약이며, 정확한 요청 필드는 API와 EvoLink 문서, Token 요금은 기존 Pricing을 기준으로 확인하세요. 예산을 산정할 때는 도구 호출 횟수를 전체 작업 비용에 포함하세요.
OpenAI 호환 대화, 스트리밍, 클라이언트 function calling을 이미 사용한다면 Chat Completions부터 시작하세요. 메시지 형식, 스트림 종료, 함수 인자, usage가 현재 클라이언트의 예상과 일치하는지 확인합니다.
긴 다단계 Agent 흐름이나 Codex형 통합에는 0731 빌드에서 추가된 Responses API를 평가하세요. 연동 전에 지원 요청 필드, 실패 상태, 재시도 경계를 최신 EvoLink 문서로 확인해야 합니다.
장문 문서, 저장소, 긴 대화를 항상 한 요청에 모두 넣을 필요는 없습니다. 대표 컨텍스트 길이, 캐시 적중과 미적중, 출력 길이, 재시도를 비교하고 최종 청구액으로 성공 작업 비용을 계산하세요.
먼저 소수의 관측 가능한 작업을 DeepSeek V4 Flash로 보내고 검증된 GPT, Claude, Kimi 경로를 유지하세요. EvoLink 통합 API는 모델 선택, usage, 잔액을 모아 관리하며 제한, 타임아웃, Schema 또는 도구 오류 후 경로 전환을 쉽게 합니다.
프리픽스 캐싱은 자동입니다. 안정적인 시스템 프롬프트, 저장소 지침, 도구 정의는 이후 요청에서 전체 입력이 아닌 캐시 적중으로 과금됩니다. 에이전트 루프 비용을 추정하기 전에 로그에서 실제 적중률을 측정하세요.
관련 파일, 명세, 에이전트 상태를 하나의 작업 컨텍스트에 담되 상한은 목표가 아니라 용량으로 취급하세요. 필요한 것만 검색하고, 프리픽스를 안정적으로 유지해 캐시에 적중시키며, 작업별로 출력 예산을 정하세요.
입출력 요금, 컨텍스트, 캐시, 적합한 작업을 비교하세요. 같은 요청으로 테스트한 뒤 경로를 선택하세요. 아래 가격은 계정의 현재 요금입니다.
| 모델 | DeepSeek V4 Flash | Qwen 3.8 Max | GLM-5.3 |
|---|---|---|---|
| 입력 / 출력 | $0.442 / $1.324 | $1.765 / $5.295 | $1.4 / $4.4 |
| 컨텍스트 | 1M | 1.05M | 1M |
| 캐싱 | 자동 캐시 적중 | 명시적 프롬프트 캐싱 | 자동 캐시 적중 |
| 적합한 용도 | 대규모 코딩, 추론, 장문 문서 분석, 캐시 입력 요금이 필요한 저비용 에이전트 워크로드. | 리포지토리 규모 엔지니어링, 다중 문서 종합, 도구 집약 에이전트 | 코딩 에이전트, 긴 작업 체인, 도구 중심 워크플로 |
소수의 실제 워크로드부터 시작해 품질, 지연, 비용, 안정성이 요구사항을 충족하는지 확인한 뒤 이동할 트래픽을 늘리세요.
올바른 deepseek-v4-flash 모델 ID와 대상 프로토콜을 사용하고 필요한 응답, usage, 캐시 정보가 반환되는지 확인합니다. 명확한 사용량 데이터는 비용 분석을 돕고 Chat과 Responses 워크플로를 같은 방식으로 관측하게 합니다.
실제 코드 변경, 장문 문서 분석, 리서치, 구조화 추출을 테스트합니다. 답변 품질뿐 아니라 테스트 통과, 인용 신뢰도, 함수 인자 정확성, 후속 시스템이 JSON Schema를 직접 사용할 수 있는지도 확인합니다.
대표적인 요청량에서 응답 시간을 관측하고 속도 제한, 타임아웃, 잘못된 구조화 출력, 도구 실패에 대한 재시도를 준비합니다. EvoLink에서 모델 선택을 설정 가능하게 유지하면 경로가 잠시 중단될 때 검증된 대안으로 전환하기 쉽습니다.
Pricing, usage, 최종 청구액으로 같은 작업 유형의 총비용을 계산하고 DeepSeek V4 Flash를 기본 경로, 고난도 작업, 또는 대체 경로 중 어디에 둘지 결정합니다. 통합 게이트웨이는 이 결정을 연동 구현과 분리합니다.
먼저 소수의 관측 가능하고 되돌릴 수 있는 작업에 DeepSeek V4 Flash를 적용하세요. 품질, 지연, 비용이 기대를 충족한 뒤 확대하는 것이 좋습니다. EvoLink 통합 API 뒤에 여러 모델 선택지를 유지하면 확장, 전환, 비용 최적화가 쉬워집니다.
같은 API 키와 잔액으로, 연동을 바꾸지 않고 티어를 전환할 수 있습니다.
직결 API와 EvoLink에서 어떤 DeepSeek 모델 ID가 바뀌었는지, 트래픽을 옮기기 전에 V4.1 Flash를 어떻게 테스트하는지 정리합니다.
가이드 읽기예. DeepSeek V4 Flash는 EvoLink 프로덕션 라우트에서 사용할 수 있으며, DeepSeek이 9월 10일 자체 API에서 이 모델을 종료한 영향을 받지 않습니다. 모델 ID deepseek-v4-flash로 Chat Completions 또는 Responses에 요청하세요. 모델 ID, 가격, 컨텍스트, 지원 워크플로는 이 페이지에서 확인할 수 있습니다.
맞습니다. 요청에 보내는 모델 ID는 deepseek-v4-flash로, 이 페이지 URL과 같은 문자열입니다. 현재 정식 버전은 0731 빌드(2026년 7월 31일 정식화)이며, 같은 ID로 자동으로 새 버전이 적용됩니다. 이전 별칭 deepseek-chat과 deepseek-reasoner는 2026년 7월 24일 상위에서 폐기되었습니다.
DeepSeek 문서의 컨텍스트 창은 1,000,000 Token입니다. 별도의 장문 컨텍스트 가격 구간은 없으며, 과금은 Pricing에 표시되는 실시간 Token 단가와 캐시 입력 방식에 따릅니다. 매번 전체 창을 쓰지 말고 대표적인 길이와 캐시 적중을 테스트하세요.
텍스트 입력과 텍스트 출력만 지원합니다. DeepSeek V4 Flash는 어떤 프로토콜에서도 시각 능력이 없지만, 경계는 프로토콜마다 다릅니다. Messages 경로는 이미지와 문서 콘텐츠 유형을 거부하고, Responses 경로는 이미지와 파일 첨부를 이해하는 대신 자리 표시자로 변환합니다. 스크린샷 이해나 문서 해석 작업은 같은 EvoLink 게이트웨이의 시각 지원 모델로 라우팅하세요.
일반 대화, 스트리밍, 클라이언트 함수는 Chat Completions를, 긴 다단계 Agent 워크플로는 0731 빌드에서 추가된 Responses를 평가하세요. 정확한 필드는 API와 EvoLink 문서를 기준으로 합니다.
유효한 단계는 low, high, max이고 기본값은 high입니다. medium은 전달할 수 있지만 조용히 high로 매핑되므로 medium과 high를 비교해도 실제 차이가 없습니다. 일상 작업은 low부터 시작하고 같은 작업에서 low와 high를 비교하며, max는 실패 후 재시도가 추가 추론 Token보다 비싼 가장 어려운 작업에 남겨 두세요.
반복 컨텍스트 비용을 낮출 수 있지만 캐시 미적중, 긴 출력, 재시도, 반복 도구 호출은 총비용을 늘립니다. Pricing과 최종 요청 청구액으로 성공 작업당 비용을 계산하세요.
DeepSeek의 V4 문서는 직결 API에 토큰 기반 RPM/TPM 제한 대신 계정 단위 동시 실행 한도를 두었다고 설명했습니다. Flash는 약 2,500, Pro는 약 500 동시 요청이며, 한도를 넘으면 429가 반환되고 약 10분간 대기한 요청은 끊깁니다. 이 수치는 DeepSeek 자체 API에 관한 것이며 EvoLink 라우트의 용량이 아닙니다. EvoLink 계정에서 한도를 측정하고, 진행 중 요청 수를 그 아래로 유지하며, 지수 백오프를 사용하세요.
분류, 요약, 짧은 편집, 그리고 속도가 가장 중요한 대량 배치 파이프라인에는 Flash를 선택하세요. 8단계가 넘는 긴 Agent 체인과 추론 깊이가 처리량보다 중요한 사실 민감 작업에는 Pro가 적합합니다. 두 모델은 같은 EvoLink API를 공유하므로 작업 유형별 분배는 설정 변경만으로 가능합니다. 고정 배율을 가정하지 말고 자신의 계정에서 처리량을 측정하세요.
동일한 실제 작업을 같은 컨텍스트, 도구, 추론 설정으로 실행하세요. 결과 품질, 응답 시간, Token 구성, 도구 성능, 총비용을 비교하면 트래픽별 EvoLink 경로를 판단할 수 있습니다.
예. Flash 0731 가중치는 MIT 라이선스로 Hugging Face에 공개되어 있습니다. 오픈 가중치와 호스팅 API는 서로 독립적인 접근 경로입니다. EvoLink 경로가 제공하는 것은 호스팅 API이며, 같은 MIT 가중치가 서드파티 호스팅에 존재한다는 점이 폴백 라우팅을 가능하게 합니다.
같은 워크로드를 안정적으로 처리하는 모델을 유지하고 경로 선택을 설정 가능하게 두세요. 제한, 타임아웃, 잘못된 출력이 발생하면 EvoLink에서 GPT, Claude, Kimi 또는 적합한 대안으로 전환할 수 있습니다.
