EvoLink 통합 채팅 API로 DeepSeek의 V4 Flash Vision(DeepSeek V4 Flash Vision Exp(으)로도 검색됨)에 접근하세요. 통합 전에 이미지 입력, 긴 컨텍스트 코딩, 생각 모드을(를) 먼저 테스트할 수 있습니다.
EvoLink에서 이 ID는 이제 DeepSeek V4.1 Flash로 리디렉션됩니다. 새 연동에는 deepseek-v4.1-flash를 사용하세요. 이전 이미지 결과를 재사용하기 전에 마이그레이션 가이드를 읽어 보세요.
텍스트와 이미지를 한 요청에서 함께 처리하는 네이티브 멀티모달 라우트입니다. Chat Completions, Messages, Responses 세 가지 프로토콜을 모두 지원합니다.
DeepSeek V4 Flash Vision
Vision Exp 기존 모델 ID, 현재 DeepSeek V4.1 Flash로 리디렉션
deepseek-v4-flash-vision-exp스크린샷·문서 이해, 차트와 표 추출, OCR·UI 파이프라인, 이미지를 읽어야 하는 텍스트 워크로드.
모든 요금은 100만 토큰 기준이며 USD와 크레딧으로 표시되고, 계정의 현재 가격을 반영합니다.
통합 전에 DeepSeek V4 Flash Vision 요청 1건의 비용을 예상해 보세요. 계산기는 계정의 현재 요금을 사용하며 공식 가격은 비교용 참고 정보입니다.
공식 가격 예상 $0.0007 · $0.0001 절약(10%)
최소 과금: 요청당 0.01 크레딧.
빠른 테스트용
일반 개발용
프로덕션 평가용
DeepSeek이 2026년 9월 10일 실험 모델 Vision Exp를 종료함에 따라, EvoLink에서 deepseek-v4-flash-vision-exp로 보내는 요청은 이제 DeepSeek V4.1 Flash로 리디렉션됩니다. 기존 이미지 Request는 같은 ID로 계속 작동합니다. 새 연동에는 deepseek-v4.1-flash를 사용하고, 이전 결과에 의존하기 전에 이미지 평가 Set을 다시 실행하세요.
DeepSeek V4 Flash Vision은(는) EvoLink에서 모델 ID deepseek-v4-flash-vision-exp로 Chat Completions · Anthropic Messages · Responses를 통해 제공되며, 다른 모든 모델과 같은 API 키와 잔액을 사용합니다. 1M 컨텍스트 윈도우와 최대 384K 출력 토큰, 그리고 이미지 입력, 긴 컨텍스트 코딩, 생각 모드를 제공합니다.
숫자는 EvoLink 경로 설정에서 가져오며, 기능은 API가 현재 제공하는 범위입니다.
Chat Completions, Messages, Responses 요청에서는 여기에 표시된 정확한 모델 ID를 사용해야 합니다.
이 ID의 이미지 이해는 이제 DeepSeek V4.1 Flash가 처리합니다. 합격 기준이 명확한 시각 작업부터 시작해 품질, 지연, Retry, 합격 결과당 비용을 비교하세요.
제품 화면, Dashboard, 오류 상태를 명확한 질문과 함께 보내고 보이는 Label과 상태 차이를 추출해 구조화 QA로 반환합니다. 자동화 전 고정 Test Set으로 작은 글자, 좌표, 복잡한 UI를 검증하세요.
Scan Form, Invoice, Receipt, Report Page를 구조화 데이터로 변환합니다. 예상 JSON Field를 정의하고 Audit용 원본 이미지를 보관하며 누락되거나 신뢰도가 낮은 Field를 사람에게 검토시킵니다.
Chart, Architecture Diagram, Technical Figure를 시각 증거와 같은 Request에서 질문합니다. 값이 작거나 모호할 때 관찰한 Label과 해석을 구분해 출력하도록 요구하세요.
Screenshot과 Tool 결과를 결합해 Agent가 Page State를 검사하고 다음 동작을 제안하거나 목표 화면 도달을 확인하게 합니다. 동작은 되돌릴 수 있게 하고 완료율, 지연, Retry, 비용을 측정하세요.
Context 설정, Tool, Usage 표시, 과금은 플랫폼마다 다를 수 있습니다. EvoLink는 설정과 Usage를 Unified API 뒤에 모읍니다.
기존 Request 모델 ID는 deepseek-v4-flash-vision-exp이며 이제 V4.1 Flash로 리디렉션됩니다. 새 연동에는 deepseek-v4.1-flash를 쓰고 현재 API 문서의 정확한 Field를 사용하세요.
플랫폼은 서로 다른 Context, Tool, Limit을 제공할 수 있습니다. 현재 EvoLink 설정, 사용 가능한 기능, 실제 반환 Usage를 기준으로 판단하세요.
DeepSeek는 Chat Completions, Messages, Responses의 이미지 입력을 문서화합니다. EvoLink가 현재 이 모델에 표시하는 Protocol과 Content Block만 사용하고 Streaming, Usage, Error를 테스트하세요.
하나의 EvoLink Account, Balance, API Pattern으로 여러 Provider를 사용할 수 있습니다. 모델을 설정으로 선택하면 품질, 비용, 가용성에 따라 Route를 바꿀 수 있습니다.
기존 Pricing이 현재 Token 단가를 표시합니다. 원래 Vision Exp 모델에 대해 DeepSeek는 이미지당 최대 384 Input Token을 문서화했지만, 현재 Vision 가이드는 직결 API에서 이미지당 최대 1024 Token을 상한으로 두며 이 ID의 Request는 이제 V4.1 Flash에서 실행됩니다. 현재 규칙에 Live EvoLink 단가, Output, Retry, Cache를 더해 전체 작업 비용을 추정하세요.
DeepSeek 직결 API의 현재 상한인 이미지당 1024 Token을 계획 상한으로 사용하고 대표 Screenshot과 문서에서 실제 Usage를 확인하세요. 여러 이미지, 긴 Prompt, Output, Retry도 최종 청구에 포함됩니다.
안정적인 System Prompt, Tool Schema, Shared Context는 재사용하기 쉽습니다. 선택한 Protocol의 cached tokens를 확인하세요.
큰 Context Window를 매번 채울 필요는 없습니다. 관련 File, Message, 검색 구간만 선택하면 비용을 줄이고 증거에 집중할 수 있습니다.
동일한 완료 작업에서 Token, Cache, Tool, 필요한 Retry를 평가하세요. EvoLink의 모델과 Usage 정보로 비교 기준을 맞출 수 있습니다.
프로덕트 백엔드와 배치 작업에는 EvoLink API를, 코딩·분석 워크플로에는 Codex, Claude, Gemini에서 DeepSeek V4 Flash Vision을(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 Flash Vision을(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-vision-exp",
"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 Flash Vision의 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.
DeepSeek는 세 가지 이미지 지원 형식을 문서화합니다. 활성 Model ID, Endpoint, Content Block은 현재 EvoLink API 문서를 기준으로 확인하세요.
Application이 OpenAI 호환 messages 배열을 사용한다면 선택하세요. 현재 EvoLink 문서에서 Vision Exp와 image_url을 확인하세요.
EvoLink가 deepseek-v4-flash-vision-exp 이미지 Block을 명시할 때만 사용하세요. max_tokens, Usage, Thinking, Error를 확인하세요.
input_image와 구조화 Response가 필요한 긴 Agent Workflow에서 평가하세요. Field, Tool, Streaming Event, Retry 경계를 확인하세요.
소수의 관측 가능한 작업을 Vision Exp로 보내고 검증된 GPT, Claude, Kimi Route를 유지하세요. EvoLink가 모델 선택, Usage, Balance를 통합합니다.
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 Vision | Qwen 3.8 Max | GLM-5.3 |
|---|---|---|---|
| 입력 / 출력 | $0.265 / $1.059 | $1.765 / $5.295 | $1.059 / $3.706 |
| 컨텍스트 | 1M | 1.05M | 1M |
| 캐싱 | 자동 캐시 적중 | 명시적 프롬프트 캐싱 | 자동 캐시 적중 |
| 적합한 용도 | 스크린샷·문서 이해, 차트와 표 추출, OCR·UI 파이프라인, 이미지를 읽어야 하는 텍스트 워크로드. | 리포지토리 규모 엔지니어링, 다중 문서 종합, 도구 집약 에이전트 | 코딩 에이전트, 긴 작업 체인, 도구 중심 워크플로 |
소수의 실제 작업부터 시작해 품질, 지연, 비용, 안정성을 확인한 후 Traffic을 늘리세요.
ID, Protocol, Response, Usage, Cache 정보를 확인하세요. 이 데이터는 비용 분석과 관측 방식을 일관되게 만듭니다.
Screenshot, Form, Chart, UI 상태에서 Field 정확도, 누락, 작은 글자, 허구 Detail, 구조 유효성, 사람 수정량을 검증하세요.
응답 시간을 측정하고 Limit, Timeout, 잘못된 구조화 Output, Tool Failure에 대한 Retry를 준비하세요. 검증된 대체 Route를 유지하세요.
Pricing, Usage, 최종 청구로 같은 종류 작업의 비용을 계산하고 Vision Exp를 기본, 전문, Fallback Route 중 어디에 둘지 결정하세요.
관측 가능하고 되돌릴 수 있는 소수 작업부터 시작하세요. 품질, 지연, 비용이 기준을 충족한 뒤 확장하세요. EvoLink Unified API 뒤에 여러 모델을 유지하면 전환과 최적화가 쉬워집니다.
같은 API 키와 잔액으로, 연동을 바꾸지 않고 티어를 전환할 수 있습니다.
문서화된 Chat, Messages, Responses 형식으로 이미지 URL 또는 Base64를 전송합니다.
가이드 읽기
이미지 증거는 Vision Exp로, Text High-throughput 작업은 Flash로 Route합니다.
가이드 읽기
직결 API와 EvoLink에서 어떤 DeepSeek 모델 ID가 바뀌었는지, 트래픽을 옮기기 전에 V4.1 Flash를 어떻게 테스트하는지 정리합니다.
가이드 읽기원래 모델 ID는 2026년 8월 21일 실험 모델로 공개된 deepseek-v4-flash-vision-exp입니다. EvoLink에서 이 ID는 계속 작동하지만 이제 DeepSeek V4.1 Flash로 리디렉션되며, 새 연동에는 deepseek-v4.1-flash를 사용해야 합니다.
현재 EvoLink API 문서가 Route의 기준입니다. 문서화되고 실제 Account Request가 성공한 Protocol만 활성화된 것으로 판단하세요.
DeepSeek는 JPEG, PNG, GIF, WebP를 문서화합니다. EvoLink의 URL, Base64, File Size, Multi-image 요구사항도 확인하세요.
DeepSeek는 원래 Vision Exp 모델에 대해 이미지당 최대 384 Input Token을 문서화했습니다. 현재 Vision 가이드는 직결 API에서 이미지당 최대 1024 Token을 상한으로 두며, 이 ID의 Request는 이제 V4.1 Flash에서 실행됩니다. 현재 규칙으로 계획한 뒤 대표 이미지로 실제 Usage와 Live EvoLink Pricing을 확인하세요. Prompt, 여러 이미지, Output, Retry, Cache도 최종 청구에 영향을 줍니다.
EvoLink가 해당 Protocol의 이미지 지원을 문서화했다면 기존 Application의 Protocol을 선택하세요. 구현 전에 현재 Request 구조를 확인하세요.
EvoLink에서 새 이미지 작업에는 deepseek-v4.1-flash를 사용하세요. deepseek-v4-flash-vision-exp로 보내는 Request는 이미 이 모델로 리디렉션됩니다. Text-only 및 High-throughput 작업은 영향을 받지 않고 계속 V4 Flash를 제공하는 deepseek-v4-flash에 유지하세요.
복잡한 UI, 작은 글자, 좌표, 표는 보장이 아니라 평가 항목입니다. 고정 Test Set을 정답과 비교하고 불확실한 결과를 사람이 검토하세요.
Text Flash Route에서 추론하지 마세요. 현재 EvoLink 문서를 확인하고 확장 전에 429, Timeout, Oversized Image를 테스트하세요.
같은 이미지, Prompt, Output Schema, Review 기준을 사용하세요. 정확도, Hallucination, 지연, Retry, 합격 결과당 비용을 비교하세요.
동일한 시각 작업에 검증된 모델을 유지하고 선택을 설정 가능하게 두세요. V4 Flash 같은 텍스트 전용 모델은 이미지 작업을 넘겨받을 수 없습니다. 적은 Traffic부터 시작해 오류와 합격률을 모니터링하고, 현재 모델이 Production 기준을 충족하지 못하면 전환하세요.
