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DeepSeek V4 Flash

DeepSeek V4 Flashは、DeepSeekの効率最適化されたMixture-of-Expertsモデルで、総パラメータ数284B、アクティブ化されたパラメータ数13Bを備えており、100万トークンのコンテキストウィンドウに対応しています。高速推論用に設計されており...

2026/4/24
1,048,576 トークン
#84 テキスト (マルチターン)
入力: ¥15.12/M
出力: ¥30.24/M

仕様

モダリティ

入力
text
出力
text

サポートされているパラメータ

frequency_penalty
include_reasoning
logit_bias
logprobs
max_tokens
min_p
presence_penalty
reasoning
reasoning_effort
repetition_penalty
response_format
seed
stop
structured_outputs
temperature
tool_choice
tools
top_k
top_logprobs
top_p

推論設定

既定の動作
思考オン(強度: high)
指定できる強度
xhigh
high
思考のオフ
可(reasoning.enabled: false)

思考の制御方法と課金を見る

データの取り扱い

プロンプトの保持
不明 — 確認できていません
学習への利用
学習には利用されません

「不明」は「問題なし」ではありません。確認できていない、という意味です。

学習の可否は提供元との条件に基づく申告値です。保持の可否は、このモデルが到達しうる実行先すべてについて上流が公表する一覧から判定しています。いずれも推測は含みません。

実測パフォーマンス

応答開始 (p50)1.1s
生成速度 (p50)40 トークン/秒

    FastMetalのゲートウェイ経由で実測した値です(直近30日・応答開始651回)。

    生成速度は1日1回の計測で、直近30日・27回分の中央値です。

    応答開始は最初の応答が返るまで、生成速度は思考トークンを含む出力トークン数から算出しています。実測値であり、性能を保証するものではありません。

    コード例

    curl https://api.fastmetal.ai/v1/chat/completions \
      -H "Content-Type: application/json" \
      -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
      -d '{
        "model": "deepseek-v4-flash",
        "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
      }'

    DeepSeek V4 Flashの実際の回答

    FastMetal上で実際に記録した、標準プロンプトへの回答です。

    このエラーをデバッグして

    以下のエラーがPythonアプリケーションで発生しています。原因を特定して修正してください。 Traceback (most recent call last): File "app.py", line 23, in get_user_orders total = sum(order["price"] * order["quantity"] for order in orders) TypeError: unsupport…

    The error occurs because the `price` field returned by the database query is a **string** (e.g., `'19.99'`), not a numeric type. In Python, multiplying a string by an integer is actually valid (it repeats the string), but the intended operation is numeric multiplication. The error message `TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int'` is misleading because string * int is allowed, but it may arise if the string contains non‑numeric characters or if the database driver uses a custom type that behaves like a string. Regardless, the fix is to convert `price` to a numeric type (e.g., `float` or `Decimal`) before multiplication. ### Corrected code: ```python def get_user_orders(…
    応答時間 40.9秒出力 4846 トークン

    コードレビュー

    以下のTypeScript関数をレビューして、可読性・パフォーマンス・ベストプラクティスの観点から改善点を提案してください。 async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<any[]> { let allUsers: any[] = []; let hasMore = true; let currentPage = page; while (hasMo…

    以下に、可読性・パフォーマンス・ベストプラクティスの観点から改善点を提案します。 ## 改善点一覧 ### 1. 型の明確化 (可読性・安全性) ```typescript // 改善前 async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<any[]> { // 改善後 interface UserResponse { id: number; first_name: string; last_name: string; email: string; status: string; } interface ApiResponse { users: UserResponse[]; total?: number; hasMore?: boolean; } interface ProcessedUser { id: number; name: string; email: string; } async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<ProcessedUser[]> { ``` ### 2. エラーハンドリングの追加 (ベストプラクティス) ```typescript async function fetchPage(currentPage: number): Promise<ApiResponse> { const response = await fetch(`/api/users?pag…
    応答時間 21.5秒出力 1522 トークン

    SQLクエリの最適化

    以下のSQLクエリは500万行のテーブルに対して実行すると30秒以上かかります。最適化してください。 SELECT p.product_name, c.category_name, COUNT(o.order_id) as order_count, SUM(o.amount) as total_sales, AVG(r.rating) as avg_rating FROM products p LEFT JOIN…

    このクエリは、500万行のテーブルに対して非効率な結合・集計・ソートを行っているため、30秒以上かかっています。以下の改善策を実施することで、処理時間を大幅に短縮できます。 ## 1. インデックスの追加 現在のインデックス(products(id)、orders(order_id))だけでは、WHERE句や結合に必要な絞り込みができていません。以下を追加します。 ```sql -- products: WHERE句のフィルタと結合キー用 CREATE INDEX idx_products_is_active_id ON products (is_active, id); -- order_details: product_idでの結合を高速化 CREATE INDEX idx_order_details_product_id ON order_details (product_id); -- orders: 結合とフィルタ条件(status, created_at)をカバー CREATE INDEX idx_orders_status_created_at ON orders (status, created_at, order_id); -- reviews: 結合用 CREATE INDEX idx_reviews_product_id ON reviews (product_id); ``` ## 2. LEFT JOINの見直し(実質INNER JOINになっている) 現在のクエリは `LEFT JOIN orders ... AND o.status =…
    応答時間 61.4秒出力 3026 トークン

    他のモデルと並べて比較する →

    よくある質問

    DeepSeek V4 FlashのAPI料金はいくらですか?
    FastMetalでは100万トークンあたり入力¥15.12・出力¥30.24(税別)の円建て従量課金です。前払いクレジットから使った分だけ差し引かれ、月額料金やサブスクリプションはありません。
    DeepSeek V4 FlashはOpenAI SDKからそのまま使えますか?
    はい。base_url を https://api.fastmetal.ai/v1 に変更し、model に "deepseek-v4-flash" を指定するだけで、既存のOpenAI向けコードから呼び出せます。ストリーミング、ツール呼び出し、構造化出力にも対応しています。
    DeepSeek V4 Flashのコンテキスト長はどのくらいですか?
    1,048,576トークンです。プロンプトと回答を合わせてこの範囲に収める必要があります。
    DeepSeek V4 Flashの評価・ランキングは?
    公開アリーナの日本語カテゴリで91位(ELO 1,399)です。順位はリーダーボードの更新に合わせて変わります。
    DeepSeek V4 Flashを試すには何が必要ですか?
    アカウントを作成してクレジットをチャージすると、ブラウザのチャット画面とAPIの両方から利用できます。契約や最低利用額はありません。

    DeepSeek V4 Flashを今すぐ試す

    DeepSeek V4 FlashはFastMetalのAPIキー1つで利用できます。ブラウザですぐに試す、またはOpenAI SDKからそのまま呼び出せます。

    リーダーボード

    テキスト
    russianELO: 1,433
    #102
    コーディングELO: 1,484
    #106
    数学ELO: 1,424
    #124
    創作ELO: 1,408
    #96
    指示遵守ELO: 1,428
    #99
    高難度ELO: 1,459
    #102
    マルチターンELO: 1,453
    #84
    総合ELO: 1,436
    #105
    日本語ELO: 1,399
    #91
    中国語ELO: 1,469
    #110
    韓国語ELO: 1,393
    #88
    英語ELO: 1,445
    #107
    frenchELO: 1,450
    #111
    germanELO: 1,426
    #107
    spanishELO: 1,432
    #104

    順位データ: LMArena leaderboard dataset(lmarena-ai/leaderboard-dataset、CC BY 4.0、2026-10-22時点)。カテゴリ名の対応付けとスコアの丸めはFastMetalによる。