モデル詳細
DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp
DeepSeekは、画像理解機能を追加しつつ、エージェント、推論、世界知識などのテキスト機能においてベースモデルと一致するように設計されています。これは、合計284B個のパラメータのうち13B個がアクティブな、疎なエキスパート混合モデルです。 これは、文書や図表の理解、視覚的な質問応答、テキストと画像が交互に配置されるマルチモーダルなエージェントワークフローに適しています。
モデル仕様
- モデル ID
-
deepseek-v4-flash-vision-exp
- コンテキスト長
- 1M
- 最大出力
- 384K
- 入出力モダリティ
- リリース
- 2026-08
02
API エンドポイント
MixRoute 単一ゲートウェイ、OpenAI 互換
-
OpenAI-compatible
/v1/chat/completionsPOST
03
料金
固定料金、単位: /1M Tokens
入力
$0.4400 /1M Tokens
生成
$1.3200 /1M Tokens
キャッシュ読み取り
$0.0140 /1M Tokens
05
選定サマリー
ワークロード適合性を素早く判断
このモデルは何に向いていますか？
マルチモーダルモデル、入力：テキスト、画像、出力：テキスト
deepseek-v4-flash-vision-exp はマルチモーダルモデルです。仕様は、context window は 1,000,000 トークン、1 回の最大出力は 384,000 トークン。
使う前に何を確認すべきですか？
1,000,000 context、出力上限 384,000
deepseek-v4-flash-vision-exp の採用前に、標準入力は $0.44／100 万トークン、対応が宣言されている機能：ツール呼び出し、構造化出力、ストリーミング、プロンプトキャッシュ、画像入力、OpenAI SDK 互換、2026-08-21 公開。代表的なトラフィックで試験運用し、品質とレイテンシを確認してください。
なぜ MixRoute 経由で使うのですか？
deepseek-v4-flash-vision-exp は同じ経路でツール呼び出しと構造化出力に対応
ツール呼び出しと構造化出力も同じ経路で利用できます。MixRoute は OpenAI 互換エンドポイント /v1/chat/completions で deepseek-v4-flash-vision-exp を提供します。既存のクライアントは https://api.mixroute.ai/v1 とモデル ID deepseek-v4-flash-vision-exp に切り替えて、結合テストを再実行するだけです。
07
機能と互換性
未確認の機能は「Unknown」のまま、推測しません
ツール呼び出し
deepseek-v4-flash-vision-expは関数呼び出しとツール呼び出しをサポートします。
tools定義を送信すると、応答としてtool_callsが返され、それを実行して結果をフィードバックします。
構造化された出力
deepseek-v4-flash-vision-expは、必要に応じてJSON形式の出力を生成できます。
response_format: { type: "json_schema" }は有効なJSON出力を強制します。
ストリーミング配信
deepseek-v4-flash-vision-expはストリーム応答をサポートしています。
stream: trueはトークンを段階的にストリーミングするため、チャットUIはトークンが到着するたびにレンダリングされます。
プロンプトのキャッシュ
deepseek-v4-flash-vision-expは、サポートされているルーティング条件下でプロンプトのキャッシュをサポートします。
視覚入力
deepseek-v4-flash-vision-expはテキストと同時に画像入力を処理できます。
image_urlコンテンツパートに渡します。
OpenAI SDK
MixRouteのOpenAI互換エンドポイントを介してdeepseek-v4-flash-vision-expを呼び出します。
base_url を https://api.mixroute.ai/v1 に変更します。その他はすべて OpenAI のスタイルに従います。
08
トークンコスト見積もり
このページの料金に基づく見積もりで、実請求ではありません
同一プレフィックスが繰り返し読み取られる入力の割合（最大100%）
09
FAQ
DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp: DeepSeekは、画像理解機能を追加しつつ、エージェント、推論、世界知識などのテキスト機能においてベースモデルと一致するように設計されている。これは、合計284B個のパラメータのうち13B個がアクティブな、疎なエキスパート混合モデルである。
単一エンドポイントで検証可能な判断
同じリクエスト形式でこのモデルと代替ルートをテスト
実際のワークロードから始め、品質、総コスト、障害条件を基に本番トラフィックを送るか判断します。