DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0423

DeepSeek V4 Flash 0423 adalah model teks Mixture-of-Experts yang dioptimalkan untuk efisiensi dari DeepSeek, tersedia di api14 dengan model id deepseek/deepseek-v4-flash. Model ini memiliki 284B parameter total dengan 13B parameter yang diaktifkan, dan dirancang untuk inferensi cepat. Tanggal rilis penyedia untuk versi ini adalah 2026-04-24.

Model ini hanya bekerja pada teks. Model ini menerima input teks dan mengembalikan output teks, sehingga tidak menerima gambar, audio, atau file. Jendela konteksnya adalah 1.048.576 token, yaitu sekitar satu juta token, cukup untuk menyimpan dokumen yang sangat besar atau percakapan panjang dalam satu permintaan. Panjang output maksimum adalah 943.718 token, sehingga responsnya sendiri bisa sangat panjang. Karena desainnya Mixture-of-Experts, hanya sebagian parameter yang aktif per token, yang cocok untuk beban kerja di mana throughput penting bersamaan dengan konteks yang besar.

Kombinasi konteks panjang dan output panjang membentuk penggunaan praktisnya. Model ini cocok untuk analisis dan peringkasan seluruh basis kode, dokumen sepanjang buku, atau transkrip berjam-jam dalam satu proses, dan dapat menyusun output panjang seperti laporan, spesifikasi, atau dokumentasi tanpa memecah pekerjaan ke beberapa panggilan. Konteks panjang juga mendukung pengaturan bergaya retrieval di mana banyak potongan sumber ditempatkan dalam prompt, serta percakapan atau loop agen yang berjalan lama dan perlu mempertahankan riwayat. Karena disetel untuk inferensi cepat, model ini menjadi pilihan default yang wajar untuk tugas teks bervolume tinggi seperti klasifikasi, ekstraksi, dan pembuatan massal.

Anda memanggilnya melalui API yang kompatibel dengan OpenAI dari api14 menggunakan model id deepseek/deepseek-v4-flash, yang berarti SDK dan klien OpenAI yang ada dapat bekerja dengan base URL dan key yang diubah. Model ini mendukung banyak parameter permintaan, termasuk temperature, top_p, top_k, min_p, top_a, frequency_penalty, presence_penalty, dan repetition_penalty untuk kontrol sampling. Anda dapat membatasi atau membentuk output dengan max_tokens, max_completion_tokens, stop, dan seed, serta mengarahkan perilaku tingkat token dengan logit_bias, logprobs, dan top_logprobs. Untuk pekerjaan terstruktur, model ini mendukung response_format dan structured_outputs, dan untuk agen model ini mendukung tools dan tool_choice. Penalaran dapat dikelola dengan reasoning, reasoning_effort, dan include_reasoning.

Karena model ini hanya untuk teks, model visi atau audio lebih cocok ketika inputnya bukan teks. Jika Anda membutuhkan opsi yang lebih kecil atau lebih cepat untuk tugas sederhana, atau model dari penyedia lain, itu juga layak dibandingkan pada tabel harga. Jika tidak, untuk pekerjaan teks berkonteks panjang dalam satu permintaan, deepseek/deepseek-v4-flash adalah pilihan yang lugas melalui endpoint yang kompatibel dengan OpenAI.