DeepSeek V4 Flash
Rede Neural
DeepSeek V4 Flash — modelo MoE DeepSeek com contexto de 1M de tokens e inferência rápida, disponível via API no BotHub
Comprimento máximo de resposta
(em tokens)
Tamanho do contexto
(em tokens)
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Custo da resposta
(por 1M tokens)
Como funciona DeepSeek V4 Flash?
DeepSeek V4 Flash é um modelo DeepSeek com arquitetura Mixture-of-Experts: de 284 bilhões de parâmetros, cerca de 13 bilhões são ativados por solicitação, tornando a resposta rápida e o processamento econômico. A janela de contexto de 1 milhão de tokens permite manter documentos volumosos, longas conversas e grandes fragmentos de código em um único diálogo, sem precisar dividi-los. No BotHub, o modelo está disponível sem VPN ou cartão internacional: pagamento com cartão local em rublos, apenas pelo que consumir, com tokens que não expiram. Com mais de 250 outras redes neurais disponíveis, é fácil comparar respostas, e a API compatível com OpenAI permite trocar de modelo sem reescrever a integração. As conversas são criptografadas via AES-GCM, e empresas têm acesso a contratos, faturas e painel administrativo. Use o Flash para analisar relatórios extensos, revisar repositórios de código, processar fluxos de suporte ou resumir longas conversas.Perguntas frequentes sobre DeepSeek V4 Flash
Você pode usar os resultados da geração para fins comerciais. Todos os direitos sobre o conteúdo criado pertencem a você. A única restrição: certifique-se de que a solicitação não inclua materiais de terceiros protegidos por direitos autorais. A responsabilidade pelo cumprimento dos direitos sobre os dados de entrada é do usuário.
O modelo trabalha com texto, documentos e imagens, raciocina antes de responder e chama funções. É adequado para código — escrita, refatoração, depuração —, análise de arquivos grandes e tarefas STEM. O contexto de até 1.048.576 tokens permite manter repositórios inteiros e pacotes de documentos em uma única solicitação.
O limite de uma resposta é de 384.000 tokens. Isso é suficiente para gerar um grande módulo de código, documentação detalhada ou uma análise completa, sem dividir a tarefa em partes. O comprimento real depende da solicitação: o modelo escreve o quanto a tarefa exigir.
Sim, o modo de raciocínio é confirmado. O modelo constrói primeiro uma cadeia interna de passos e só depois fornece o resultado. Isso ajuda em matemática, lógica, STEM e depuração de código — onde a resposta precisa ser deduzida sequencialmente, e não adivinhada na primeira tentativa.
Sim, tanto a chamada de funções quanto a saída estruturada em JSON são suportadas. Você pode conectar o modelo a ferramentas externas, bancos de dados e serviços, receber respostas em um esquema definido e analisá-las sem pós-processamento. No BotHub, isso está disponível via API compatível com OpenAI.
Imagens podem ser enviadas junto com o texto: o modelo lê capturas de tela, diagramas, gráficos e tabelas. O recebimento de documentos também é suportado, permitindo analisar arquivos volumosos diretamente na solicitação. Não há informações sobre áudio e vídeo em nossos dados — vale verificar o formato necessário em sua tarefa.
Não temos métricas separadas por idioma, então não prometemos números exatos — é mais rápido testar em sua tarefa com algumas solicitações. O BotHub é voltado para o público russo: pagamento com cartões locais em rublos, acesso sem VPN, e você pode comparar respostas de outros modelos.