deepseek/deepseek-v4-flash

- context · $0.1120 / M input tokens · $0.2240 / M output tokens

DeepSeek V4 Flash OurToken पर DeepSeek model route है, उन developers के लिए जिन्हें chat, coding, summarization, long-context prompts और high-volume assistant workloads के लिए cost-efficient option चाहिए।

मूल्य निर्धारण

उपयोग के अनुसार भुगतान

कोई अग्रिम लागत नहीं, केवल उतने के लिए भुगतान करें जितना आप उपयोग करते हैं

80% of official price

Input$0.14 / M$0.1120 / M Tokens

Output$0.28 / M$0.2240 / M Tokens

API उपयोग

API Access Guide

Base URLhttps://api.ourtoken.ai/v1

API Endpointchat/completions

Full URLhttps://api.ourtoken.ai/v1/chat/completions

Model IDdeepseek-v4-flash

API Key प्राप्त करें

कोड उदाहरण

इस मॉडल के लिए OurToken API endpoint का उपयोग करें। नीचे दिए गए उदाहरण direct HTTP requests और मॉडल परिवार के लिए recommended endpoint का उपयोग करते हैं।

curl https://api.ourtoken.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!"
      }
    ],
    "max_tokens": 256
  }'

Chat Completions API संदर्भ

OpenAI Chat Completions-संगत endpoint के साथ chat response बनाएँ। SDK Base URL के रूप में https://api.ourtoken.ai/v1 और endpoint के रूप में POST /chat/completions का उपयोग करें।

Authorization

Content-Type	application/json
Authorization	Bearer YOUR_API_KEY

Request Body

फ़ील्ड	प्रकार	आवश्यक	विवरण
model	string	आवश्यक	कॉल करने के लिए Model ID।
messages	array<object>	आवश्यक	model को भेजे गए conversation messages।
max_tokens	integer	वैकल्पिक	output tokens की अधिकतम संख्या।
temperature	number	वैकल्पिक	Sampling temperature।
top_p	number	वैकल्पिक	Nucleus sampling parameter।
stream	boolean	वैकल्पिक	क्या streaming response लौटाना है।
stream_options	object	वैकल्पिक	streaming responses के लिए अतिरिक्त options।
tools	array<object>	वैकल्पिक	model के लिए उपलब्ध tools।
tool_choice	string \| object	वैकल्पिक	model tools कैसे चुनता है, इसे नियंत्रित करता है।
response_format	object	वैकल्पिक	structured output को नियंत्रित करता है, जैसे JSON object responses।

Response Body

फ़ील्ड	प्रकार	आवश्यक	विवरण
id	string	आवश्यक	unique chat completion identifier।
object	"chat.completion"	आवश्यक	Chat Completions API द्वारा लौटाया गया object type।
created	integer	आवश्यक	response बनाए जाने का Unix timestamp।
model	string	आवश्यक	वह model जिसने response बनाया।
choices	array<object>	आवश्यक	model द्वारा लौटाए गए candidate responses।
choices[].message.role	string	आवश्यक	लौटाए गए chat message की role।
choices[].message.content	string	वैकल्पिक	लौटाए गए chat message में text content।
choices[].finish_reason	string	वैकल्पिक	generation रुकने का कारण।
usage	object	वैकल्पिक	chat completion के लिए token usage information।
usage.prompt_tokens	integer	वैकल्पिक	Input token count।
usage.completion_tokens	integer	वैकल्पिक	Output token count।
usage.total_tokens	integer	वैकल्पिक	Total token count।
usage.prompt_tokens_details	object	वैकल्पिक	input token usage का breakdown।
usage.prompt_tokens_details.cached_tokens	integer	वैकल्पिक	cache से served tokens।

मॉडल परिचय

DeepSeek deepseek-v4-flash

DeepSeek V4 Flash teams को application work के लिए lower-cost DeepSeek V4 route देता है, जहां responsiveness, predictable pricing और simple API integration मायने रखते हैं। जब आप model IDs, usage logs, cache costs और price review को एक dashboard में रखते हुए OurToken unified API के माध्यम से DeepSeek workflows test करना चाहते हों, तब DeepSeek V4 Flash API का उपयोग करें।

यह बेहतरीन क्यों है

Input और output tokens के लिए official DeepSeek V4 Flash reference price का 80%।
अन्य supported models द्वारा उपयोग किए जाने वाले उसी OurToken endpoint के माध्यम से OpenAI-compatible API setup।
Repeated-context prompts और long conversation workloads के लिए clear cache read और cache write pricing।
Separate provider-specific integration के बिना cost-sensitive chat, coding, summarization और assistant workflows evaluate करने के लिए उपयोगी।
Dashboard logs और usage visibility teams को launch के बाद request cost review करने में मदद करते हैं।

मुख्य विशेषताएँ

Model ID: deepseek-v4-flash
Input price: $0.1120 per 1M tokens on OurToken
Output price: $0.2240 per 1M tokens on OurToken
Cache read price: $0.0020 per 1M tokens on OurToken
Cache write price: $0 per 1M tokens on OurToken
Provider: DeepSeek

विशिष्टताएँ

ProviderDeepSeek

Model TypeLarge Language Model (LLM)

Model IDdeepseek-v4-flash

Context Length1M tokens

Max Output384K tokens

OurToken Input Price$0.1120 / 1M tokens

OurToken Output Price$0.2240 / 1M tokens

OurToken Cache Read Price$0.0020 / 1M tokens

OurToken Cache Write Price$0 / 1M tokens

Official Input Reference$0.14 / 1M tokens

Official Output Reference$0.28 / 1M tokens

Official Cache Read Reference$0.0028 / 1M tokens

DeepSeek V4 Flash API Features

Unified DeepSeek V4 API access, transparent DeepSeek V4 Flash API pricing, cache visibility और production evaluation के लिए DeepSeek V4 Flash API का उपयोग करें।

Unified Access

Model access, API key management और usage history को एक जगह रखते हुए OurToken के unified endpoint के माध्यम से DeepSeek V4 Flash API call करें। Model ID के रूप में deepseek-v4-flash का उपयोग करें और chat, coding तथा agent workflows के लिए OpenAI-compatible request patterns दोबारा उपयोग करें।

Pricing Clarity

Rollout से पहले DeepSeek V4 Flash pricing review करें। OurToken $0.1120 input और $0.2240 output per 1M tokens list करता है, ताकि teams production usage scale करने से पहले chat, coding और high-volume assistant traffic के लिए DeepSeek V4 Flash price estimate कर सकें।

Cache Costs

Explicit cache pricing के साथ cache behavior को normal prompt spend से अलग करें। OurToken पर DeepSeek V4 Flash API cache read $0.0020 per 1M tokens listed है, जबकि repeated-context workloads और long prompt reuse के लिए cache write $0 है।

Flash Workloads

जब production chat, summarization, coding notes और lightweight agent tasks के लिए responsiveness और cost control मायने रखते हों, तब Flash route का उपयोग करें। Competitor material model को fast inference और high-throughput workloads के लिए position करता है, जिसे teams को अपने prompts से validate करना चाहिए।

Long Context

Document review, repository notes, support logs और multi-turn conversations जैसे long context की जरूरत वाले DeepSeek V4 API workloads evaluate करें। Large prompts के लिए Flash को default route बनाने से पहले latency, output quality और cache behavior test करें।

Benchmark Review

DeepSeek V4 Flash benchmark claims को starting point की तरह उपयोग करें, production guarantee की तरह नहीं। Customer-facing workflows तक traffic scale करने से पहले coding, reasoning, latency, tool use और token consumption को अपने acceptance criteria के विरुद्ध compare करें।

OurToken पर DeepSeek V4 Flash API का उपयोग कैसे करें

API key बनाएं, deepseek-v4-flash copy करें, DeepSeek V4 pricing compare करें, unified endpoint call करें, और real usage monitor करें।

API Key बनाएं

Dashboard से OurToken API key बनाएं और उसे secure server-side environment variable में store करें। इससे आपका backend client code और public repositories से credentials बाहर रखते हुए DeepSeek V4 Flash API access कर सकता है।

Model ID Copy करें

अपने request body में model value के रूप में deepseek-v4-flash का उपयोग करें। Exact model ID को configuration में रखने से developers local tests, staging traffic और production deployments में DeepSeek V4 API routes compare करते समय naming mistakes से बचते हैं।

Endpoint Call करें

अपनी API key, model ID और prompt payload के साथ OurToken unified API endpoint पर requests भेजें। Base URL, credential और model value बदलने के बाद existing OpenAI-compatible chat request patterns आमतौर पर दोबारा उपयोग किए जा सकते हैं।

Pricing Compare करें

Rollout से पहले DeepSeek V4 pricing compare करें: OurToken $0.1120 input, $0.2240 output और $0.0020 cache read per 1M tokens list करता है। Expected prompt, output और cache volumes के लिए DeepSeek V4 Flash price estimate करने हेतु इन values का उपयोग करें।

Benchmarks Test करें

हर DeepSeek V4 Flash benchmark claim को अपनी evaluation के लिए prompt की तरह treat करें। Representative coding, reasoning, summarization और agent tasks run करें, फिर response quality, latency, tool behavior, token usage और error handling compare करें।

Cost Monitor करें

Launch के बाद request count, input tokens, output tokens, cache read tokens और spend के लिए history logs review करें। Real usage data teams को सिर्फ provider listing assumptions पर निर्भर रहने के बजाय actual traffic के विरुद्ध DeepSeek V4 Flash pricing compare करने में मदद करता है।

DeepSeek V4 Flash API FAQ

DeepSeek V4 Flash API pricing, DeepSeek V4 API access, cache costs, model ID setup, benchmarks और Flash versus Pro evaluation के बारे में उत्तर।

DeepSeek V4 Flash API क्या है?

DeepSeek V4 Flash API OurToken के माध्यम से उपलब्ध Flash DeepSeek V4 model route है, उन teams के लिए जो chat, coding notes, summarization और assistant workflows के लिए lower-cost option चाहती हैं। Developers deepseek-v4-flash model ID का उपयोग कर सकते हैं, OurToken API key बना सकते हैं और अन्य supported models द्वारा उपयोग किए जाने वाले उसी unified API flow से इसे call कर सकते हैं।

OurToken पर DeepSeek V4 Flash API pricing क्या है?

OurToken पर DeepSeek V4 Flash API pricing $0.1120 per 1M input tokens और $0.2240 per 1M output tokens है। DeepSeek V4 Flash के लिए provided official references $0.14 input और $0.28 output per 1M tokens हैं, इसलिए input और output pricing official price का 80% है।

Cache read और cache write के लिए DeepSeek V4 Flash price क्या है?

OurToken पर DeepSeek V4 Flash price for cache read $0.0020 per 1M cache read tokens है, official $0.0028 reference की तुलना में। Cache write $0 per 1M tokens के रूप में listed है। क्योंकि cache read का अपना ratio है, यह assume न करें कि हर token category input और output जैसे discount का उपयोग करती है।

Flash और Pro के बीच DeepSeek V4 pricing कैसे compare होती है?

Current OurToken catalog में DeepSeek V4 pricing Flash route पर lower है: Flash $0.1120 input और $0.2240 output per 1M tokens list करता है, जबकि Pro $0.3480 input और $0.6960 output list करता है। Cost-sensitive या high-volume workloads के लिए Flash चुनें, फिर जब quality requirements stronger route justify करें तो Pro test करें।

DeepSeek V4 API access के लिए मुझे कौन सा model ID उपयोग करना चाहिए?

OurToken पर इस DeepSeek V4 API route के लिए model ID के रूप में deepseek-v4-flash का उपयोग करें। API Keys page और model gallery callable model value दिखाने चाहिए, ताकि developers exact ID copy कर सकें और display names, provider prefixes या casing differences से होने वाली mistakes avoid कर सकें।

मुझे DeepSeek V4 Flash benchmark और capability claims कैसे evaluate करने चाहिए?

हर DeepSeek V4 Flash benchmark claim को production guarantee के बजाय testing के starting point की तरह treat करें। Competitor material JSON output, tool calls, coding, reasoning और long-context tasks का उल्लेख करता है, लेकिन teams को response quality, latency, cache behavior और total token cost अपने requirements के विरुद्ध verify करने चाहिए।