DeepSeek V4 Flash เป็นค่าเริ่มต้นที่เหมาะสมที่สุดสำหรับผู้ใช้ส่วนใหญ่. มันมีผลการทดสอบการเขียนโค้ดและทดสอบการค้นหาข้อมูล 20.7K-token ที่เทียบเท่ากับ Pro แต่มีค่าใช้จ่ายต่ำกว่ามาก Pro สามารถพิสูจน์ได้ว่าราคาที่สูงขึ้นนั้นสมเหตุสมผลเพียงในภารกิจที่ยากที่สุดเท่านั้น: มันได้คะแนน 12/12 ในเอกสาร launch memo ที่มีความเข้มงวดสูง ในขณะที่ Flash ได้คะแนน 8/12.
สิ่งนี้ทำให้การเลือกเป็นเรื่องที่ชัดเจน เริ่มต้นด้วย Flash สำหรับงานเขียนโค้ด การเรียกข้อมูล การสกัดข้อมูล และงานที่มีปริมาณมาก ส่วนเมื่อข้อผิดพลาดทางคณิตศาสตร์เพียงหนึ่งข้อ ข้อจำกัดที่ถูกละเลย หรือผลลัพธ์ที่ผิดรูปแบบ อาจทำให้ค่าใช้จ่ายสูงกว่าตัวโมเดลเอง ก็ควรลงทุนใช้เวอร์ชัน Pro.
DeepSeek V4 ได้ปล่อยออกมาอย่างเป็นทางการแล้วหรือไม่?
ใช่. ตามข้อมูลที่ตรวจสอบเมื่อวันที่ 13 สิงหาคม 2026, หน้าข้อมูลรุ่นและราคาอย่างเป็นทางการ รายการ DeepSeek-V4-Pro-0813 และ DeepSeek-V4-Flash-0731 นี่คือสถานะปัจจุบันที่ควรใช้ — ไม่ใช่ข้อความในบันทึกการเปลี่ยนแปลงวันที่ 31 กรกฎาคม ที่ระบุว่าเวอร์ชัน Pro จะตามมาในไม่ช้า.
ดีปซีค วี4 โปร
เวอร์ชัน: Pro-0813
เหมาะสมที่สุด: การเขียนโค้ดที่ซับซ้อนมากขึ้น, ตัวแทน, การวิเคราะห์เหตุผล, และผลลัพธ์ที่มีข้อจำกัดมากมาย.
DeepSeek V4 Flash
เวอร์ชัน: Flash-0731
เหมาะสมที่สุด: การผลิตปริมาณสูง การเขียนโค้ดตามปกติ การค้นหาข้อมูล และงานที่ต้องคำนึงถึงค่าใช้จ่าย.
ชื่อเหล่านี้อาจก่อให้เกิดความสับสน เนื่องจากรายงานทางเทคนิค V4 อธิบายถึงรุ่น Preview ในขณะที่ API ที่ใช้งานจริงใช้เวอร์ชันการผลิตที่มีวันที่ระบุไว้ ตลอดการรีวิวนี้ “Pro” หมายถึง Pro-0813 และ “Flash” หมายถึง Flash-0731 เว้นแต่ในประโยคนั้นจะระบุอย่างชัดเจนว่า “V4 Preview”
มีอะไรที่เปลี่ยนแปลงใน DeepSeek V4 Pro?
การเปลี่ยนแปลงที่ชัดเจนที่สุดคือ ขนาด ความสามารถในการรองรับบริบท อินเทอร์เฟซที่เน้นผู้ใช้ และกลยุทธ์ผลิตภัณฑ์สองระดับ ของ DeepSeek’s บัตรรุ่น Pro อย่างเป็นทางการ ระบุโมเดลแบบผสมผสานผู้เชี่ยวชาญ (mixture-of-experts) ที่มีพารามิเตอร์รวม 1.6 ล้านล้านตัว และพารามิเตอร์ที่ใช้งานอยู่ 49 พันล้านตัว ซึ่งเผยแพร่ภายใต้ใบอนุญาต MIT เอกสาร V4 ที่มาพร้อมกันอธิบายงานวิจัยใหม่เกี่ยวกับระบบความสนใจ (attention) และการกำหนดเส้นทาง (routing) ที่มุ่งทำให้การประมวลผลข้อมูลที่มีโทเคนนับล้านเป็นไปได้ในทางปฏิบัติ.
- ระดับปัจจุบันมีสองระดับ: Pro สำหรับงานที่ต้องการคุณภาพสูง และ Flash สำหรับความเร็วในการประมวลผลและค่าใช้จ่าย.
- ความจำในการทำงานที่ยาวกว่ามาก: หน้าต่างบริบทที่มีโทเคน 1 ล้านตัว ซึ่งได้ระบุไว้สำหรับทั้งสองโมเดล.
- ขีดจำกัดการผลิตไฟฟ้าสูงสุด: ตามข้อกำหนดอย่างเป็นทางการ สามารถสร้างโทเคนได้สูงสุด 384K โทเคน.
- อินเทอร์เฟซของเอเจนต์: การเรียกใช้เครื่องมือ, ผลลัพธ์ JSON, API ของการตอบสนอง และการเข้าถึงที่รองรับ Anthropic.
- น้ำหนักแบบเปิด: มีบัตรรุ่น V4 และไฟล์อย่างเป็นทางการแล้ว แต่การนำไปใช้ในท้องถิ่นอย่างจริงจังยังคงเป็นโครงการโครงสร้างพื้นฐานหลัก.
การผสมผสานดังกล่าวทำให้ V4 เหมาะสำหรับการเขียนโค้ดในระดับรีโพสิตอรี แพ็กเก็ตการวิจัยที่ยาว และการติดตามเอเจนต์หลายขั้นตอน นอกจากนี้ยังเปลี่ยนกรอบการแข่งขันด้วย: การประเมินที่มีประโยชน์ในปัจจุบันต้องมองไปไกลกว่าคุณภาพการสนทนา และต้องถามว่าโมเดลทำงานอย่างไรเมื่อใช้ร่วมกับเครื่องมือ รูปแบบที่เคร่งครัด และข้อมูลเข้าที่ยาว Our การเปรียบเทียบระหว่าง DeepSeek และ ChatGPT ให้ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับจุดที่ระบบนิเวศเหล่านั้นแตกต่างกัน.
DeepSeek V4 Pro vs Flash: ความแตกต่างในทางปฏิบัติ
ทั้งสองเวอร์ชันมีบริบทหัวข้อและขีดจำกัดการส่งออกที่เหมือนกัน ดังนั้นนี่จึงไม่ใช่การเลือกระหว่าง “โมเดลเต็มรูปแบบกับโมเดลบริบทสั้น” แต่เป็นการตัดสินใจที่เน้นไปที่คุณภาพ ราคา และการวางแผนความจุเป็นหลัก ขีดจำกัดการดำเนินการพร้อมกันอย่างเป็นทางการของ Flash สูงกว่า Pro ถึง 5 เท่า ส่วนค่าใช้จ่ายของโทเคนอินพุตและเอาต์พุตที่เกิดจากการพลาดแคช (cache-miss) ของ Pro สูงกว่าเล็กน้อยกว่า 3 เท่า.
Pro vs Flash: เปรียบเทียบแบบสรุป
ข้อมูลจำเพาะและราคาอย่างเป็นทางการได้รับการตรวจสอบเมื่อวันที่ 13 สิงหาคม 2569; ข้อมูลจากการทดสอบจริงมาจากการทดสอบหนึ่งครั้งต่อแต่ละงาน และไม่ใช่ผลการทดสอบประสิทธิภาพอย่างเป็นทางการ.
เลือก Flash เมื่อ…
คุณต้องการระบบที่มีค่าใช้จ่ายต่ำ การแก้ไขโค้ดแบบประจำ การสกัดข้อมูล การจัดประเภท หรือคำขอแบบขนานจำนวนมาก — และคุณยังสามารถตรวจสอบความถูกต้องของคำนวณที่มีความสำคัญสูงและข้อจำกัดด้านรูปแบบได้.
เลือก Pro เมื่อ…
ผลลัพธ์นี้รวมเอาโค้ด นโยบาย การเงิน หรือข้อจำกัดที่แม่นยำหลายประการเข้าด้วยกัน และค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมนั้นน้อยกว่าต้นทุนที่เกิดจากความล้มเหลวเล็กน้อย.
การทดสอบแบบปฏิบัติจริง: การเขียนโค้ด การค้นหาข้อมูล และการปฏิบัติตามข้อจำกัด
เราได้ทดสอบ ID ของโมเดล API ทั้งสองผ่านจุดปลายทางเดียวกันที่รองรับ Broly Anywhere OpenAI เมื่อวันที่ 13 สิงหาคม 2026 อุณหภูมิอยู่ที่ 0 ผลคะแนนแต่ละรายการเป็นการทดสอบหนึ่งครั้งต่อโมเดลและงานหนึ่งอย่าง เวลาจริง (wall-clock time) รวมถึงความล่าช้าของเกตเวย์และส่วนต้นทาง จึงมีประโยชน์สำหรับการสังเกตการณ์ — ไม่ใช่การจัดอันดับความล่าช้าที่คงที่.
บัตรคะแนนแบบปฏิบัติจริง
ทั้ง Pro และ Flash ต่างก็ผ่านการทดสอบทุกข้อที่กำหนดไว้.
ทั้งคำตอบและแหล่งอ้างอิงที่จำเป็นทั้งหมดล้วนถูกต้อง.
Pro ปฏิบัติตามทุกกฎ; Flash ไม่ผ่านข้อจำกัดด้านคณิตศาสตร์และความยาว.
การทดสอบ 1: การดีบัก Python แบบ agentic
ระบบฮาร์เนสนี้ได้มอบเครื่องมือสี่อย่างให้กับแต่ละโมเดล — การสร้างไฟล์รายการ, การอ่านไฟล์, การเขียนไฟล์ และการรันการทดสอบ — ภายในโครงการกำหนดราคา Python ขนาดเล็กที่มีเพียงสามไฟล์เท่านั้น สิ่งนี้ใกล้เคียงกับกระบวนการทำงานของเอเจนต์มากกว่าการขอโค้ดตัวอย่างในแชท.
ตรวจสอบข้อผิดพลาด ปรับปรุง และตรวจสอบโครงการกำหนดราคาด้วย Python
ทั้งสองโมเดลใช้เส้นทางเรียกหกขั้นตอนเดียวกัน โดยปรับเปลี่ยนเพียงส่วนการดำเนินการเท่านั้น และให้ผลลัพธ์ 8 ผ่าน. Flash ใช้เวลา 47.378 วินาทีในการรันครั้งนี้ เทียบกับ Pro ที่ใช้เวลา 95.228 วินาที และใช้โทเคนที่ส่งคืนน้อยกว่า ไม่มีการตัดสินผู้ชนะด้านคุณภาพในครั้งนี้ สำหรับมุมมองที่เน้นด้านโค้ดเพิ่มเติม โปรดดูบทความของเรา การทดสอบการเขียนโค้ด Python: DeepSeek vs ChatGPT.
การทดสอบที่ 2: การค้นหาเอกสารที่มีประมาณ 20.7K โทเคน
เราได้แนบแฟ้มข้อมูลที่ประกอบด้วยข้อมูลมากกว่า 180 รายการ ข้อมูลที่ซ้ำกัน ข้อมูลร่างที่ล้าสมัย และข้อเท็จจริง 10 ข้อที่กระจัดกระจาย โมเดลต้องตอบในรูปแบบ 10 บรรทัดอย่างแม่นยำ และต้องอ้างอิงข้อมูลหนึ่งรายการสำหรับทุกคำตอบ.
ตอบคำถามในเอกสารที่มีข้อมูลไม่ครบถ้วนด้วยการอ้างอิงที่ถูกต้อง
ทั้งสองโมเดลได้คะแนน 22/22: ตอบถูก 10 ข้อ, อ้างอิงถูกต้อง 10 ครั้ง และได้คะแนนรูปแบบ 2 คะแนน Pro ใช้เวลา 10.396 วินาทีในการทำรอบนี้ ส่วน Flash ใช้เวลา 21.737 วินาที ปริมาณข้อความที่ใช้จริงอยู่ที่ประมาณ 20.7K โทเคน ซึ่งทำให้การทดสอบนี้เป็นการทดสอบการค้นหาข้อมูลความยาวปานกลางที่มีประโยชน์ แต่ ไม่ ตรวจสอบความถูกต้องของหน้าต่างที่มีโทเคนทั้งหมด 1 ล้านโทเคน.
การทดสอบที่ 3: บันทึกการตัดสินใจเกี่ยวกับการปล่อยยานอย่างเคร่งครัด
งานนี้รวมการสรุปเนื้อหา 120–180 คำ ตารางที่มีสี่แถวอย่างแม่นยำ ความเสี่ยงที่กำหนดไว้ล่วงหน้าและจำนวนที่ไม่ทราบ การตัดสินใจสั้นๆ JSON ที่ถูกต้อง และการคำนวณค่าใช้จ่ายในปีแรกจากข้อมูลด้านการเงิน กฎหมาย วิศวกรรม การขาย การสนับสนุน และความปลอดภัย.
สร้างบันทึกการเปิดตัวที่มีกฎการคำนวณและกฎการออกผลที่เคร่งครัด
ด้วยขีดจำกัด 2,048 โทเคนสำหรับการเติมเต็ม ทั้งสองโมเดลได้ใช้งบประมาณการเติมเต็มที่มีอยู่ในการให้เหตุผลที่ส่งกลับมา และไม่สร้างคำตอบที่มองเห็นได้ เราได้เก็บรักษาบันทึกเหล่านั้นไว้ แล้วรันคำสั่งเดิมอีกครั้งด้วยขีดจำกัด 8,192 โทเคน Pro ได้คะแนน 12/12 ส่วน Flash ได้คะแนน 8/12 เนื่องจากรายงานค่า $217,100 แทนที่จะเป็น $216,900 ทำให้ข้อผิดพลาด $200 ถูกนำเข้าไปในค่าความแปรปรวน และเขียนบทสรุป 94 คำ แทนที่จะเป็น 120–180 คำตามที่กำหนด.
บทเรียนนี้มีความเฉพาะเจาะจง ไม่ใช่แบบทั่วไป: Flash มีประสิทธิภาพยอดเยี่ยมอยู่แล้วในด้านการเขียนโค้ดและการค้นหาข้อมูล ส่วน Pro กลับมีความปลอดภัยมากกว่าเมื่อต้องรับมือกับการผสมผสานที่ซับซ้อนที่สุดระหว่างข้อจำกัดทางคณิตศาสตร์ โครงสร้าง และนโยบาย หากกระบวนการทำงานของคุณพึ่งพา shell ของเอเจนต์ ระบบของเรา การเปรียบเทียบระหว่าง OpenClaw กับ Claude Code และ OpenCode ช่วยให้ปรับแบบให้สอดคล้องกับเครื่องมือรอบข้าง.
ผลการทดสอบประสิทธิภาพ DeepSeek V4: ข้อมูลอย่างเป็นทางการชี้ให้เห็นอะไร
แหล่งข้อมูลมาตรฐานที่ปลอดภัยที่สุดคือ รายงานทางเทคนิค DeepSeek V4, แต่ตารางและแผนภูมิในเอกสารนี้อธิบายถึงรุ่น V4 Preview ซึ่งข้อมูลเหล่านี้มีประโยชน์ในการเข้าใจความสามารถที่ออกแบบไว้ของสถาปัตยกรรมและโครงสร้างการทดสอบ; แต่ไม่ใช่คะแนนที่แยกต่างหากสำหรับเวอร์ชัน API Pro-0813 ที่ออกเมื่อก่อน.
คะแนนตัวอย่างไม่ใช่คะแนน Pro-0813
ข้อมูลเกี่ยวกับสถาปัตยกรรมและผลการทดสอบประสิทธิภาพจาก DeepSeek.
เวอร์ชันการผลิตที่มีวันที่ระบุไว้ในเอกสาร API.
คะแนนแบบพรีวิวไม่สามารถเปลี่ยนชื่อเป็นคะแนน Pro-0813 ได้.
การอัปเดต Flash เมื่อวันที่ 31 กรกฎาคม ยังเผยแพร่ผลการทดสอบของเอเจนต์ พร้อมทั้งระบุชื่อฮาร์เนส การตั้งค่า และการสนับสนุนจาก Codex รายละเอียดเหล่านี้มีความสำคัญ เนื่องจากอันดับผู้นำระหว่างผู้จำหน่ายต่าง ๆ อาจเปลี่ยนแปลงได้ตามโครงสร้างการทดสอบ งบประมาณการวิเคราะห์ นิยามเครื่องมือ และกฎการลองใหม่ ผลลัพธ์ที่ไม่มีข้อมูลฮาร์เนสไม่เพียงพอที่จะประกาศผู้ชนะอย่างไม่มีเงื่อนไข.
ด้วยเหตุผลเดียวกันนี้ งานทั้งสามของเราจึงอยู่เคียงข้างหลักฐานอย่างเป็นทางการ แทนที่จะมาแทนที่มัน งานเหล่านี้จะบอกคุณว่าเกิดอะไรขึ้นภายใต้เงื่อนไขที่เปิดเผยไว้ หากคุณกำลังเปรียบเทียบผลิตภัณฑ์ของเอเจนต์ แทนที่จะเปรียบเทียบเพียง API ของโมเดลเท่านั้น งานของเรา คู่มือรหัส Codex vs Claude อธิบายว่าทำไมกระบวนการทำงานโดยรอบจึงสามารถส่งผลต่อประสบการณ์ของผู้ใช้ได้.
ราคา API DeepSeek V4
ราคา API ของ DeepSeek มีระดับที่ค่อนข้างก้าวร้าวอย่างผิดปกติในช่วงเปิดตัว ตารางด้านล่างนี้แสดงตัวเลขอย่างเป็นทางการต่อหนึ่งล้านโทเคนที่ตรวจสอบเมื่อวันที่ 13 สิงหาคม 2026 หน้าเว็บไซต์อย่างเป็นทางการยังเตือนว่าราคาจะเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญในอนาคต ดังนั้นควรพิจารณาตัวเลขเหล่านี้เป็นข้อมูลจากช่วงเปิดตัวเท่านั้น.
ราคาต่อ 1 ล้านโทเคน
งานที่ไม่ใช้แคชแบบง่ายๆ ที่มีโทเคนอินพุต 10 ล้านโทเคน และโทเคนเอาต์พุต 2 ล้านโทเคน จะมีค่า $1.96 บน Flash และ $6.09 บน Pro ตามอัตราดังกล่าว ตัวอย่างนี้ไม่รวมการเข้าถึงแคชที่สำเร็จ (cache hits), ค่าเพิ่มของผู้ให้บริการ, การลองใหม่ (retries), และการเปลี่ยนแปลงราคาในภายหลัง ทีมที่กำลังเปรียบเทียบผู้ให้บริการควรใช้ชุดโทเคนและเกณฑ์การคิดค่าบริการเดียวกัน; ของเรา คู่มือราคา API Claude Opus 4.6 แสดงให้เห็นว่าทำไมข้อมูลเข้า ข้อมูลออก และการเก็บไว้ในแคช จึงจำเป็นต้องมีแถวแยกกัน.
ความหมายของหน้าต่างบริบท 1M — และข้อจำกัดอยู่ที่ใด
หน้าต่างบริบทขนาด 1 ล้านโทเคนเป็นขีดความสามารถ ไม่ใช่คำสัญญาว่าจะสามารถเรียกคืนข้อมูลได้อย่างสมบูรณ์แบบในทุกตำแหน่ง มันให้พื้นที่แก่ API สำหรับคลังข้อมูลขนาดใหญ่ คอลเลกชันเอกสาร ชุดข้อมูลวิจัย หรือประวัติการทำงานของเอเจนต์ ส่วนคำถามเกี่ยวกับคุณภาพคือว่าโมเดลจะสามารถดึงข้อมูลรายละเอียดที่ถูกต้องออกมาได้หรือไม่ หลังจากที่หลักฐานที่เกี่ยวข้องถูกฝังอยู่ท่ามกลางโทเคนนับแสนที่อาจทำให้เสียสมาธิ.
รายงาน Preview ของ DeepSeek มีแผนภูมิการแก้ไขการอ้างอิงหลายรอบ (MRCR) สำหรับจำนวนโทเคนอินพุตตั้งแต่ 8K ถึง 1M เส้นโค้งยังคงมีประสิทธิภาพดีสำหรับความยาวที่สั้นกว่า แต่จะลดลงหลังจาก 128K นี่เป็นหลักฐานปกติที่ชี้ให้เห็นถึงปัญหาของบริบทยาวที่แก้ไขได้ยาก และนี่คือเหตุผลที่คำว่า “รองรับ 1M” ไม่ควรถูกแปลว่า “ไม่มีสูญเสียข้อมูลที่ 1M”
ส่วนต่อ API มีข้อจำกัดที่แยกต่างหาก DeepSeek’s คู่มือ API สำหรับการตอบสนอง อธิบายการนำไปใช้แบบไม่มีสถานะ: คุณสมบัติต่างๆ เช่น previous_response_id, การสนทนา, ร้านค้า และพื้นหลัง ไม่ได้รับการสนับสนุน นอกจากนี้ การป้อนข้อมูลรูปภาพและไฟล์ก็ไม่ได้รับการสนับสนุนเช่นกัน ดังนั้น คุณต้องแยกข้อความออกมา หรือสร้างชั้นสถานะ (state layer) นอกโมเดล.
The ตาราง API ที่รองรับ Anthropic นอกจากนี้ ยังระบุว่าเวอร์ชันของภาพและข้อความในเอกสารเป็นเวอร์ชันที่ไม่ได้รับการสนับสนุน ดังนั้น ความเข้ากันได้จึงหมายถึงรูปแบบคำขอและเครื่องมือที่คุ้นเคย — ไม่ใช่ความเท่าเทียมกันในทุกคุณสมบัติกับทุกโมเดลหรือไคลเอนต์ Anthropic.
วิธีทดลองใช้ DeepSeek V4 Pro และ Flash
คุณมีสามทางเลือกที่ใช้งานได้จริง ให้เลือกตามความต้องการของคุณว่าต้องการการสนทนาแบบรวดเร็ว การควบคุม API สำหรับการผลิต หรือพื้นที่ทำงานแบบหลายโมเดล.
เลือกเส้นทางเข้าถึง
DeepSeek เว็บ/แอป
เหมาะที่สุดสำหรับการทดลองใช้โมเดลผ่านอินเทอร์เฟซผู้ใช้ของ DeepSeek เอง.
API อย่างเป็นทางการ
เหมาะที่สุดสำหรับการเรียกเก็บเงินแบบโทเคน เครื่องมือ JSON เฟรมเวิร์กเอเจนต์ และการควบคุมการผลิต.
โกลบอลจีพีที
เหมาะที่สุดสำหรับการเปิดไฟล์ Pro หรือ Flash ในพื้นที่ทำงานแบบหลายรูปแบบที่กว้างขึ้น โดยไม่ต้องสร้างโปรแกรมไคลเอนต์ก่อน.
เส้นทาง 1: ห้องสนทนาอย่างเป็นทางการ DeepSeek
เริ่มจาก เว็บไซต์อย่างเป็นทางการของ DeepSeek หากคุณต้องการเพียงเพื่อดูประสบการณ์ของผู้ใช้ในปัจจุบันเท่านั้น การเข้าถึงของผู้ใช้และการเรียกเก็บค่าบริการ API เป็นสองเรื่องที่แยกกัน; การที่มีอินเทอร์เฟซแชทให้ใช้งานไม่ได้หมายความว่า API นั้นฟรี.
เส้นทางที่ 2: API อย่างเป็นทางการและตัวแทนด้านการเขียนโค้ด
ใช้ deepseek-v4-pro หรือ deepseek-v4-flash ด้วยอินเทอร์เฟซที่ได้รับการบันทึกไว้และรองรับ OpenAI ทั้งสองอินเทอร์เฟซนี้สนับสนุนทั้งโหมดคิดและโหมดไม่คิด การส่งออก JSON การเรียกใช้เครื่องมือ Responses API และการเข้าถึงที่รองรับ Anthropic FIM ใช้ได้เฉพาะในโหมดไม่คิดเท่านั้น.
DeepSeek ยังเผยแพร่ คู่มือการผสานรวม Codex อย่างเป็นทางการ. หากคุณกำลังตัดสินใจเลือกระหว่างเอเจนต์เชลล์ก่อน ให้เปรียบเทียบ Claude ข้อกำหนดเกี่ยวกับราคาและข้อจำกัดการใช้งาน ก่อนที่จะสมมติว่าค่าใช้จ่ายของโทเคนในโมเดลคือค่าใช้จ่ายทั้งหมด.
ผู้ใช้รหัส Claude สามารถทำตามหลักการของ endpoint และโมเดลที่อธิบายไว้ในคู่มือของเราเพื่อ การตั้งค่าโมเดลในโค้ด Claude, ขณะตรวจสอบตารางความเข้ากันได้แบบเรียลไทม์ของ DeepSeek เพื่อหาฟิลด์ที่ไม่ได้รับการสนับสนุน.
เส้นทาง 3: GlobalGPT
GlobalGPT มีรายการเฉพาะสำหรับทั้งสองรุ่น เส้นทางการแปลงที่ได้รับการยืนยันคือ DeepSeek V4 Pro บน GlobalGPT. มีหน้าผลิตภัณฑ์ Flash อยู่ด้วย แต่เราไม่พบพารามิเตอร์แคมเปญที่ได้รับการยืนยันและใช้เฉพาะกับ Flash ดังนั้นเราจึงไม่สร้างพารามิเตอร์ดังกล่าวขึ้นเอง.
สำหรับกระบวนการทำงานในเทอร์มินัล, การตั้งค่า CLI ของ GlobalGPT ในระบบรหัส Claude อธิบายว่าแพลตฟอร์มแบบหลายโมเดลสามารถผสานเข้ากับกระบวนการเขียนโค้ดที่มีอยู่ได้อย่างไร มันไม่ได้มาแทนที่เครื่องมือจัดการรีโพสิตอรีที่มีอยู่ แต่เปลี่ยนวิธีที่คุณเข้าถึงและเปรียบเทียบโมเดล.
คุณควรเลือกรุ่น DeepSeek V4 รุ่นไหนดี?
ปรับแบบจำลองให้สอดคล้องกับต้นทุนของความล้มเหลว
แฟลช
เลือกบริการนี้สำหรับการสนทนาปริมาณมาก การสกัดข้อมูล การเขียนโค้ดตามขั้นตอนปกติ การค้นหาข้อมูล และเอเจนต์ที่มีระบบตรวจสอบความถูกต้องที่เข้มงวด บริการนี้ผ่านสองในสามภารกิจของเราได้อย่างสมบูรณ์แบบ ด้วยราคาอย่างเป็นทางการที่ต่ำที่สุด.
ข้อดี
เลือกใช้เมื่อการคำนวณที่เคร่งครัด การจัดรูปแบบ นโยบาย และการวิเคราะห์ข้ามโดเมนต่าง ๆ มารวมกันในผลลัพธ์เดียว นี่คือโมเดลเดียวที่ได้คะแนน 12/12 ในรายงานของเรา.
โกลบอลจีพีที
เลือกวิธีใช้แพลตฟอร์มเมื่อคุณต้องการทดลองใช้โมเดลหรือเปรียบเทียบตัวเลือกต่าง ๆ โดยไม่ต้องเขียนโปรแกรมไคลเอนต์ API ก่อน.
สำหรับทีมหลายทีม Flash เป็นตัวเลือกการปรับใช้ครั้งแรกที่ชาญฉลาดที่สุด: มีค่าใช้จ่ายต่ำกว่ามาก รองรับบริบทและขีดจำกัดผลลัพธ์ตามที่กำหนดไว้ และผ่านการทดสอบการเขียนโค้ดและการดึงข้อมูล 20.7K โดยไม่เกิดปัญหาด้านคุณภาพ เพิ่มการตรวจสอบแบบกำหนดค่าได้สำหรับตัวเลข โครงสร้างข้อมูล และส่วนที่จำเป็น.
เปลี่ยนไปใช้เวอร์ชัน Pro เมื่อเวลาที่ใช้ในการตรวจสอบหรือค่าใช้จ่ายจากการผิดพลาดมีน้ำหนักมากกว่าการประหยัดค่าใช้จ่ายจากโทเคน ความแตกต่างด้านราคานั้นมีอยู่จริง แต่คุณค่าของการทำเอกสารการปฏิบัติตามกฎระเบียบหรือเอกสารการเปิดตัวที่ละเอียดครบถ้วนให้ถูกต้องตั้งแต่ครั้งแรกก็สำคัญไม่แพ้กัน หากรายชื่อตัวเลือกของคุณมีผู้ช่วยอื่น ๆ ด้วย การพิจารณาในวงกว้าง คู่มือการเลือก DeepSeek vs ChatGPT สามารถช่วยแยกความคุณภาพของโมเดลออกจากระบบนิเวศของผลิตภัณฑ์ได้.
คำตัดสินสุดท้าย
DeepSeek V4 Flash เป็นรุ่นที่คุ้มค่าที่สุด ส่วน DeepSeek V4 Pro เป็นรุ่นที่ได้รับการอัปเกรดเพื่อความมั่นใจ. ทั้งสองรุ่นล้วนแสดงประสิทธิภาพที่ดีจริงในการทดสอบของเรา และทั้งสองรุ่นไม่จำเป็นต้องใช้เทคนิคพิเศษอย่างการประมวลผลโทเคน 1 ล้านตัวเพื่อแสดงประโยชน์ Flash มีประสิทธิภาพเทียบเท่ากับ Pro ในด้านการเข้ารหัสแบบเอเจนต์และการค้นหาข้อมูลความยาวปานกลาง ส่วน Pro แสดงความเหนือกว่าเมื่อภารกิจรวมการคำนวณทางคณิตศาสตร์ สถานะทางกฎหมาย โครงสร้างที่แม่นยำ ความสอดคล้องของ JSON และกฎการจำกัดจำนวนคำที่เข้มงวด.
เหตุผลหลักๆ ที่ควรระมัดระวังนั้นไม่ได้ถูกซ่อนไว้: ราคาปัจจุบันมีสัญญาณว่าจะเพิ่มขึ้น, หน้าต่าง 1M ไม่รับประกันการเรียกคืนข้อมูลโดยไม่สูญเสียข้อมูล, การนำเข้าภาพและเอกสารยังไม่ได้รับการสนับสนุนในชั้นความเข้ากันได้ที่มีเอกสารระบุไว้, และแผนภูมิผลการทดสอบประสิทธิภาพของ Preview ไม่ใช่ตารางผลการทดสอบประสิทธิภาพ Pro-0813.
เริ่มด้วย Flash สำหรับงานที่ผ่านการตรวจสอบแล้วและมีปริมาณมาก จ่ายเงินเพื่อใช้เวอร์ชัน Pro เมื่อความผิดพลาดมีค่าใช้จ่ายสูงกว่าโทเคน และหากต้องการเปรียบเทียบประสบการณ์ก่อนที่จะผสาน API เข้าไป, ลองใช้ DeepSeek V4 Pro บน GlobalGPT.
คำถามที่พบบ่อย (FAQ) ของ DeepSeek V4
DeepSeek V4 ได้ปล่อยออกมาอย่างเป็นทางการแล้วหรือไม่?
ใช่ครับ เมื่อวันที่ 13 สิงหาคม 2026 เอกสาร API อย่างเป็นทางการของ DeepSeek ได้ระบุ DeepSeek-V4-Pro-0813 และ DeepSeek-V4-Flash-0731 เป็นเวอร์ชัน V4 ที่ใช้อยู่ในปัจจุบัน.
ความแตกต่างระหว่าง DeepSeek V4 Pro และ V4 Flash คืออะไร?
ทั้งสองรุ่นระบุว่ามีพื้นที่คอนเท็กซ์ 1M และปริมาณข้อมูลออกสูงสุด 384K Flash มีราคาถูกกว่าและรองรับการทำงานพร้อมกันได้มากขึ้น ส่วน Pro เป็นรุ่นที่มีคุณภาพสูงกว่า และแสดงประสิทธิภาพที่ดีกว่าในชุดทดสอบ memo ของเราที่มีข้อจำกัดหลายด้านอย่างเข้มงวด.
ราคาของ API DeepSeek V4 เป็นเท่าไร?
เมื่อวันที่ 13 สิงหาคม 2569 Flash มีค่าใช้จ่าย $0.0028 สำหรับการป้อนข้อมูลที่ cache-hit, $0.14 สำหรับการป้อนข้อมูลที่ cache-miss และ $0.28 สำหรับการออกข้อมูลต่อหนึ่งล้านโทเคน Pro มีค่าใช้จ่าย $0.003625, $0.435 และ $0.87 DeepSeek เตือนว่าราคาจะเพิ่มขึ้น.
DeepSeek V4 รองรับหน้าต่างบริบท 1M โทเคนจริงหรือไม่?
ใช่ครับ ทั้งสองเวอร์ชันปัจจุบันต่างระบุว่ามีหน้าต่างบริบทขนาด 1M โทเคน ซึ่งนี่เป็นขีดจำกัดความจุ ไม่ใช่การรับประกันว่าสามารถเรียกข้อมูลได้อย่างสมบูรณ์: รายงาน Preview ของ DeepSeek แสดงให้เห็นว่าประสิทธิภาพของ MRCR ลดลงเมื่อความยาวของข้อมูลสูงเกินไป.
สามารถใช้ DeepSeek V4 กับ Codex หรือ Claude Code ได้ไหม?
ใช่ครับ DeepSeek บันทึกการตั้งค่า Codex ผ่าน API Responses ของมัน และให้อินเทอร์เฟซที่เข้ากันได้กับ Anthropic สำหรับเครื่องมือต่าง ๆ เช่น Claude Code แต่ไม่ได้สนับสนุนทุกฟิลด์หรือคุณสมบัติของ Anthropic ทั้งหมด.
DeepSeek V4 เป็นแบบโอเพนซอร์สหรือโอเพนเวท?
DeepSeek ได้เผยแพร่ข้อมูลน้ำหนักอย่างเป็นทางการของ V4 และระบุใบอนุญาต MIT บนการ์ดรุ่น Pro การรันโมเดล Pro แบบเต็มรูปแบบในระบบท้องถิ่นยังคงต้องการพื้นที่จัดเก็บข้อมูล ความจำ และโครงสร้างพื้นฐานสำหรับการอนุมานที่มีประสิทธิภาพสูง.
ผมสามารถใช้ DeepSeek V4 ได้ฟรีหรือไม่?
DeepSeek อาจให้บริการการสนทนาผ่านแชทสำหรับผู้บริโภค แต่ API อย่างเป็นทางการของบริการนี้ถูกคิดค่าบริการตามจำนวนโทเคน การเข้าถึงจากแพลตฟอร์มของฝ่ายที่สามใดก็ตามขึ้นอยู่กับแผนบริการปัจจุบันของแพลตฟอร์มนั้น ดังนั้น อย่าถือว่าค่าบริการสำหรับการเข้าถึงผ่านเว็บและ API เป็นสิ่งเดียวกัน.
สามารถใช้ DeepSeek V4 บน GlobalGPT ได้ไหม?
ใช่ครับ GlobalGPT มีช่องเฉพาะสำหรับ DeepSeek V4 Pro และ Flash เส้นทาง Pro ที่ได้รับการตรวจสอบและติดตามจะเปิดโมเดลโดยตรง ส่วนเส้นทาง GlobalGPT ทั่วไปที่ได้รับการติดตามสามารถใช้ได้เมื่อไม่มีลิงก์แคมเปญเฉพาะสำหรับ Flash.
