发布日期：2026-11-03

DeepSeek 官方更新日志在 2026 年 10 月将 V4.1 Flash 更新为 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，它是通过 deepseek-flash 调用的 API 模型；V4 Pro 的官方调用名是 deepseek-v4-pro。两者均提供 1M 上下文和最大 384K 输出，Flash 支持图像理解、价格更低且并发上限更高，Pro 则应在复杂任务上通过同口径测试确认是否值得更高成本。本文按名称、规格、价格、并发、Vision 和接入代码给出选择路径，并标出旧模型名与当前服务版本的关系。

先解决名称：V4.1 Flash 的 API ID 不是 deepseek-v4.1-flash

DeepSeek 官方模型表把“产品显示名”和“API 调用名”分开列出，接入时应以 API 调用名为准。

用户常用名称

官方当前服务版本（截至 2026-11-03）

API 调用名

图像理解

DeepSeek V4.1 Flash

DeepSeek-V4.1-Flash-1017

deepseek-flash

支持

DeepSeek V4 Pro

DeepSeek-V4-Pro-0813

deepseek-v4-pro

不支持

因此，配置文件或 SDK 中写 deepseek-v4.1-flash 可能导致模型不存在或路由失败。官方定价页说明，旧名 deepseek-v4-flash 与 deepseek-v4-flash-vision-exp 仍可调用，但对应请求会由 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 提供服务，并按 Flash 价格计费。新项目直接使用 deepseek-flash，更容易与当前文档保持一致。

两个模型的通用接口规格接近，Vision 是明确差异

截至 2026 年 11 月 3 日，官方模型表显示两者都支持 1M 上下文、最大 384K 输出、JSON Output、Tool Calls、Responses API、Anthropic API 和对话前缀续写；FIM 补全均只在非思考模式下支持。也就是说，纯文本对话、长文档处理和工具调用的接入框架可以共用，通常只需要替换模型字符串并重新验证输出。

Flash 支持图像理解，Pro 当前表格标注为不支持。需要读取截图、扫描件、商品图或图表时，Vision 能力是硬条件；只处理文本和代码时，这一项不会决定接入方式，但仍要单独测试结构化输出、工具调用和长上下文任务。

价格与并发：Flash 面向高吞吐，Pro 单价更高且并发上限更低

DeepSeek 官方定价页以“每百万 tokens”为单位列出 2026 年 11 月当前价格。缓存命中输入、缓存未命中输入和输出分别计费，工作日北京时间 9:00—12:00、14:00—18:00 为高峰时段，其余时间为闲时。

  • Flash：缓存命中输入闲时/高峰为 0.02/0.04 元；未命中输入为 1/2 元；输出为 4/8 元；并发限制为 2500。

  • Pro：缓存命中输入闲时/高峰为 0.15/0.30 元；未命中输入为 4.5/9 元；输出为 13.5/27 元；并发限制为 500。

2026 年 10 月 17 日的官方更新日志确认，V4.1 Flash-1017 更新后 API 调用方式和价格保持不变。批量摘要、在线客服、检索增强生成和高并发 Agent 调度，应先核算缓存命中率、峰谷时段和输出长度，再估算月度成本；只看“模型名称”无法得到真实账单。

怎么选：先按任务硬条件筛，再用同口径样本测质量

可以按下面的顺序做选择：

  1. 任务包含图片输入：使用 Flash，因为官方当前能力表只给 Flash 标注图像理解支持。

  2. 请求量大或延迟预算紧：优先把 Flash 作为吞吐基线，它的并发上限为 2500，明显高于 Pro 的 500；同时用自己的峰值流量验证限流行为。

  3. 主要处理文本、代码或长上下文：两个模型都满足 1M 上下文和 384K 最大输出，先用同一批样本比较答案正确性、工具调用成功率、延迟和输出长度。

  4. 质量优先且成本可控：把 Pro 纳入高难任务测试组，但不要仅凭“Pro”后缀推断它一定更好。DeepSeek 当前价格页没有给出 V4 Pro 与 V4.1 Flash 的同口径综合排名，最终结论应来自业务样本。

  5. 混合路由：可以让 Flash 处理默认请求，把失败重试、长链路推理或人工标记的难题转给 Pro；路由条件应记录在应用日志中，便于按任务类型复盘。

用同一段代码切换两个模型

DeepSeek 官方首次调用文档提供 OpenAI 兼容格式。下面的示例使用环境变量读取密钥，不把真实密钥写进代码；将 model 替换为 deepseek-v4-pro 即可测试 Pro。

curl https://api.deepseek.com/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer ${DEEPSEEK_API_KEY}" \
  -d '{
    "model": "deepseek-flash",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "请把这段文本整理成三条要点。"}
    ],
    "stream": false
  }'

建议至少准备四组样本：普通问答、代码修改、长文档问答和工具调用；有图像任务时单独加入图片输入。每组样本固定系统提示词、温度及输出格式，记录首字延迟、总耗时、输入/输出 tokens、JSON 解析成功率和人工评分。这样得到的路由规则可以解释，也能在模型版本变化后重新回归。

三个容易踩坑的地方

  • 把显示名当成 API ID：DeepSeek-V4.1-Flash-1017 是当前服务版本显示名，API 仍使用 deepseek-flash。

  • 忽略缓存和时段：同一个模型的缓存命中与未命中价格不同，工作日高峰与闲时也不同，成本测算必须记录这两个条件。

  • 用 Pro 发送图像：官方当前模型表把 Pro 的图像理解标为不支持，图像任务应先选 Flash 或改用已核验的图像模型。

结论

如果你的首要条件是图像理解、高并发或成本控制，当前官方规格更直接地指向 deepseek-flash；如果任务只处理文本或代码，并且你愿意为复杂任务做质量评测，可以把 deepseek-v4-pro 放进高难样本组。两者都具备 1M 上下文和最大 384K 输出，真正的质量取舍应由同一批业务样本决定。本文数据截至 2026 年 11 月 3 日，版本、价格与能力以 DeepSeek 官方模型与价格文档及更新日志为准。

参考资料

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