DeepSeek V4 Flash: spesifikasi dan konfigurasi Modelflare

Pada 31 Juli 2026, DeepSeek memperbarui deepseek-v4-flash menjadi versi beta publik resmi API, DeepSeek-V4-Flash-0731. ID model untuk pemanggilan tidak berubah. Pembaruan ini bukan sekadar pergantian nama: arsitektur dan ukuran versi preview tetap dipertahankan, pascapelatihan baru meningkatkan kemampuan Coding Agent dan penggunaan tool, serta Responses API kini didukung secara native.

Untuk workload teks yang perlu menyeimbangkan penalaran, konteks panjang, throughput, dan biaya, V4 Flash lebih diarahkan pada volume tinggi dan tugas Agent sehari-hari dibandingkan V4 Pro. Panduan ini memisahkan tiga hal yang mudah tercampur: spesifikasi yang diterbitkan DeepSeek, protokol dan harga yang saat ini tersedia di Modelflare, serta perilaku yang masih perlu diuji pada workload Anda sendiri.

Spesifikasi utama

Item	DeepSeek V4 Flash
ID model Modelflare	deepseek-v4-flash
Versi API resmi saat ini	DeepSeek-V4-Flash-0731
Arsitektur	Mixture-of-Experts (MoE)
Total parameter	284B
Parameter aktif per Token	13B
Panjang konteks	1M tokens
Output maksimum	384K tokens
Mode penalaran	Aktif secara default; effort default high
Intensitas penalaran	low, high, atau max; xhigh saat ini dipetakan ke high
Fitur API resmi	JSON Output, Tool Calls, Responses API, dan Chat Prefix Completion; FIM hanya dalam mode tanpa penalaran
Input dan output utama	Input teks dan output teks; jangan menyimpulkan dukungan input gambar

Kombinasi yang penting bukan hanya total 284B parameter, melainkan 13B parameter aktif bersama konteks 1M tokens. Routing MoE hanya mengaktifkan sebagian model untuk setiap Token, dengan tujuan mempertahankan kapasitas model sambil mengendalikan biaya inferensi. Laporan teknis DeepSeek juga menjelaskan perubahan Attention untuk efisiensi konteks panjang. Apakah desain ini menghasilkan latensi lebih rendah tetap bergantung pada panjang prompt, intensitas penalaran, beban upstream, dan ukuran output.

Perubahan pada pembaruan 0731

DeepSeek menjelaskan 0731 sebagai rilis dengan pascapelatihan baru tanpa perubahan arsitektur atau ukuran model. Hasil Agent yang dipublikasikan mencakup 82,7 pada Terminal Bench 2.1 dan 70,3 pada Toolathlon Verified. Perusahaan menyatakan kemampuan Agent kini jauh melampaui V4 Pro Preview sebelumnya.

Angka tersebut berguna untuk memahami arah rilis, bukan sebagai SLA produksi. Evaluasi publik Code Agent dari DeepSeek menggunakan Harness tertentu, effort max, top_p=0.95, dan temperature=1.0; beberapa dataset juga bersifat internal. Evaluasi yang berguna perlu menetapkan ID model, client, tool, timeout, dan kumpulan tugas, lalu mencatat tingkat keberhasilan, waktu hingga output pertama, total latensi, penggunaan Token, dan jumlah putaran perbaikan.

Memilih parameter penalaran

V4 Flash mengaktifkan mode penalaran secara default dengan effort high. Kebijakan awal yang praktis adalah:

• Ringkasan, klasifikasi, dan konversi format: mulai dari low, lalu ukur kualitas.
• Perubahan kode, analisis kompleks, dan tool bertahap: mulai dari high.
• Sejumlah kecil tugas sulit: evaluasi max dengan anggaran latensi dan Token penalaran yang jelas.
• Jawaban langsung yang cepat: tetapkan thinking.type=disabled, bukan mengandalkan alias lama deepseek-chat yang sudah dihentikan.

Dalam mode penalaran, temperature, top_p, presence_penalty, dan frequency_penalty tidak berpengaruh meskipun diterima oleh API. Percakapan multi-turn dengan tool juga harus mempertahankan dan mengirim ulang reasoning_content dari turn yang memuat tool call; jika hilang, upstream dapat merespons dengan 400. Jika client tidak dapat mempertahankan field ini dengan benar, uji dahulu jalur dasar tanpa tool.

Ketersediaan saat ini di Modelflare

Per 4 Agustus 2026, katalog publik Modelflare mencantumkan deepseek-v4-flash untuk Chat Completions dan Responses. DeepSeek juga menyediakan format kompatibel Anthropic di upstream, tetapi itu tidak berarti Modelflare saat ini membuka rute yang sama untuk model ini. Gunakan halaman Model dan Harga sebagai sumber terkini untuk protokol yang tersedia.

Snapshot harga publik saat ini tercantum di bawah, dalam dolar AS per 1 juta tokens:

Grup tersedia	Input	Output	Input cache hit	Keterangan
deepseek-award	$0.105	$0.21	$0.0021	Hanya untuk API Key yang memenuhi syarat grup ini
deepseek-stable	$0.15	$0.30	$0.003	Grup stabil

Harga, kelayakan grup, dan protokol yang didukung dapat berubah. Jangan hard-code snapshot ini sebagai kontrak penagihan permanen. Sebelum peluncuran, periksa kembali katalog live dan cocokkan grup, Token, serta biaya aktual pada log penggunaan.

Konfigurasi Chat Completions

Simpan Modelflare API Key dalam environment variable:

export MODELFLARE_API_KEY='YOUR_MODELFLARE_API_KEY'

Kemudian panggil Base URL publik standar:

curl -N -sS https://modelflare.dev/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $MODELFLARE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v4-flash",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "You are a careful coding assistant."},
      {"role": "user", "content": "Review this migration plan and list the rollback risks."}
    ],
    "thinking": {"type": "enabled"},
    "reasoning_effort": "high",
    "stream": true
  }'

Jika OpenAI SDK tidak menyediakan thinking secara langsung, kirim melalui extra_body. Field khusus model harus tetap berupa JSON asli: jangan mengganti nama atau membuang nilai false yang dinyatakan secara eksplisit.

Konfigurasi Responses API

V4 Flash juga tersedia melalui endpoint Responses Modelflare:

curl -N -sS https://modelflare.dev/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $MODELFLARE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v4-flash",
    "input": "Inspect the proposed deployment sequence and identify unsafe assumptions.",
    "reasoning": {"effort": "high"},
    "stream": true
  }'

Chat Completions dan Responses memiliki wire contract yang berbeda. Model yang tersedia pada kedua endpoint tidak membuktikan bahwa jenis event, status tool, format error, atau cara melanjutkan respons sama. Validasi request non-streaming, streaming, dan tool call secara terpisah sebelum digunakan di produksi.

Konfigurasi platform yang disarankan

1. Buat Modelflare API Key terpisah untuk setiap aplikasi dan pilih grup utama yang benar-benar memuat deepseek-v4-flash.
2. Tambahkan fallback berurutan hanya jika fallback tersebut mendukung model dan protokol yang sama.
3. Mulai tugas teks biasa dengan low atau mode tanpa penalaran, dan tugas Agent kompleks dengan high.
4. Atur timeout client untuk penalaran dan output panjang, bukan berdasarkan satu health prompt singkat.
5. Saat memakai tool, pertahankan seluruh pesan assistant, terutama reasoning_content dan tool_calls.
6. Sebelum peluncuran, ukur tingkat keberhasilan, output pertama, total latensi, Token output, grup terpilih, dan biaya per request pada tugas nyata.

Workload yang sesuai dan yang perlu dibandingkan

V4 Flash cocok untuk bantuan coding yang sering, analisis dokumen panjang, Agent dengan tool, pemrosesan teks batch, dan aplikasi yang menyeimbangkan kemampuan dengan biaya. Untuk masalah berbasis pengetahuan yang paling sulit atau tugas otonom jangka panjang, bandingkan dengan V4 Pro atau model flagship lain. Untuk input gambar, pilih model dengan kontrak multimodal yang telah dipublikasikan secara jelas dan diverifikasi di Modelflare.

Sumber dan tanggal verifikasi

• Catatan perubahan API DeepSeek: status rilis 0731 dan evaluasi Agent.
• Model dan harga DeepSeek: konteks, output maksimum, dan fitur API resmi.
• Model card DeepSeek V4 Flash: arsitektur, skala parameter, dan laporan teknis.
• Panduan mode penalaran DeepSeek: tingkat effort, parameter sampling yang tidak berpengaruh, dan persyaratan pengiriman ulang turn dengan tool.
• Model dan Harga Modelflare: grup, protokol, dan harga platform saat ini.

Artikel ini diverifikasi pada 4 Agustus 2026. Snapshot model, harga, dan dukungan protokol dapat berubah; untuk produksi, gunakan dokumentasi resmi dan katalog live Modelflare yang berlaku saat pemanggilan.