DeepSeek V4 Flash Vision Exp: API, цены и тесты

22.08.2026

deepseek v4официальный сайт deepseekdeepseek мультимодальностьDeepSeek-V4-Flash-Vision-ExpDeepSeek API

Выпуск визуальной модели DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp и информация об API

Платформа DeepSeek API пополнилась экспериментальной моделью визуального понимания DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp. Она расширяет возможности DeepSeek V4 Flash в области текста, рассуждений и Agent-функций за счет поддержки ввода изображений, позволяя приложениям напрямую обрабатывать скриншоты, диаграммы, документы и состояние интерфейсов. Для разработчиков, которые давно искали мультимодальный интерфейс DeepSeek, ключевым моментом этого обновления является не просто возможность загрузки изображений, а то, что визуальные возможности теперь интегрированы в OpenAI-совместимый API, Responses API и Anthropic-совместимый интерфейс, что позволяет легко подключать их к существующим рабочим процессам.

В данной статье, основанной на документации по пониманию изображений на официальном сайте DeepSeek и официальной странице с ценами на модели, изложены позиционирование модели, способы использования API, стоимость, сценарии применения и воспроизводимый метод тестирования. Рекламные материалы, переходы и нерелевантный контент из исходных статей исключены; также не приводятся предположения о визуальных кодировщиках, обучающих данных и размере параметров, которые не были раскрыты официально.

Краткий вывод: Если ваша система уже использует deepseek v4 и вам нужно недорого обрабатывать скриншоты, обычные документы или диаграммы, эту модель стоит протестировать на малом потоке запросов. Поскольку она помечена как Exp, для задач с мелким шрифтом, точными координатами или высокорисковыми распознаваниями сначала необходимо провести проверку на собственных наборах данных и предусмотреть ручной контроль или резервную модель.

Начать работу с DeepSeek

Что такое DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp

deepseek-v4-flash-vision-exp — это экспериментальная модель визуального понимания, открытая DeepSeek через API. Запросы могут одновременно содержать текст и изображения, а модель возвращает текстовый результат. Это не модель генерации изображений; ее основная задача — «понимать изображения и выполнять последующие действия», например извлекать поля из квитанций, объяснять тренды на диаграммах, проверять скриншоты веб-страниц или продолжать выполнение Agent-процессов на основе состояния интерфейса.

Параметр	Официальная информация
ID модели в API	`deepseek-v4-flash-vision-exp`
Вход / выход	Вход: текст и изображения, выход: текст
Длина контекста	1M tokens
Максимальный выход	384K tokens
Режим рассуждений	Поддержка режимов с рассуждениями и без; по умолчанию включен режим рассуждений
Интерфейсы	Chat Completions, Responses API, Anthropic-совместимые Messages
Источники изображений	Публичные URL, Base64 data URL, файлы через Files API
Форматы изображений	JPEG, PNG, GIF, WebP
Ограничение по параллелизму	2 500 на аккаунт
FIM-дополнение	Не поддерживается
Статус выпуска	Экспериментальная модель; рекомендуется тестирование перед использованием в продакшене

Ее чисто текстовые возможности продолжают линию V4 Flash, однако выводы о том, что «текстовые возможности на одном уровне» или «мультимодальные Agent-возможности близки к другим флагманским моделям», в основном основаны на официальных заявлениях. Перед реальным внедрением все равно необходимо проводить независимую верификацию с учетом типов изображений, языков, разрешений и стоимости ошибок в вашем конкретном бизнесе.

Как вызывать API

Base URL DeepSeek остается https://api.deepseek.com. В проектах с уже настроенным OpenAI SDK обычно достаточно заменить API Key, Base URL и ID модели. Изображения должны находиться в пользовательских сообщениях; отправка изображений в сообщениях system или assistant будет отклонена.

Способ 1: Передача публичного URL изображения

Если изображение уже размещено в общедоступном CDN, способ с URL наиболее экономичен по размеру тела запроса. Приведенный ниже пример на Python заставляет модель читать диаграмму и извлекать три тренда:

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["DEEPSEEK_API_KEY"],
    base_url="https://api.deepseek.com",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-flash-vision-exp",
    messages=[{
         "role": "user",
         "content": [
             {"type": "text", "text": "Прочитайте эту диаграмму, перечислите три основных тренда и обоснуйте их."},
             {
                 "type": "image_url",
                 "image_url": {
                     "url": "https://example.com/chart.png",
                     "detail": "original"
                 }
             }
         ]
     }],
)

print(response.choices[0].message.content)

Максимальная длина публичного URL составляет 8 192 символа, максимальный размер одного изображения — 32 MiB, а загрузка должна завершиться в течение 60 секунд. Для изображений из внутренней сети, адресов с временной аутентификацией или файлов, которые неудобно публиковать, лучше подходят Base64 или Files API.

Способ 2: Передача локального изображения в формате Base64

Небольшие изображения для одноразового использования можно закодировать в формате data:image/png;base64,... и поместить в image_url.url. Это позволяет избежать публичного хостинга, но закодированный контент учитывается в лимите тела запроса 48 MiB, поэтому этот способ не подходит для последовательной отправки больших изображений.

Способ 3: Использование Files API

Если одно и то же изображение используется многократно или его размер превышает 32 MiB, сначала можно загрузить его в Files API, а затем передать file_id в блоке контента. Изображения в Files API могут достигать 64 MiB, что также снижает количество повторных загрузок. Все три способа меняют только то, как изображение попадает в запрос, но не влияют на визуальные возможности самой модели.

Параметр detail можно установить в значения low, high, original или auto. low сначала масштабирует изображение до 512×512, что обеспечивает более высокую скорость и меньшую стоимость, подходя для грубой классификации; high в настоящее время эквивалентен original и используется для документов, скриншотов и диаграмм, где важно сохранить детали. В продакшене не следует устанавливать максимальную детализацию для всех случаев; сначала лучше распределять запросы по уровню детализации в зависимости от задачи, что выгоднее.

Цены на API визуальной модели DeepSeek

Согласно странице с ценами на официальном сайте DeepSeek на 22 августа 2026 года, Vision Exp и V4 Flash имеют одинаковую стоимость текстовых token. Изображения сначала конвертируются во входные token по размеру, а затем тарифицируются вместе с текстом; на одно изображение засчитывается не более 384 входных token. Официально используется дифференцированное ценообразование по пиковым и непиковым часам: пиковые часы по пекинскому времени — с 9:00 до 12:00 и с 14:00 до 18:00, остальные периоды считаются непиковыми.

Статья тарификации (юани / 1 млн tokens)	Непиковые часы	Пиковые часы
Вход: попадание в кэш	¥0.05	¥0.10
Вход: промах в кэше	¥1.50	¥3.00
Выход	¥4.50	¥9.00

Простая оценка: 100 изображений, даже если все они будут засчитаны как 384 token, дадут всего 38 400 входных token изображений; в итоговый счет также войдут промпты, контекст и выходные данные. Фактическое потребление следует определять по полю usage в ответе API. Цены могут меняться, поэтому перед разворачиванием снова проверьте официальный сайт DeepSeek, чтобы не закладывать цифры из этой статьи в бюджет закупок.

Для каких сценариев подходит

Сценарии понимания изображений и использования Agent в мультимодальной модели DeepSeek

1. Анализ скриншотов веб-страниц и приложений

Модель может обобщать структуру страницы, распознавать сообщения об ошибках, проверять состояние кнопок и передавать результаты наблюдения Agent для принятия решения о следующем шаге. Это подходит для автоматизированного тестирования, устранения неполадок в службе поддержки и мониторинга бэкенда. Если задача связана с пиксельными координатами кликов, необходимо унифицировать масштабирование скриншотов, размер окна браузера и преобразование координат, а не полагаться только на прямые клики по описаниям на естественном языке.

2. Извлечение данных из документов, таблиц и квитанций

Для договоров с четкой вёрсткой, счетов, накладных и бизнес-таблиц можно заставить модель выводить данные в формате JSON по полям, после чего передавать их в систему проверки по правилам. Критические суммы, данные удостоверений личности, медицинские или юридические сведения необходимо проверять повторно; плавность ответа визуальной модели не означает, что каждый символ точен.

3. Интерпретация диаграмм и сводка данных

Столбчатые диаграммы, линейные графики, приборные панели и скриншоты операционных метрик подходят для описания трендов, выявления аномалий и обобщения показателей. В промптах следует требовать от модели перечислять «выводы, доказательства на графике, информацию, которую нельзя подтвердить», чтобы уменьшить домысливание вне рамок изображения. Когда нужны точные числовые значения, приоритет следует отдавать передаче исходных таблиц данных, а изображение использовать лишь как вспомогательный элемент.

4. Мультимодальные Agent и помощь в разработке

Agent может читать скриншоты терминала, макеты дизайна, окна с ошибками и результаты тестов, а затем вызывать инструменты поиска, кода или браузера для продолжения обработки. По сравнению с двухэтапным процессом «сначала транскрибировать одной визуальной моделью, затем передать deepseek v4 для рассуждений», прямой ввод текста и изображений проще и лучше сохраняет контекст. Однако, поскольку модель все еще находится в экспериментальной версии, перед вызовом инструментов следует добавить проверку параметров и подтверждение высокорисковых операций.

Тестирование эффективности: как тестировать, чтобы результаты были значимыми

Демонстрационные изображения, промпты и критерии оценки в разных статьях не совпадают, и один «хорошо выглядящий» пример не отражает реального бизнес-эффекта. Мы рекомендуем провести воспроизводимое тестирование с фиксированными изображениями и промптами, записывая исходные ответы, а не выбирая только успешные случаи.

Тестовая задача	Рекомендуемый ввод	Критерий прохождения	Частые ошибки
OCR / извлечение полей	10 четких квитанций + 10 квитанций с наклоном или при слабом освещении	Посимвольное совпадение полей и вывод отсутствующих элементов	Мелкий шрифт, блики, похожие цифры
Понимание диаграмм	Диаграммы с легендой, единицами измерения и двойной осью	Корректные тренды, значения можно локализовать на графике	Путаница с двойной осью, обрезанные оси координат
Скриншоты UI	По 10 скриншотов для десктопа и мобильных устройств	Полное распознавание компонентов, состояний и сообщений об ошибках	Скрытый контент, оверлеи, мелкие иконки
Пространственные отношения	Формы, блок-схемы, простые карты	Корректность верхних/нижних/левых/правых связей и связей между элементами	Плотные линии, связи между блоками
Многошаговый Agent	5–10 последовательных скриншотов одной и той же задачи	Постоянная согласованность состояния, отсутствие повторения выполненных действий	Влияние старых скриншотов, накопление ошибок

При тестировании следует сравнивать как минимум два уровня детализации: low и original. Наш метод наблюдения: сначала заставить модель выполнять только структурированное извлечение, затем требовать объяснений; если сразу попросить «проанализировать и дать рекомендации», фактическое распознавание и рассуждения смешаются, и будет сложно локализовать ошибки. Для четких скриншотов, стандартных диаграмм и документов с простой вёрсткой она подходит в качестве недорогого первого этапа обработки; для плотного мелкого шрифта, точных координат, сложных инженерных чертежей и задач распознавания с юридической ответственностью нельзя запускать систему на основе одного ответа.

Также следует учитывать четыре инженерных показателя: задержка первого token, общее время запроса, стоимость успешной задачи и частота повторных попыток. Низкая стоимость одного token может привести к более высоким общим затратам, если требуются частые повторные попытки или ручная доработка. Рекомендуется сначала отобрать 50–200 реальных образцов, установить точность полей и порог отказов, а затем решать, стоит ли увеличивать трафик.

Ограничения при использовании

Exp означает экспериментальную версию; поведение интерфейса и результаты могут изменяться, поэтому модель не следует безоговорочно использовать вместо продакшн-моделей.
Изображения принимает только визуальная модель; отправка изображений обычной deepseek-v4-flash вернет ошибку о не поддержке изображений.
В Chat Completions изображения могут находиться только в сообщениях user. Сохраняйте исходные входные данные и коды ошибок для удобства диагностики.
Изображения проходят токенизацию и масштабирование, поэтому низкая цена не означает сохранение всех пикселей. Для плотных документов сначала можно разрезать их на блоки, а затем распознавать по частям.
Вывод модели должен защищаться от инъекций промптов. Текст на скриншотах веб-страниц или в документах может содержать вредоносные инструкции, не позволяйте им напрямую запускать внешние операции.
При работе с данными о личности, финансах, медицине, безопасности и комплаенсе необходимо добавлять проверку по правилам или ручной контроль.

Как выбрать между обычной DeepSeek V4 Flash и визуальной моделью

Требование	Рекомендуемая модель
Только текст, код или структурированные данные	`deepseek-v4-flash`
Необходимость чтения изображений, скриншотов, сканов или диаграмм	`deepseek-v4-flash-vision-exp`
Высокориcковые визуальные решения	Пилотный проект Vision Exp + специализированная модель или ручной контроль
Повторное чтение одного и того же большого изображения	Vision Exp + Files API

Если для задачи уже есть надежный источник OCR или структурированных данных, сначала преобразуйте результаты в текст и передайте их V4 Flash — это обычно стабильнее. Ценность Vision Exp становится очевидной только тогда, когда визуальную информацию невозможно извлечь существующими системами, или когда Agent должен наблюдать за состоянием интерфейса. Читателям, которые впервые подключают DeepSeek API, также стоит сначала ознакомиться с Гидом по использованию DeepSeek и Объяснением входа на официальный сайт DeepSeek на этом сайте, а затем решать, использовать текстовую или визуальную модель в зависимости от задачи.

Заключение

DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp выводит мультимодальные возможности DeepSeek в API, который разработчики могут вызывать напрямую: способы подключения совместимы с популярными SDK, поддерживаются URL, Base64 и Files API, лимит токенов изображений и цена совпадают с V4 Flash, что дает новый недорогой вариант для анализа скриншотов, извлечения данных из документов, интерпретации диаграмм и визуальных Agent.

На данный момент наиболее подходящее позиционирование модели — «проверяемый и обратимый узел визуальной работы», а не универсальное решение для распознавания изображений без тестирования. Сначала создайте базовые показатели на реальных образцах, проверьте точность, задержки, частоту повторных попыток и общие затраты, а затем постепенно расширяйте область применения — это даст более надежные выводы, чем единичная демонстрация.