DeepSeek V4 Flash Vision Exp: API ราคา และผลทดสอบ

แพลตฟอร์ม DeepSeek API ได้เพิ่มโมเดลการเข้าใจภาพแบบทดลอง (Experimental) ชื่อว่า DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp โมเดลนี้ต่อยอดจากความสามารถด้านข้อความ การให้เหตุผล และ Agent ของ DeepSeek V4 Flash โดยเพิ่มการรับข้อมูลภาพเข้ามา ทำให้แอปพลิเคชันสามารถอ่านภาพหน้าจอ (Screenshots), กราฟ, เอกสาร และสถานะของอินเทอร์เฟซได้โดยตรง สำหรับนักพัฒนาที่กำลังมองหา API แบบ Multimodal ของ DeepSeek จุดเด่นของการอัปเดตครั้งนี้ไม่ใช่แค่ “สามารถอัปโหลดภาพได้” แต่คือความสามารถด้านภาพได้ถูกบูรณาการเข้ากับ API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI, Responses API และ Anthropic-compatible interface ทำให้สามารถเชื่อมต่อเข้ากับ Workflow ที่มีอยู่ได้ทันที

บทความนี้อ้างอิงจาก เอกสารการเข้าใจภาพของ DeepSeek อย่างเป็นทางการ และ หน้าราคาโมเดลอย่างเป็นทางการ เพื่อสรุปตำแหน่งของโมเดล, วิธีใช้ API, ราคา, กรณีใช้งาน และวิธีการทดสอบผลที่นำไปใช้ได้จริง เนื้อหาเชิงโฆษณา, ลิงก์นำทาง และเนื้อหาที่ไม่เกี่ยวข้องจากบทความอ้างอิงถูกตัดออกทั้งหมด และเนื่องจากทางทางการยังไม่ได้เปิดเผยรายละเอียดเกี่ยวกับ Visual Encoder, ข้อมูลการฝึก และขนาดพารามิเตอร์ บทความนี้จึงไม่มีการคาดเดาในประเด็นดังกล่าว

สรุปสั้นๆ: หากระบบของคุณกำลังใช้ deepseek v4 อยู่แล้ว และต้องการอ่านภาพหน้าจอ, เอกสารทั่วไป หรือกราฟในต้นทุนต่ำ โมเดลนี้คุ้มค่าที่จะทดลองใช้กับ Traffic เล็กๆ อย่างไรก็ตาม เนื่องจากโมเดลนี้ยังมีป้ายกำกับ Exp (Experimental) สำหรับงานที่ต้องการความละเอียดสูง เช่น ตัวอักษรขนาดเล็ก, พิกัดที่แม่นยำ หรือการระบุข้อมูลที่มีความเสี่ยงสูง ควรทดสอบกับชุดข้อมูลของคุณเองก่อน และควรมีการตรวจสอบโดยมนุษย์หรือมีโมเดลสำรองไว้เสมอ

DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp คืออะไร

deepseek-v4-flash-vision-exp คือโมเดลการเข้าใจภาพแบบทดลองที่ DeepSeek เปิดให้ใช้งานผ่าน API คำขอ (Request) สามารถประกอบด้วยทั้งข้อความและภาพ และโมเดลจะตอบกลับเป็นข้อความเท่านั้น โมเดลนี้ไม่ใช่โมเดลสร้างภาพ (Image Generation) แต่มีหน้าที่หลักคือ “เข้าใจภาพและทำงานต่อ” เช่น การดึงข้อมูลจากใบเสร็จ, อธิบายแนวโน้มจากกราฟ, ตรวจสอบภาพหน้าจอเว็บไซต์ หรือดำเนินการต่อในกระบวนการ Agent ตามสถานะของอินเทอร์เฟซ

รายการ	ข้อมูลอย่างเป็นทางการ
API Model ID	deepseek-v4-flash-vision-exp
Input / Output	รับข้อความและภาพ, ส่งออกเป็นข้อความ
ความยาว Context	1M tokens
Output สูงสุด	384K tokens
โหมดการคิด	รองรับทั้งโหมดคิดและโหมดไม่คิด (เปิดโหมดคิดเป็นค่าเริ่มต้น)
Interface	Chat Completions, Responses API, Anthropic-compatible Messages
แหล่งที่มาของภาพ	URL สาธารณะ, Base64 data URL, ไฟล์จาก Files API
รูปแบบไฟล์ภาพ	JPEG, PNG, GIF, WebP
ข้อจำกัด Concurrent	2,500 ต่อบัญชี
FIM Completion	ไม่รองรับ
สถานะการเปิดตัว	โมเดลทดลอง แนะนำให้ทดสอบก่อนนำไปใช้จริง

ความสามารถด้านข้อความล้วนของโมเดลนี้ยังคงอยู่ในแนวทางของ V4 Flash แต่ข้อสรุปที่ว่า “ความสามารถด้านข้อความเทียบเท่า” หรือ “ประสิทธิภาพของ Multimodal Agent ใกล้เคียงกับโมเดลระดับ Flagship อื่นๆ” มาจากข้อมูลการประกาศของทางหลักเป็นส่วนใหญ่ ก่อนนำไปใช้งานจริง ควรทำการตรวจสอบอิสระตามประเภทภาพ, ภาษา, ความละเอียด และต้นทุนของความผิดพลาดในธุรกิจของคุณเอง

วิธีเรียกใช้ API

Base URL ของ DeepSeek ยังคงเป็น https://api.deepseek.com โปรเจกต์ที่ใช้ OpenAI SDK อยู่แล้วมักจะต้องเปลี่ยนเพียง API Key, Base URL และ Model ID เท่านั้น ภาพต้องถูกวางไว้ในข้อความของผู้ใช้ (User Message); การส่งภาพในข้อความ system หรือ assistant จะถูกปฏิเสธ

วิธีที่ 1: ส่ง URL ของภาพสาธารณะ

หากภาพถูกจัดเก็บใน CDN ที่เข้าถึงได้สาธารณะ การใช้วิธี URL จะช่วยประหยัดขนาด Request Body มากที่สุด ตัวอย่าง Python ด้านล่างจะสั่งให้โมเดลอ่านกราฟและดึงแนวโน้มหลัก 3 ข้อ:

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": "อ่านกราฟนี้และระบุแนวโน้มหลัก 3 ข้อ พร้อมอธิบายเหตุผล"},
             {
                 "type": "image_url",
                 "image_url": {
                     "url": "https://example.com/chart.png",
                     "detail": "original"
                 }
             }
         ]
     }],
)

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

URL สาธารณะมีขีดจำกัดความยาวสูงสุด 8,192 ตัวอักษร ขนาดภาพแต่ละภาพสูงสุด 32 MiB และต้องดาวน์โหลดเสร็จภายใน 60 วินาที สำหรับภาพภายในเครือข่าย (Intranet), ที่อยู่ที่มี Token ชั่วคราว หรือไฟล์ที่ไม่สะดวกเปิดเผยสาธารณะ การใช้ Base64 หรือ Files API จะเหมาะสมกว่า

วิธีที่ 2: ส่งภาพท้องถิ่นผ่าน Base64

สำหรับภาพขนาดเล็กที่ใช้ครั้งเดียว สามารถเข้ารหัสเป็น data:image/png;base64,... แล้วใส่ใน image_url.url วิธีนี้ไม่จำเป็นต้องโฮสต์ภาพสาธารณะ แต่เนื้อหาที่เข้ารหัสแล้วจะนับรวมในขีดจำกัดขนาด Request Body 48 MiB จึงไม่เหมาะกับการส่งภาพขนาดใหญ่ต่อเนื่อง

วิธีที่ 3: ใช้ Files API

หากภาพเดียวกันถูกอ้างอิงหลายครั้ง หรือภาพเดียวมีขนาดเกิน 32 MiB สามารถอัปโหลดไปยัง Files API ก่อน แล้วส่ง file_id ใน Content Block แทน Files API รองรับภาพได้สูงสุด 64 MiB และช่วยลดการอัปโหลดซ้ำได้ทั้งสามวิธีนี้เปลี่ยนเพียงวิธีการที่ภาพเข้าสู่ Request แต่ไม่เปลี่ยนความสามารถด้านภาพของโมเดลเอง

พารามิเตอร์ detail สามารถตั้งค่าเป็น low, high, original หรือ auto ค่า low จะย่อภาพเป็น 512x512 ก่อน ทำให้เร็วขึ้นและถูกกว่า เหมาะกับการจำแนกประเภทคร่าวๆ; ค่า high ปัจจุบันเทียบเท่ากับ original ใช้สำหรับเอกสาร, ภาพหน้าจอ และกราฟที่ต้องการรักษาความละเอียด ในสภาพแวดล้อม Production ไม่ควรตั้งค่าเป็นรายละเอียดสูงสุดทั้งหมด แต่ควรแบ่งตามความละเอียดของงานเพื่อประหยัดต้นทุน

ราคา API ของโมเดลภาพ DeepSeek

ตามหน้าราคาของ DeepSeek อย่างเป็นทางการ ณ วันที่ 22 สิงหาคม 2026 Vision Exp และ V4 Flash ใช้ราคาต่อ Token ของข้อความเดียวกัน ภาพจะถูกแปลงเป็น Input Token ตามขนาดก่อน แล้วจึงคิดรวมกับข้อความ; ภาพแต่ละภาพนับสูงสุด 384 Input Tokens ทางหลักใช้ระบบราคาตามช่วงเวลา (Peak/Off-Peak) โดยช่วงเวลา 09:00–12:00 และ 14:00–18:00 (เวลาปักกิ่ง) เป็นช่วง Peak และช่วงเวลาอื่นเป็นช่วง Off-Peak

รายการคิดราคา (หยวน / ล้าน tokens)	ช่วง Off-Peak	ช่วง Peak
Input: Cache Hit	¥0.05	¥0.10
Input: Cache Miss	¥1.50	¥3.00
Output	¥4.50	¥9.00

การประมาณคร่าวๆ: แม้ภาพ 100 ภาพจะถูกนับที่ 384 tokens ทั้งหมด ก็จะมีเพียง 38,400 Image Input Tokens เท่านั้น แต่ใบแจ้งหนี้จริงยังต้องรวม Prompt, Context และ Output ด้วย ปริมาณการใช้งานจริงควรยึดตามค่า usage ที่ API ส่งกลับ ราคาอาจมีการเปลี่ยนแปลง โปรดตรวจสอบเว็บไซต์ DeepSeek อีกครั้งก่อน Deploy เพื่อหลีกเลี่ยงการนำตัวเลขในบทความนี้ไปล็อกในงบประมาณจัดซื้อ

เหมาะกับกรณีใช้งานใดบ้าง

1. วิเคราะห์ภาพหน้าจอเว็บไซต์และแอปพลิเคชัน

โมเดลสามารถสรุปโครงสร้างหน้า, ระบุข้อความแจ้งเตือนข้อผิดพลาด, ตรวจสอบสถานะปุ่ม และส่งผลลัพธ์การสังเกตให้ Agent ตัดสินใจขั้นตอนต่อไป เหมาะกับ Automated Testing, การแก้ไขปัญหาโดยทีม Support และการตรวจสอบระบบหลังบ้าน หากงานเกี่ยวข้องกับพิกัดการคลิกแบบ Pixel-level ควรปรับขนาดภาพหน้าจอ, Viewport ของเบราว์เซอร์ และการแปลงพิกัดให้สอดคล้องกัน ไม่ควรพึ่งพาการอธิบายด้วยภาษาธรรมชาติเพียงอย่างเดียวในการคลิก

2. ดึงข้อมูลจากเอกสาร, ตาราง และใบเสร็จ

สำหรับหน้าแรกของสัญญาที่มีเลย์เอาต์ชัดเจน, ใบแจ้งหนี้, ใบส่งของ และตารางธุรกิจ สามารถสั่งให้โมเดลส่งออกเป็นฟิลด์ JSON แล้วนำไปตรวจสอบด้วยกฎ (Rule-based Validation) จำนวนเงินสำคัญ, ข้อมูลบัตรประจำตัว, ข้อมูลทางการแพทย์หรือกฎหมายต้องมีการตรวจสอบซ้ำเสมอ; ข้อความที่ลื่นไหลจากโมเดลภาพไม่ได้หมายความว่าทุกตัวอักษรจะถูกต้อง

3. ตีความกราฟและสรุปข้อมูล

กราฟแท่ง, กราฟเส้น, Dashboard และภาพหน้าจอการดำเนินงานเหมาะกับการอธิบายแนวโน้ม, การค้นหาค่าผิดปกติ และการสรุปตัวชี้วัด Prompt ควรสั่งให้โมเดลระบุ “ข้อสรุป, หลักฐานในภาพ, และข้อมูลที่ไม่สามารถยืนยันได้” เพื่อลดการเขียนเติมที่ขาดความเชื่อมโยงกับภาพ หากต้องการค่าตัวเลขที่แม่นยำ ควรส่งตารางข้อมูลดิบเป็นหลัก และใช้ภาพเป็นเพียงตัวช่วย

4. Multimodal Agent และช่วยเหลือการพัฒนา

Agent สามารถอ่านภาพหน้าจอ Terminal, Design Mockup, กล่องข้อความ Error และผลการทดสอบ แล้วเรียกใช้เครื่องมือค้นหา, โค้ด หรือเบราว์เซอร์เพื่อทำงานต่อ เมื่อเทียบกับกระบวนการสองขั้นตอน “ใช้โมเดลภาพถอดความก่อน แล้วส่งให้ deepseek v4 ให้เหตุผล” การป้อนข้อมูลภาพและข้อความโดยตรงนั้นง่ายกว่าและรักษา Context ได้ดีกว่า อย่างไรก็ตาม เนื่องจากโมเดลยังเป็นเวอร์ชันทดลอง ควรเพิ่มการตรวจสอบพารามิเตอร์และการยืนยันสำหรับปฏิบัติการที่มีความเสี่ยงสูงก่อนเรียกใช้เครื่องมือ

การทดสอบผลจริง: จะทดสอบอย่างไรจึงมีค่าอ้างอิง

ภาพสาธิต, Prompt และเกณฑ์การให้คะแนนในบทความต่างๆ ไม่สอดคล้องกัน ตัวอย่างภาพเดียวที่ “ดูดี” ไม่สามารถแทนผลลัพธ์ทางธุรกิจได้ เราแนะนำให้ทำการทดสอบที่ซ้ำผลได้ (Reproducible) โดยใช้ภาพและ Prompt ที่คงที่ และบันทึกคำตอบดิบ ไม่ใช่แค่อ้างเฉพาะกรณีสำเร็จ

งานทดสอบ	Input ที่แนะนำ	เกณฑ์ผ่าน	จุดที่มักผิดพลาด
OCR / การดึงฟิลด์	ใบเสร็จชัดเจน 10 ใบ + ใบเสร็จเอียงหรือแสงน้อย 10 ใบ	ฟิลด์ตรงกันทุกตัวอักษร และระบุรายการที่ขาด	ตัวอักษรเล็ก, แสงสะท้อน, ตัวเลขที่คล้ายกัน
การเข้าใจกราฟ	กราฟที่มี Legend, หน่วย และแกนคู่	แนวโน้มถูกต้อง และระบุค่าในกราฟได้	สับสนแกนคู่, แกนที่ตัดขาด
ภาพหน้าจอ UI	ภาพเดสก์ท็อปและมือถืออย่างละ 10 ภาพ	ระบุ Component, สถานะ และข้อความ Error ครบถ้วน	เนื้อหาที่พับ, Overlay, ไอคอนเล็ก
ความสัมพันธ์เชิงพื้นที่	ฟอร์ม, Flowchart, แผนที่ง่ายๆ	ทิศทางและความสัมพันธ์การเชื่อมต่อถูกต้อง	เส้นเชื่อมที่หนาแน่น, ความสัมพันธ์ข้ามบล็อก
Multi-turn Agent	ภาพหน้าจอต่อเนื่อง 5–10 ขั้นตอนของงานเดียวกัน	สถานะคงที่ ไม่ทำซ้ำขั้นตอนที่เสร็จแล้ว	ภาพเก่ารบกวน, ข้อผิดพลาดสะสม

ในการทดสอบ ควรเปรียบเทียบอย่างน้อยสองระดับรายละเอียดคือ low และ original วิธีการสังเกตของเราคือ: ให้โมเดลทำเฉพาะการดึงข้อมูลแบบ Structured ก่อน แล้วจึงให้มันอธิบาย; หากสั่งให้ “วิเคราะห์และให้คำแนะนำ” โดยตรง การระบุข้อเท็จจริงและการให้เหตุผลจะปนกัน ทำให้ยากต่อการหาจุดผิดพลาด สำหรับภาพหน้าจอที่ชัดเจน กราฟทั่วไป และเอกสารที่มีเลย์เอาต์เรียบง่าย มันเหมาะที่จะเป็น Node การประมวลผลรอบแรกที่มีต้นทุนต่ำ แต่สำหรับตัวอักษรเล็กที่หนาแน่น พิกัดที่แม่นยำ แบบแปลวิศวกรรมที่ซับซ้อน และงานระบุข้อมูลที่ต้องรับผิดชอบทางกฎหมาย ไม่ควรนำผลตอบกลับเพียงครั้งเดียวไปใช้งานจริง

ต้องให้ความสำคัญกับเมตริกทางวิศวกรรม 4 ประการ: Latency ของ Token แรก, เวลาทั้งหมดของ Request, ต้นทุนต่อภารกิจที่สำเร็จ และอัตราการ Retry ราคา Token ต่อครั้งที่ถูก หากต้อง Retry บ่อยหรือต้องให้มนุษย์แก้ไขซ้ำ ต้นทุนรวมอาจสูงกว่า แนะนำให้สุ่มตัวอย่างจริง 50–200 รายการ ตั้งค่าความถูกต้องของฟิลด์และเกณฑ์ความล้มเหลว (Failure Threshold) ก่อนตัดสินใจขยาย Traffic

ข้อจำกัดที่ต้องระวังในการใช้งาน

• Exp หมายถึงเวอร์ชันทดลอง พฤติกรรมของ Interface และผลลัพธ์อาจเปลี่ยนแปลงได้ ไม่ควรใช้แทนโมเดล Production โดยไม่มีการตรวจสอบ
• เฉพาะโมเดลภาพเท่านั้นที่รับภาพ; การส่งภาพไปยัง deepseek-v4-flash ทั่วไปจะส่งกลับ Error ว่าไม่รองรับภาพ
• ใน Chat Completions ภาพสามารถปรากฏได้เฉพาะในข้อความ user ควรเก็บ Input เดิมและ Error Code ไว้เพื่อให้ตรวจสอบปัญหาได้ง่าย
• ภาพผ่านกระบวนการ Tokenization และการย่อขนาด ราคาถูกไม่ได้หมายความว่ารักษา Pixel ทั้งหมดไว้ เอกสารที่หนาแน่นสามารถตัดแบ่งเป็นบล็อกก่อน แล้วจึงระบุทีละบล็อก
• Output ของโมเดลต้องป้องกัน Prompt Injection ข้อความในภาพหน้าจอหรือเอกสารอาจมีคำสั่งที่เป็นอันตราย ไม่ควรให้คำสั่งเหล่านั้นไปกระตุ้นการดำเนินการภายนอกโดยตรง
• เมื่อเกี่ยวข้องกับข้อมูลประจำตัว, การเงิน, การแพทย์, ความปลอดภัย และการปฏิบัติตามกฎระเบียบ ต้องเพิ่มการตรวจสอบด้วยกฎหรือการตรวจสอบโดยมนุษย์

เลือกอย่างไรระหว่าง DeepSeek V4 Flash ทั่วไป

ความต้องการ	โมเดลที่แนะนำ
มีเฉพาะข้อความ, โค้ด หรือข้อมูล Structured	deepseek-v4-flash
ต้องอ่านภาพ, ภาพหน้าจอ, ไฟล์สแกน หรือกราฟ	deepseek-v4-flash-vision-exp
การตัดสินใจด้านภาพที่มีความเสี่ยงสูง	ทดลองใช้ Vision Exp + โมเดลเฉพาะทางหรือการตรวจสอบโดยมนุษย์
อ่านภาพขนาดใหญ่เดียวกันซ้ำๆ	Vision Exp + Files API

หากงานมีแหล่งข้อมูล OCR หรือข้อมูล Structured ที่เชื่อถือได้อยู่แล้ว การแปลงผลลัพธ์เป็นข้อความก่อนส่งให้ V4 Flash มักจะเสถียรกว่า มูลค่าของ Vision Exp จะชัดเจนก็ต่อเมื่อข้อมูลภาพไม่สามารถถูกดึงโดยระบบที่มีอยู่ หรือ Agent จำเป็นต้องสังเกตสถานะของอินเทอร์เฟซ สำหรับผู้อ่านที่เพิ่งเริ่มใช้ DeepSeek API เป็นครั้งแรก สามารถดู คู่มือการใช้งาน DeepSeek และ คำแนะนำเกี่ยวกับเว็บไซต์ DeepSeek อย่างเป็นทางการ ของเว็บไซต์ของเราได้ก่อน แล้วจึงตัดสินใจใช้โมเดลข้อความหรือโมเดลภาพตามลักษณะงาน

สรุป

DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp ทำให้ความสามารถด้าน Multimodal ของ DeepSeek เข้าถึง API ที่นักพัฒนาสามารถเรียกใช้โดยตรง: วิธีเชื่อมต่อเข้ากันได้กับ SDK หลัก, รองรับ URL, Base64 และ Files API, ขีดจำกัด Token ของภาพและราคาเท่ากับ V4 Flash ทำให้การวิเคราะห์ภาพหน้าจอ, การดึงข้อมูลเอกสาร, การตีความกราฟ และ Visual Agent มีทางเลือกใหม่ที่มีต้นทุนต่ำ

ตำแหน่งที่เหมาะสมที่สุดของโมเดลนี้ในปัจจุบันคือ “Node การทำงานด้านภาพที่สามารถตรวจสอบและถอยกลับได้” ไม่ใช่โซลูชันการระบุภาพแบบ Universal ที่ไม่ต้องทดสอบ สร้าง Baseline จากตัวอย่างจริง ตรวจสอบความถูกต้อง, Latency, การ Retry และต้นทุนรวม ก่อนค่อยๆ ขยายขอบเขตการใช้งาน ผลลัพธ์ที่ได้จะน่าเชื่อถือกว่าการสาธิตเพียงครั้งเดียว