DeepSeek V4.1 Flash 운영 중

DeepSeek V4.1 Flash는 DeepSeek가 내부 테스트 중인 중간 버전 모델로, 새로운 모델 구조를 채택하고 네이티브 멀티모달을 지원하며 더 강력한 성능, 더 빠른 속도, 더 낮은 비용을 목표로 합니다. 모델 호출 시 base_url은 변경하지 않고, 모델명을 deepseek-v4.1-flash-expires-on-0910으로 설정하면 됩니다. 계정당 동시 요청은 20개로 제한됩니다. 커뮤니티 실측 출력 속도는 300 tokens/s를 넘었습니다.

새로운 모델 구조: 완전히 새로운 아키텍처를 적용한 중간 버전으로, 향후 정식 버전을 위한 기반을 마련합니다.
네이티브 멀티모달: 별도의 비전 모듈 없이 이미지 이해를 기본 지원합니다.
고속 추론: 커뮤니티 실측 출력 속도는 300~400 tokens/s이며, 최고 507 tokens/s에 달합니다.
성능 향상: 같은 포지션의 V4 Flash보다 성능이 뛰어나며, 코드 및 생성 작업에서 더 우수한 결과를 보입니다.

새로운 모델 아키텍처: DeepSeek의 기존 노선에 따라 V4 시리즈는 MoE 혼합 전문가 아키텍처를 기반으로 합니다. 업계에서는 V4.1 Flash가 MoE를 바탕으로 라우팅과 계층 구조를 재설계해, 더 적은 활성화 파라미터로 더 높은 처리량을 확보한 것으로 추정합니다.
네이티브 멀티모달: V4 Flash가 별도의 Vision 버전을 제공하는 것과 달리, V4.1 Flash는 시각 인코더를 기반 모델 학습에 직접 통합합니다. 이미지와 텍스트를 동일한 표현 공간에서 정렬해 모듈 간 결합으로 인한 지연과 정보 손실을 줄입니다.
고속 추론: 높은 처리량은 일반적으로 MoE의 희소 활성화(token마다 일부 전문가만 계산), 연산자 수준의 추론 최적화, 캐시 재사용에서 비롯됩니다. 구체적인 적용 여부는 정식 버전 공개를 기다려야 합니다.

계정 등록: DeepSeek 오픈 플랫폼(https://platform.deepseek.com/)에 접속해 가입하고 실명 인증을 완료합니다.
키 발급: ”API keys” 페이지에서 API Key를 생성하고 복사합니다.
잔액 확인: 계정에 충전되어 있는지 확인합니다. 요금 기준은 deepseek-v4-flash와 동일합니다.
인터페이스 주소 설정: base_url은 변경하지 않고 https://api.deepseek.com을 그대로 사용합니다.
모델명 설정: 호출 매개변수의 model을 deepseek-v4.1-flash-expires-on-0910으로 설정합니다.
호출 시작: 일반적인 OpenAI 호환 형식으로 요청을 보내 새 모델을 사용할 수 있습니다.
동시 요청 주의: 계정당 동시 요청은 20개로 제한되므로, 고빈도 작업에서는 요청량을 조절해야 합니다.

최고 수준의 속도: 커뮤니티 실측 출력 속도는 대체로 300~400 tokens/s이며, 최고 507 tokens/s에 달해 거의 즉시 응답하는 듯한 사용 경험을 제공합니다.
네이티브 멀티모달: 시각 기능이 기반 아키텍처에 직접 통합되어 V4 Flash처럼 별도의 비전 버전에 의존할 필요가 없습니다.
가격은 그대로, 실질적 인하: 성능은 향상되었지만 요금은 V4 Flash 수준으로 유지되며, 비혼잡 시간대 캐시 적중 입력 비용은 백만 tokens당 최저 0.05위안입니다.
새로운 아키텍처: 완전히 새로운 모델 구조를 채택한 DeepSeek의 차기 기술 노선 선행 버전으로, 향후 확장 가능성이 큽니다.
도입 비용 없음: base_url을 변경하지 않고 모델명만 바꾸면 호출할 수 있어 기존 사용자가 원활하게 전환할 수 있습니다.

실시간 대화 도우미: 300+ t/s의 스트리밍 출력으로 채팅 및 고객 서비스에서 대기 시간을 거의 느끼지 못합니다.
AI 프로그래밍 보조: 코드 자동 완성과 코드 조각 생성은 지연 시간에 매우 민감하므로, 빠른 출력을 IDE에 원활하게 통합할 수 있습니다.
시각 이해 애플리케이션: 네이티브 멀티모달 기능은 스크린샷 질의응답, 문서 이미지 분석, UI 검토 등 이미지와 텍스트가 결합된 작업에 적합합니다.
경량 Agent 실행 계층: Agent는 모델을 고빈도로 순차 호출해야 하므로, 낮은 비용과 높은 처리량을 실행 및 분류 단계에 활용하기 좋습니다.
대량 콘텐츠 제작: 카피 수정, 요약, 번역 등의 파이프라인 작업에서 낮은 단가와 캐시 적중을 활용해 비용을 최소화할 수 있습니다.