DeepSeek V4 Preview 发布:1M 上下文 + 极致低价,Flash 版输出仅 $0.28/百万 token
DeepSeek 于 4 月 24 日发布 DeepSeek V4 Preview,带来 deepseek-v4-flash 和 deepseek-v4-pro 两个模型。Flash 版输出仅 $0.28/百万 token,Pro 版 $0.87/百万 token,均支持 1M 上下文窗口和 384K 最大输出。这对 AI 自动化工作流和内容生产意味着巨大的成本革命。
核心结论
2026 年 4 月 24 日,DeepSeek 正式发布 V4 Preview 版本,带来两个新模型:deepseek-v4-flash 和 deepseek-v4-pro。这次发布有三大看点:
- 1M token 上下文窗口 — 可以一次性处理一整本《三体》三部曲的体量
- 384K 最大输出 — 长文本生成能力惊人
- 价格低到离谱 — Flash 版输出仅 $0.28/百万 token,不到 GPT-4o 的 1/50
对于做 AI 自动化、内容生产和 Agent 工作流的团队来说,这可能是 2026 年最值得关注的大模型发布之一。
关键要点
- 发布时间:2026-04-24
- 影响对象:AI 自动化流水线、内容生产团队、Agent 开发者
- 核心变化:1M 超长上下文 + 极低 API 定价,将 AI 调用成本拉入"白菜价"时代
背景与发布详情
DeepSeek V4 Preview 取代了此前 V3 系列的位置,成为目前 DeepSeek API 上的主力模型。根据官方文档,V4 系列包含两个版本:
- deepseek-v4-flash:轻量高速版,主打性价比
- deepseek-v4-pro:旗舰性能版,推理更强
两者都采用 OpenAI 兼容格式的 API(https://api.deepseek.com),也支持 Anthropic 格式的 API(https://api.deepseek.com/anthropic),开发者无需额外适配即可迁移。
支持 Thinking Mode(默认启用),也支持非 Thinking 模式切换。还保留了 JSON Output、Tool Calls 等全功能支持。
定价对比:Flash vs Pro
这是这次发布最炸裂的部分。DeepSeek V4 的定价几乎是目前主流 API 最低的。
| 维度 | deepseek-v4-flash | deepseek-v4-pro | 对比 GPT-4o |
|---|---|---|---|
| 上下文窗口 | 1M tokens | 1M tokens | 128K |
| 最大输出 | 384K tokens | 384K tokens | 16K |
| 输入(缓存命中) | $0.0028/1M | $0.003625/1M | ~$2.50/1M |
| 输入(缓存未命中) | $0.14/1M | $0.435/1M | ~$2.50/1M |
| 输出 | $0.28/1M | $0.87/1M | ~$10.00/1M |
| Thinking 模式 | ✅ 默认启用 | ✅ 默认启用 | ❌ |
| JSON 输出 | ✅ | ✅ | ✅ |
核心结论: Flash 版输出价格仅为 $0.28/百万 token,比 GPT-4o 便宜约 97%。Pro 版 $0.87/百万 token,也比同类旗舰模型便宜 90% 以上。
对 AI 自动化工作流意味着什么
这次定价大幅下调,对以下场景是直接利好:
1. 大规模内容生产
之前用 GPT-4o 或 Claude 跑 100 万 token 的内容生成,光 API 成本就要 $10-$20。现在用 DeepSeek V4 Flash,只要 $0.28,成本下降 97%。
想学方法?看:如何用 DeepSeek V4 替代 Anthropic 跑 Claude Code:5 分钟省 90% API 费用
2. 超长文档处理
1M 上下文意味着你可以直接把整本电子书、整份代码库、全量日志一次性丢进去,不需要分片、不需要 RAG。
3. AI Agent 工作流
Agent 需要频繁调用 LLM 做决策,每次调用都有 token 成本。DeepSeek V4 让 Agent 的边际成本趋近于零。
真实案例:独立开发者用 n8n+OpenClaw 搭建自动化工作流,月入 5000 美元的实战案例
4. 384K 输出
大多数模型的输出限制在 8K-16K tokens,而 V4 系列允许一次性生成 384K tokens。
适配建议
立即做的事
- 在现有 API 调用中增加 DeepSeek V4 Flash 作为低成本备选方案(OpenAI 格式兼容,无需改代码)
- 把需要 1M 上下文的场景(全量文档分析、年度报告总结)切到 V4 Pro
- 测试 Thinking Mode 在推理类任务上的表现,如果优于当前方案就切换
注意风险
- V4 Preview 仍为预览版,稳定性不如 GA 版本
- 长上下文场景下的事务一致性需要测试
- 部分高级功能(如 FIM Completion)仅在非 Thinking 模式下可用
示例:切换 API 调用
import openai
client = openai.OpenAI(
base_url="https://api.deepseek.com", # 只需改这行
api_key="your-deepseek-key"
)
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v4-flash",
messages=[
{"role": "system", "content": "你是一个资深中文内容编辑"},
{"role": "user", "content": "基于以下素材写一篇分析报告"}
],
max_tokens=10000
)
print(response.choices[0].message.content)相关延伸资料
工具词条
本文中自然出现的 AI 工具包括:DeepSeek、ChatGPT、OpenAI、Claude、GPT-4o、n8n、OpenClaw、Claude Code。
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