DeepSeek-V4.1-Flash API料金とモデル名｜v4-pro移行は撤回

公開日: 2026年9月11日最終更新: 2026年10月9日

執筆・編集：株式会社Nexa 編集部（下書きと機械検査はAI、公開前に人が確認）／約9分で読めます。公式ドキュメント・公式発表などの一次情報を確認したうえで執筆・更新しています。AIツールの仕様や料金は変わることがあるため、導入判断の前に各公式サイトの最新情報もご確認ください。記事の作り方と検査の方針

DeepSeek-V4.1-Flashは、画像の理解に対応したDeepSeekの新モデルです。APIで呼び出す場合のモデル名、料金、旧モデルdeepseek-v4-proの現在の扱いを、公式情報で確認した最新の状態として整理します。

企業の開発担当者が先に確認したいのは、自社システムが指定しているモデル名と、その料金です。設定を変更しなくても、応答を生成するモデルが変わっている場合があります。新機能と利用条件、本番切り替え前の検証項目も合わせて解説します。

DeepSeek-V4.1-Flashで何が変わったか

新モデルは、画像とテキストを一緒に受け取り、テキストを生成します。こうした複数種類の入力を扱う仕組みをマルチモーダルと呼びます。画像を読み取る機能であり、画像を生成する機能とは別です。

公式モデルカードでは、最大100万トークンの文脈を扱うと説明されています。トークンは文章などを処理する単位で、日本語の文字数とは一致しません。公式料金ページでは出力の上限が384Kトークンと案内されています。この値はモデルの仕様であり、個々のAPI設定や利用上限は別途確認が必要です。

内部構造には、処理ごとに一部の専門ネットワークを使うMoEを採用しています。すべてのパラメーターを毎回動かすのではなく、必要な部分を選ぶ方式です。公式発表では、入力処理と出力処理を分けるアーキテクチャにより、前世代モデルと比べてKVキャッシュがHBMで4分の1、SSDストレージで8分の1に小さくなるとしています。

図1: 新機能、API移行、利用条件は別々に確認します。

公式発表は、過去の計算結果を再利用する「KVキャッシュ」の圧縮も挙げています。ただし、提供元の性能評価が高くても、自社の日本語文書や独自形式で同じ結果になるとは限りません。モデルカードには評価時の推論強度や実行環境が記載されています。

APIのモデル名と料金｜v4-pro移行は撤回された

APIでV4.1-Flashを呼び出すモデル名はdeepseek-flashです。 旧モデル名deepseek-v4-flash・deepseek-v4-flash-vision-expも引き続き使えますが、応答はV4.1-FlashモデルがFlash料金で返します。一方、deepseek-v4-proについては、公式発表（9月10日）が「9月14日04:00 UTCからFlashへ転送し、Flash料金を適用する」と案内していましたが、公式のChange Logでは「ユーザーの要望を受けて9月14日以降もV4-Proの提供を継続し、請求方法は変更しない」と改めて案内されています。本記事確認時点（2026年10月9日）の公式料金ページでも、deepseek-v4-proはモデルバージョンDeepSeek-V4-Pro-0813として、Flashとは別の料金のまま掲載されています。

料金（1Mトークンあたり、入力はキャッシュミス時）は、deepseek-flashが入力オフピーク$0.15／ピーク$0.3、出力オフピーク$0.6／ピーク$1.2です。deepseek-v4-proは入力オフピーク$0.66／ピーク$1.32、出力オフピーク$1.98／ピーク$3.96で、Flashより高い独自料金のままです。オフピーク料金はピーク料金の50%で、ピーク時間帯は平日のUTC01:00〜04:00・06:00〜10:00（中国の祝日除く）、それ以外はすべてオフピークと公式料金ページに記載されています。転送の有無や料金は公式の案内どおりに変わるため、本番で指定しているモデル名の実際の料金・応答モデルは、都度公式ページで確認してください。

図2: 同じAPI名を残すだけでは、応答モデルの固定になりません。

移行前には、要約の欠落、指定形式の維持、外部ツールへの指示を比較します。古いモデル名へ戻しても同じ転送先になる場合があるため、復旧手段も別に用意します。たとえば、問題のある自動処理を止め、人の確認へ戻す手順です。

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企業で試すなら文書確認と開発補助から

最初の評価には、正解を人が確認できる仕事を選びます。次の用途は機能から考えた検証案であり、導入効果の実測例ではありません。

画像の内容を扱えると、文章だけでは説明しづらい図表も試験対象にできます。一方、画像内の数字を正確に読めるかは別の確認事項です。請求や契約判断につながる数値は、原本との照合を残します。

開発補助でも、生成されたコードを本番環境で直接実行する運用は避けます。テスト用の環境で差分を確認し、既存テストが通ることを担当者が確かめてから採用します。

商用利用とデータ管理は分けて確認

公開モデルのライセンスと、外部APIサービスへ送るデータの扱いは、別の論点です。

モデルカードは、リポジトリとモデルの重みをMITライセンスで提供すると明記しています。重みは、学習で得られたモデルの数値データです。ライセンス本文は商用を含む利用を許諾しますが、著作権表示と許諾表示の保持などの条件があります。生成物に第三者の権利問題がないことまで保証するものではありません。

自社でモデルを動かす場合は、計算設備と保守も必要です。APIの利用では、そのサービスに適用される規約や契約を確認します。「重みが公開されているからAPIへの機密入力も問題ない」とは判断できません。公開モデルごとの条件の違いは、Llama 4の商用利用条件も比較材料になります。

DeepSeekのプライバシーポリシーは、対象サービスが収集する個人データを中国で処理、保存すると説明しています。自社が使うAPI契約への適用範囲や保存条件を確認するまでは、個人情報や未公開の顧客資料を試験に使わない方針が妥当です。

料金も単価だけで判断せず、入力、出力、再試行を含めて測ります。前のセクションで示したとおり、オフピーク料金はピーク料金の半額です。処理する時間帯とキャッシュの利用状況によって費用が変わるため、同じ件数でも請求額は一定とは限りません。

本番切り替え前に行う3つの検証

移行の判断は、機能の紹介ではなく、自社の受入条件で行います。次の3段階を小さな対象業務で実施すると、問題が出た箇所を特定しやすくなります。

1. 設定を棚卸しする：利用中のモデル名と呼び出し元を記録します。定期バッチや検証環境の設定も対象にします。
2. 同じ入力で比較する：公開資料やダミーデータを用意し、正確さ、形式、処理時間、費用を記録します。期待どおりの例だけでなく、判断を保留すべき例も含めます。
3. 停止条件を決める：誤分類、形式崩れ、処理遅延など、運用を止める条件と担当者を決めます。試験中の外部送信や本番更新は許可しません。

図3: モデル変更の前に、比較基準と止める手順をそろえます。

結果が良くても、一度にすべての業務へ広げず、対象を限定して監視します。権限や監査記録の管理を整える際は、AIガバナンスツールの比較も参考にできます。製品の導入だけでなく、誰が結果を承認するかを決めることが必要です。

DeepSeek-V4.1-Flash APIのよくある質問

Q. APIでDeepSeek-V4.1-Flashを呼び出すモデル名は何ですか？

deepseek-flashです。旧名のdeepseek-v4-flash・deepseek-v4-flash-vision-expも使えますが、応答はV4.1-FlashモデルがFlash料金で返します（2026年10月9日・公式料金ページ確認）。

Q. 画像を生成するモデルですか？

いいえ。公式モデルカードでは、画像とテキストを入力し、テキストを生成するモデルと説明されています。画像の理解と画像生成は区別してください。

Q. deepseek-v4-proはまだ使えますか？

使えます。公式発表（9月10日）では9月14日からFlashへ転送してFlash料金を適用する予定でしたが、公式Change Logで「ユーザーの要望を受けて提供を継続し、請求方法も変えない」と撤回が案内されました。2026年10月9日時点の公式料金ページでも、deepseek-v4-proは独立したモデル（DeepSeek-V4-Pro-0813）として従来どおりの料金で掲載されています。

Q. 無料で商用利用できますか？

公開重みはMITライセンスですが、計算設備などの運用費用は別です。DeepSeekが提供するAPIには料金があり、利用規約や契約の確認も必要です。

まとめ

DeepSeek-V4.1-Flashは、画像入力と計算効率の改善を備えた新モデルです。APIで呼び出すモデル名はdeepseek-flashで、旧モデルdeepseek-v4-proは当初予定されていたFlashへの転送が撤回され、従来の請求方法のまま提供が続いています（2026年10月9日確認）。

まず呼び出しているモデル名と公式料金表を棚卸しし、deepseek-v4-proを使い続けるか deepseek-flash へ切り替えるかを比較試験で判断します。費用とデータ管理条件を確認したうえで、対象業務を限定して導入判断を行ってください。

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