DeepSeek V4 Flash vs DeepSeek V4 Pro

Parametry obok siebie

Cena za tokeny

Ceny brutto z 23% VAT, rozliczenie z salda w złotówkach. Oba modele działają na tym samym kluczu, w endpointcie /v1/chat/completions zgodnym z OpenAI. Nieudane generacje nic nie kosztują.

Na start bierz DeepSeek V4 Flash: to mniejszy model z tej samej rodziny V4, a w Jantarisie jest kilkukrotnie tańszy od V4 Pro zarówno na wejściu, jak i na wyjściu - dokładne stawki i koszt 1000 odpowiedzi są w tabeli wyżej. DeepSeek V4 Pro bierz tam, gdzie na własnych danych zmierzysz, że większy model daje wyraźnie lepszy wynik, albo gdzie Twoje prompty, parsery i testy powstały właśnie pod niego. Oba mają kontekst 1 mln tokenów, odpowiedzi do 384 tys. tokenów i otwarte wagi.

Najważniejsze różnice

• Cena. DeepSeek V4 Flash kosztuje 0,734 zł / 1,47 zł za 1 mln tokenów, DeepSeek V4 Pro 2,94 zł / 6,61 zł za 1 mln tokenów. Flash jest tańszy i na wejściu, i na wyjściu. Koszt 1000 odpowiedzi obu modeli jest w tabeli wyżej.
• Wielkość. V4 Pro to MoE z 1,6 bln parametrów, z czego 49 mld aktywnych na token. Flash jest mniejszym modelem z tej samej rodziny, przeznaczonym do tańszych zadań.
• Rodzina. Oba należą do DeepSeek V4. Pro był w podglądzie od kwietnia 2026 i wszedł do ogólnej dostępności w sierpniu 2026.
• Myślenie. Oba domyślnie myślą przed odpowiedzią i mają poziomy wysiłku myślenia low, high i max. Tokeny myślenia płacisz jak wyjście.
• Wspólne. Kontekst 1 000 000 tokenów, odpowiedź do 384 000 tokenów, otwarte wagi, narzędzia, tryb JSON i ten sam endpoint zgodny z SDK OpenAI.

Kiedy wybrać DeepSeek V4 Flash

• Agenci kodujący, którzy przy każdym kroku czytają duży kawałek repozytorium.
• Masowa klasyfikacja, ekstrakcja danych i streszczenia długich dokumentów.
• Czat obsługi klienta i inne zadania z dużą liczbą zapytań.
• Testy i prototypy z tysiącami zapytań.

Kiedy wybrać DeepSeek V4 Pro

• Trudniejsze zadania, przy których na Twoich danych większy model wypada wyraźnie lepiej.
• Procesy produkcyjne, które działają na V4 Pro i mają testy regresji pod jego odpowiedzi.
• Porównanie A/B obu modeli na Twoich danych przed migracją.
• Analiza długiego kontekstu, jeśli na Twoich promptach Pro wypada lepiej.

Koszt w praktyce

W obu modelach wyjście kosztuje więcej niż wejście, a przy wysokim wysiłku myślenia ta proporcja rośnie, bo rozumowanie też liczy się jako wyjście. W moim teście tokenizerów V4 Pro zmieścił ok. 3 znaki polskiego tekstu w jednym tokenie, czyli tylko o 5% więcej tokenów niż modele OpenAI. V4 Flash nie był w tym pomiarze, więc jego wyniku nie podaję. Szerszy ranking tanich modeli jest w tekście Najtańsze modele LLM w katalogu Jantarisa, pozostałe dostępne pary znajdziesz w porównaniach modeli.

Ja zaczynam od V4 Flash i dopiero gdy konkretny typ zadania wychodzi wyraźnie gorzej, puszczam go równolegle na V4 Pro. Oba modele są pod tym samym kluczem i z tego samego salda w złotówkach, więc zmiana to jedna linijka z model.

Najczęstsze pytania

DeepSeek V4 Flash czy V4 Pro - który jest lepszy?

V4 Pro to większy model, ale wspólnego niezależnego testu tej pary nie mam. Przy kilkukrotnej różnicy w cenie rozstrzygnie próba na Twoich promptach: jeśli Flash daje wystarczający wynik, nie ma powodu płacić za Pro.

Który jest tańszy: V4 Pro czy V4 Flash?

V4 Flash, i to zarówno na wejściu, jak i na wyjściu. Aktualne stawki: 0,734 zł / 1,47 zł za 1 mln tokenów i 2,94 zł / 6,61 zł za 1 mln tokenów, koszt 1000 odpowiedzi w tabeli wyżej.

Czy DeepSeek V4 Pro zostanie wyłączony?

DeepSeek najpierw zapowiedział przekierowanie ruchu z V4 Pro na nowszy model, potem się z tego wycofał i zostawił V4 Pro dostępny. Licz się jednak z migracją w przyszłości i trzymaj identyfikator modelu w konfiguracji.

Czy przejście z V4 Pro na V4 Flash wymaga zmian w kodzie?

Wystarczy zmienić model z deepseek-v4-pro na deepseek-v4-flash. Endpoint, klucz i format odpowiedzi zostają te same. Sprawdź tylko, czy jakość odpowiedzi mniejszego modelu wystarcza w Twoich zadaniach.

Czy potrzebuję konta w DeepSeek?

Nie. Oba modele wołasz kluczem Jantarisa, płacisz w złotówkach z fakturą VAT, a Jantaris nie używa Twoich promptów ani wyników do trenowania modeli.