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DeepSeek モデル
DeepSeek の全 4 モデルを、詳細な価格、長所・短所、開発者向け推奨事項とともにご覧いただけます。
4
モデル
$0.220
最安入力
1M
最大コンテキスト
2
品質ティア
クイック推奨
ベストバリュー: DeepSeek V4 Flash ($0.220/1M)
最高品質: DeepSeek V4 Flash
推論に最適: DeepSeek V4 Pro
DeepSeek V4 Pro
Reasoning深い推論、複雑な分析
使用するタイミング: 数学、論理、分析に大容量出力を備えた最高の予算推論モデルです。
アップグレードのポイント
- ◆384K最大出力 — 市場最大 (GPT-5.5の128Kの3倍)
- ◆1Mコンテキストウィンドウ — DeepSeek R1の65Kから16倍増加
- ◆推論でGPT-5.5より99%安い ($0.435 vs $5/M入力)
- ◆キャッシュ入力: $0.003625/M — 繰り返しプレフィックスで99.2%節約
- ◆思考モード: 追加費用なしで切り替え可能な深い推論
入力価格
$1.32
per 1M tokens
出力価格
$1.98
per 1M tokens
キャッシュ入力
$0.022
per 1M tokens
バッチ入力
—
per 1M tokens
コンテキストウィンドウ: 1M
最大出力: 384,000 tokens
知識のカットオフ: 2025-06
ビジョン関数呼び出しファインチューニングJSONモード
長所
- 384K最大出力 — 利用可能な最大
- 1Mコンテキストウィンドウ
- 推論でGPT-5.5より99%安い
短所
- ビジョンサポートなし
- ファインチューニングなし
- 思考モードがトークンオーバーヘッドを追加
パフォーマンス
出力速度~30 tok/s
レート制限2,000 RPM
マルチモーダル
画像入力画像出力音声入力音声出力
ベンチマーク
MMLU
88.0%
AIME 2024
85.0%
SWE-bench Verified
71.0%
MATH
82.5%
DeepSeek V4 Flash
Flagship超低価格コーディング、一般的なタスク
使用するタイミング: コストが最優先される大量のコーディングや一般的なタスクに最適です。
アップグレードのポイント
- ◆最も安価なLLM: $0.14/M入力、$0.28/M出力
- ◆1Mコンテキスト + 384K出力 — V4 Proと同じ容量で1/3の価格
- ◆デュアルモード: 思考と非思考 — タスクの複雑さに応じて切り替え
- ◆キャッシュ入力: $0.0028/M — システムプロンプトで98%節約
- ◆ビジョンなし — テキストのみ; マルチモーダルが必要な場合はGPT-4.1またはGeminiを使用
入力価格
$0.220
per 1M tokens
出力価格
$0.660
per 1M tokens
キャッシュ入力
$0.0028
per 1M tokens
バッチ入力
—
per 1M tokens
コンテキストウィンドウ: 1M
最大出力: 384,000 tokens
知識のカットオフ: 2025-06
ビジョン関数呼び出しファインチューニングJSONモード
長所
- 最も安価なLLM: $0.14/M入力
- 1Mコンテキスト + 384K出力
- 思考モードと非思考モードの両方をサポート
短所
- ビジョン非対応
- 複雑なタスクではGPT-5.4未満の品質
- ファインチューニングなし
パフォーマンス
出力速度~60 tok/s
レート制限5,000 RPM
マルチモーダル
画像入力画像出力音声入力音声出力
ベンチマーク
MMLU
84.5%
HumanEval
86.0%
SWE-bench Verified
55.0%
DeepSeek V3
Flagshipコーディング、数学、推論
使用するタイミング: コーディング重視のワークロードに最適な予算フラッグシップ。GPT-4.1と同等の品質で10倍安価。
アップグレードのポイント
- ◆GPT-4.1と比較して10倍安価（$0.27 vs $2/M入力）で同等のコーディング性能
- ◆ファインチューニング可能 — ドメイン特化のコーディングタスクにカスタマイズ
- ◆プロンプトキャッシング: $0.07/M — 繰り返しのシステムプロンプトで74%節約
- ◆671B MoEパラメータ中37Bアクティブ — 予算価格でフラッグシップの知能
- ◆65Kコンテキストは1Mの競合と比べて小さい — 長いコンテキストが必要な場合はV4にアップグレード
入力価格
$0.270
per 1M tokens
出力価格
$1.10
per 1M tokens
キャッシュ入力
$0.070
per 1M tokens
バッチ入力
—
per 1M tokens
コンテキストウィンドウ: 66K
最大出力: 8,192 tokens
知識のカットオフ: 2024-07
ビジョン関数呼び出しファインチューニングJSONモード
長所
- フラッグシップ品質で非常に低価格
- 優れたコーディングと数学能力
- ファインチューニングとキャッシングが利用可能
短所
- コンテキスト65Kのみ
- ビジョン機能なし
- 関数呼び出しの信頼性が限定的
パフォーマンス
出力速度~50 tok/s
レート制限3,000 RPM
マルチモーダル
画像入力画像出力音声入力音声出力
ベンチマーク
MMLU
87.1%
SWE-bench Verified
50.0%
MATH
75.0%
HumanEval
89.0%
DeepSeek R1
Reasoning深い推論、数学の証明
使用するタイミング: 予算推論モデル — 数学/論理パイプラインでo3のコストが高い場合に使用します。
アップグレードのポイント
- ◆同等の推論でo3より4倍安い（$0.55 vs $2/M入力）
- ◆AIME 2024: 79.8% — 数学ベンチマークでo1と競合
- ◆プロンプトキャッシング: $0.14/M — 繰り返しプレフィックスで75%節約
- ◆オープンソース推論モデル — セルフホスティングで無制限利用
- ◆関数呼び出しやビジョンなし — 純粋な推論; ツール使用にはV4 Proにアップグレード
入力価格
$0.550
per 1M tokens
出力価格
$2.19
per 1M tokens
キャッシュ入力
$0.140
per 1M tokens
バッチ入力
—
per 1M tokens
コンテキストウィンドウ: 66K
最大出力: 8,192 tokens
知識のカットオフ: 2024-07
ビジョン関数呼び出しファインチューニングJSONモード
長所
- 推論コストがo3より4倍安い
- 強力な数学と論理
- 優れたプロンプトキャッシング節約
短所
- 関数呼び出し不可
- ビジョンやファインチューニングなし
- 65Kコンテキストのみ
パフォーマンス
出力速度~20 tok/s
レート制限2,000 RPM
マルチモーダル
画像入力画像出力音声入力音声出力
ベンチマーク
AIME 2024
79.8%
MATH
97.3%
GPQA
71.5%
並べて比較
| モデル | ティア | 入力 | 出力 | コンテキスト |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Pro | Reasoning | $1.32 | $1.98 | 1M |
| DeepSeek V4 Flash | Flagship | $0.220 | $0.660 | 1M |
| DeepSeek V3 | Flagship | $0.270 | $1.10 | 66K |
| DeepSeek R1 | Reasoning | $0.550 | $2.19 | 66K |