截至 2026 年 10 月 1 日，DeepSeek 官方 API 提供 deepseek-flash 和 deepseek-v4-pro 两个当前模型标识。要选哪个，先看输入是否含图片，再看成本和并发要求；文本质量差异不能只凭名称推断，应使用自己的任务做同题比较。
把可核实的维度放在同一张表
以下数据来自 DeepSeek 官方模型与价格页，单位为美元/100 万 token，示例取峰时费率；价格与限额可能变化，正式接入前重新打开来源页。
| 维度 | deepseek-flash | deepseek-v4-pro |
|---|---|---|
| 对应版本 | DeepSeek-V4.1-Flash | DeepSeek-V4-Pro-0813 |
| 图片输入 | 支持 | 官方表标为不支持 |
| 上下文与最大输出 | 1M / 384K token | 1M / 384K token |
| 峰时缓存未命中输入 | 0.30 | 1.32 |
| 峰时输出 | 1.20 | 3.96 |
| 官方表列的并发限额 | 2500 | 500 |
这张表只比较官方列出的特性和费率，并发限额不等于你的账户一定能达到的实际吞吐。两者都列有思考/非思考模式、JSON 输出与工具调用；不应把“Pro”三个字当成任何任务必胜的性能结论。
按任务做有条件选择
- 需要识别截图、照片或图表：先选 deepseek-flash。官方视觉指南说明 Flash 接受图片，价格页明确 Pro 不支持视觉输入。
- 文本任务对成本敏感或并发要求高：先用 Flash 测试质量；当前官方表中的输入/输出峰时价格和并发限额都更适合先做低成本基线。
- 只有文本且 Flash 在你自己的题集上达不到验收标准：再用相同输入、相同模式和评分规则试 Pro。只有结果改善足以覆盖额外费用时才切换。
用同题样本验证，而不是凭名称猜效果
准备至少几条你实际会遇到的脱敏问题，并为每条写下可核对的标准答案或评审规则。例如客服分类任务可核对类别与理由，代码任务可运行测试。使用 官方 Chat Completions 接口分别以两个模型名请求同一消息，记录 model、usage、是否正确、响应时间和失败原因；测试数据不可包含客户机密。先安装 openai Python 包并在本机设置 DEEPSEEK_API_KEY。
import os
import time
from openai import OpenAI
key = os.environ.get("DEEPSEEK_API_KEY")
if not key:
raise RuntimeError("请先设置 DEEPSEEK_API_KEY")
client = OpenAI(api_key=key, base_url="https://api.deepseek.com")
models = ("deepseek-flash", "deepseek-v4-pro")
for model in models:
started = time.perf_counter()
response = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[{"role": "user", "content": "把“发票抬头错误”归为售后、财务或物流，并说明理由。"}],
extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}},
)
print(model, response.choices[0].message.content, response.usage)
print("seconds:", round(time.perf_counter() - started, 2))提示句只是演示数据，不能当作真实测评结果。对比时保持提示词、模式和样本一致，人工评审结果与费用分别记录。官方没有在上述价格页给出你的业务题集成绩，因此本文不宣称哪一个模型总体更准。
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