A DeepSeek lançou o V4 Flash 0731 como beta público em 31 de julho. A empresa disse que manteve a arquitetura e o tamanho da prévia anterior e acrescentou uma nova etapa de pós-treinamento. O lançamento ficou disponível pela API e não substituiu o modelo Pro da DeepSeek no aplicativo para consumidores, no serviço web ou na API.
O modelo aceita uma janela de contexto de um milhão de tokens e saída máxima de 384 mil tokens, segundo a documentação da DeepSeek. Também inclui adaptações para a Responses API e o Codex. As especificações abrem usos em documentos longos e programação, mas aceitar um contexto enorme não demonstra o quanto cada parte dele é bem aproveitada.
Os preços oficiais por milhão de tokens eram US$ 0,0028 na entrada encontrada no cache, US$ 0,14 na entrada ausente do cache e US$ 0,28 na saída. A grande diferença entre entradas armazenadas e novas torna o formato da carga central em qualquer comparação. Um preço principal baseado em acertos do cache não descreve um trabalho que envia contexto novo repetidamente.
Preços brutos por token também excluem latência, tokens de raciocínio, tentativas, chamadas com erro e qualidade dos resultados. Um modelo pode ser barato por token e caro por resposta aceita se o trabalho exigir correções repetidas. Comparações com GPT, Claude, Gemini ou Kimi devem usar as mesmas entradas e informar comportamento do cache e critérios de conclusão.
Como o lançamento é beta, identificadores e preços podem mudar. Desenvolvedores devem confirmar a entrada ativa da API antes da implantação e manter registros de custo ligados a uma data. Um teste reproduzível de custo por tarefa será mais duradouro do que uma tabela que suponha o menor preço para todos os tokens.
O que observar agora
O modelo beta e o preço ativos devem ser confirmados, seguidos da medição do custo completo por tarefa com taxas de cache, latência, tentativas, uso do contexto e erros divulgados.
Fontes
Este arquivo retrospectivo do lançamento foi preparado em 3 de agosto de 2026 com as atualizações, a página de preços e o repositório de modelo da DeepSeek, além de uma reportagem da Axios para contexto de mercado. A AI News of Today não fez teste de custo ou qualidade da API.
Sempre que possível, incluímos links para documentos originais e reportagens em primeira mão.