当处理复杂智能体编码、长篇推理或困难多步骤任务时，若输出质量比单位成本更重要，请选择 DeepSeek V4 Pro；当需要相同 1,048,576 令牌的上下文窗口、相同 393,216 令牌的最大输出限制，以及一个更低成本的 API 路径来处理高流量或延迟敏感的工作负载时，请选择 DeepSeek V4 Flash。这两个模型均可通过 Novita AI 兼容 OpenAI 的 LLM API 使用，但它们的定价和定位指向不同的生产角色。
DeepSeek V4 Pro 与 DeepSeek V4 Flash：快速对比
模型定位
| 字段 | DeepSeek V4 Pro | DeepSeek V4 Flash |
| 最佳用途 | 复杂智能体工作流、专业级软件开发、困难推理 | 高并发应用、轻量级工作负载、成本敏感的生产流量 |
| 决策规则 | 当错误成本高时使用 | 当请求量或延迟更重要时使用 |
API 与限制
| 字段 | DeepSeek V4 Pro | DeepSeek V4 Flash |
| 模型 ID | deepseek/deepseek-v4-pro |
deepseek/deepseek-v4-flash |
| 可用性 | 可用，无服务器 LLM | 可用，无服务器 LLM |
| 上下文窗口 | 1,048,576 令牌 | 1,048,576 令牌 |
| 最大输出令牌 | 393,216 令牌 | 393,216 令牌 |
| 输入/输出模态 | 文本输入，文本输出 | 文本输入，文本输出 |
| API 请求路径 | 兼容 OpenAI 的聊天补全 | 兼容 OpenAI 的聊天补全 |
定价概览
| 字段 | DeepSeek V4 Pro | DeepSeek V4 Flash |
| 输入定价 | 每百万令牌 $1.60 | 每百万令牌 $0.14 |
| 输出定价 | 每百万令牌 $3.20 | 每百万令牌 $0.28 |
| 缓存读取定价 | 每百万令牌 $0.135 | 每百万令牌 $0.028 |
功能说明
| 字段 | DeepSeek V4 Pro | DeepSeek V4 Flash |
| 列出的功能 | 无服务器、函数调用、结构化输出、推理 | 无服务器、函数调用、结构化输出、推理 |
| 实用提示 | 将最难的提示路由到 Pro | 使用 Flash 处理可扩展的基线流量 |
Pro 和 Flash 之间有什么变化？
最重要的变化并非上下文长度或基本的聊天补全访问权限。在 Novita AI 上，两个模型都列出了 1,048,576 令牌的上下文窗口、393,216 的最大输出令牌、文本输入、文本输出、无服务器交付、函数调用、结构化输出和推理支持。
实际的区别在于定位和价格。DeepSeek V4 Pro 模型页面将 Pro 描述为复杂智能体工作流、专业软件开发、推理密集型评估和苛刻编码任务的旗舰选项。DeepSeek V4 Flash 模型页面将 Flash 定位为一种用于快速、经济的 API 服务、高并发、低延迟和大规模轻量级工作负载的轻量级选项。
这为开发者提供了一个清晰的路由模式：
- 当一个糟糕的回答代价可能超过额外令牌价格时，使用 Pro：自主代码更改、长时间调试会话、仓库级分析、规划和困难推理。
- 当成本和响应速度决定产品体验时，使用 Flash：聊天助手、首遍分类、摘要、提取、路由和重复的生产调用。
- 当你的应用程序能够区分“困难提示”和“标准提示”时，两者都用。Flash 可以处理大部分基线流量，而 Pro 则用于升级或高级工作流。
如果你已经阅读过 DeepSeek V4 Flash 发布指南，请将此页面视为决策层：它涉及何时选择每个 API，而不是重复启动设置。
Novita AI 上的定价对比
当前 Novita AI 模型页面的定价显示两个模型之间存在巨大的成本差距：
DeepSeek V4 Pro 定价
| 字段 | 值 |
| 输入价格 | 每百万令牌 $1.60 |
| 输出价格 | 每百万令牌 $3.20 |
| 缓存读取输入价格 | 每百万令牌 $0.135 |
| 使用时机 | 复杂推理、智能体编码或高失败成本任务 |
DeepSeek V4 Flash 定价
| 字段 | 值 |
| 输入价格 | 每百万令牌 $0.14 |
| 输出价格 | 每百万令牌 $0.28 |
| 缓存读取输入价格 | 每百万令牌 $0.028 |
| 使用时机 | 高流量、延迟敏感或成本敏感的生产流量 |
对于输入和输出令牌，Pro 的价格大约是 Flash 所列价格的 11.4 倍。这并不意味 Flash 总是更好的商业选择；而是意味着 Pro 应该在其预期质量优势足以证明更高单位成本合理的情况下使用。
一个简单的生产策略效果很好：
- 默认使用 Flash 处理那些指令明确、评估标准简短且失败成本低的高流量提示。
- 当用户提出困难的编码、多步骤推理、长上下文综合或高风险的回答时，升级到 Pro。
- 在更改生产路由之前，对具有代表性的提示集进行影子测试。比较输出质量、重试次数、用户接受度、总令牌数、延迟和失败案例，而不仅仅是每令牌价格。
定价可能发生变化，因此在发布定价敏感的工作流或报价之前，请检查当前的模型页面。
基准测试与性能信号
来自 Artificial Analysis 的基准测试数据表明，面向质量的用途与面向吞吐量的用途之间存在明显的权衡。DeepSeek V4 Pro 报告了更高的智能评分，而 DeepSeek V4 Flash 报告了更强的速度和成本指标。这些结果应被视为决策输入，而非通用排名。
智能指数 v4.0 涵盖了智能体工作、终端和编码任务、长上下文推理、知识、指令遵循、科学推理及相关质量测试的评估。该评估范围在此相关，因为这些类别与选择 Pro 的主要原因重叠：更困难的多步骤工作，其中更高质量的答案可以证明更高的单位成本是合理的。
Flash 在相同的基准测试规模上仍然具有竞争力，其速度和价格特征使其成为运行许多类似提示的生产路径的实用选择。使用 Flash 进行首遍摘要、分类、提取、支持辅助或路由。当提示不明确、需要更深层推理、涉及大型代码库或失败成本高时，升级到 Pro。
在用另一种模型替换之前，请在两个 API 上运行你自己的提示集。跟踪接受的答案、重试率、延迟、总令牌成本、结构化输出可靠性和工具调用行为。基准测试指出了起点，但生产路由应遵循你的实际工作负载。
如何在 Novita AI 上访问两个 API
这两个模型都使用 Novita AI 兼容 OpenAI 的 LLM API。模型 ID 是在 Pro 和 Flash 之间切换时更改的字段。
步骤 1：确认模型 ID 和可用性
在部署之前使用当前的模型页面：
- DeepSeek V4 Pro API 和 Playground：
deepseek/deepseek-v4-pro - DeepSeek V4 Flash API 和 Playground：
deepseek/deepseek-v4-flash
Novita AI 列出模型端点也可用于检查可用的模型对象和字段，例如模型 ID、定价字段、标题、描述和上下文大小。
步骤 2：使用兼容 OpenAI 的基础 URL
Novita AI 的 API 参考文档列出了兼容 OpenAI 的端点：
https://api.novita.ai/openai
对于聊天补全，端点如下：
https://api.novita.ai/openai/v1/chat/completions
请求需要在 Authorization 标头中包含 Bearer 令牌。
步骤 3：对两个模型运行相同的提示
从一个代表实际流量的小型评估集开始：简单提示、长上下文提示、编码提示、工具样式提示、提取提示和容易失败的提示。
curl --request POST \
--url https://api.novita.ai/openai/v1/chat/completions \
--header "Authorization: Bearer $NOVITA_API_KEY" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data '{
"model": "deepseek/deepseek-v4-flash",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the tradeoffs between batching and streaming for an LLM chat API."
}
],
"max_tokens": 500,
"temperature": 0.2
}'
然后仅切换模型 ID：
curl --request POST \
--url https://api.novita.ai/openai/v1/chat/completions \
--header "Authorization: Bearer $NOVITA_API_KEY" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data '{
"model": "deepseek/deepseek-v4-pro",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the tradeoffs between batching and streaming for an LLM chat API."
}
],
"max_tokens": 500,
"temperature": 0.2
}'
步骤 4：比较生产信号
对于每个提示类别，记录：
- 补全质量和正确性
- 输出格式可靠性
- 工具或函数调用行为（如果您的应用程序依赖它）
- 总输入和输出令牌数
- 预期并发下的延迟
- 重试率和回退率
- 用户可见的接受率或编辑率
如果您计划将标准请求路由到 Flash，将升级请求路由到 Pro，这一点尤其重要。
最佳用例：何时选择每个模型
选择 DeepSeek V4 Pro 处理复杂工作
当任务需要更深层的推理或更强的智能体行为时，使用 Pro：
- 代码库分析、代码审查和重构计划
- 需要跨多个文件推理的自主编码代理
- 长上下文调试或事故分析
- 具有高失败成本的多步骤规划
- 数学、STEM 或竞争性编程风格的推理
- 回答质量比单位成本更重要的高级用户工作流
DeepSeek V4 Pro 长上下文指南 是当读者想要更详细地了解如何在长上下文工作负载中使用 Pro 时更好的内部后续阅读材料。
选择 DeepSeek V4 Flash 处理可扩展的产品流量
当工作负载受益于更低的单位价格和更轻量的服务时，使用 Flash：
- 高流量的聊天和助手功能
- 分类、路由、提取和摘要
- 首遍代码解释或文档任务
- 具有许多类似提示的支持工作流
- 后台处理（可回退到 Pro）
- 延迟和成本是核心用户体验约束的应用程序
DeepSeek V4 Flash on Novita AI 指南 是选择 Flash 作为默认模型的开发者的自然配套指南。
避免盲目切换
不要仅仅因为两个模型共享上下文长度和端点访问就进行切换。在迁移之前，验证新模型是否保留：
- 在生产示例上的提示行为
- JSON 或结构化输出形状
- 工具调用参数和失败行为
- 预期并发下的延迟
- 重试和更长输出后的总成本
- 护栏、拒绝行为和边缘情况处理
对于许多系统，最佳答案不是 Pro 或 Flash，而是同时使用两者的路由策略。
开发者的迁移说明
如果您正在两个模型之间迁移，模型 ID 是第一个要更新的字段：
| 方向 | 更改 |
| Flash 到 Pro | 将 deepseek/deepseek-v4-flash 替换为 deepseek/deepseek-v4-pro 用于更难的提示。 |
| Pro 到 Flash | 将 deepseek/deepseek-v4-pro 替换为 deepseek/deepseek-v4-flash 用于成本敏感的基线提示。 |
| 混合路由 | 保留两个 ID，并根据任务难度、帐户层级或评估分数进行路由。 |
迁移检查清单：
- 在 Novita AI 模型页面上确认当前模型可用性。
- 在更改成本假设之前确认当前定价。
- 保持与本指南示例相同的基础 URL 和聊天补全端点。
- 运行一个代表性的提示回归集。
- 按任务类型比较输出质量，而不仅仅是整体胜率。
- 跟踪令牌使用量、延迟、重试和回退率。
- 保留一个可以切换回先前模型 ID 的回滚计划。
最终建议
对于大多数团队，DeepSeek V4 Flash 应该是测试高流量生产流量的第一个模型，因为它列出了更低的输入、输出和缓存读取定价，同时在 Novita AI 上保持了与 Pro 相同的可见上下文和最大输出限制。
DeepSeek V4 Pro 应保留给那些质量、推理深度或智能体编码可靠性比更高令牌价格更具商业价值的任务。如果您的产品同时包含常规和困难提示，将常规请求路由到 Flash，并在评估确认拆分后，将更困难的请求升级到 Pro。
常见问题
DeepSeek V4 Pro 和 DeepSeek V4 Flash 之间的主要区别是什么？
在 Novita AI 上，可见的上下文限制、最大输出限制、模态以及本指南中使用的聊天补全请求路径是相同的。主要区别在于定位和价格：Pro 是面向复杂推理和智能体编码的质量优先选项，而 Flash 是面向高流量和延迟敏感使用的低成本选项。
这两个模型在 Novita AI 上都可用吗？
是的。Novita AI 有 deepseek/deepseek-v4-pro 和 deepseek/deepseek-v4-flash 的模型页面，两者都列为无服务器 LLM 模型。
DeepSeek V4 Flash 比 DeepSeek V4 Pro 便宜吗？
截至 2026 年 6 月 9 日，当前的 Novita AI 模型页面列出 Flash 为每百万输入令牌 $0.14，每百万输出令牌 $0.28，而 Pro 为每百万输入令牌 $1.60，每百万输出令牌 $3.20。
我应该从 Flash 升级到 Pro 吗？
当 Flash 在复杂编码、长上下文推理或高失败成本任务上未达到您的质量目标时，将特定工作负载升级到 Pro。在比较实际提示、总成本、延迟和失败案例之前，不要升级所有流量。
两个模型可以使用相同的聊天补全端点吗？
是的。Novita AI 的模型页面将 chat/completions 列为两个模型的端点，API 参考文档将兼容 OpenAI 的聊天补全端点文档为 /openai/v1/chat/completions。
基准测试是否证明 Pro 总是比 Flash 好？
不是。报告的基准测试数据显示 Pro 的智能指数更高，而 Flash 显示更高的输出速度、更低的首令牌延迟和更低的列出令牌价格。对于更难的推理或编码任务使用 Pro，并测试 Flash 用于高流量产品流量。
