uttapen

قیمت و API مدل DeepSeek V4 Flash 0731 (batch) در ایران

deepseek/deepseek-v4-flash-0731:batch

toolsreasoningjson
ورودی · هر ۱M توکن
40,618 تومان
خروجی · هر ۱M توکن
81,235 تومان
یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمه‌ای ≈
158 تومان

شارژ بر اساس مصرف واقعی همان درخواست. قیمت‌ها با تغییر شرایط بازار به‌روز می‌شوند. cache ورودی: 8,704 تومان / 1M.قیمت‌ها و شارژ

کد آمادهٔ DeepSeek V4 Flash 0731 (batch): خروجی JSON با اسکیمای مشخص

نمونه بر اساس قابلیت‌های همین مدل انتخاب شده و با کلید خودت بدون تغییر دیگری اجرا می‌شود.

from openai import OpenAI
import json

client = OpenAI(base_url="https://api.uttapen.ir/v1", api_key="sk-up-…")

schema = {
    "name": "ticket",
    "schema": {
        "type": "object",
        "properties": {
            "category": {"type": "string", "enum": ["fani", "mali", "forush"]},
            "priority": {"type": "integer", "minimum": 1, "maximum": 5},
            "summary": {"type": "string"},
        },
        "required": ["category", "priority", "summary"],
        "additionalProperties": False,
    },
    "strict": True,
}

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek/deepseek-v4-flash-0731:batch",
    messages=[{"role": "user", "content": "تیکت: «دو روزه نمی‌تونم فاکتور دانلود کنم و پرداختم هم دوباره کسر شد.»"}],
    response_format={"type": "json_schema", "json_schema": schema},
)
print(json.loads(resp.choices[0].message.content))

DeepSeek V4 Flash 0731 (batch) برای چه کاری خوب است؟

DeepSeek V4 Flash 0731 (batch) یکی از مدل‌های DeepSeek است و در یوتاپن با شناسهٔ «deepseek/deepseek-v4-flash-0731:batch» صدا زده می‌شود. در هر فراخوانی تا ۱٬۰۴۸٬۵۷۶ توکن ورودی می‌پذیرد؛ برای متن فارسی این تقریباً ۲٬۶۲۱ صفحهٔ A4 است، پس چند فایل یا یک سند بلند را می‌شود یک‌جا داد. حداکثر طول پاسخ در هر فراخوانی ۹۴۳٬۷۱۸ توکن است. از نظر قیمت در دستهٔ «بسیار ارزان» است — ارزان‌تر از ۵۴ مدل و گران‌تر از ۳۵۲ مدل پولی دیگر کاتالوگ.

چه کارهایی از آن برمی‌آید: tool calling دارد، یعنی می‌تواند تابع‌های خودت را با آرگومان درست صدا بزند؛ با response_format خروجی JSON معتبر می‌دهد و مستقیم به کد وصل می‌شود؛ حالت استدلال دارد و روی مسئلهٔ چندمرحله‌ای، ریاضی و دیباگ بهتر جواب می‌دهد. همهٔ این‌ها با همان پارامترهای استاندارد SDK رسمی OpenAI کار می‌کنند و کد اختصاصی لازم ندارند. توجه کن که توکن‌های استدلال هم توکن خروجی محسوب می‌شوند و در صورتحساب می‌آیند.

برای برآورد سرانگشتی: هر ۱٬۰۰۰ کلمه رفت‌وبرگشت با این مدل حدود ۱۵۸ تومان است (۴۰٬۶۱۸ تومان ورودی و ۸۱٬۲۳۵ تومان خروجی به‌ازای ۱M توکن). cache ورودی دارد: توکن‌های تکراری context با ۸٬۷۰۴ تومان / ۱M حساب می‌شوند، که برای پرامپت سیستمی بلند تفاوت بزرگی است. شارژ نهایی همیشه بر اساس مصرف واقعی همان درخواست است، نه برآورد؛ درخواست ناموفق صفر تومان.

نزدیک‌ترین گزینه با همین قابلیت‌ها از تأمین‌کنندهٔ دیگر Qwen3 32B است: DeepSeek V4 Flash 0731 (batch) تقریباً 1.2 برابر گران‌تر از آن تمام می‌شود و پنجرهٔ context آن بزرگ‌تر است. هر دو با همان کلید و همان کد کار می‌کنند، پس عوض‌کردن‌شان فقط تغییر یک رشته است.

برای اینکه عدد قابل تصور شود: با ۱۰۰ هزار تومان اعتبار، حدود ۶۳۳ درخواست ۱٬۰۰۰ کلمه‌ای روی DeepSeek V4 Flash 0731 (batch) جا می‌شود، و هر ۱٬۰۰۰ تومان تقریباً ۶٬۳۲۹ کلمه رفت‌وبرگشت می‌خرد. اگر پردازشی یک میلیون توکن ورودی و یک میلیون توکن خروجی داشته باشد، کل آن ۱۲۱٬۸۵۳ تومان می‌شود. پر کردن کامل پنجرهٔ ۱٬۰۴۸٬۵۷۶ توکنی این مدل فقط از سمت ورودی ۴۲٬۵۹۱ تومان هزینه دارد، پس تاریخچهٔ گفتگو را بی‌دلیل بلند نگه ندار.

این شناسه با «deepseek/deepseek-v4-flash-0731» اشتباه گرفته می‌شود، چون هستهٔ مدل یکی است. تفاوت در پسوند است: «batch» در برابر نسخهٔ استاندارد. قیمت هر دو روی یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمه‌ای تقریباً برابر است (۱۵۸ و ۱۵۸ تومان). پنجرهٔ context هم یکی نیست: ۱٬۰۴۸٬۵۷۶ در برابر ۱٬۳۱۰٬۷۲۰ توکن. حداکثر طول پاسخ هم فرق دارد: ۹۴۳٬۷۱۸ در برابر ۱۳۱٬۰۷۲ توکن. در پارامترها آن یکی logprobs، parallel_tool_calls، seed، top_a را.

DeepSeek در کاتالوگ ما ۱۷ مدل دارد؛ ارزان‌ترین‌شان DeepSeek V4 Flash Latest با ۷۹ تومان و گران‌ترین DeepSeek V4 Pro 0813 (batch) با ۱٬۹۹۱ تومان برای هر ۱٬۰۰۰ کلمه. از پارامترهای کم‌تکرار، این مدل logit_bias، min_p، reasoning_effort، repetition_penalty، top_k را می‌پذیرد — همه از طریق همان بدنهٔ استاندارد درخواست. در عوض seed را که بیشتر مدل‌ها دارند پشتیبانی نمی‌کند، پس اگر کدت به آن‌ها تکیه دارد قبل از جابه‌جایی تست کن. از نظر اندازهٔ context نزدیک‌ترین گزینه از تأمین‌کنندهٔ دیگر Gemini 2.5 Flash با ۱٬۰۴۸٬۵۷۶ توکن است.

کجا انتخاب درستی است: کار پرحجم مثل دسته‌بندی، برچسب‌گذاری و خلاصه‌سازی انبوه، حل مسئلهٔ منطقی و بازبینی کد، ایجنت‌هایی که به API و دیتابیس وصل می‌شوند، استخراج داده با اسکیمای مشخص، تحلیل سند یا کدبیس بلند در یک درخواست.

توضیح رسمی تأمین‌کننده (انگلیسی)

DeepSeek V4 Flash 0731 is a sparse mixture-of-experts model from DeepSeek, with 13B active parameters out of 284B total. This re-post-trained revision is suited for coding, reasoning, and agent workflows....

سه کار واقعی، با قیمت همین مدل

اعداد از همان قیمت‌های بالا حساب شده‌اند و با تغییر قیمت مدل تغییر می‌کنند.

کارتوکنهزینه
یک نوبت گفتگو با تاریخچهٔ متوسط1,500 ورودی + 400 خروجی93 تومان
خلاصه‌کردن سند ده‌صفحه‌ای4,000 ورودی + 600 خروجی211 تومان
دسته‌بندی هزار ردیف کوتاه120,000 ورودی + 20,000 خروجی6,499 تومان

نسخه‌های دیگر همین مدل

هستهٔ مدل یکی است؛ هر نسخه شرایط اجرا و قیمت خودش را دارد. نسخهٔ فعلی: batch (ارزان‌تر، کندتر).

نسخهشناسهخروجی / ۱Mcontext
استانداردdeepseek/deepseek-v4-flash-073181,2351,310,720

شناسهٔ هر نسخه را عیناً در فیلد model بگذار؛ نیازی به تغییر کد دیگری نیست.

سؤال‌های پرتکرار

چطور با DeepSeek V4 Flash 0731 (batch) در ایران کار کنم؟
در یوتاپن ثبت‌نام کن، کیف پول را تومانی شارژ کن، کلید API بساز و در SDK رسمی OpenAI فقط base_url را به https://api.uttapen.ir/v1 و model را به «deepseek/deepseek-v4-flash-0731:batch» تغییر بده. بقیهٔ کدت دست‌نخورده می‌ماند.
قیمت DeepSeek V4 Flash 0731 (batch) به تومان چقدر است؟
هر ۱ میلیون توکن ورودی ۴۰٬۶۱۸ تومان و هر ۱ میلیون توکن خروجی ۸۱٬۲۳۵ تومان؛ یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمه‌ای تقریباً ۱۵۸ تومان. شارژ بر اساس مصرف واقعی همان درخواست است و درخواست ناموفق صفر تومان.
DeepSeek V4 Flash 0731 (batch) چند توکن ورودی می‌گیرد؟
تا ۱٬۰۴۸٬۵۷۶ توکن در هر درخواست؛ برای متن فارسی حدود ۷۸۶ هزار کلمه. حداکثر طول پاسخ هم ۹۴۳٬۷۱۸ توکن است.
آیا DeepSeek V4 Flash 0731 (batch) استریم و tool calling را پشتیبانی می‌کند؟
استریم (stream=true) روی همهٔ مدل‌ها فعال است. این مدل tool calling را با همان قالب OpenAI پشتیبانی می‌کند. خروجی ساخت‌یافته با response_format هم کار می‌کند.