DeepSeek V4.1 Flash 実践ガイド

2026-10-17 の更新 — V4.1-Flash-1017 と Web検索 / Fetch API

Web検索 / Fetch API（同日公開）

※ 課金は「成功したリクエスト」単位で、トークン課金とは別建てです。DeepSeek Harness / Claude Code / Codex 経由のサーバーサイドツール呼び出しは「currently free of charge」で、2026年11月1日 00:00（北京時間）からリクエスト課金が始まると明記されています。料金表のトークン単価（Flash: キャッシュヒット $0.003／ミス $0.15／出力 $0.60、いずれもオフピーク）は 2026-10-21 の再取得でも変化なしでした。

公式料金（2026-10-05 再確認・前回から変動なし）

単位は USD / 1Mトークン。オフピークはピークの半額です。

📘 cache hit / cache miss とは: 同じプロンプトの先頭部分が DeepSeek 側のキャッシュに残っていれば cache hit（入力 $0.003 / 1Mトークン＝cache miss の 1/50）、残っていない通常の入力が cache miss（$0.15）。長いシステムプロンプトを毎回同じ順序で送るほどヒットしやすくなります。

V4 Pro との単価比較（現行単価）

⏰ ピーク時間帯: 01:00-04:00 UTC と 06:00-10:00 UTC の 月〜金のみ（中国の祝日を除く）（日本時間 10:00-13:00 / 15:00-19:00／北京時間 09:00-12:00 / 14:00-18:00）。土日と中国の祝日は終日オフピークです。ピーク/オフピーク制は 2026-08-16 16:00 UTC 発効で、公式料金ページの注記（2）に「月〜金（中国の祝日を除く）」と記載されています。一次情報: api-docs.deepseek.com（初回 2026-09-11／注記は 2026-09-23 に確認・2026-10-05 再確認）。

コスト試算は トークン計算機で、V4.1 Flash のオフピーク／ピーク両方が選べます。他社モデルとの比較は 料金比較（DeepSeek）を参照してください。

V4 Pro との関係（2026-09-13 時点: 提供継続）

公式ドキュメントの記載に基づく事実のみを記載します。

モデル名ごとの扱い（2026-09-13 時点）

出典: Models & Pricing の注記(1)(2)・Change Log（2026-09-13 取得）。V4 Pro の経緯と使い分けはV4 Pro 提供継続のまとめにまとめています。

スペック（公式機能表）

出典: api-docs.deepseek.com Models & Pricing（2026-09-11 取得）。同時実行数の詳細は公式の Rate Limit & Isolation を参照してください。

公式ベンチマーク（2026-09-10 発表）

DeepSeek が Change Log で公表した数値です。当サイトで再計測したものではありません。

出典: Change Log「DeepSeek-V4.1-Flash Release」（2026-09-10）。ベンチマークの数値は提供元の自己申告であり、当サイトは検証していません。

導入手順（VS Code GitHub Copilot Chat・3ステップ）

運営者（okamoちゃんねる）が V4 系で実際に行った手順です。拡張機能の名称・モデルピッカーの表示は更新される場合があるため、公式の手順も併せて確認してください。

💡 モデル名をコードから直接指定する場合は deepseek-flash を使います。既存コードが deepseek-v4-pro を指している場合も、そのまま動き続けます（V4 Pro は 2026-09-14 以降も提供継続。詳細は上記）。

運営者の導入記録（2026-07-04・V4 Pro 時点のもの）: okamoちゃんねるの導入手順メモ

Azure AI Foundry（Microsoft Foundry）で動かす — DeepSeek-V4.1-Flash を CLI でデプロイ（2026-09-28 実測）

DeepSeek 自社 API だけでなく、Microsoft Azure の Azure AI Foundry（Microsoft Foundry） 経由でも DeepSeek 系モデルを使えます。 2026年9月28日の実測では、最新の DeepSeek-V4.1-Flash（version 2026-09-10）を az CLI でデプロイし、OpenAI 互換エンドポイントから応答を取得するところまで通りました。 ここでは ①提供状況 ②デプロイ ③クォータ（capacity）の決め方 ④疎通確認 ⑤つまずきどころ の順に、実際に実行したコマンドで示します。

前提

• Azure サブスクリプション（リソースを作成できる権限があること。リソースプロバイダー登録には Owner 権限が必要です）
• Azure CLI（az）。az cognitiveservices 系コマンドは core に同梱されているため、Azure CLI 2.60 以降であれば追加拡張は不要です
• az login で対象サブスクリプションにログイン済みであること

使うプレースホルダ

STEP 0 — Azure CLI の準備とリソースプロバイダー登録

最初にこれを済ませておくと、後の手順で MissingSubscriptionRegistration エラーに当たりません。

# Azure CLI のバージョン確認（2.60 以降を推奨）
az version

# 未ログインならログイン
az login

# 使うサブスクリプションを選択
az account set --subscription "<SUBSCRIPTION_ID_OR_NAME>"

# リソースプロバイダーを登録（MissingSubscriptionRegistration 対策）
az provider register --namespace Microsoft.CognitiveServices

# 登録状態を確認（Succeeded になるまで数分かかることがあります）
az provider show --namespace Microsoft.CognitiveServices --query registrationState -o tsv

STEP 1 — リソースグループを作成

az group create \
  --name "<RESOURCE_GROUP>" \
  --location "<LOCATION>"

STEP 2 — Azure AI Services アカウントを作成

--custom-domain を指定すると、以降のエンドポイントが https://<ACCOUNT_NAME>.openai.azure.com/ の形式になります。

az cognitiveservices account create \
  --name "<ACCOUNT_NAME>" \
  --resource-group "<RESOURCE_GROUP>" \
  --kind AIServices \
  --sku S0 \
  --location "<LOCATION>" \
  --custom-domain "<ACCOUNT_NAME>" \
  --assign-identity \
  --allow-project-management true \
  --yes

STEP 3 — DeepSeek-V4.1-Flash をデプロイ

まず利用可能なモデルとバージョンを確認し、その値でデプロイします。この「実物を確認してからデプロイ」が、ドキュメントが遅れている時期でも安全に進めるコツです。

# デプロイ可能な DeepSeek 系モデルとバージョンを確認
az cognitiveservices account list-models \
  -n "<ACCOUNT_NAME>" -g "<RESOURCE_GROUP>" \
  --query "[?contains(name,'DeepSeek')].{name:name,format:format,version:version}" -o json

# モデルをデプロイ（SKU は GlobalStandard。--sku-capacity の値は下の注意書きを参照）
az cognitiveservices account deployment create \
  --name "<ACCOUNT_NAME>" \
  --resource-group "<RESOURCE_GROUP>" \
  --deployment-name "<DEPLOYMENT_NAME>" \
  --model-name "DeepSeek-V4.1-Flash" \
  --model-version "<MODEL_VERSION>" \
  --model-format "DeepSeek" \
  --sku-name "GlobalStandard" \
  --sku-capacity 20

# デプロイ結果の確認（モデル名・SKU・capacity が入っているか）
az cognitiveservices account list-deployments \
  -n "<ACCOUNT_NAME>" -g "<RESOURCE_GROUP>" \
  --query "[].{name:name,model:properties.model.name,version:properties.model.version,sku:sku}" -o json

💡 2026-09-28 の実測では list-models に DeepSeek-V4.1-Flash（version 2026-09-10、format DeepSeek）が返り、そのままデプロイできました。 バージョン文字列は環境で違うことがあるため、記事の値をそのまま貼らず、list-models の戻り値を使ってください。

# 現在のクォータ使用量と上限を確認（LOCATION はデプロイ先リージョン）
az cognitiveservices usage list --location "<LOCATION>" -o table

STEP 4 — 接続情報を環境変数に入れる

# エンドポイント（OpenAI 互換）と API キーを取得
export AZURE_AI_ENDPOINT="https://<ACCOUNT_NAME>.openai.azure.com/openai/v1/"
export AZURE_AI_API_KEY="$(az cognitiveservices account keys list \
  --name "<ACCOUNT_NAME>" \
  --resource-group "<RESOURCE_GROUP>" \
  --query key1 -o tsv)"

# API 呼び出しの model に入れるのはデプロイ名
export DEPLOYMENT_NAME="<DEPLOYMENT_NAME>"

STEP 5 — curl で疎通確認（レート制限ヘッダも見る）

curl -sS -D - "$AZURE_AI_ENDPOINT/chat/completions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "api-key: $AZURE_AI_API_KEY" \
  -X POST \
  -d '{
    "model": "'"$DEPLOYMENT_NAME"'",
    "messages": [
      { "role": "user", "content": "Reply with just OK." }
    ]
  }'

✅ 応答 JSON が返れば疎通完了です。model にデプロイ名を渡している点に注意してください（モデル名 DeepSeek-V4.1-Flash を渡すと 404 などになることがあります）。 -D - を付けるとレート制限ヘッダ（x-ratelimit-limit-requests / x-ratelimit-limit-tokens）がそのまま見えるので、capacity が意図どおり効いているか確認できます。 環境変数にキーを置きたくない場合は -H "api-key: <API_KEY>" を直接指定します。 Entra ID（旧 Azure AD）で認証する場合は、公式チュートリアルにあるとおり DefaultAzureCredential 等でスコープ https://ai.azure.com/.default のトークンを取得する方式も使えます。

MissingSubscriptionRegistration
The subscription is not registered to use namespace 'Microsoft.CognitiveServices'.

DeepSeek 自社 API と Azure 経由の違い（2026-10-05 時点）

「同じモデルだから同じ」ではありません。運用で効いてくる差だけを並べます。

データの取扱いの詳細は ZDR（ゼロデータ保持）の解説 と 中国AI の該当節を参照してください。

出典: Microsoft Foundry モデルカタログ — DeepSeek-V4.1-Flash（Version 2026-09-10 / Preview / Context window 1000k）、 Foundry ブログ — DeepSeek-V4.1-Flash is coming to Microsoft Foundry（2026-09-25 更新／2経路と料金表）、 az cognitiveservices account deployment（ms.date 2026-09-01）、 Foundry Models quotas and limits（TPM/RPM の考え方・429）、 Deployment types・Data, privacy, and security（データ所在・学習利用）。 コマンド列と capacity の実数値は運営者（okamoちゃんねる）が 2026-09-28 に実測したものです（2026-09-29 取得の一次情報で再確認）。

よくある質問

Q. DeepSeek V4.1 Flash の料金はいくらですか？

A. 1Mトークンあたり、入力（cache miss）がオフピーク $0.15・ピーク $0.30、入力（cache hit）がオフピーク $0.003・ピーク $0.006、出力がオフピーク $0.60・ピーク $1.20 です。ピークは平日の 01:00-04:00 UTC と 06:00-10:00 UTC（日本時間 10:00-13:00 / 15:00-19:00）で、土日は終日オフピーク。オフピークはピークの半額です。

Q. 9月14日以降に deepseek-v4-pro を使うとどうなりますか？

A. 引き続き使えます。DeepSeek は「ユーザーの要望を受け、2026-09-14 以降も V4 Pro の API サービス提供を継続し、課金方法は変更しない」と告知しました。以前の「9/14 以降は V4.1 Flash へルーティング」という予告は撤回済みです。コードや API キーの書き換えは不要です。

Q. DeepSeek V4.1 Pro はいつリリースされますか？

A. 2026-09-13 時点で公式にリリース時期は発表されていません。なお以前の注記には「将来 V4.1 Pro がリリースされるまで（until V4.1 Pro is released in the future）」という記述がありましたが、その注記自体が V4 Pro 提供継続の文面に差し替えられています。当サイトでも公式発表が出た時点で更新します。

Q. 画像を読めますか？

A. はい。V4.1 Flash は新アーキテクチャ世代でネイティブのマルチモーダル視覚理解に対応し、公式の機能表でも Vision が「✓」です（旧 V4 Pro は非対応）。画像を含むモデル横断の比較は マルチモーダル対応LLM一覧を参照してください。

Q. deepseek-v4-flash のままでも動きますか？

A. 一時的な互換のために受理されますが、対応する旧モデルは退役済みで、リクエストは V4.1 Flash が処理し V4.1 Flash の価格で課金されます。新規実装では deepseek-flash を指定してください。

Q. コンテキスト長と最大出力は？

A. コンテキスト長 1M トークン、最大出力 384K トークンです。thinking mode は non-thinking と thinking の両方に対応し、thinking が既定です。

Q. Azure（Microsoft Foundry）でも DeepSeek V4.1 Flash を使えますか？

A. 使えます。2026-09-28 の実測で、DeepSeek-V4.1-Flash（version 2026-09-10）を az cognitiveservices account deployment create でデプロイし、OpenAI 互換エンドポイントから応答を取得できました。ただし Preview（public preview）で、Microsoft Learn のモデル一覧（2026-09-29 時点）と Azure の料金ページ（2026-10-05 時点）はまだ未更新です。手順と capacity の実数値はAzure AI Foundry の節にまとめています。

Q. Azure 経由の料金はいくらですか？

A. Microsoft の Foundry ブログ（2026-09-25 更新）の表では、Direct from Azure が入力 $0.30 / 出力 $1.20 / cached input $0.006、Fireworks on Foundry が入力 $0.37 / 出力 $1.50 / cached input $0.007（USD / 1Mトークン）。Direct from Azure は DeepSeek 自社 API のピーク単価と同水準で、自社 API のような時間帯割引はありません。Azure の料金ページに V4.1-Flash の行がまだ無いため、契約前にポータルで確認してください。

Q. Azure に移すとコードはそのまま動きますか？

A. 概ね動きますが、2点だけ直しが必要です。① DeepSeek 固有の thinking パラメータは Azure 側では 400 になり、reasoning_effort のみ受け付けます（2026-09-28 実測）。② 思考の強さの体系が違い、Foundry ブログは「1〜100 の連続値」と説明しています（自社 API は low/high/max）。エンドポイントは OpenAI 互換（/openai/v1）なので、この2点以外はほぼ置き換えで済みます。

出典

• DeepSeek API Docs — Models & Pricing（料金・スペック・注記／2026-09-13 取得）
• DeepSeek API Docs — Change Log（2026-09-10 DeepSeek-V4.1-Flash Release）（リリース内容・ベンチマーク）
• DeepSeek 公式ニュース（news260910）
• Microsoft Foundry — モデルカタログ（DeepSeek-V4.1-Flash）・Foundry ブログ（2026-09-25 更新）・Foundry Models quotas and limits・az cognitiveservices account deployment・Data, privacy, and security（Azure 節／2026-09-29 取得）
• 関連ページ: 料金比較（DeepSeek）・トークン計算機・V4 Pro 提供継続のまとめ・マルチモーダル対応一覧・リリース年表