딥시크-V4-플래시 API 출시: 공식 API 사용 및 연동 가이드 (공개 베타)

딥시크(DeepSeek)는 오늘 아침 공식 DeepSeek-V4-Flash API를 출시했습니다. 발표는 2026년 7월 31일에 있었으며, 릴리스 노트는 세 가지를 명확히 합니다: 모델의 에이전트 기능이 심각하게 업그레이드되었고, 이제 OpenAI의 Responses API 형식을 기본적으로 지원하며, 첫날부터 Codex와 함께 작동합니다.

4월부터 deepseek-v4-flash를 호출해왔다면, 프리뷰 버전을 사용하고 계셨을 것입니다. 이번 릴리스는 모델을 공식 버전인 DeepSeek-V4-Flash-0731로 격상시키며, 코드를 한 줄도 변경하지 않고 업그레이드를 받을 수 있습니다. 모델 이름은 동일하게 유지됩니다.

이 가이드는 키 발급, 첫 호출, 사고 모드 켜고 끄기, 공개 베타 가격 등 모든 것을 안내합니다. 딥시크 라인업이 처음이라면, 전반적인 내용을 보려면 DeepSeek V4란 무엇인가?부터 시작한 다음 여기로 돌아오세요.

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키를 발급받으면, 코드로 연결하기 전에 엔드포인트를 빠르게 테스트해보고 싶을 것입니다. Apidog를 사용하면 DeepSeek API로 요청을 보내고, 스트리밍 응답을 이벤트별로 검사하며, 모든 정상 작동 호출을 재사용 가능한 테스트로 저장할 수 있습니다. 해당 설정에 대한 자세한 내용은 아래에 있습니다.

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7월 31일에 실제로 출시된 것

공식 변경 로그에 따르면, 이번 릴리스는 API만 해당됩니다. DeepSeek 앱 및 웹 모델은 변경되지 않았으며, V4-Pro API도 변경되지 않았습니다. 요약은 다음과 같습니다:

DeepSeek-V4-Flash-0731은 현재 API에서 공개 베타 중인 V4-Flash 라인의 공식 릴리스입니다.
V4-Flash-Preview와 동일한 아키텍처 및 크기입니다. 딥시크는 모델이 재사후 학습되었을 뿐이므로, 개선 사항은 더 큰 네트워크가 아닌 학습에서 비롯된 것이라고 말합니다.
에이전트 벤치마크가 V4-Pro-Preview를 넘어섰습니다. 딥시크는 Terminal Bench 2.1에서 82.7, Cybergym에서 76.7, Toolathlon 검증에서 70.3, DeepSWE에서 54.4를 기록했다고 보고합니다. 이는 딥시크 자체적으로 공개한 수치이며, 최대 노력으로 자체 하네스를 사용하여 테스트되었습니다.
네이티브 Responses API 지원 및 공식 Codex 통합. 자세한 내용은 DeepSeek-V4-Flash가 이제 Responses API와 Codex를 지원합니다에서 다룹니다.
변경 로그에 따르면 DeepSeek-V4-Pro의 공식 릴리스는 "곧 출시될 예정"입니다. V4-Pro에 대한 Responses API 및 Codex 지원은 2026년 8월 초에 제공될 것으로 예상됩니다.

솔직히 말씀드리자면: 헤드라인 벤치마크 주장("V4-Pro-Preview를 훨씬 능가함")은 딥시크 자체 평가에서 나온 것이며, 나열된 벤치마크 중 두 가지(DSBench-FullStack 및 DSBench-Hard)는 내부 테스트 세트입니다. 독립적인 수치가 나오려면 며칠이 걸릴 것입니다.

1단계: API 키 발급받기

DeepSeek 플랫폼으로 이동하여 로그인한 후 API 키 페이지에서 키를 생성하세요. 키는 sk-로 시작합니다. 하드코딩하는 대신 환경 변수로 저장하세요:

export DEEPSEEK_API_KEY="sk-your-key-here"

DeepSeek API는 OpenAI 및 Anthropic API 형식과 모두 호환되므로, DeepSeek 전용 SDK가 필요하지 않습니다. 중요한 기본 URL은 두 가지입니다:

형식	기본 URL
OpenAI 호환	`https://api.deepseek.com`
Anthropic 호환	`https://api.deepseek.com/anthropic`

2단계: 첫 호출하기

가장 빠른 정상 작동 확인 방법은 curl입니다:

curl https://api.deepseek.com/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer ${DEEPSEEK_API_KEY}" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v4-flash",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
      {"role": "user", "content": "Summarize what changed in DeepSeek-V4-Flash-0731."}
    ],
    "stream": false
  }'

OpenAI Python SDK를 통한 동일한 호출:

# pip3 install openai
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ.get("DEEPSEEK_API_KEY"),
    base_url="https://api.deepseek.com"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-flash",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Write a Python function that validates an email address."}
    ],
    stream=False
)

print(response.choices[0].message.content)

그리고 Node.js:

// npm install openai
import OpenAI from "openai";

const openai = new OpenAI({
  baseURL: "https://api.deepseek.com",
  apiKey: process.env.DEEPSEEK_API_KEY,
});

const completion = await openai.chat.completions.create({
  model: "deepseek-v4-flash",
  messages: [{ role: "user", content: "Hello!" }],
});

console.log(completion.choices[0].message.content);

deepseek-v4-flash 모델 이름이 이제 0731 릴리스를 가리키므로, 프리뷰 버전을 기반으로 구축한 기존 통합은 자동으로 새 모델을 사용하게 됩니다. 마이그레이션할 필요가 없습니다.

3단계: 사고 모드 및 추론 노력 제어

V4-Flash는 비사고 모드와 사고 모드를 모두 지원하며, 사고 모드가 기본값입니다. thinking 매개변수로 제어하고, reasoning_effort로 깊이를 조정할 수 있습니다:

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Plan a database migration from MySQL to Postgres."}],
    reasoning_effort="high",
    extra_body={"thinking": {"type": "enabled"}}
)

매개변수를 조정하기 전에 알아야 할 두 가지 동작:

temperature와 top_p가 사고 모드가 켜져 있는 동안에는 영향을 미치지 않습니다.
FIM 완성(중간 채우기, 아직 베타)은 비사고 모드에서만 작동합니다.

자동 완성처럼 지연 시간에 민감한 엔드포인트의 경우 사고 모드를 비활성화하세요. 에이전트 루프 및 어려운 디버깅 작업의 경우 사고 모드를 켜고 노력 수준을 높게 유지하세요.

4단계: 응답 스트리밍하기

stream: true로 설정하면 API가 서버 전송 이벤트를 반환합니다. 이전에 SSE 페이로드를 디버깅해본 적이 없다면, 서버 전송 이벤트를 사용하여 LLM 응답 스트리밍에 대한 저희 가이드에서 형식에 대해 자세히 다루고 있습니다.

stream = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain connection pooling."}],
    stream=True
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

공개 베타 기간 동안의 가격

공식 모델 및 가격 페이지에 따르면, V4-Flash는 공격적으로 저렴한 가격을 유지합니다:

항목	deepseek-v4-flash	deepseek-v4-pro
입력, 캐시 히트 (100만 토큰당)	$0.0028	$0.003625
입력, 캐시 미스 (100만 토큰당)	$0.14	$0.435
출력 (100만 토큰당)	$0.28	$0.87
컨텍스트 길이	100만 토큰	100만 토큰
최대 출력	384K	384K
동시성 제한	2,500	500

세 가지 가격 참고 사항:

컨텍스트 캐싱은 자동으로 이루어지며, 캐시 히트는 캐시 미스보다 50배 저렴합니다. 시스템 프롬프트를 재사용하는 장기 실행 에이전트 세션은 엄청난 이점을 얻습니다.
딥시크는 피크/오프피크 정책을 발표했습니다: 피크 시간 사용량(베이징 시간 9:00-12:00 및 14:00-18:00)은 일반 가격의 2배로 청구됩니다. 7월 31일 현재 문서에는 유효 날짜가 "공식 발표에 따름"이라고 되어 있으므로 아직 활성화되지 않았습니다. 가격 페이지를 주시하세요.
동시성 제한은 그 자체로 의미가 있습니다: Flash는 2,500개의 동시 요청을, Pro는 500개의 동시 요청을 지원합니다. 딥시크는 에이전트 플릿에 의해 많이 사용되도록 이 모델을 구축했습니다.

V4-Pro 영구 가격 인하의 이력을 포함하여 V4 제품군의 전체 비용 구조는 DeepSeek V4 API 가격 분석을 참조하세요.

Apidog에서 API 테스트 및 디버깅

기본 curl은 스모크 테스트에는 유용하지만, 사고 모드와 비사고 모드 출력을 비교하거나 모델이 도구 호출을 어떻게 스트리밍하는지 관찰할 때는 가시성이 필요합니다. Apidog에서 약 5분 정도 걸리는 워크플로우는 다음과 같습니다:

프로젝트를 생성하고 엔드포인트를 추가합니다. POST https://api.deepseek.com/chat/completions를 추가합니다(또는 OpenAI 호환 사양을 가져와서 모든 엔드포인트를 한 번에 가져올 수도 있습니다).
키를 환경 변수로 저장합니다. Apidog 환경에 DEEPSEEK_API_KEY를 넣고, Authorization 헤더에서 Bearer {{DEEPSEEK_API_KEY}}와 같이 참조합니다. 테스트 키와 프로덕션 키 간 전환은 드롭다운 클릭으로 가능해집니다.
전송 및 검사. 스트리밍 호출의 경우, Apidog는 SSE 이벤트를 도착하는 대로 렌더링하므로, 원시 data: 줄의 벽을 직접 살펴보는 대신 추론 내용과 답변 내용이 별도의 델타로 전달되는 것을 볼 수 있습니다.
변형을 테스트 케이스로 저장합니다. 사고 모드가 활성화된 요청과 비활성화된 요청을 하나씩 저장한 다음, 모델이 업데이트될 때마다 둘 다 다시 실행합니다. 딥시크가 deepseek-v4-flash에 대한 다음 무음 업그레이드를 출시하면, 프롬프트가 여전히 예상대로 작동하는지 한 번의 클릭으로 알 수 있습니다.

Apidog를 무료로 다운로드하세요. 위의 전체 흐름은 무료 플랜에서 작동합니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

새 모델을 사용하려면 코드를 변경해야 하나요? 아니요. deepseek-v4-flash 모델 이름은 이제 DeepSeek-V4-Flash-0731을 제공합니다. 기존 통합은 자동으로 업그레이드됩니다.

이 모델은 DeepSeek 앱과 동일한 모델인가요? 아니요. 7월 31일 업데이트는 API에만 해당됩니다. 앱 및 웹 모델은 변경되지 않았습니다.

deepseek-chat 및 deepseek-reasoner는 어떻게 되었나요? 해당 레거시 모델 이름은 2026년 7월 24일에 서비스 종료될 예정이었습니다. deepseek-v4-flash 또는 deepseek-v4-pro를 사용하세요. DeepSeek V4 API 사용 방법에 대한 저희 가이드에서 마이그레이션 방법을 다룹니다.

무료로 사용할 수 있나요? DeepSeek API는 영구적인 무료 티어가 없는 종량제 서비스이지만, 캐시 히트 가격 정책으로 인해 실제로는 실험이 거의 무료입니다. 현재 옵션에 대한 내용은 DeepSeek V4 API를 무료로 사용하는 방법을 참조하세요.

V4-Flash가 Codex 및 Responses API와 작동하나요? 네, 둘 다 작동하며, 현재까지는 유일한 DeepSeek 모델입니다. V4-Pro 지원은 2026년 8월 초에 예상됩니다. 전체 설정은 Responses API 및 Codex 가이드에서 확인하세요.

결론

DeepSeek-V4-Flash-0731은 조용한 릴리스입니다: 동일한 모델 이름, 동일한 가격, 동일한 아키텍처를 가지며, 적어도 딥시크 자체 테스트에서는 더 큰 V4-Pro-Preview를 능가하는 에이전트 벤치마크 점수를 보여줍니다. Responses API 지원 및 Codex 적응은 이 모델이 목표로 하는 바를 나타냅니다: 모든 서구 연구실보다 저렴한 가격으로 높은 동시성 에이전트 워크로드를 처리하는 것입니다.

키를 발급받고, OpenAI SDK를 https://api.deepseek.com으로 설정한 다음, 벤치마크 테이블을 신뢰하기 전에 자체 테스트 스위트로 모델을 테스트해보세요. Apidog는 이러한 검증 과정을 빠르게 만듭니다: 프롬프트를 한 번 테스트 케이스로 저장하고, 모델이 업데이트될 때마다 다시 실행하면, 다시는 조용한 업그레이드에 놀라지 않을 것입니다.

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