DeepSeek V4-Pro เลิกให้บริการ 14 กันยายน: วิธีการย้ายไป V4.1-Flash

DeepSeek จะยุติการใช้งาน V4-Pro ในวันที่ 14 กันยายน 2569 และจะเปลี่ยนเส้นทางคำขอไปยัง V4.1-Flash การเปลี่ยนแปลงที่จะเกิดขึ้น รายการตรวจสอบการย้ายระบบ และวิธีการทดสอบก่อนการเปลี่ยนผ่าน

INEZA Felin-Michel

INEZA Felin-Michel

10 September 2026

DeepSeek V4-Pro เลิกให้บริการ 14 กันยายน: วิธีการย้ายไป V4.1-Flash

Apidog สำหรับองค์กร

การติดตั้งแบบ On-Premises

SSO & RBAC

รองรับมาตรฐาน SOC 2

สำรวจ Apidog Enterprise

DeepSeek ให้เวลาผู้ใช้ deepseek-v4-pro สี่วัน ในวันที่ 14 กันยายน 2026 เวลา 04:00 UTC (12:00 เวลาปักกิ่ง) ทุกคำขอที่ระบุ deepseek-v4-pro จะถูกส่งไปยัง DeepSeek-V4.1-Flash และคิดค่าบริการตามอัตรา V4.1-Flash จะไม่มีข้อผิดพลาด ไม่มีคำเตือน ค่าใช้จ่ายของคุณจะลดลง และโมเดลที่ต่างกันจะเริ่มตอบสนองต่อคำสั่งของคุณ

ส่วนสุดท้ายนี้เป็นสิ่งที่คุณต้องวางแผนไว้ บันทึกการเปิดตัว ระบุว่าการเปลี่ยนแปลงนี้เป็นการอัปเกรด และจากตัวเลขของ DeepSeek ก็เป็นเช่นนั้นจริง แต่ "เปลี่ยนเส้นทางโดยไม่แจ้งให้ทราบ" ไม่เหมือนกับการ "ทดสอบแล้ว" หากผลิตภัณฑ์ของคุณขึ้นอยู่กับรูปแบบการเรียกใช้เครื่องมือเฉพาะ หรืองบประมาณความหน่วงที่คุณปรับแต่งไว้สำหรับ V4-Pro คุณจะต้องทราบว่ามีการเปลี่ยนแปลงอะไรบ้างก่อนวันอาทิตย์ ไม่ใช่หลังจากนั้น

คู่มือนี้ครอบคลุมสิ่งที่คุณต้องทราบ ได้แก่ สิ่งที่ DeepSeek ประกาศ, สิ่งที่จะเกิดขึ้นหากคุณไม่ดำเนินการใดๆ, รายการตรวจสอบการย้ายข้อมูล และวิธีสร้างชุดทดสอบถดถอยระหว่าง Pro กับ Flash ใน Apidog เพื่อให้การเปลี่ยนผ่านเป็นไปอย่างราบรื่น สำหรับตัวโมเดลเอง โปรดอ่าน DeepSeek-V4.1-Flash คืออะไร ก่อน

สรุป (TL;DR)

สิ่งที่ DeepSeek ประกาศเมื่อวันที่ 10 กันยายน

รายการใน บันทึกการเปลี่ยนแปลง วันที่ 10 กันยายน ครอบคลุมสองสิ่ง: V4.1-Flash เปิดให้บริการทั่วไป (GA) บน API และ V4-Pro จะเลิกใช้งานในอีกสี่วันต่อมา

สำหรับ V4-Pro ถ้อยคำนั้นตรงไปตรงมา DeepSeek กล่าวว่า V4.1-Flash "ได้แซงหน้า V4 Pro อย่างครอบคลุมในด้านประสิทธิภาพ, ต้นทุน, ความเร็ว และเวลาทั้งหมด" โดยอ้างถึง "การทดสอบโดยหลายฝ่าย" ตั้งแต่วันที่ 14 กันยายน เวลา 04:00 UTC คำขอไปยัง deepseek-v4-pro จะถูกให้บริการโดย V4.1-Flash และคิดค่าบริการในอัตรา V4.1-Flash จะไม่มีช่วงเวลาผ่อนผันที่ Pro ยังคงทำงานภายใต้ชื่อเดิม

การปรับปรุงชื่อครอบคลุมไปถึง Pro:

ชื่อโมเดล สถานะหลังวันที่ 10 กันยายน
deepseek-flash ID Canonical ใหม่สำหรับ V4.1-Flash
deepseek-v4-flash ยังคงยอมรับได้ ให้บริการโดย V4.1-Flash
deepseek-v4-flash-vision-exp ยังคงยอมรับได้ ให้บริการโดย V4.1-Flash
deepseek-v4-pro ให้บริการโดย V4-Pro จนถึงวันที่ 14 กันยายน 04:00 UTC จากนั้นจะถูกเปลี่ยนเส้นทางไปยัง V4.1-Flash

โมเดล V4-Flash และ V4-Flash-Vision-Exp ถูกเลิกใช้งาน; มีเพียงชื่อเท่านั้นที่ยังคงอยู่เป็นนามแฝง URL พื้นฐานไม่เปลี่ยนแปลง: https://api.deepseek.com สำหรับรูปแบบที่เข้ากันได้กับ OpenAI และ https://api.deepseek.com/anthropic สำหรับรูปแบบที่เข้ากันได้กับ Anthropic วิธีการใช้งาน API V4.1-Flash ครอบคลุม ID โมเดลใหม่, การควบคุมการให้เหตุผล และอินพุตรูปภาพอย่างละเอียด

จะเกิดอะไรขึ้นหากคุณไม่ดำเนินการใดๆ

เวอร์ชันสั้น: การผสานรวมของคุณยังคงทำงานและถูกลง เวอร์ชันยาว: มีห้าสิ่งที่จะเปลี่ยนแปลงภายใต้คุณ

โมเดลที่แตกต่างกันจะตอบสนอง V4.1-Flash เป็นโมเดล MoE ขนาด 552B พารามิเตอร์ พร้อมเลย์เอาต์ Causal Encoder-Decoder ใหม่: 40 เลเยอร์, 20 ตัวเข้ารหัสและ 20 ตัวถอดรหัส, 8B พารามิเตอร์ทำงานระหว่าง prefill และ 16B ระหว่าง decode ตอนนี้คำสั่งของคุณจะใช้ งบประมาณพารามิเตอร์ที่ใช้งานอยู่ต่างกัน และการออกแบบความสนใจที่ต่างกัน (Compressed Sparse Attention 2) คาดว่าจะมีการใช้คำพูดที่ต่างกัน, ความละเอียดเริ่มต้นที่ต่างกัน และบางครั้งการตัดสินใจที่ต่างกันในการเรียกใช้เครื่องมือที่มีความละเอียดอ่อน

ขีดจำกัดเอาต์พุตเท่าเดิม แต่การตั้งค่าที่แนะนำไม่เหมือนกัน ทั้งสองโมเดลระบุคอนเท็กซ์ 1M และเอาต์พุตสูงสุด 384K การ์ดโมเดล V4.1-Flash แนะนำอุณหภูมิ 1.0, top_p 0.95 หรือ 1.0, และโทเค็นสูงสุด 256K หรือมากกว่า หากคุณตั้งค่า max_tokens ที่จำกัดบน V4-Pro เพื่อจำกัดค่าใช้จ่าย โปรดตรวจสอบว่าเอาต์พุตการให้เหตุผลถูกตัดทอนก่อนที่จะได้คำตอบหรือไม่

ความพยายามในการให้เหตุผลทำงานบนมาตราส่วนที่แตกต่างกัน DeepSeek อธิบายความพยายามในการให้เหตุผลของ V4.1-Flash ว่า "สามารถควบคุมได้อย่างต่อเนื่อง" บนมาตราส่วน 1 ถึง 100 V4-Flash ยอมรับ reasoning_effort บวกกับ extra_body={"thinking": {"type": "enabled"}} การที่มาตราส่วน 1 ถึง 100 ถูกแมปเข้ากับพารามิเตอร์ API นั้น [ต้องตรวจสอบ] กับเอกสารปัจจุบัน; อย่าสันนิษฐานว่าระดับที่มีชื่อเช่น "high" หมายถึงความลึกแบบเดียวกับที่ใช้ใน Pro

ราคาเปลี่ยนแปลงไปในทางที่ดีขึ้นสำหรับคุณ โดยมีช่วงเวลาพีค ช่วงเวลาพีคคือวันจันทร์ถึงวันศุกร์ เวลา 01:00 ถึง 04:00 และ 06:00 ถึง 10:00 UTC นอกช่วงพีคคือครึ่งหนึ่งของช่วงพีค การจราจร Pro ที่ถูกเปลี่ยนเส้นทางจะจ่ายในอัตรา Flash ทั้งสองช่วงเวลา

หัวข้อการประมวลผลพร้อมกันเพิ่มขึ้น ขีดจำกัดของ V4-Pro คือ 500 คำขอพร้อมกัน ส่วน Flash คือ 2,500 การจราจรที่ถูกเปลี่ยนเส้นทางจะได้รับขีดจำกัดที่สูงขึ้น ดังนั้นควรพิจารณาปรับ backoff ฝั่งไคลเอ็นต์ที่ตั้งค่าไว้สำหรับ 500 อีกครั้ง

รายการตรวจสอบการย้ายข้อมูล

ทำตามลำดับ สิ่งเหล่านี้จะเปลี่ยนการเปลี่ยนเส้นทางแบบไม่แจ้งให้ทราบเป็นการเปิดตัวที่ตั้งใจไว้

  1. เปลี่ยนชื่อ ID โมเดล ค้นหา deepseek-v4-pro ในโค้ดเบสและคอนฟิกของคุณ แล้วแทนที่ด้วย deepseek-flash ทำสิ่งนี้แม้ว่านามแฝงจะยังคงใช้งานได้: ID ที่ชัดเจนช่วยให้อ่านเหตุการณ์ได้ง่ายขึ้นในภายหลัง
import os
from openai import OpenAI

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

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-flash",  # เดิมคือ "deepseek-v4-pro"
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You triage support tickets. Return a JSON object with priority, team, and summary."},
        {"role": "user", "content": "Customer reports checkout returns 502 after applying a discount code."},
    ],
    response_format={"type": "json_object"},
)
print(response.choices[0].message.content)
  1. ตรวจสอบการตั้งค่าความพยายามในการให้เหตุผล จดรายการทุกที่ที่คุณตั้งค่า reasoning_effort หรือการสลับการคิด ตัดสินใจสำหรับแต่ละปลายทางว่าคุณต้องการความลึกหรือความหน่วง แล้วทดสอบแต่ละรายการกับมาตราส่วนใหม่แทนที่จะใช้ค่าเก่า
  2. เรียกใช้การทดสอบการเรียกใช้ฟังก์ชันและเอาต์พุตที่มีโครงสร้างอีกครั้ง การจัดรูปแบบอาร์กิวเมนต์การเรียกใช้เครื่องมือเป็นจุดที่การสลับโมเดลมีผลกระทบมากที่สุด หากคุณเขียนการทดสอบเมื่อตั้งค่า การเรียกใช้ฟังก์ชันบน V4-Pro ให้เรียกใช้กับ deepseek-flash ตอนนี้ หากคุณไม่ได้ทำ เวิร์กโฟลว์ Apidog ด้านล่างจะให้ชุดการทดสอบแก่คุณ
  3. ตรวจสอบตัวแยกวิเคราะห์สตรีมมิ่งของคุณ V4.1-Flash สตรีม delta ของการให้เหตุผลและ delta ของคำตอบแยกกันในโหมดการคิด ยืนยันว่าตัวจัดการ SSE ของคุณไม่รวมพวกมันเข้าด้วยกัน และตัวจับเวลา "โทเค็นแรก" ของคุณวัดสิ่งที่คุณคิดว่ามันทำ
  4. ปรับฐานเวลาแฝงและค่าใช้จ่ายใหม่ บันทึกเวลาแฝง p50 และ p95 รวมถึงจำนวนโทเค็นต่อคำขอใน V4-Pro ในสัปดาห์นี้ จากนั้นทำเช่นเดียวกันกับ deepseek-flash คุณจะต้องใช้ตัวเลขทั้งสองเมื่อมีคนถามว่าทำไมแดชบอร์ดถึงมีการเปลี่ยนแปลงในวันจันทร์
  5. อัปเดตแดชบอร์ดและงบประมาณ การแจ้งเตือนค่าใช้จ่ายที่ปรับเทียบกับเอาต์พุต $3.96 ในช่วงพีคจะเงียบลงเมื่อคุณจ่าย $1.20 และงบประมาณที่ไม่เคยถูกเรียกใช้ก็ไม่มีใครสนใจ รีเซ็ตเกณฑ์เป็นอัตราบน หน้าการกำหนดราคา และแก้ไขการแจกแจงตามโมเดลใดๆ ที่กรองโดย ID เก่า

หากคุณเรียกใช้รูปแบบ API ที่เข้ากันได้กับ Anthropic หรือ Responses แทนการสนทนา การทำตามขั้นตอนเดียวกันนี้ยังคงใช้ได้; การเปรียบเทียบรูปแบบ API ของ V4-Pro แสดงให้เห็นว่าแต่ละคำขอมีลักษณะอย่างไร เพื่อให้คุณสามารถแมปฟิลด์ได้

V4-Pro vs V4.1-Flash โดยสรุป

ตัวเลขเกณฑ์มาตรฐานที่ DeepSeek รายงาน มาจาก การ์ดโมเดล V4.1-Flash ราคาเป็น USD ต่อ 1 ล้านโทเค็น มีผลตั้งแต่วันที่ 10 กันยายน 2026

deepseek-v4-pro deepseek-flash (V4.1)
พารามิเตอร์ที่ทำงานอยู่ ไม่ได้ระบุอีกครั้งในการ์ด V4.1 8B prefill / 16B decode
HumanEval 76.8 79.4
GSM8K 92.6 93.0
DeepSWE v1.1 62.7 74.2
Terminal-Bench 2.1 87.9 90.6
อินพุต, แคช hit (นอกช่วงพีค / ช่วงพีค) $0.022 / $0.044 $0.003 / $0.006
อินพุต, แคช miss (นอกช่วงพีค / ช่วงพีค) $0.66 / $1.32 $0.15 / $0.30
เอาต์พุต (นอกช่วงพีค / ช่วงพีค) $1.98 / $3.96 $0.60 / $1.20
คอนเท็กซ์ / เอาต์พุตสูงสุด 1M / 384K 1M / 384K
ขีดจำกัดการประมวลผลพร้อมกัน 500 2,500

ช่องว่างที่ใหญ่ที่สุดคือ DeepSWE เพิ่มขึ้น 11.5 คะแนน ส่วนที่น้อยที่สุดคือ GSM8K เพิ่มขึ้น 0.4 หากปริมาณงานของคุณคล้ายกับคณิตศาสตร์ระดับประถม คาดว่าจะมีความเท่าเทียมกัน; หากคล้ายกับการแก้ไขโค้ดหลายไฟล์ ตัวเลขของ DeepSeek ระบุว่าคุณจะได้รับประโยชน์ การแบ่งย่อยสามทางรวมถึง V4-Flash อยู่ใน V4.1-Flash vs V4-Pro vs V4-Flash

ความเสี่ยง: เกณฑ์มาตรฐานของผู้ขายวัดงานของผู้ขาย

ตัวเลขทุกตัวในตารางนั้นมาจาก DeepSeek "การทดสอบโดยหลายฝ่าย" เป็นวลีของ DeepSeek และฝ่ายเหล่านั้นไม่ได้ระบุชื่อในบันทึกการเปิดตัว นั่นไม่ได้ทำให้ตัวเลขผิดพลาด หมายความว่าพวกเขาถูกวัดบนชุดเกณฑ์มาตรฐาน ไม่ใช่บนคำสั่งของคุณ สคีมาเครื่องมือของคุณ หรืออินพุตที่ยุ่งเหยิงของผู้ใช้ของคุณ

โมเดลสามารถทำคะแนน HumanEval ได้สูงขึ้น แต่ยังคงเปลี่ยนวิธีการจัดรูปแบบอาร์กิวเมนต์การเรียกใช้เครื่องมือที่ตัวแยกวิเคราะห์ของคุณต้องพึ่งพา โทเค็นเอาต์พุตที่ถูกลงไม่ได้ช่วยอะไรหากโมเดลเขียนออกมาสองเท่า วิธีเดียวที่จะทราบได้คือการเรียกใช้ทราฟฟิกของคุณเองผ่านโมเดลทั้งสองในขณะที่ทั้งสองยังคงอยู่ คุณมีเวลาจนถึงวันที่ 14 กันยายน

สร้างชุดทดสอบถดถอยใน Apidog ก่อนการเปลี่ยนผ่าน

นี่คือขั้นตอนการทำงานใน Apidog ที่ช่วยให้คุณสามารถเปรียบเทียบ Pro กับ Flash ได้อย่างสม่ำเสมอและส่งผลการรันไปยัง CI

  1. นำเข้าคำขอ V4-Pro ที่มีอยู่ของคุณ นำเข้าข้อมูลจำเพาะ OpenAPI ที่เข้ากันได้กับ OpenAI หรือวางคำสั่ง curl ที่คุณใช้ในการผลิต ใส่ DEEPSEEK_API_KEY ในสภาพแวดล้อมและอ้างอิงเป็น Bearer {{DEEPSEEK_API_KEY}} ในส่วนหัว Authorization เพิ่มตัวแปรที่สองคือ {{MODEL_ID}} ตั้งค่าเป็น deepseek-v4-pro
  2. ทำซ้ำแต่ละคำขอด้วย deepseek-flash ตั้งค่า {{MODEL_ID}} เป็น deepseek-flash ในสภาพแวดล้อมที่สอง หรือฮาร์ดโค้ด ID ทั้งสองในคำขอที่จับคู่กัน ใช้คำสั่งเดียวกัน, อาร์เรย์เครื่องมือเดียวกัน, max_tokens เดียวกัน ความแตกต่างเดียวที่ควรมีคือโมเดล
  3. เพิ่ม assertions ในโครงสร้าง JSON และโครงสร้างการเรียกใช้เครื่องมือ สำหรับเอาต์พุตที่มีโครงสร้าง ให้ยืนยันว่า choices[0].message.content สามารถแยกวิเคราะห์เป็น JSON และมีคีย์ที่คุณคาดหวัง สำหรับการเรียกใช้ฟังก์ชัน ให้ยืนยันว่า choices[0].message.tool_calls[0].function.name เท่ากับเครื่องมือที่คุณคาดหวังและ arguments สามารถแยกวิเคราะห์ได้ การตรวจสอบเหล่านี้จะตรวจจับการเปลี่ยนแปลงรูปแบบโดยไม่แจ้งให้ทราบ
  4. เรียกใช้ทั้งสองแบบเป็นสถานการณ์ทดสอบเดียว เชื่อมโยงคำขอ Pro และ Flash เข้าด้วยกันเป็นสถานการณ์เดียว เพื่อให้แต่ละการรันสร้างรายงานเดียว รวมถึงคำขอสตรีมมิ่งด้วย stream: true; Apidog จะแสดงเหตุการณ์ SSE ทีละรายการ เพื่อให้คุณสามารถดูว่า delta การให้เหตุผลและคำตอบมาถึงตามที่ตัวแยกวิเคราะห์ของคุณคาดหวังหรือไม่
  5. เปรียบเทียบผลลัพธ์ เปรียบเทียบสองส่วนของรายงาน: อัตราการผ่านของ assertion, เวลาตอบสนอง และ usage.completion_tokens โมเดลที่ผ่าน assertion ทุกรายการแต่สร้างโทเค็นเอาต์พุตเพิ่มขึ้น 40% จะเปลี่ยนการคำนวณต้นทุนของคุณ และคุณจะเห็นมันก่อนที่บิลจะมาถึง
  6. ตั้งเวลาใน CI ด้วย apidog-cli เรียกใช้สถานการณ์จากไปป์ไลน์ของคุณทุกวันจนถึงวันที่ 14 กันยายน และปล่อยให้มันทำงานต่อไปหลังจากนั้น เมื่อ Pro หายไป ส่วน Pro จะส่งคืนการตอบกลับ Flash ด้วย และความแตกต่างจะลดลงเหลือศูนย์: เป็นการยืนยันว่าการเปลี่ยนผ่านเกิดขึ้นแล้วและการยืนยันของคุณยังคงถูกต้อง

ดาวน์โหลด Apidog เพื่อตั้งค่านี้ การไหลของงานจะอยู่ในโครงการที่แชร์ ดังนั้นไม่ว่าใครจะเป็นเจ้าของบิลและใครจะเป็นเจ้าของคำสั่ง จะอ่านรายงานเดียวกัน

คำถามที่พบบ่อย (FAQ)

การเรียกใช้ V4-Pro ของฉันจะล้มเหลวในวันที่ 14 กันยายนหรือไม่? ไม่ คำขอที่ระบุ deepseek-v4-pro จะถูกเปลี่ยนเส้นทางไปยัง V4.1-Flash คุณจะได้รับคำตอบ 200 และคำตอบจาก V4.1-Flash โหมดความล้มเหลวจะเป็นพฤติกรรม ไม่ใช่รหัสข้อผิดพลาด

ฉันจะถูกเรียกเก็บเงินในราคา V4-Pro หลังจากการเปลี่ยนผ่านหรือไม่? ไม่ คำขอที่ถูกเปลี่ยนเส้นทางจะถูกเรียกเก็บเงินในอัตรา V4.1-Flash: ในช่วงพีค $0.30 แทนที่จะเป็น $1.32 ต่อ 1 ล้านโทเค็นอินพุตที่แคชพลาด และ $1.20 แทนที่จะเป็น $3.96 ต่อ 1 ล้านโทเค็นเอาต์พุต

ฉันควรเปลี่ยนชื่อ ID เป็น deepseek-flash หรือเก็บ deepseek-v4-pro ไว้? เปลี่ยนชื่อ นามแฝงยังคงใช้งานได้ แต่ ID ที่ชัดเจนหมายความว่าบันทึก, แดชบอร์ด และรายงานค่าใช้จ่ายของคุณจะระบุสิ่งที่ถูกเรียกใช้อย่างชัดเจน

การตั้งค่า V4-Pro-0813 ยังคงใช้ได้หรือไม่? คีย์, URL พื้นฐาน และรูปแบบคำขอจาก คู่มือ API ของ V4-Pro-0813 ยังคงเหมือนเดิม สิ่งที่เปลี่ยนแปลงคือโมเดลที่อยู่เบื้องหลังและการควบคุมความพยายามในการให้เหตุผล ดังนั้นควรทดสอบใหม่แทนที่จะสันนิษฐาน

V4.1-Flash แย่กว่า V4-Pro ในด้านใดบ้างหรือไม่? เกณฑ์มาตรฐานที่ DeepSeek เผยแพร่แสดงให้เห็นถึงการเพิ่มขึ้นในทุกงานที่ระบุ ผลลัพธ์ที่เป็นอิสระไม่พร้อมใช้งานในขณะที่เผยแพร่ ให้ถือว่า "ไม่แย่ลงเลย" เป็นข้ออ้างที่ต้องทดสอบ

สี่วันก็เพียงพอแล้ว

การย้ายข้อมูลคือการเปลี่ยนสตริงเดียวและการทดสอบ การเปลี่ยนสตริงใช้เวลาไม่กี่นาที การทดสอบจะบอกคุณว่าโมเดลที่คุณจะจ่ายในสัปดาห์หน้ามีพฤติกรรมเหมือนโมเดลที่คุณออกแบบไว้หรือไม่ สร้างชุดทดสอบ เรียกใช้ในขณะที่ deepseek-v4-pro ยังคงเรียกใช้ Pro ได้อยู่ และอ่านความแตกต่าง หากไม่มีปัญหา คุณจะได้บิลที่ถูกลง 70% และการประมวลผลพร้อมกันเพิ่มขึ้นห้าเท่าฟรี หากไม่เป็นเช่นนั้น คุณก็พบปัญหาตามตารางเวลาของคุณเอง ไม่ใช่ของ DeepSeek

button

ฝึกการออกแบบ API แบบ Design-first ใน Apidog

ค้นพบวิธีที่ง่ายขึ้นในการสร้างและใช้ API