影片筆記：突发：DeepSeek API 平台上线多模态视觉理解模型 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp ！

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⚠️ 警告：可讀性檢核問題

根據分段筆記 1 的提示，本段內容基於「全文速讀上下文判斷」，尚未回聽或交叉比對逐字稿。以下摘要與重點僅反映筆記中的初步解讀，可能存在與實際逐字稿不符的情況。請使用者務必參考原始逐字稿進行最終確認，特別是關於模型名稱、能力對比及計費細節的描述。

一句話總結

DeepSeek API 平台正式上線，並發布實驗性多模態視覺模型 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp，該模型純文本能力等同於 V4-Flash，多模態 Agent 能力接近 OPUS 4.8，支援主流 API 格式並提供免費 Files API 以優化頻寬使用。

核心重點

1. 平台與模型發布：DeepSeek API 平台正式上線，同步推出全新多模態視覺理解模型 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp。
2. 模型定位與能力：

• 官方定義為「實驗性質」模型。
• 純文本能力與 DeepSeek-V4-Flash 持平。
• 多模態 Agent 能力接近 OPUS 4.8。

1. API 服務規範：

• 支援三種主流 API 格式。
• 計費方式為按 Token 計費，圖片轉換後最多佔 384 Token。
• 價格標準與 V4Flash 模型一致。

1. Files API 功能：

• 免費上線。
• 允許用戶先上傳圖片，隨後在請求中引用圖片 ID。
• 主要效益為節省頻寬。

詳細大綱

1. 平台與模型發布

• DeepSeek API 平台正式上線。
• 推出全新多模態視覺理解模型：DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp。
• 官方對該模型的定位為實驗性質。

2. 模型能力數據

• 純文本能力：與 DeepSeek-V4-Flash 持平。
• 多模態 Agent 能力：接近 OPUS 4.8。

3. API 服務與計費方式

• 格式支援：支援三種主流 API 格式進行調用。
• 計費邏輯：將內容轉換為 Token 後，按 Token 數量計費。
• 圖片計費規則：一張圖片最多佔用 384 Token。
• 價格標準：與 V4Flash 模型的價格一致。

4. Files API 功能

• 狀態：免費上線。
• 操作方式：用戶需先上傳圖片，然後在請求中引用該圖片。
• 效益：此機制有助於節省頻寬。

工具 / 模型 / 名詞整理

• DeepSeek API 平台：影片提及正式上線的平台。
• DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp：新推出的多模態視覺理解模型，官方定義為實驗性質。
• DeepSeek-V4-Flash：作為純文本能力對標的模型。
• OPUS 4.8：作為多模態 Agent 能力對標的模型/版本。
• API：應用程序接口，支援三種主流格式。
• Files API：免費上線的功能，用於圖片上傳與引用。
• Token：計費單位，圖片最多佔 384 Token。

操作流程整理

1. 接入平台：使用 DeepSeek API 平台。
2. 選擇模型：調用 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 模型。
3. 準備圖片（可選但推薦）：

• 使用免費的 Files API 先上傳圖片。
• 獲取圖片引用標識。

1. 發起請求：

• 選擇三種主流 API 格式之一。
• 在請求中引用已上傳的圖片（或直接發送圖片以轉換為 Token）。

1. 計費：系統根據轉換後的 Token 數量進行計費（圖片最多 384 Token，價格同 V4Flash）。

值得注意的限制或風險

• 實驗性質：DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 被官方明確定義為「實驗性質」模型，穩定性或最終表現可能與正式版本有異。
• 頻寬優化需求：若頻寬有限或圖片較多，建議使用 Files API 先上傳再引用，以避免直接發送圖片造成的頻寬浪費。
• 計費不確定性：圖片轉換為 Token 的具體規則（最多 384 Token）需嚴格遵守，超出或計算方式可能影響成本。

逐字稿辨識疑點

• Deepseek vs DeepSeek：分段筆記指出逐字稿中出現「Deepseek」與「DeepSeek」兩種拼寫，需查證是否為同一產品或存在拼寫差異。
• OPUS 4.8：逐字稿提及「多模态Agent能力接近OPUS 4.8」，需查證「OPUS 4.8」是否為正確的模型名稱或版本編號，或是否為辨識錯誤。
• V4Flash：逐字稿計費部分提及「V4Flash」，而前文模型名稱為「DeepSeek-V4-Flash」，需查證此縮寫是否準確或為口誤/辨識錯誤。
• 多模态：逐字稿使用簡體字「多模态」，需確認是否為輸入法錯誤或特定稱呼，與繁體「多模態」是否為同一概念。

可延伸追問

1. DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 作為實驗模型，預計何時轉為正式穩定版？
2. Files API 上傳圖片後，引用的有效期是多久？
3. 三種主流 API 格式具體指哪三種？是否有代碼示例？
4. 圖片轉換為 Token 的算法是什麼？是否所有圖片都固定為 384 Token？
5. OPUS 4.8 具體是指哪個模型？是否有公開的性能基準測試對比？