딥시크 V4 프로와 플래시는 뭐가 다를까, V4.1 플래시로 바뀐 뒤의 가격과 기능

딥시크(DeepSeek) API에서 2026년 10월 12일 기준으로 플래시를 부르면 DeepSeek-V4.1-Flash가, 프로를 부르면 DeepSeek-V4-Pro-0813이 답해요. 같은 날 한국 시각 오전 11시 9분에 받은 DeepSeek 공식 모델·가격 페이지 기준으로 두 모델은 컨텍스트 길이 1M과 최대 출력 384K가 같고, 이미지 입력(Vision)은 플래시만 지원해요. 2026년 10월 12일 한국 시각 조회 기준 출력 100만 토큰당 요금은 플래시가 오프피크 0.6달러·피크 1.2달러, 프로가 오프피크 1.98달러·피크 3.96달러예요.

플래시라는 이름이 가리키는 모델은 2026년 9월 10일에 바뀌었어요. 이날 DeepSeek은 V4.1-Flash를 내놓으면서 이전 V4-Flash와 V4-Flash-Vision-Exp를 퇴역시켰고, 옛 모델 이름으로 보낸 요청도 V4.1-Flash가 처리하게 됐어요. 같은 날 릴리스 노트는 V4-Pro를 단계적으로 내린다(phasing out)며 9월 14일부터 프로 요청까지 V4.1-Flash로 돌리겠다고 적었어요. 그런데 웹 아카이브 사본을 보면 변경 로그와 가격 페이지의 같은 안내는 9월 14일 전에 사용자 요청에 따라 9월 14일 이후에도 V4 Pro API를 계속 제공하고 청구 방식도 그대로 둔다는 문장으로 바뀌었어요. 그래서 10월 12일 가격 페이지에는 프로가 따로 남아 있어요.

이 글은 2026년 10월 12일 오전 11시 9분부터 11시 15분 사이(한국 시각)에 DeepSeek API 문서의 모델·가격 페이지, 첫 API 호출 안내, 변경 로그, 릴리스 노트 네 편(4월 24일, 8월 13일, 8월 21일, 9월 10일), 속도 제한·비전·생각 모드·컨텍스트 캐싱·토큰 안내 페이지와 Hugging Face 모델 저장소를 받고, 같은 날 오전 11시 39분부터 41분 사이에 API 레퍼런스와 변경 로그·가격 페이지의 웹 아카이브 사본을 더 받아 해당 문장과 표를 옮긴 거예요. API를 직접 호출해 보지는 않았고, 어느 쪽 성능이 낫다는 판단도 하지 않았어요.

읽기 전에 이름부터 정리할게요. 플래시는 시기마다 다른 모델을 가리켰어요. 4월 24일 미리보기의 V4-Flash, 구조와 크기는 그대로 두고 후속 학습만 다시 한 7월 31일의 V4-Flash-0731, 8월 21일의 실험 모델 V4-Flash-Vision-Exp, 그리고 9월 10일의 V4.1-Flash예요. 이 글에서 그냥 플래시라고 쓰면 2026년 10월 12일 기준 deepseek-flash 가 가리키는 V4.1-Flash를 말해요. 프로는 8월 13일에 정식 출시된 V4-Pro-0813이고 API 이름은 deepseek-v4-pro 예요.

딥시크 V4 프로와 플래시 차이, 공식 표로 한눈에 보기

결론부터 말하면 두 모델은 컨텍스트와 최대 출력, 지원하는 API 형식이 같고 이미지 입력, 동시 요청 한도, 가격이 달라요. 이미지를 넣어야 하는 작업이라면 2026년 10월 12일 조회 기준으로는 플래시만 가능해요. 프로는 가격 페이지의 Vision 칸에 Not supported(지원 안 함)로 적혀 있어요.

아래 표는 DeepSeek 모델·가격 페이지의 모델 표에서 모델 버전과 기능 칸을 옮긴 거예요. 주소 칸은 표 아래에 따로 적었어요.

두 모델은 같은 주소로 호출해요. OpenAI 형식은 https://api.deepseek.com, Anthropic 형식은 https://api.deepseek.com/anthropic 이고, 요청의 모델 이름만 바꾸면 돼요. 첫 API 호출 안내 페이지는 Claude Code, GitHub Copilot, OpenCode 같은 도구에서 DeepSeek을 백엔드 모델로 바로 쓸 수 있다고 적어요.

동시 요청 한도는 요청을 보낸 순간부터 응답이 끝날 때까지를 연결 하나로 세고, API 키가 몇 개든 계정 단위로 계산해요. 한도를 넘으면 HTTP 429 오류가 와요. 속도 제한 페이지는 더 필요하면 증설을 신청할 수 있고 추가 비용은 없다고 밝혀요.

딥시크 V4 가격, 100만 토큰당 피크와 오프피크

가격은 입력과 출력으로 나뉘고, 입력은 다시 캐시에서 읽힌 부분(캐시 히트)과 아닌 부분(캐시 미스)으로 나뉘어요. 칸마다 피크와 오프피크 요금이 따로 있고, 오프피크 요금은 피크 요금의 절반이에요.

이 표에서 먼저 볼 자리는 세 군데예요.

• 위 표 기준으로 캐시 히트 입력은 플래시에서 캐시 미스 가격의 50분의 1, 프로에서 30분의 1이에요. 같은 시스템 프롬프트나 긴 문서를 앞에 두고 질문만 바꾸는 작업일수록 이 칸의 비중이 커져요.
• 프로는 플래시보다 캐시 미스 입력이 4.4배, 출력이 3.3배, 캐시 히트 입력이 약 7.3배 비싸요. 피크와 오프피크에서 이 비율은 같아요.
• 청구액은 토큰 수에 가격을 곱한 값이에요. 충전한 잔액이나 지급받은 잔액에서 바로 빠지고, 둘 다 있으면 지급 잔액부터 써요.

캐시 히트는 따로 켤 필요가 없어요. 컨텍스트 캐싱 가이드는 디스크 캐싱이 모든 사용자에게 기본으로 켜져 있고, 뒤의 요청이 앞 요청과 앞부분이 겹치면 그 부분을 캐시에서 가져온다고 설명해요. 다만 히트는 앞서 저장된 캐시 단위와 통째로 일치할 때만 잡혀요. 가이드가 드는 저장 시점은 사용자 입력이 끝나는 자리와 모델 출력이 끝나는 자리, 여러 요청에서 찾은 공통 앞부분, 긴 입력·출력의 일정 토큰 간격이에요. 그래서 가이드의 긴 문서 질의 예시처럼 같은 문서에 질문만 바꾼 요청도 처음 두 번은 캐시 히트가 나지 않고, 공통 앞부분이 저장된 뒤인 세 번째 요청부터 히트가 나요. 응답의 사용량(usage)에 prompt_cache_hit_tokens 와 prompt_cache_miss_tokens 가 나뉘어 찍히니 실제 비율은 거기서 보면 돼요. 다만 같은 가이드는 캐시가 최선을 다하는 방식이라 100% 히트를 보장하지 않고, 쓰지 않는 캐시는 보통 몇 시간에서 며칠 안에 지워진다고 적어요.

토큰 수는 언어마다 다르게 세어져요. 토큰 안내 페이지는 영어 한 글자를 약 0.3토큰, 중국어 한 글자를 약 0.6토큰으로 어림하고, 실제 토큰 수는 API가 돌려주는 사용량으로 보라고 해요. 한국어 비율은 이 페이지에 적혀 있지 않아요. 한글이 토큰 사전마다 어떻게 쪼개지는지 궁금하다면 한글 음절을 토큰 사전에 하나씩 넣어 본 실측 글을 함께 보세요.

중국어판 가격 페이지는 같은 표를 위안화로 따로 적어 두었어요. 이 글의 달러 금액은 영어판 기준이에요. 가격 페이지 아래에는 가격이 바뀔 수 있고 조정 권리가 DeepSeek에 있다는 문장과, 이 페이지를 정기적으로 확인하라는 권고가 있어요. 결제 전에는 표를 다시 열어 보세요.

딥시크 피크 시간대, 한국 시각으로 옮기면

가격 페이지 주석은 피크 시간을 월요일부터 금요일까지 UTC 01:00에서 04:00, 06:00에서 10:00으로 적고, 중국 공휴일은 제외해요. 나머지 시간은 모두 오프피크이고 주말과 중국 공휴일은 하루 종일 오프피크예요. 한국 시각(UTC+9)으로 옮기면 아래와 같아요.

중국어판은 같은 규칙을 베이징 시간 오전 9시에서 낮 12시, 오후 2시에서 6시로 적었고, 한 시간을 더하면 위 한국 시각과 같아요. 주석이 예외로 든 날은 중국 공휴일이라, 한국 공휴일이라도 평일이고 중국 공휴일이 아니면 이 규칙상 피크 시간대에 들어가요.

릴리스 노트를 보면 피크·오프피크 요금은 2026년 8월 16일 16:00 UTC(한국 시각 8월 17일 오전 1시)부터 적용됐어요. V4.1-Flash 출시와 함께 내린 새 가격은 2026년 9월 10일 04:00 UTC(한국 시각 오후 1시)부터 적용된다고 적혀 있어요. 밤에 돌려도 되는 일괄 작업이라면 한국 시각 오후 7시 이후나 주말로 옮기는 것만으로 같은 토큰을 피크 요금의 절반에 쓰게 돼요.

같은 작업을 플래시와 프로로 돌리면 얼마일까

위 가격 표(2026-10-12 KST 조회, 100만 토큰당 미국 달러)만으로 두 가지 작업을 계산해 봤어요. 실제 청구서가 아니라 표의 칸을 곱하고 더한 값이에요.

두 번째 줄은 긴 문서를 앞에 고정해 두고 질문을 여러 번 바꾸는 에이전트 작업을 가정한 거예요. 캐시 히트 90%는 가정한 비율이고, 위 가이드 예시처럼 처음 몇 번의 요청은 캐시 미스로 잡힐 수 있어요.

입력이 첫 줄의 열 배인데도 두 모델 모두 금액이 첫 줄보다 작은 건 출력이 첫 줄의 절반(50만 토큰)이기 때문이에요. 늘어난 캐시 히트 입력 900만 토큰은 오프피크 기준 플래시 0.027달러, 프로 0.198달러만 더해요. 출력이 첫 줄과 같은 100만 토큰이었다면 두 번째 줄이 오히려 조금 비싸져요(오프피크 기준 플래시 0.777달러 대 0.75달러, 프로 2.838달러 대 2.64달러). 캐시가 아끼는 몫은 같은 900만 토큰을 캐시 미스로 냈을 때와 견줘야 보여요. 플래시 오프피크라면 캐시 미스 가격으로는 1.35달러, 캐시 히트 가격으로는 0.027달러예요.

생각 모드는 기본으로 켜져 있고, 생각 과정은 응답의 reasoning_content 로 돌아와요. API 레퍼런스의 사용량(usage) 항목은 출력 토큰 수(completion_tokens)의 세부 항목으로 생각에 쓴 토큰 수(reasoning_tokens)를 따로 적어요. 가격 페이지는 모델이 처리한 입력·출력 토큰 총수로 청구한다고 적고, 가격 표에는 생각 토큰만 따로 매기는 칸이 없어요. 생각에 쓰는 토큰이 몇 개나 나오는지는 작업마다 다르니, 예산을 잡을 때는 짧은 시험 요청 몇 번의 사용량에서 두 값을 먼저 확인하는 편이 안전해요.

V4에서 V4.1 플래시까지, 이름이 바뀐 순서

DeepSeek 변경 로그와 릴리스 노트에 적힌 날짜를 순서대로 놓으면 이래요.

1. 2026년 4월 24일: V4 미리보기 공개. API 이름 deepseek-v4-pro 와 deepseek-v4-flash 가 생겼고, 옛 이름 deepseek-chat 과 deepseek-reasoner 는 2026년 7월 24일 15:59(UTC) 이후 완전히 종료돼 접근할 수 없다고 예고했어요.
2. 2026년 7월 31일: 플래시 API만 V4-Flash-0731로 갱신. 미리보기와 구조·크기는 같고 후속 학습만 다시 했으며, 프로 API와 앱·웹 모델은 그대로라고 적었어요. 이 항목은 플래시가 OpenAI Responses API 형식을 기본 지원한다고도 적었어요.
3. 2026년 8월 13일: V4-Pro 정식 출시. 앱·웹·API에 적용됐고, 생각 모드의 노력 수준 low·high·max가 들어왔어요. 이 항목은 DeepSeek API가 OpenAI Responses API 형식을 기본 지원한다고 알렸어요. 피크·오프피크 요금도 이때 예고됐어요.
4. 2026년 8월 21일: 이미지 입력 실험 모델 V4-Flash-Vision-Exp 공개. 모델 이름은 deepseek-v4-flash-vision-exp 였어요.
5. 2026년 9월 10일: V4.1-Flash 공개. 모델 이름은 deepseek-flash 로 바뀌었고, V4-Flash와 V4-Flash-Vision-Exp는 퇴역해 옛 이름이 임시로 V4.1-Flash에 연결돼요. API 가격도 내렸어요.
6. 2026년 9월 14일 이후: 9월 10일 노트는 V4-Pro를 단계적으로 내린다(phasing out)며, 이날 04:00 UTC부터 V4.1-Pro가 나올 때까지 모든 deepseek-v4-pro 요청을 V4.1-Flash 단가로 V4.1-Flash에 보내겠다고 했어요. 그런데 2026년 10월 12일에 받은 변경 로그의 같은 날짜 항목에는 사용자 요청에 따라 9월 14일 이후에도 V4 Pro API를 계속 제공하고 청구 방식을 유지한다는 문장이 들어 있어요.

파라미터 수와 오픈 웨이트 라이선스

릴리스 노트와 Hugging Face 모델 설명이 밝힌 파라미터 수를 모델별로 모으면 이래요.

V4.1-Flash의 552B는 9월 10일 노트에 552B 파라미터 MoE로만 적혀 있고, Hugging Face 모델 설명에는 백본(backbone) 파라미터로 적힌 값이에요. 같은 모델 설명은 이와 별도로 토큰 단위 조회로 드물게 접근하는 196B 규모의 Engram 조건부 메모리를 둔다고 적어요. V4-Pro의 1.6T와 V4-Flash의 284B는 4월 24일 노트에 전체(total) 파라미터로 적혀 있으니, V4.1-Flash는 552B 밖에 196B 메모리가 따로 붙는다는 점을 감안하고 비교하세요.

Hugging Face의 V4-Pro-0813 모델 설명은 이 모델이 V4-Pro 미리보기의 모델 구조 위에 DSpark 추측 디코딩 모듈을 붙인 정식판이라고 적어요. V4.1-Flash 모델 설명의 비교표는 백본 파라미터 줄에 V4-Flash-Base 284B, V4-Pro-Base 1.6T, V4.1-Flash-Base 552B를, 활성 파라미터 줄에 13B, 49B, 8B와 16B를 적고 있어요. 9월 10일 노트는 V4.1-Flash의 KV 캐시가 이전 세대보다 HBM은 4분의 1, SSD 저장 공간은 8분의 1만 필요하다고 소개해요.

Hugging Face API의 라이선스 필드는 V4.1-Flash와 V4-Pro-0813 모두 MIT이고, 두 저장소의 설명에도 저장소와 모델 가중치가 MIT 라이선스라고 적혀 있어요. 저장소가 만들어진 날짜(UTC)는 V4.1-Flash가 2026년 9월 10일, V4-Pro-0813이 2026년 8월 13일이에요.

딥시크 모델을 공식 API가 아니라 중개 서비스로 쓸 계획이라면 모델 컨텍스트 길이를 공급자별로 실측한 글도 참고하세요.

이미지 입력은 플래시만, 넣을 때 알아 둘 한도

비전 가이드는 deepseek-flash 가 텍스트와 함께 이미지를 받아 사진 설명, 스크린샷 속 글자 읽기, 차트 분석 등을 할 수 있다고 적어요. 지원 형식은 JPEG, PNG, GIF, WebP예요. 이미지를 넣는 방법은 Base64로 요청에 직접 넣기, 외부 이미지 URL, Files API로 올린 파일 참조 세 가지예요.

2026년 10월 12일 조회한 비전 가이드 기준으로 이미지는 크기에 따라 토큰으로 바뀌고 텍스트 토큰과 함께 청구돼요. 큰 이미지는 비율을 유지한 채 약 1300×1300 수준의 픽셀 수로 줄어들어서, 가이드 예시처럼 2000×2000 이미지와 5000×5000 이미지가 같은 토큰을 써요. 세밀한 부분이 필요 없으면 detail 값을 low로 주면 512×512로 줄여 처리해 더 빠르고 싸다고 적혀 있어요. Chat Completions 형식에서는 이미지를 사용자 메시지에만 넣을 수 있고, 시스템이나 어시스턴트 메시지에 넣으면 400 오류가 나요. Responses API 형식에서는 사용자(user)·개발자(developer) 메시지와 도구 실행 결과(function_call_output, custom_tool_call_output)에도 이미지를 넣을 수 있다고 같은 가이드가 따로 적어요.

8월 21일 Vision-Exp 노트는 이미지당 최대 384토큰을 V4-Flash 가격으로 청구한다고 적었어요. 그 모델은 퇴역했고, 2026년 10월 12일 한국 시각에 조회한 비전 가이드의 상한은 이미지당 1024토큰이에요. 옛 노트의 숫자로 예산을 잡지 마세요.

코드에서 모델 이름을 바꿀 때 확인할 여섯 가지

1. 플래시는 deepseek-flash 로 부르세요. deepseek-v4-flash 와 deepseek-v4-flash-vision-exp 도 아직 받아 주지만, 가격 페이지 주석대로 V4.1-Flash가 처리하고 플래시 가격으로 청구돼요.
2. deepseek-chat 이나 deepseek-reasoner 가 코드에 남아 있다면 바꾸세요. 4월 24일 노트가 2026년 7월 24일 15:59(UTC) 이후 접근할 수 없다고 예고했고, 2026년 10월 12일에 받은 가격 페이지 모델 표의 모델 이름 줄에는 deepseek-flash 와 deepseek-v4-pro 두 개만 있고, 페이지 어디에도 deepseek-chat 이라는 이름은 없어요.
3. 프로를 쓴다면 deepseek-v4-pro 가 여전히 DeepSeek-V4-Pro-0813을 가리키는지 가격 페이지에서 다시 보세요.
4. 생각 모드는 기본으로 켜져 있고 기본 노력 수준은 high예요. reasoning_effort 에 low, high, max를 줄 수 있고, medium이나 xhigh를 주면 high로 맞춰져요.
5. 생각 모드에서는 temperature, presence_penalty, frequency_penalty가 오류 없이 무시돼요. 값을 바꿨는데 결과가 그대로라면 이 때문일 수 있어요.
6. 동시 요청이 많은 서비스라면 계정 단위 한도(2026-10-12 KST 조회 기준 플래시 2500, 프로 500)를 넘을 때 HTTP 429 오류가 온다는 점을 재시도 처리에 반영하세요.

주의할 점과 한계

• 이 글의 가격과 한도는 2026년 10월 12일 오전 11시 9분(한국 시각)에 받은 DeepSeek API 문서 값이에요. 같은 날 오후 4시 3분에 가격 페이지와 변경 로그를 다시 받았을 때도 표와 문장이 같았어요. DeepSeek은 가격을 조정할 권리가 있다고 적고 있어요.
• 프로 API를 계속 제공한다는 문장은 변경 로그에 있고, 웹 아카이브 사본으로 보면 9월 14일 전에 바뀐 방침이에요. 9월 10일 릴리스 노트 페이지에는 예전 경로 변경 문장이 고쳐지지 않고 남아 있으니, 프로를 쓸 때는 릴리스 노트보다 가격 페이지와 변경 로그를 기준으로 보세요.
• 성능은 비교하지 않았어요. 9월 10일 노트는 V4.1-Flash가 V4-Pro를 포함한 플래그십 모델보다 벤치마크 결과가 앞서고, 여러 곳의 시험에서 성능·비용·속도·총 실행 시간 모두 V4-Pro를 앞섰다고 적지만, 이건 DeepSeek의 자체 발표예요.
• 앱과 웹은 다루지 않았어요. 4월 24일 노트는 chat.deepseek.com의 Expert Mode와 Instant Mode를, 8월 13일 노트는 V4 Pro를 Expert Mode로 써 보라고 적었지만, 9월 10일 이후 앱에서 어떤 모델이 쓰이는지는 이번에 읽은 문서에 적혀 있지 않았어요. 한국에서의 앱 이용 조건도 확인하지 않았어요.
• 파라미터 수는 릴리스 노트와 Hugging Face 모델 설명의 값이고, 가중치를 직접 받아 세지 않았어요.

원문은 DeepSeek 모델·가격 페이지, DeepSeek 변경 로그, V4.1-Flash 릴리스 노트에서 볼 수 있어요.

이 글이 확인하지 않은 것

이 글은 2026년 10월 12일 오전에 DeepSeek API 문서, Hugging Face 저장소 정보, 웹 아카이브 사본을 받아 해당 문장과 표를 옮긴 것까지예요. 아래는 확인하지 않았어요.

• API를 직접 호출해 응답 속도, 답의 품질, 실제 청구액을 재는 일
• 생각 모드에서 reasoning_tokens 가 요청마다 실제로 몇 개 나오는지
• 한국어 문장이 DeepSeek 토크나이저에서 몇 토큰이 되는지
• 중국 공휴일 날짜별로 오프피크가 실제로 적용되는지

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