DeepSeek V4 Flash API

DeepSeek V4 Flash는 처리량에 초점을 둔 DeepSeek의 장문 컨텍스트 모델로, 여기서는 /v1/chat/completions의 OpenAI 호환 엔드포인트 하나로 제공합니다. 요청 하나에 최대 256개 메시지, 입력 1,048,576토큰까지 받고 최대 65,536토큰을 돌려주며, 추론 강도 기본값은 high입니다.

메시지 내용은 텍스트만 받습니다. tool_choice와 함께 도구 최대 128개, response_format을 통한 JSON 출력, SSE 스트리밍을 같은 호출에서 쓸 수 있고, 과금은 입력, 캐시 입력, 출력으로 나뉩니다.

같은 본문으로 저렴한 처리와 꼼꼼한 처리

reasoning_effort 기본값은 high이고, 대량 처리에는 low를 씁니다. 전환은 같은 본문의 문자열 하나이므로, 레코드 천 건을 훑는 첫 처리와 이상해 보인 마흔 건을 다시 보는 두 번째 처리가 같은 연동 안에서 돌아갑니다.

저장소를 읽고 결과를 돌려줍니다

창은 1,048,576토큰이고 응답 하나는 최대 65,536토큰입니다. 이 비율이 작업의 형태입니다. 서비스 전체를 넣고 리뷰나 우선순위를 매긴 문제 목록, 정확히 겨냥한 패치를 요청하세요. 보낸 것을 전부 다시 써 달라는 용도가 아닙니다.

요청하면 JSON으로

response_format을 json_object로 두고 system 메시지에 필드 이름을 모두 적으면 매번 같은 형태로 돌아옵니다. 그래도 애플리케이션은 받은 내용을 파싱하고 검증한 뒤에 사용해야 합니다.

저장소 전체 리뷰

서비스와 테스트, 관련 명세를 함께 보내고 모든 문제에 파일, 줄, 영향을 받는 동작을 적도록 요구하세요. 코드베이스 전체가 맥락에 있으니 짐작하지 않고 두 패키지 떨어진 호출부까지 짚을 수 있습니다.

계약서 묶음을 JSON으로

계약서 묶음을 response_format json_object로 보내고, 파싱된 조항을 바로 표에 옮기세요. 필드 이름은 system 메시지에 적고, 대량 처리에서는 추론 강도를 low로 둡니다.

저렴하게 초안을 내고 어려운 건만 다시

대기열 전체를 low로 돌리고 점검을 통과하지 못한 레코드만 표시한 뒤, 같은 메시지 배열로 high에서 다시 보냅니다. 두 응답 사이에 달라진 것은 추론 강도 필드뿐입니다.

curl --fail-with-body -sN https://api.spicyapi.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Idempotency-Key: $(uuidgen)" \
  -d '{
  "model": "deepseek/v4-flash/chat",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarise the following release notes into three bullet points."
    }
  ],
  "stream": true
}' \
  | jq --unbuffered -Rrj 'select(startswith("data: ")) | .[6:] | select(. != "[DONE]") | fromjson | if .error then "\n[error] \(.error.message)\n" else (.choices[0].delta.content? // empty) end'

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