Model DeepSeek Baru untuk Coding pada 2026: Mana yang Harus Dipilih

Untuk sebagian besar tugas coding, mulailah dengan deepseek-flash. Nama ini merujuk pada V4.1-Flash, yang dirilis pada 10 September 2026. Gunakan deepseek-v4-pro untuk perbandingan pada tugas Anda sendiri. Nama-namanya bisa membingungkan: rekomendasi lama juga menyebut deepseek-v4-flash, tetapi nama itu sudah dihentikan dan hanya sementara diarahkan ke model baru.

Artikel ini membahas perbedaan harga dan kasus penggunaan antar model, serta gambaran umum cara menghubungkan DeepSeek ke alat Anda. Nama, harga, dan aturan dalam materi sumber didasarkan pada halaman resmi DeepSeek per 16 September 2026. Semua itu dapat berubah, jadi periksa ketentuan terbaru di situs web sebelum membayar.

Petunjuk tambahan tersedia di dokumentasi Ailoot.

Model DeepSeek apa saja yang tersedia sekarang: jawaban singkat#

Tabel ini menunjukkan nama aktif dan nama yang sudah dihentikan untuk kolom model.

Apa yang berubah pada September 2026#

Pada 10 September 2026, DeepSeek merilis DeepSeek-V4.1-Flash dan memperbarui nama model. Perubahan ini memengaruhi nama lama serta rencana penyediaan Pro.

1. Model baru, V4.1-Flash, dirilis. Menurut deskripsi DeepSeek, model ini lebih cerdas dan lebih cepat daripada generasi sebelumnya serta memahami gambar. DeepSeek juga menyebutkan secara terpisah bahwa cache model V4.1-Flash lebih kecil daripada generasi sebelumnya, sehingga permintaan yang memanfaatkan cache lebih murah. Dampaknya terhadap tagihan Anda dijelaskan di bawah.
2. Nama deepseek-flash kini secara khusus mengarah ke V4.1-Flash.
3. Nama sebelumnya deepseek-v4-flash dan deepseek-v4-flash-vision-exp sudah dihentikan. Demi kompatibilitas dengan proyek lama, nama-nama ini saat ini diarahkan ke V4.1-Flash, dan permintaan dikenai harga model tersebut. Namun, jangan mengandalkannya: pengalihan ini hanya sementara, jadi sebaiknya segera gunakan deepseek-flash.
4. DeepSeek pertama kali mengumumkan bahwa mereka akan menghentikan V4 Pro secara bertahap: mulai pukul 04:00 UTC pada 14 September 2026, semua permintaan ke deepseek-v4-pro direncanakan dialihkan ke V4.1-Flash. Lalu rencananya berubah. Menurut halaman harga pada tanggal pemeriksaan, DeepSeek memutuskan untuk tetap menyediakan V4 Pro setelah 14 September, dengan harga yang sama seperti sebelumnya.

Untuk penyiapan baru, gunakan deepseek-flash: pada tanggal pemeriksaan, nama ini mengarah ke V4.1-Flash. deepseek-v4-pro masih berfungsi, tetapi rencana penyediaannya sudah berubah, jadi Flash tetap menjadi rekomendasi utama.

Apa perbedaan harga deepseek-flash dan deepseek-v4-pro?#

Harga deepseek-flash lebih rendah daripada Pro. DeepSeek menghitung biaya per 1 juta token secara terpisah untuk input dan output, serta memperhitungkan cache hit pada input. Token adalah bagian-bagian teks yang digunakan untuk mengukur ukuran permintaan Anda dan respons model. Tabel ini menunjukkan harga per 1 juta token dalam dolar per 16 September 2026.

Harga menjadi tepat dua kali lipat selama jam sibuk. deepseek-flash sekitar tiga sampai empat kali lebih murah daripada model unggulan di sebagian besar baris. Untuk coding, saat percakapan panjang dapat mencapai jutaan token, perbedaan pada tagihan Anda cukup besar.

Semakin lama percakapan dengan agen, semakin banyak token yang digunakannya. Jadi, saat memilih model, pertimbangkan harga per juta token: harga ini menentukan tagihan bulanan Anda.

Jika Anda ingin membangun sistem untuk bekerja dengan kode, memilih mesinnya hanyalah salah satu bagian. Metode yang dijelaskan menggunakan kombinasi Klon AI + Otak Kedua + Rekayasa Konteks.

Pengaruh caching konteks dan jam sibuk terhadap tagihan#

Harga DeepSeek memiliki tarif terpisah untuk input dengan cache hit dan untuk penggunaan di luar jam sibuk. Pertimbangkan ketentuan ini saat membuat permintaan berulang dan menjadwalkan tugas yang tidak mendesak.

Cache konteks. Secara default, DeepSeek menyimpan bagian awal permintaan Anda di disk. Jika permintaan berikutnya dimulai dengan cara yang sama seperti permintaan sebelumnya, model mengambil bagian yang cocok dari cache, dengan biaya beberapa kali lebih murah. Untuk deepseek-flash di luar jam sibuk, input dengan cache hit berharga $0.003, dibandingkan $0.15 per 1 juta token tanpa cache hit. Saat bekerja dengan kode, instruksi sistem dan konteks proyek di awal permintaan sering berulang, sehingga Anda dapat memanfaatkan cache. Anda tidak perlu mengaktifkan apa pun; fitur ini secara default aktif untuk semua orang.

Jam sibuk. DeepSeek memiliki dua tarif: satu selama jam sibuk dan satu lagi yang harganya setengah di luar jam tersebut. Jam sibuk adalah 01:00–04:00 dan 06:00–10:00 UTC, Senin hingga Jumat. Semua waktu lainnya, termasuk akhir pekan, dianggap di luar jam sibuk dan biayanya setengah. Jika Anda memiliki tugas yang tidak mendesak—proses besar atau pemrosesan kode secara batch—jalankan di luar interval jam sibuk UTC yang ditentukan agar biayanya setengah.

Konteks dan panjang respons maksimum#

Kedua model mendukung konteks hingga 1 juta token. Anda dapat mengirim banyak file dan percakapan panjang di dalamnya. Apakah kapasitas itu cukup untuk tugas coding besar bergantung pada ukuran file Anda, jadi periksa dengan proyek Anda sendiri.

Panjang respons maksimum hingga 384 ribu token. Secara default, batasnya lebih rendah: 8 ribu token tanpa mode penalaran, 64 ribu dalam mode penalaran, dan 128 ribu jika Anda meningkatkan upaya penalaran ke max. Jika Anda mengharapkan respons panjang—misalnya, seluruh file kode yang besar—tetapkan nilai max_tokens yang lebih tinggi secara eksplisit; jika tidak, respons dapat terpotong di tengah.

Apakah Anda memerlukan mode penalaran untuk coding?#

DeepSeek memiliki mode penalaran: sebelum menjawab, model terlebih dahulu memikirkan solusinya. Menurut deskripsi DeepSeek, mode ini dirancang untuk meningkatkan akurasi jawaban pada tugas yang sulit. Mode ini aktif secara default, dengan tingkat upaya high.

Mode ini dikendalikan oleh parameter reasoning_effort, yang menurut dokumentasi DeepSeek menerima nilai berikut:

• none - menonaktifkan penalaran. Cocok untuk permintaan sederhana dan cepat yang tidak memerlukan solusi rumit.
• low - tingkat penalaran minimum.
• high - nilai bawaan.
• max - tingkat penalaran maksimum untuk tugas tersulit; respons bisa lebih panjang.

Periksa sendiri pengaruhnya terhadap harga dan kualitas pada tugas Anda: penalaran yang lebih mendalam biasanya menghasilkan respons lebih panjang dan lebih banyak token output. Untuk coding sehari-hari, masuk akal untuk memulai dengan high (nilai bawaan) dan melihat apakah hasilnya cocok untuk Anda. Dalam mode penalaran, parameter seperti temperature diabaikan, dan top_p tidak turun di bawah 0.95.

Bagaimana cara menghubungkan DeepSeek ke alat Anda?#

DeepSeek API kompatibel dengan format OpenAI dan Anthropic. Untuk menghubungkannya melalui alat yang kompatibel, Anda memerlukan URL dasar API, kunci akses, dan nama model. URL dasarnya adalah:

# OpenAI format
https://api.deepseek.com

# Anthropic format
https://api.deepseek.com/anthropic

Menurut DeepSeek, modelnya dapat dihubungkan sebagai mesin di Claude Code, GitHub Copilot, dan OpenCode tanpa menulis kode. Nama field yang tepat berbeda di setiap alat, tetapi proses umumnya adalah:

1. Dapatkan kunci akses dari akun DeepSeek Anda.
2. Di pengaturan alat, masukkan URL dasar DeepSeek dan kunci Anda. Untuk alat yang menggunakan format Anthropic (misalnya, Claude Code), masukkan https://api.deepseek.com/anthropic; untuk alat yang menggunakan format OpenAI, masukkan https://api.deepseek.com.
3. Masukkan deepseek-flash di kolom model.
4. Ajukan pertanyaan singkat dan periksa informasi penggunaan alat untuk memastikan model yang benar-benar digunakan: permintaan harus dilayani oleh deepseek-flash, bukan mesin sebelumnya. Nama di pengaturan saja tidak cukup; nama model yang muncul di respons yang dihasilkan juga tidak memastikan bahwa peralihan berhasil. Periksa dokumentasi alat Anda untuk mengetahui tempat melihat informasi tentang model yang digunakan. Jika informasi ini tidak ditampilkan, Anda tidak dapat memastikan peralihan hanya dari respons.

Artikel ini tidak menyediakan panduan penyiapan langkah demi langkah untuk alat tertentu: setiap alat memiliki tampilan sendiri, dan tampilannya dapat berubah. Sebelum menghubungkan, periksa apakah alat Anda mendukung URL model eksternal (tidak semua alat mengizinkan perubahan ini) dan format yang digunakannya—OpenAI atau Anthropic. Kami memiliki panduan terpisah untuk menghubungkan model dengan OpenCode: OpenCode: apa itu dan cara menghubungkan model. Jika Anda mencari opsi gratis, lihat pilihan model gratis untuk coding.

Model mana yang sebaiknya dipilih untuk tugas Anda?#

Mulailah dengan deepseek-flash, biarkan mode penalaran pada nilai bawaan high, dan coba deepseek-v4-pro jika Anda punya alasan untuk membandingkannya. Saat memilih, nilai bagaimana model menangani tugas Anda dan berapa biaya kerjanya.

Langkah selanjutnya#

Ketentuan pembayaran API yang berbeda menurut negara dan cara lebih lanjut untuk mengurangi biaya token berada di luar cakupan pemilihan model. Di bawah ini terdapat tautan ke panduan pembayaran, dokumentasi resmi yang memuat aturan harga dan caching, serta artikel terkait tentang alat.

Penyiapan lengkap untuk mengatur vibe coding: Klon AI + Otak Kedua + Rekayasa Konteks.

Jika sudah siap, kunjungi Ailoot.