# Model DeepSeek Baharu untuk Pengekodan pada Tahun 2026: Yang Mana Satu Patut Dipilih
> Gambaran terperinci: Model DeepSeek baharu untuk pengekodan pada tahun 2026: yang mana satu patut dipilih.
Source: https://ailoot.ai/blog/ms/deepseek-coding-models/
Canonical: https://ailoot.ai/blog/ms/deepseek-coding-models/
Language: ms
Publisher: Ailoot (https://ailoot.ai/)
Translation: guide-158
Revision: sha256-9d8733beca64c1405ccb6a5543d146f98e1ed9e2596fe9020e348bb6e24bdc98
Untuk kebanyakan tugas pengekodan, mulakan dengan `deepseek-flash`. Nama ini merujuk kepada V4.1-Flash, yang dikeluarkan pada 10 September 2026. Simpan `deepseek-v4-pro` untuk dibandingkan pada tugas anda sendiri. Nama-nama ini boleh mengelirukan: cadangan lama turut menyebut `deepseek-v4-flash`, tetapi nama itu telah ditamatkan dan hanya dihalakan sementara kepada model baharu.
Artikel ini menerangkan perbezaan harga dan kegunaan antara model, serta gambaran umum tentang cara menyambungkan DeepSeek kepada alat anda. Nama, harga dan peraturan dalam bahan sumber adalah berdasarkan halaman rasmi DeepSeek setakat 16 September 2026. Maklumat ini boleh berubah, jadi semak syarat semasa di laman web sebelum membuat pembayaran.
Nota
Bahan ini untuk rujukan dan berdasarkan data DeepSeek yang tersedia kepada umum. Syarat pembayaran API mengikut negara dan cara mengurangkan bil ialah topik yang berasingan. Artikel ini hanya membincangkan model itu sendiri dan cara memilihnya; pautan ke panduan pembayaran disediakan di penghujung.
Arahan tambahan terdapat dalam [dokumentasi Ailoot](https://ailoot.ai/docs/).
## Model DeepSeek yang tersedia sekarang: jawapan ringkas
Inti utama
Pada masa ini, terdapat dua model aktif dalam API DeepSeek. Yang pertama ialah `deepseek-flash`, yang merujuk kepada DeepSeek-V4.1-Flash baharu dari 10 September 2026. Yang kedua ialah `deepseek-v4-pro` (nama penuh DeepSeek-V4-Pro-0813). Untuk pengekodan, pilih `deepseek-flash` dalam kebanyakan keadaan: model ini lebih baharu, jauh lebih murah dan, menurut DeepSeek sendiri, lebih pantas daripada Pro yang terdahulu. Simpan `deepseek-v4-pro` sebagai pilihan sandaran jika model itu memberikan hasil yang lebih baik untuk tugas tertentu. Nama lama `deepseek-v4-flash` dan `deepseek-v4-flash-vision-exp` telah ditamatkan: permintaan yang menggunakannya dihalakan sementara kepada V4.1-Flash.
Jadual ini menunjukkan nama aktif dan nama yang telah ditamatkan bagi medan `model`.
| Nama bagi medan `model` | Model yang dirujuk | Gunakan untuk pengekodan? |
|----|----|----|
| `deepseek-flash` | DeepSeek-V4.1-Flash, model baharu dari 2026-09-10 | Ya, pilihan lalai |
| `deepseek-v4-pro` | DeepSeek-V4-Pro-0813, model unggulan terdahulu | Hanya sebagai pilihan sandaran jika Flash tidak sesuai untuk anda |
| `deepseek-v4-flash` | Nama yang telah ditamatkan, dihalakan sementara kepada V4.1-Flash | Tidak, gunakan `deepseek-flash` |
| `deepseek-v4-flash-vision-exp` | Nama yang telah ditamatkan, dihalakan sementara kepada V4.1-Flash | Tidak, gunakan `deepseek-flash` |
## Perubahan pada September 2026
Pada 10 September 2026, DeepSeek mengeluarkan DeepSeek-V4.1-Flash dan mengemas kini nama model. Perubahan itu melibatkan nama lama serta rancangan untuk menyediakan Pro.
1. Model baharu, V4.1-Flash, telah dikeluarkan. Menurut penerangan DeepSeek, model ini lebih pintar dan pantas daripada generasi sebelumnya serta boleh memahami imej. DeepSeek turut menyatakan secara berasingan bahawa cache model V4.1-Flash lebih kecil berbanding generasi sebelumnya, jadi permintaan yang menggunakan cache berharga lebih rendah. Kesan terhadap bil anda diterangkan di bawah.
2. Nama `deepseek-flash` kini merujuk khusus kepada V4.1-Flash.
3. Nama terdahulu `deepseek-v4-flash` dan `deepseek-v4-flash-vision-exp` telah ditamatkan. Untuk keserasian dengan projek lama, nama-nama ini buat masa ini dihalakan kepada V4.1-Flash dan permintaan dikenakan harga model itu. Namun, jangan bergantung padanya: penghalaan semula ini bersifat sementara, jadi lebih baik gunakan `deepseek-flash` mulai sekarang.
4. DeepSeek pada mulanya mengumumkan bahawa V4 Pro akan dihentikan secara berperingkat: mulai 04:00 UTC pada 14 September 2026, semua permintaan kepada `deepseek-v4-pro` sepatutnya dihalakan kepada V4.1-Flash. Kemudian, rancangan itu berubah. Menurut halaman harga setakat tarikh semakan, DeepSeek memutuskan untuk terus menyediakan V4 Pro selepas 14 September, dengan harga yang sama seperti sebelum ini.
Untuk persediaan baharu, gunakan `deepseek-flash`: setakat tarikh semakan, nama ini merujuk kepada V4.1-Flash. `deepseek-v4-pro` masih berfungsi, tetapi rancangan penyediaannya sudah berubah, jadi Flash kekal sebagai cadangan utama.
Perhatian
Menurut DeepSeek, ujian bebas oleh beberapa pihak meletakkan V4.1-Flash di hadapan V4-Pro dari segi prestasi, harga dan kelajuan. Ini ialah kenyataan syarikat itu sendiri; artikel ini tidak mengandungi ukuran bebas. Ujinya pada tugas anda sendiri: jalankan prompt yang sama pada kedua-dua model dan bandingkan hasil serta masanya.
## Apakah perbezaan harga antara `deepseek-flash` dengan `deepseek-v4-pro`?
`deepseek-flash` lebih murah daripada Pro. DeepSeek mengira kos bagi setiap 1 juta token secara berasingan untuk input dan output, serta mengambil kira cache hit pada input. Token ialah cebisan teks yang digunakan untuk mengukur saiz permintaan anda dan respons model. Jadual ini menunjukkan harga setakat 16 September 2026, dalam dolar bagi setiap 1M token.
| Perkara yang diukur | `deepseek-flash` | `deepseek-v4-pro` |
|---------------------------------------|------------------|-------------------|
| Input, tanpa cache (luar waktu puncak) | \$0.15 | \$0.66 |
| Input, cache hit (luar waktu puncak) | \$0.003 | \$0.022 |
| Output (luar waktu puncak) | \$0.60 | \$1.98 |
Harga adalah tepat dua kali ganda lebih tinggi semasa waktu puncak. `deepseek-flash` kira-kira tiga hingga empat kali lebih murah daripada model unggulan dalam kebanyakan baris. Untuk pengekodan, apabila perbualan panjang boleh mencecah jutaan token, perbezaan pada bil anda adalah ketara.
Semakin panjang perbualan dengan ejen, semakin banyak token yang digunakan. Oleh itu, semasa memilih model, pertimbangkan harga bagi setiap juta token: harga itu menentukan bil bulanan anda.
Nota
Harga API tidak sama dengan langganan sembang DeepSeek. Ini ialah bayaran bagi setiap token untuk permintaan kepada model melalui alat atau kod anda. Syarat pembayaran API mengikut negara dibincangkan dalam artikel berasingan; lihat pautan di penghujung.
## Bagaimanakah cache konteks dan waktu puncak mempengaruhi bil anda
Harga DeepSeek menetapkan kadar berasingan untuk input dengan cache hit dan penggunaan di luar waktu puncak. Pertimbangkan syarat ini apabila membuat permintaan berulang dan menjadualkan tugas yang tidak mendesak.
**Cache konteks.** Secara lalai, DeepSeek menyimpan permulaan permintaan anda pada cakera. Jika permintaan seterusnya bermula dengan cara yang sama seperti permintaan sebelumnya, model mengambil bahagian yang sepadan daripada cache, dengan kos beberapa kali lebih rendah. Untuk `deepseek-flash` di luar waktu puncak, input dengan cache hit berharga \$0.003 bagi setiap 1M token berbanding \$0.15 tanpa cache hit. Semasa bekerja dengan kod, arahan sistem dan konteks projek pada permulaan permintaan sering berulang, jadi cache boleh digunakan. Anda tidak perlu mengaktifkan apa-apa; cache tersedia untuk semua orang secara lalai.
**Waktu puncak.** DeepSeek mempunyai dua kadar: satu semasa waktu puncak dan satu lagi yang separuh harga di luar waktu tersebut. Waktu puncak ialah 01:00–04:00 dan 06:00–10:00 UTC, Isnin hingga Jumaat. Semua waktu lain, termasuk hujung minggu, dianggap di luar waktu puncak dan berharga separuh. Jika anda mempunyai tugas yang tidak mendesak—seperti proses berskala besar atau pemprosesan kod secara kelompok—jalankannya di luar selang waktu puncak UTC yang dinyatakan untuk mendapatkan harga separuh.
## Konteks dan panjang maksimum respons
Kedua-dua model menyokong konteks sehingga 1 juta token. Anda boleh menghantar banyak fail dan perbualan yang panjang di dalamnya. Sama ada jumlah ini mencukupi untuk tugas pengekodan yang besar bergantung pada saiz fail anda, jadi semak dengan projek anda sendiri.
Panjang maksimum respons boleh mencapai 384 ribu token. Secara lalai, hadnya lebih rendah: 8 ribu token tanpa mod penaakulan, 64 ribu dalam mod penaakulan dan 128 ribu jika anda meningkatkan usaha penaakulan kepada `max`. Jika anda menjangkakan respons yang panjang—contohnya, keseluruhan fail kod yang besar—tetapkan nilai `max_tokens` yang lebih tinggi secara jelas; jika tidak, respons mungkin terpotong di tengah-tengah.
## Adakah anda memerlukan mod penaakulan untuk pengekodan?
DeepSeek mempunyai mod penaakulan: sebelum memberikan respons, model terlebih dahulu memikirkan penyelesaiannya. Menurut penerangan DeepSeek, mod ini direka untuk meningkatkan ketepatan respons bagi tugas yang sukar. Mod ini diaktifkan secara lalai, dengan tahap usaha ditetapkan kepada `high`.
Mod ini dikawal oleh parameter `reasoning_effort`, yang menurut dokumentasi DeepSeek menerima nilai berikut:
- `none` - matikan penaakulan. Sesuai untuk permintaan ringkas dan pantas yang tidak memerlukan penyelesaian rumit.
- `low` - tahap penaakulan minimum.
- `high` - nilai lalai.
- `max` - tahap penaakulan maksimum untuk tugas yang paling sukar; respons mungkin lebih panjang.
Semak sendiri kesannya terhadap harga dan kualiti bagi tugas anda: penaakulan yang lebih mendalam biasanya menghasilkan respons yang lebih panjang dan lebih banyak token output. Untuk pengekodan harian, munasabah untuk bermula dengan `high` (nilai lalai) dan lihat sama ada hasilnya sesuai. Dalam mod penaakulan, parameter seperti `temperature` diabaikan dan `top_p` tidak turun di bawah 0.95.
## Bagaimanakah cara menyambungkan DeepSeek kepada alat anda?
API DeepSeek serasi dengan format OpenAI dan Anthropic. Untuk menyambung melalui alat yang serasi, anda memerlukan URL asas API, kunci akses dan nama model. URL asasnya ialah:
```
# OpenAI format
https://api.deepseek.com
# Anthropic format
https://api.deepseek.com/anthropic
```
Menurut DeepSeek, modelnya boleh disambungkan sebagai enjin dalam Claude Code, GitHub Copilot dan OpenCode tanpa menulis kod. Nama medan yang tepat berbeza mengikut alat, tetapi proses umumnya adalah seperti berikut:
1. Dapatkan kunci akses daripada akaun DeepSeek anda.
2. Dalam tetapan alat, masukkan URL asas DeepSeek dan kunci anda. Bagi alat yang menggunakan format Anthropic (contohnya, Claude Code), masukkan `https://api.deepseek.com/anthropic`; bagi alat yang menggunakan format OpenAI, masukkan `https://api.deepseek.com`.
3. Masukkan `deepseek-flash` dalam medan model.
4. Tanyakan soalan ringkas dan semak maklumat penggunaan alat untuk mengetahui model yang benar-benar digunakan: permintaan itu sepatutnya diproses oleh `deepseek-flash`, bukannya enjin terdahulu. Nama dalam tetapan sahaja tidak mencukupi; nama model yang disebut dalam respons yang dijana juga tidak membuktikan bahawa pertukaran itu berjaya. Semak dokumentasi alat anda untuk mengetahui tempat melihat maklumat model yang digunakan. Jika maklumat itu tidak dipaparkan, anda tidak boleh mengesahkan pertukaran tersebut melalui respons sahaja.
Artikel ini tidak menyediakan panduan persediaan langkah demi langkah untuk alat tertentu: setiap alat mempunyai skrin tersendiri dan skrin tersebut boleh berubah. Sebelum menyambung, semak sama ada alat anda menyokong URL model luaran (bukan semua alat membenarkan anda mengubahnya) dan format yang digunakannya—OpenAI atau Anthropic. Kami mempunyai panduan berasingan untuk menyambungkan model dengan OpenCode: [OpenCode: apakah itu dan cara menyambungkan model](https://ailoot.ai/blog/ms/opencode-installation-models/). Jika anda mencari pilihan percuma, lihat [pilihan model percuma untuk pengekodan](https://ailoot.ai/blog/ms/free-coding-models/).
Nota
Akaun anda mempunyai had untuk permintaan serentak: hadnya lebih tinggi bagi `deepseek-flash` dan lebih rendah bagi `deepseek-v4-pro`. Sukar untuk mencapai had ini apabila bekerja bersendirian; had ini penting apabila ramai pengguna menggunakan satu akaun pada masa yang sama. Jika anda melebihinya, API akan mengembalikan ralat 429: dalam keadaan itu, kurangkan bilangan permintaan serentak; ralat itu sendiri tidak bermakna ada sesuatu yang rosak.
## Model manakah patut dipilih untuk tugas anda?
| Situasi anda | Perkara yang perlu digunakan | Sebab |
|----|----|----|
| Pengekodan harian, ejen, vibe coding | `deepseek-flash` | Lebih baharu, lebih murah dan, menurut DeepSeek, mengatasi model unggulan Pro |
| Anda memerlukan kualiti tertinggi untuk tugas yang sukar | Bandingkan sendiri: `deepseek-flash` dengan `reasoning_effort` `max` berbanding `deepseek-v4-pro` | Pilihan bergantung pada hasil bagi tugas anda |
| Projek lama menggunakan `deepseek-v4-flash` | Tukar nama itu kepada `deepseek-flash` | Nama lama telah ditamatkan dan hanya dihalakan sementara kepada model baharu |
| Proses berskala besar yang tidak mendesak | `deepseek-flash` di luar waktu puncak | Harga separuh di luar waktu puncak UTC yang dinyatakan |
Mulakan dengan `deepseek-flash`, kekalkan mod penaakulan pada tetapan lalai `high` dan cuba `deepseek-v4-pro` apabila anda mempunyai sebab untuk membandingkannya. Semasa memilih, nilai cara model itu mengendalikan tugas anda dan kos kerjanya.
## Langkah seterusnya
Syarat pembayaran API mengikut negara dan cara lain untuk mengurangkan kos token tidak termasuk dalam skop pemilihan model. Di bawah ialah pautan ke panduan pembayaran, dokumentasi rasmi yang mengandungi harga dan peraturan cache, serta artikel berkaitan tentang alat.
### Sumber
- [DeepSeek API - model dan harga](https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing/)
- [DeepSeek - keluaran V4.1-Flash, 2026-09-10](https://api-docs.deepseek.com/news/news260910)
- [DeepSeek API - panduan mula pantas dan senarai model](https://api-docs.deepseek.com/)
- [DeepSeek API - mod penaakulan](https://api-docs.deepseek.com/guides/thinking_mode)
- [DeepSeek API - cache konteks](https://api-docs.deepseek.com/guides/kv_cache)
- [DeepSeek API - had kadar permintaan](https://api-docs.deepseek.com/quick_start/rate_limit)
- [DeepSeek API - parameter sembang](https://api-docs.deepseek.com/api/create-chat-completion)
- [Model percuma untuk pengekodan pada tahun 2026](https://ailoot.ai/blog/ms/free-coding-models/)
- [OpenCode: apakah itu dan cara menyambungkan model](https://ailoot.ai/blog/ms/opencode-installation-models/)
Apabila anda sudah bersedia, lihat [Ailoot](https://ailoot.ai/).
## Soalan lazim: Model DeepSeek Baharu untuk Pengekodan pada Tahun 2026: Yang Mana Satu Patut Dipilih
### Patutkah saya memilih model dengan tetingkap konteks lebih besar secara automatik?
Tidak. Bandingkan panjang respons disokong dan keperluan tugasan pengekodan sebenar serta saiz konteks. Mulakan dengan pilihan Flash artikel yang lebih murah dan kekalkan Pro hanya jika ia menghasilkan hasil disahkan lebih baik pada tugasan anda.
### Adakah harga bacaan cache terpakai pada setiap bacaan projek berulang?
Tidak. Bandingkan penggunaan cache sebenar daripada menganggap bacaan berulang ialah hit. Sertakan input tanpa cache, output dan sebarang syarat waktu puncak berkenaan ketika menganggarkan bil tugasan.
## Ailoot · Syarikat dan portfolio projeknya
Ailoot berteraskan pengalaman operasi yang mantap, pangkalan pelanggan yang besar, perkhidmatan yang stabil dan pemantauan KPI berterusan.
Syarikat dan portfolio projeknya: jutaan pelanggan; jualan bernilai berbilion setiap bulan.
Ailoot menggunakan pengalaman operasi ini untuk akses API kepada ciri AI dalam produk pelanggan, ejen, aplikasi dan automasi.