DeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision Exp
DeepSeek V4 Flash Vision Exp는 이미지와 텍스트를 결합해 시각적 이해와 멀티모달 에이전트 작업을 수행합니다. V4 Flash 아키텍처에 시각 모듈을 추가하고 텍스트를 반환하며, 이미지에 근거한 설명, 분석, 도구 작업 제안을 지원합니다.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsdeepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesdeepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp
모델 소개
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
DeepSeek V4 Flash Vision Exp는 V4 계열에 속하는 DeepSeek의 실험적 멀티모달 모델입니다. V4 Flash에 시각 모듈을 추가하고 시각적 이해를 위한 추가 학습을 진행한 모델입니다. 입력은 이미지와 텍스트의 조합이며 출력은 텍스트입니다. 문서에 명시된 목적은 멀티모달 에이전트 작업과 텍스트 기반 에이전트 작업을 결합하는 것입니다. 따라서 어시스턴트에 필요한 정보가 스크린샷, 차트 또는 제공된 다른 이미지에 보이는 경우 유용합니다.
제작사 참고 자료는 비전 인코더와 정렬 모듈이 DFlash 어텐션, 전문가 혼합 구성 요소, 하이퍼 연결, DSpark 경로와 연결되는 구조를 설명합니다. 시각 모듈은 이미지 정보를 언어 모델이 작성된 질문과 함께 사용할 수 있는 형태로 변환합니다. 이는 카드에서 인용한 텍스트 전용 V4 Flash 프로필과 차이가 있으며, 해당 프로필의 비교에서는 멀티모달 요소를 별도로 다룹니다. Vision Exp는 고유한 이름을 가진 에디션이며, 다른 Flash 모델에 임의의 미디어 지원을 추가하라는 지시가 아닙니다.
프롬프트 형식 참고 자료는 텍스트 사이에 이미지 콘텐츠를 배치하는 방식, 여러 턴의 대화, 도구 호출, 사고 모드를 지원합니다. 비사고 프롬프트는 직접적인 답변을 요청할 수 있으며, 사고 프롬프트는 문서에 제시된 Max 예시를 포함해 추론 노력 설정을 사용할 수 있습니다. 이미지는 프롬프트에 등장하는 순서 그대로 기록됩니다. 여러 입력에 번호나 표지를 붙이고 질문이 어느 그림을 가리키는지 명시하면, 시각적 비교와 출처의 연결을 유지할 수 있습니다.
공개된 설정에서 max_position_embeddings는 1,048,576입니다. 이는 모델 설정상의 위치 한도이며, 별도로 명시된 최대 출력 한도가 아닙니다. 핵심에 집중한 이미지 묶음과 명확한 질문을 준비하고, 프롬프트, 대화, 생성된 답변이 선택한 제작사 워크플로의 제한 범위 안에 들어가도록 하세요.
실제 인터페이스 작업에서는 현재 스크린샷, 사용자가 수행하려는 작업, 관련 텍스트 명세를 제공하세요. 예를 들어 다음과 같이 지시할 수 있습니다. “이 설정을 변경하는 데 필요한 화면상의 컨트롤을 식별하세요. 표시된 이름을 사용하고, 다음 작업을 설명하며, 화면의 어느 부분이 그 작업의 근거인지 명시하세요.” 차트에서는 화면에 보이는 값과 관계를 추론에 따른 해석과 구분해 요청하세요. 작은 글씨가 중요하다면, 글씨를 읽을 수 있도록 잘라 낸 이미지와 그 부분의 역할을 파악할 수 있을 만큼 충분한 주변 맥락을 함께 제공하세요.
에이전트 애플리케이션에서 모델은 이미지와 지시를 해석한 후 도구 작업을 제안할 수 있습니다. 이를 사용하는 애플리케이션이 해당 작업을 실행하고 관측 결과를 반환하며, 필요할 때 다음 시각적 상태를 제공합니다. 도구의 목적과 허용되는 작업을 정의하세요. 제안된 클릭, 작성된 좌표, 생성된 코드는 애플리케이션이 해당 작업을 수행하기 전까지는 텍스트 결과입니다. 실행 후의 관측 결과를 다음 단계의 근거로 사용하세요.
출처 기반 결과물을 요청할 때는 각 판단의 근거가 된 이미지와 화면상의 세부 정보를 답변에 명시하도록 하세요. 추출한 문구와 설명을 구분하고, 제안된 작업과 완료된 작업을 구분하세요. 스크린샷을 코드로 구현하는 작업에는 관련 원문, 의도한 동작, 필요한 최종 결과물을 추가하세요. 이 모델의 프로필은 이미지와 텍스트를 이해하고 텍스트를 출력하는 모델이며, 이미지 생성, 음성 합성 또는 당연히 지원된다고 가정한 동영상 분석 워크플로가 아닙니다.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp
deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp
deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp시작하기
DeepSeek V4 Flash Vision Exp는 이미지와 텍스트를 결합해 시각적 이해와 멀티모달 에이전트 작업을 수행합니다. V4 Flash 아키텍처에 시각 모듈을 추가하고 텍스트를 반환하며, 이미지에 근거한 설명, 분석, 도구 작업 제안을 지원합니다.
- 허용 입력
- 텍스트
- 결과
- 텍스트
Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
- 입력
text- 출력
text- 출력 형식
- json 또는 SSE
| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp | 기본값— |
필드messages | 유형message[] | 요건필수 | 값과 한도 최소 항목 수: 1 | 기본값— |
필드messages[].role | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드messages[].content | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: 텍스트 대화 | 기본값— |
필드stream | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
입력 자료 조합
텍스트 · UTF8 텍스트
messages[].content
메서드 매개변수와 수명 주기
| 매개변수 | 명세 |
|---|---|
매개변수content_type | 명세application/json |
매개변수required | 명세model, messages |
매개변수material_types | 명세text |
매개변수messages | 명세role/content 형식의 메시지 배열 |
매개변수file_material | 명세실제 UTF-8 문서를 텍스트로 그대로 삽입합니다. 파일 ID는 추정하지 않습니다 |
매개변수optional_controls | 명세stream |
매개변수control_scope | 명세텍스트 대화. stream은 불리언이며 기본값은 false입니다. |
매개변수output_modalities | 명세text |
매개변수hosted_operations | 명세false |
매개변수multimodal_input_binding | 명세null |
메서드 별칭: /chat/completions
수명 주기: synchronous_or_streamed
정확한 모델 ID를 messages와 함께 보내세요.
컨텍스트 길이는 출력 상한이 아닙니다.
텍스트 파일은 텍스트를 그대로 제공할 수 있습니다. 이미지/오디오/파일 객체 입력에는 정확한 바인딩이 필요합니다.
요금
요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.
- 빠른 모드
- 미지정 빠른 모드를 선택한 경우
- Flex 모드
- 미지정 flex 모드를 선택한 경우
- 최대 추론 수준
- 미지정 최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우
Ailoot 요금
설정별 가격
| 설정 | 요금표 | 요금 |
|---|---|---|
| 설정토큰의 기본 단가 | 요금표기본 요금 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.00088 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.00264 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.000028 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
요청 예제
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model="deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(result.to_dict(mode="json"))
결과 수신 및 저장
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
json 또는 SSE
완료된 결과 모두 보관
반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.
각 선택지와 그 콘텐츠·도구 호출·추론을 모두 보존하세요. SSE에서는 선택지/도구 인덱스별로 증분을 조합하고 최종 종료 사유와 사용량을 유지하세요.
원래 응답을 확인해야 할 경우
요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.
응답 필드
| 필드 | 유형 |
|---|---|
필드choices[].index | 유형integer |
필드choices[].message.content | 유형string|null |
필드choices[].message.tool_calls | 유형tool_call[] |
필드choices[].message.reasoning_content | 유형string |
필드choices[].message.reasoning_details | 유형object|array |
필드choices[].finish_reason | 유형string|null |
필드usage | 유형object |
오류와 다음 단계
| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
|---|---|---|
응답400 · invalid_request_error | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |
별칭
모델 별칭
Ailoot Ultra deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp
메서드 경로 별칭
/chat/completions
관련 호출용 ID
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp
deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp
deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp시작하기
DeepSeek V4 Flash Vision Exp는 이미지와 텍스트를 결합해 시각적 이해와 멀티모달 에이전트 작업을 수행합니다. V4 Flash 아키텍처에 시각 모듈을 추가하고 텍스트를 반환하며, 이미지에 근거한 설명, 분석, 도구 작업 제안을 지원합니다.
- 허용 입력
- 텍스트
- 결과
- json · sse
Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
- 입력
text- 출력
json,sse- 출력 형식
- JSON 또는 SSE
| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp | 기본값— |
필드messages | 유형message[] | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].role | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 user, assistant | 기본값— |
필드messages[].content | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드max_tokens | 유형integer | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드stream | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
입력 자료 조합
텍스트 · UTF-8 텍스트
messages[].content 문자열
메서드 매개변수와 수명 주기
| 매개변수 | 명세 |
|---|---|
매개변수content_type | 명세application/json |
매개변수required | 명세model, messages, max_tokens |
매개변수optional_controls | 명세stream |
매개변수material_types | 명세text |
매개변수text_file_material | 명세실제 UTF-8 문서를 읽고 그 텍스트를 지정된 입력 또는 메시지 콘텐츠 문자열에 넣으세요. |
수명 주기: synchronous_or_streamed
요금
요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.
- 빠른 모드
- 미지정 빠른 모드를 선택한 경우
- Flex 모드
- 미지정 flex 모드를 선택한 경우
- 최대 추론 수준
- 미지정 최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우
Ailoot 요금
설정별 가격
| 설정 | 요금표 | 요금 |
|---|---|---|
| 설정토큰의 기본 단가 | 요금표기본 요금 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.00088 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.00264 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.000028 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
요청 예제
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
-H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError
api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
with urlopen(request, timeout=120) as response:
raw = response.read()
Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
Path('result.json').write_bytes(error.read())
Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
결과 수신 및 저장
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
JSON 또는 SSE
완료된 결과 모두 보관
반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.
모든 콘텐츠 블록, 사고 서명, 실제 도구 사용 ID를 보존하세요. 모든 SSE 블록 증분을 조합하세요. 첫 텍스트 블록이 전체 출력은 아닙니다.
원래 응답을 확인해야 할 경우
요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.
응답 필드
| 필드 | 유형 |
|---|---|
필드id | 유형string |
필드model | 유형string |
필드content[] | 유형text|thinking|tool_use|other content block |
필드stop_reason | 유형string|null |
필드usage | 유형object |
오류와 다음 단계
| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
|---|---|---|
응답400 · invalid_request_error | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |
별칭
모델 별칭
Ailoot Ultra deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp
메서드 경로 별칭
/chat/completions
관련 호출용 ID
FAQ · DeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision Exp
- 어떤 입력과 결과를 사용할 수 있나요?
POST /v1/chat/completions·deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp:text→textPOST /v1/messages·deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp:text→json,sse- 요청은 어떤 필드를 사용하나요?
POST /v1/chat/completions·deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp:model,messages,streamPOST /v1/messages·deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp:model,messages,max_tokens,stream- 어떤 제한이 적용되나요?
POST /v1/chat/completions·deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp:messages.min_items:1