DeepSeek-V4-Flash API พร้อมใช้งานแล้ว: วิธีใช้งาน API อย่างเป็นทางการ (คู่มือ Public Beta)

DeepSeek เปิดตัว API อย่างเป็นทางการของ DeepSeek-V4-Flash ในวันที่ 31 กรกฎาคม 2026 โดยประกาศระบุการเปลี่ยนแปลงหลัก 3 ข้อ: ความสามารถด้านเอเจนต์ดีขึ้น, รองรับรูปแบบ OpenAI Responses API โดยตรง และใช้งานร่วมกับ Codex ได้ตั้งแต่วันแรก

ลองใช้ Apidog วันนี้

หากคุณใช้ deepseek-v4-flash ตั้งแต่เดือนเมษายน คุณกำลังใช้เวอร์ชันพรีวิวอยู่แล้ว การเปิดตัวนี้ยกระดับโมเดลเป็นเวอร์ชันทางการ DeepSeek-V4-Flash-0731 โดยไม่ต้องแก้โค้ดหรือเปลี่ยนชื่อโมเดล

บทความนี้จะพาคุณตั้งแต่การสร้าง API key, เรียกใช้ API ครั้งแรก, เปิดหรือปิดโหมดการคิด, สตรีมคำตอบ และตรวจสอบค่าใช้จ่ายในช่วงเบต้าสาธารณะ หากยังไม่คุ้นเคยกับตระกูลโมเดลนี้ ให้เริ่มจาก DeepSeek V4 คืออะไร?

💡 หลังได้ API key แล้ว ควรทดสอบ endpoint ก่อนนำไปใช้ในแอปจริง คุณสามารถใช้ Apidog เพื่อส่งคำขอไปยัง DeepSeek API, ตรวจสอบ SSE แบบสตรีมมิงทีละเหตุการณ์ และบันทึกคำขอที่ใช้งานได้ไว้รันซ้ำภายหลัง

มีอะไรเปิดตัวจริงในวันที่ 31 กรกฎาคม

ตามบันทึกการเปลี่ยนแปลงอย่างเป็นทางการ การอัปเดตนี้มีผลกับ API เท่านั้น แอป DeepSeek, โมเดลบนเว็บ และ DeepSeek-V4-Pro API ยังไม่เปลี่ยนแปลง

สรุปสิ่งที่เปลี่ยนมีดังนี้:

• DeepSeek-V4-Flash-0731 คือเวอร์ชันทางการของสาย V4-Flash และเปิดให้ใช้ผ่าน API ในช่วงเบต้าสาธารณะ
• โมเดลมีสถาปัตยกรรมและขนาดเท่ากับ V4-Flash-Preview แต่ DeepSeek ระบุว่าได้รับการฝึกอบรมใหม่ ประสิทธิภาพที่ดีขึ้นจึงไม่ได้มาจากการเพิ่มขนาดเครือข่าย
• DeepSeek รายงานผล benchmark ด้านเอเจนต์ที่สูงกว่า V4-Pro-Preview ได้แก่ Terminal Bench 2.1 ที่ 82.7, Cybergym ที่ 76.7, Toolathlon ที่ได้รับการยืนยันที่ 70.3 และ DeepSWE ที่ 54.4
• รองรับ Responses API โดยกำเนิดและผสานรวมกับ Codex อย่างเป็นทางการ ดูรายละเอียดการตั้งค่าได้ใน DeepSeek-V4-Flash ตอนนี้รองรับ Responses API และ Codex แล้ว
• DeepSeek ระบุว่าเวอร์ชันทางการของ DeepSeek-V4-Pro จะตามมาในไม่ช้า โดยคาดว่าการรองรับ Responses API และ Codex สำหรับ V4-Pro จะมาในช่วงต้นเดือนสิงหาคม 2026

ตัวเลข benchmark หลักมาจากการประเมินของ DeepSeek เอง และบางชุดทดสอบ เช่น DSBench-FullStack กับ DSBench-Hard เป็นชุดทดสอบภายใน ใช้ผลทดสอบของคุณเองประกอบก่อนตัดสินใจย้ายงาน production

ขั้นตอนที่ 1: สร้าง API key

ไปที่ DeepSeek Platform ลงชื่อเข้าใช้ แล้วสร้าง key จากหน้า API Keys โดย key จะขึ้นต้นด้วย sk-

อย่า hardcode key ลงในซอร์สโค้ด ให้เก็บเป็น environment variable แทน:

export DEEPSEEK_API_KEY="sk-your-key-here"

DeepSeek API รองรับรูปแบบที่เข้ากันได้กับ OpenAI และ Anthropic จึงใช้ SDK ที่มีอยู่ได้โดยไม่จำเป็นต้องติดตั้ง SDK เฉพาะของ DeepSeek

รูปแบบ	Base URL
รองรับ OpenAI	https://api.deepseek.com
รองรับ Anthropic	https://api.deepseek.com/anthropic

ขั้นตอนที่ 2: ทดสอบคำขอแรกด้วย curl

เริ่มจากคำขอแบบไม่สตรีมเพื่อยืนยันว่า key, endpoint และชื่อโมเดลถูกต้อง:

curl https://api.deepseek.com/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer ${DEEPSEEK_API_KEY}" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v4-flash",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
      {"role": "user", "content": "Summarize what changed in DeepSeek-V4-Flash-0731."}
    ],
    "stream": false
  }'

หากได้รับ HTTP 200 และมีค่าใน choices[0].message.content แสดงว่าการเชื่อมต่อพร้อมใช้งาน

ใช้ OpenAI Python SDK

ติดตั้ง SDK:

pip3 install openai

กำหนด base_url ให้ชี้ไปยัง DeepSeek:

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ.get("DEEPSEEK_API_KEY"),
    base_url="https://api.deepseek.com"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-flash",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {
            "role": "user",
            "content": "Write a Python function that validates an email address."
        }
    ],
    stream=False
)

print(response.choices[0].message.content)

ใช้ OpenAI SDK ใน Node.js

ติดตั้งแพ็กเกจ:

npm install openai

จากนั้นเรียก API:

import OpenAI from "openai";

const openai = new OpenAI({
  baseURL: "https://api.deepseek.com",
  apiKey: process.env.DEEPSEEK_API_KEY,
});

const completion = await openai.chat.completions.create({
  model: "deepseek-v4-flash",
  messages: [
    { role: "user", content: "Hello!" }
  ],
});

console.log(completion.choices[0].message.content);

ชื่อโมเดล deepseek-v4-flash ชี้ไปที่เวอร์ชัน 0731 แล้ว ดังนั้น integration ที่เคยใช้เวอร์ชันพรีวิวจะได้รับโมเดลใหม่โดยอัตโนมัติ

ขั้นตอนที่ 3: ควบคุมโหมดการคิดและ reasoning effort

V4-Flash รองรับทั้ง non-thinking mode และ thinking mode โดย thinking mode เปิดใช้งานเป็นค่าเริ่มต้น

ใช้ thinking เพื่อเปิดหรือปิดโหมดการคิด และใช้ reasoning_effort เพื่อกำหนดระดับความพยายามในการให้เหตุผล:

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-flash",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Plan a database migration from MySQL to Postgres."
        }
    ],
    reasoning_effort="high",
    extra_body={
        "thinking": {
            "type": "enabled"
        }
    }
)

ก่อนปรับพารามิเตอร์ ให้คำนึงถึงข้อจำกัดต่อไปนี้:

• temperature และ top_p จะไม่มีผลเมื่อเปิด thinking mode
• FIM หรือ fill-in-the-middle ซึ่งยังอยู่ในเบต้า ใช้ได้เฉพาะ non-thinking mode

แนวทางเลือกใช้:

กรณีใช้งาน	การตั้งค่าที่เหมาะสม
Autocomplete, งานตอบกลับเร็ว, endpoint ที่ต้องการ latency ต่ำ	ปิด thinking mode
Agent loop, debugging ซับซ้อน, วางแผนหลายขั้นตอน	เปิด thinking mode และเพิ่ม reasoning_effort

ขั้นตอนที่ 4: สตรีมการตอบกลับ

เปิด stream=True เพื่อรับข้อมูลผ่าน server-sent events (SSE) และแสดงข้อความระหว่างโมเดลกำลังสร้างคำตอบ

หากต้องการทำความเข้าใจรูปแบบ SSE เพิ่มเติม ดูคู่มือ สตรีมการตอบกลับของ LLM ด้วยเหตุการณ์ที่ส่งจากเซิร์ฟเวอร์

stream = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-flash",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Explain connection pooling."
        }
    ],
    stream=True
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

สำหรับ production ให้เพิ่มการจัดการกรณี timeout, network error และการยกเลิก stream จากฝั่ง client ตามรูปแบบของแอปคุณ

ราคาในช่วงเบต้าสาธารณะ

ตามหน้ารุ่นและราคาอย่างเป็นทางการ ราคา V4-Flash มีดังนี้:

รายการ	deepseek-v4-flash	deepseek-v4-pro
อินพุตแบบใช้แคช ต่อ 1 ล้านโทเค็น	$0.0028	$0.003625
อินพุตแบบไม่ใช้แคช ต่อ 1 ล้านโทเค็น	$0.14	$0.435
เอาต์พุต ต่อ 1 ล้านโทเค็น	$0.28	$0.87
ความยาวคอนเท็กซ์	1M tokens	1M tokens
เอาต์พุตสูงสุด	384K	384K
ขีดจำกัดคำขอพร้อมกัน	2,500	500

ข้อควรพิจารณาด้านต้นทุน:

1. Context caching ทำงานอัตโนมัติ และค่า input แบบ cache hit ต่ำกว่า non-cache ถึง 50 เท่า งานเอเจนต์ระยะยาวที่ส่ง system prompt เดิมซ้ำจะได้ประโยชน์มาก
2. DeepSeek ประกาศนโยบายราคาในช่วงเวลาเร่งด่วน: 09:00–12:00 และ 14:00–18:00 ตามเวลาปักกิ่ง จะคิดราคา 2 เท่าของราคาปกติ อย่างไรก็ตาม ณ วันที่ 31 กรกฎาคม เอกสารระบุว่าวันเริ่มใช้งานขึ้นกับประกาศอย่างเป็นทางการ จึงควรตรวจสอบหน้าราคาอีกครั้งก่อนคำนวณต้นทุน production
3. ขีดจำกัดคำขอพร้อมกัน 2,500 รายการของ Flash เทียบกับ 500 รายการของ Pro สะท้อนว่า Flash ถูกออกแบบมาสำหรับ workload ของ agent ที่มี concurrency สูง

สำหรับรายละเอียดต้นทุนของตระกูล V4 เพิ่มเติม ดู การลดราคา V4-Pro อย่างถาวร และ รายละเอียดราคา DeepSeek V4 API

ทดสอบและดีบัก API ด้วย Apidog

curl เหมาะกับ smoke test แต่เมื่อคุณต้องเปรียบเทียบผลลัพธ์ระหว่าง thinking กับ non-thinking mode หรือตรวจสอบ SSE และ tool call การมี UI สำหรับดู request และ response จะช่วยลดเวลา debug ได้มาก

คุณสามารถทำตามขั้นตอนนี้ใน Apidog:

1. สร้างโปรเจกต์และเพิ่ม endpoint
   
   เพิ่ม POST https://api.deepseek.com/chat/completions หรือ import สเปกที่เข้ากันได้กับ OpenAI เพื่อสร้าง endpoint ที่เกี่ยวข้องพร้อมกัน

2. เก็บ key ใน environment
   
   เพิ่ม DEEPSEEK_API_KEY ใน environment ของ Apidog แล้วตั้งค่า Authorization header เป็น:
   

   Bearer {{DEEPSEEK_API_KEY}}

วิธีนี้ช่วยให้สลับระหว่าง key สำหรับทดสอบและ production ได้โดยไม่ต้องแก้ request ทุกจุด

1. ส่งคำขอและตรวจสอบ SSE
   
   เมื่อเรียกแบบสตรีมมิง Apidog จะแสดงเหตุการณ์ SSE ทันทีที่ได้รับ ทำให้ตรวจสอบเดลต้าของ reasoning และคำตอบได้ง่ายกว่าการอ่านบรรทัด data: แบบดิบ

2. บันทึก request เป็น test case
   
   สร้าง request อย่างน้อยสองรายการ:

   • รายการที่เปิด thinking mode
   • รายการที่ปิด thinking mode

รันซ้ำทั้งสองชุดหลังโมเดลมีการอัปเดต เพื่อยืนยันว่า prompt, response format และพฤติกรรมที่แอปพึ่งพายังคงทำงานตามคาด

ดาวน์โหลด Apidog ได้ฟรี โดยขั้นตอนข้างต้นใช้งานได้ในแผนฟรี

คำถามที่พบบ่อย

ต้องเปลี่ยนโค้ดเพื่อใช้โมเดลใหม่หรือไม่?

ไม่ต้องเปลี่ยน ชื่อโมเดล deepseek-v4-flash ชี้ไปที่ DeepSeek-V4-Flash-0731 แล้ว ดังนั้น integration เดิมจะได้รับการอัปเกรดอัตโนมัติ

โมเดลนี้เหมือนกับโมเดลในแอป DeepSeek หรือไม่?

ไม่ใช่ การอัปเดตวันที่ 31 กรกฎาคมครอบคลุมเฉพาะ API เท่านั้น แอป DeepSeek และโมเดลบนเว็บยังไม่เปลี่ยนแปลง

แล้ว deepseek-chat และ deepseek-reasoner ล่ะ?

ชื่อโมเดลเดิมมีกำหนดเลิกใช้งานในวันที่ 24 กรกฎาคม 2026 ให้ย้ายไปใช้ deepseek-v4-flash หรือ deepseek-v4-pro ดูขั้นตอนเพิ่มเติมใน วิธีการใช้ DeepSeek V4 API

ใช้งานฟรีได้หรือไม่?

DeepSeek API เป็นแบบจ่ายตามการใช้งาน ไม่มี Free Tier แบบถาวร แต่ราคา cache hit ช่วยให้ค่าใช้จ่ายสำหรับการทดลองต่ำมาก ดูตัวเลือกปัจจุบันได้ที่ วิธีการใช้ DeepSeek V4 API ฟรี

V4-Flash ใช้กับ Codex และ Responses API ได้หรือไม่?

ได้ และในเวลานี้ V4-Flash เป็นโมเดล DeepSeek รุ่นเดียวที่รองรับทั้งสองอย่าง การรองรับ V4-Pro คาดว่าจะมาในช่วงต้นเดือนสิงหาคม 2026 ดูการตั้งค่าได้ใน คู่มือ Responses API และ Codex

สรุป

DeepSeek-V4-Flash-0731 เป็นการอัปเดตที่เปลี่ยนชื่อโมเดลไม่ได้ เปลี่ยนราคาไม่ได้ และไม่ได้เพิ่มขนาดสถาปัตยกรรม แต่เพิ่มความสามารถของเอเจนต์ตามผลทดสอบที่ DeepSeek เผยแพร่เอง พร้อมรองรับ Responses API และ Codex

เริ่มต้นด้วยการสร้าง key, ตั้ง base_url ของ OpenAI SDK เป็น https://api.deepseek.com แล้วรันชุดทดสอบของคุณเองก่อนอ้างอิง benchmark ใด ๆ บันทึก prompt และกรณีทดสอบไว้ใน Apidog เพื่อรัน regression test ได้ทุกครั้งที่โมเดลมีการอัปเดต และลดความเสี่ยงจากการเปลี่ยนพฤติกรรมแบบเงียบ ๆ