DeepSeek V4 Flash Vision Exp

它接受文本和图片输入，返回文本。适合图片描述、文档与图表理解、视觉问答，以及结合图片进行推理；生成或编辑图片需要选择对应的图像模型。

model 填写 deepseek-v4-flash-vision-exp。推荐 POST /v1/responses，使用 input 传入内容；也可使用 POST /v1/chat/completions，通过 messages 传入内容。两个接口的图片格式不同，请使用对应示例。

Playground 支持上传或粘贴 JPEG、PNG、WebP、GIF，每条消息最多 4 张、每张不超过 10 MB。API 可使用公开 HTTPS 图片 URL 或 base64 data URL：Responses 使用 input_image，Chat Completions 使用 image_url 内容块。上述上传数量和大小是 Playground 限制。

Responses 使用 reasoning.effort，页面提供 none、low、medium、high，默认 high。none 关闭推理；其他档位用于推理任务，实际耗时和 Token 用量取决于问题。Chat Completions 关闭推理时使用 reasoning.enabled=false。

本页上下文窗口为 1,048,576 Token，输出预算上限为 262,144 Token；Playground 和默认示例使用 1,024。输出预算包含推理 Token，较复杂的问题可能在生成正文前消耗较多预算。遇到截断时可提高 max_output_tokens，或关闭推理后重试；输入与输出总量仍需满足上下文限制。

图片 Token 计入输入，推理 Token 计入输出，缓存命中的输入按缓存输入单价结算。输入、输出与缓存单价查看本页实时价格区。Responses 的 usage.input_tokens、usage.output_tokens 和 input_tokens_details.cached_tokens 可用于对照调用日志；缓存命中不等于整次请求免费。

本页示例使用 store:false，每轮在 input 中重新传入需要保留的上下文。服务端不会仅凭上一轮返回的文本自动记住整段对话；使用 Chat Completions 时，把所需历史放入 messages。

支持。Responses 可用 text.format.type=json_object 请求 JSON，用 tools 和 tool_choice 声明及选择函数。模型返回函数调用后，由你的应用执行函数，再回传 call_id 匹配的 function_call_output。模型不会代替应用执行本地代码；完整请求见 API 文档示例。

Responses 用 response.output_text.delta 接收正文增量，在 response.completed 中读取最终 usage；也要处理 response.incomplete 和 response.failed。不要等待 Responses 返回 Chat Completions 的 [DONE] 标记，后者只用于 Chat Completions 流。

可以，前提是 Key 有该模型的调用权限且账户余额充足。OpenAI SDK 的 base_url 使用 https://api.hiapi.ai/v1，并选择 responses.create 或 chat.completions.create。网页 Playground 使用登录态，无需粘贴 API Key。