DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp (2026): Offizieller Launch, Preise und ein Copy-Paste-API-Schnellstart

Vom Teaser zum Launch: die 72-Stunden-Timeline

Anmerkung der Redaktion: Eine frühere Version dieser Kurzübersicht, die am Morgen des 21. Aug. vor dem Launch veröffentlicht wurde, kam zu dem Schluss, dass kein offizielles Modell existiert – zu diesem Zeitpunkt zutreffend (die Dokumentation enthielt keinen Eintrag; der Name tauchte nur im Gray-Release auf), am Abend jedoch überholt. Offizielle Releases am selben Tag sind genau der Grund, warum wir jede Angabe mit einem Datumsstempel versehen.

Was veröffentlicht wurde, laut offizieller Dokumentation

• Das Modell. Experimentelles Modell für Bildverständnis; model='deepseek-v4-flash-vision-exp'. Offizielle Einordnung: Textqualität „auf Augenhöhe mit dem offiziellen DeepSeek-V4-Flash“, multimodale Agenten-Fähigkeiten „nahe an Opus-4.8“. V4-Pro hat keine Vision-Fähigkeiten erhalten – dies ist vorerst der Flash-Familie vorbehalten.
• Drei Möglichkeiten, Bilder zu senden. Base64-data:-URLs inline; eine öffentliche externe Bild-URL (Limit von 8.192 Zeichen, 60s Download-Timeout); oder die Files API – einmal hochladen, file_id referenzieren. Alle drei Endpunkte funktionieren: OpenAI-kompatible Chat Completions, Anthropic-kompatible Messages (Files API benötigt den Header anthropic-beta: files-api-2025-04-14) und Responses.
• Bild-Limits. JPEG / PNG / GIF / WebP; 32 MiB pro Bild inline oder per URL, 64 MiB via file_id; bis zu 600 Bilder pro Request; 48 MiB Request-Body (64 MiB für Bilder insgesamt, 200 MiB bei file_id-Bildern); max. 8.192 px pro Seite (4.096 px beim Senden von 15+ Bildern).
• Die Files API (neuer, separater Launch). purpose=user_data; 64 MiB pro Datei; 25 GiB und 10.000 Dateien pro Benutzer; Aufbewahrungsdauer 1 Stunde bis 30 Tage oder dauerhaft; Format wird anhand des Inhalts erkannt, nicht anhand der Dateiendung.
• Harness-Support am selben Tag. DeepSeek Harness v0.1.1-rc.1 (offizieller Account, 21. Aug. 18:22): „DeepSeek 模型适配器新增 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 多模态模型选项,并支持配置原生图片请求“ – die Bildanbindung aus rc.7/rc.8 der letzten Woche hat nun ein First-Party-Modell zur Integration (siehe unseren rc.7/rc.8-Bericht).

deepseek-v4-flash-vision-exp Preise (2026): identisch mit V4-Flash, Bilder auf 384 Tokens gedeckelt

deepseek-v4-flash-vision-exp kostet genauso viel wie deepseek-v4-flash: $0.22 pro 1M Input-Tokens in der Nebenzeit, $0.44 in der Hauptzeit, $0.66/$1.32 Output – und jedes Bild wird mit maximal 384 Tokens abgerechnet. Hauptverkehrszeiten sind UTC 01:00–04:00 und 06:00–10:00 (Peking 09:00–12:00 und 14:00–18:00); die Nebenzeit kostet die Hälfte der Hauptzeit.

Quelle: offizielle Preisseite und Vision-Token-Nutzungsleitfaden, Stand 2026-08-21.

Was ein Bild tatsächlich kostet: vision-exp vs. westliche Vision-Modelle (2026)

Ein Bild maximaler Größe kostet bei vision-exp höchstens $0.00017 in der Hauptzeit ($0.000084 in der Nebenzeit) – rund 1.000 Screenshots für unter $0.09 in der Nebenzeit. Westliche bildfähige Modelle rechnen Bilder nach ihren eigenen (größeren, auflösungsabhängigen) Token-Zahlen zu 1.7×–13.6× höheren Preisen pro Token ab:

Vergleichspreise sind Listenpreise von öffentlichen Preisseiten für Claude Sonnet 4.5 und Grok 4.6 sowie Googles veröffentlichte Einführungspreise für Gemini 3.7 Flash (unser Gemini 3.7-Bericht); Bild-Token-Zahlen der Konkurrenz variieren je nach Auflösung und sind Schätzungen. Der strukturelle Vorteil bleibt dennoch bestehen: vision-exp kombiniert den günstigsten Preis pro Token in seiner Klasse mit der einzigen festen Token-Obergrenze pro Bild.

So rufen Sie deepseek-v4-flash-vision-exp auf: Schnellstart (curl + Python)

Die API ist OpenAI-kompatibel – das Standard-Format für Vision-Nachrichten funktioniert direkt mit https://api.deepseek.com. Bild per öffentlicher URL:

curl https://api.deepseek.com/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $DEEPSEEK_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v4-flash-vision-exp",
    "messages": [{
      "role": "user",
      "content": [
        {"type": "text", "text": "Describe the UI bug visible in this screenshot."},
        {"type": "image_url",
         "image_url": {"url": "https://example.com/screenshot.png"}}
      ]
    }]
  }'

Derselbe Aufruf in Python mit dem offiziellen OpenAI-SDK – base_url auf DeepSeek setzen, das Bild inline als base64 übergeben:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="YOUR_KEY", base_url="https://api.deepseek.com")

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-flash-vision-exp",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "text", "text": "Summarize this dashboard."},
            {"type": "image_url",
             "image_url": {"url": "data:image/png;base64,"}},
        ],
    }],
)
print(resp.choices[0].message.content)

• JavaScript/Node: identische Struktur mit dem npm-Paket openai – tauschen Sie einfach baseURL und die Modell-ID aus.
• Wiederholte Screenshots (Agent-Schleifen): Einmal über die Files API hochladen (purpose="user_data"), dann die zurückgegebene file_id referenzieren – 64 MiB pro Bild, kein erneuter Upload in jedem Durchlauf. Dies ist das Muster, das DeepSeek Harness v0.1.1-rc.1 nativ verwendet.
• Anthropic-Stack: Der Messages-Endpunkt funktioniert ebenfalls; Files-API-Referenzen benötigen den Header anthropic-beta: files-api-2025-04-14.
• Über ein Relay oder Gateway: Jeder OpenAI-kompatible Proxy, der die Content-Blöcke image_url weiterleitet, übergibt Vision-Payloads unverändert – stellen Sie sicher, dass Ihr Gateway mehrteilige Content-Arrays weiterleitet, bevor Sie das Problem beim Modell suchen.

Welches DeepSeek-Modell routen: vision-exp vs. v4-flash vs. v4-pro

Erhalten Sie bildfähige chinesische Modelle über einen einzigen OpenAI-kompatiblen Endpunkt

Was das für die Community-Adapter (und die Verwirrung) bedeutet

• Die Namenskollision ist gelöst – zugunsten von DeepSeek. Zwei Wochen lang stand „V4-Flash vision“ für Community-Checkpoints: WebBrains DeepSeek-V4-Flash-Vision-NVFP4 (eingefrorenes V4-Flash + eingefrorenes Kimi-K2.6 MoonViT + ein trainierter Projektor mit 40.1M Parametern, 3. Aug.) und 0731-vision von FlyCockpit (4. Aug.). Das offizielle Modell beansprucht den Namen nun für sich – mit Support, Dokumentation und Flash-Preisen, mit denen die Adapter nicht mithalten können.
• Die Adapter sind nicht wertlos – sie wurden neu positioniert. Wenn Sie V4-Flash-Gewichte auf Ihren eigenen GPUs selbst hosten und Offline-/Air-Gapped-Vision benötigen, bleiben sie die einzige Option; das offizielle vision-exp ist rein API-basiert und es wurden keine Vision-Gewichte als Open Source veröffentlicht.
• Das Muster vom Gray-Release zum Launch sollte man sich merken. Dies ist bereits das zweite DeepSeek-Release innerhalb eines Monats, das in API-Listen oder Code auftauchte, bevor die Dokumentation aktualisiert wurde (V4-Flash-0731 nahm denselben Weg). Für Relay-Betreiber und Tool-Entwickler gilt: Den Modelllisten-Endpunkt und die DSH-Release-Notes im Auge zu behalten, ist besser als auf das Changelog zu warten.

Primärquellen

• DeepSeek API-Changelog – Eintrag „DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp Release“ vom 2026-08-21
• Offizielle DeepSeek-Preise – vision-exp identisch mit V4-Flash; Haupt-/Nebenzeit-Fenster; Concurrency 2,500
• DeepSeek Vision-Leitfaden – Bildeingabemethoden, Limits, 384-Token-pro-Bild-Regel
• DeepSeek Files-API-Leitfaden – Formate, 64 MiB/Datei, 25 GiB & 10k Dateien pro Benutzer
• DeepSeek Harness 官方公众号 — v0.1.1-rc.1 新增 vision-exp 模型选项与原生图片请求(2026-08-21)
• 爱范儿 — 突发:DeepSeek 多模态模型发布,鲸鱼终于开「天眼」(2026-08-21,含定价截图)
• X — @NFT_Chen:vision-exp 现身 API 列表灰度截图(2026-08-20)
• TestingCatalog – Wal-Augen-Teaser von DeepSeek-Multimodal-Forscher Xiaokang Chen (19.–20. Aug.)
• LINUX DO — 官宣 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 发布(2026-08-21,社区一手讨论与价格表)
• Hugging Face – WebBrain-Community-Adapter (Kontext: das Ökosystem vor dem Launch)

Häufig gestellte Fragen (2026)