DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp (2026): lanzamiento oficial, precios y guía rápida de la API para copiar y pegar

Del adelanto al lanzamiento: la cronología de 72 horas

Nota del editor: una versión anterior de este informe, publicada la mañana del 21 de agosto antes del lanzamiento, concluía que no existía ningún modelo oficial; una afirmación correcta a esa hora (la documentación no tenía ninguna entrada y el nombre solo estaba en fase de lanzamiento gradual gris), pero incorrecta al llegar la tarde. Los lanzamientos oficiales el mismo día son exactamente la razón por la que fechamos cada afirmación.

Novedades incluidas, según la documentación oficial

• El modelo. Modelo experimental de comprensión visual; model='deepseek-v4-flash-vision-exp'. Definición oficial: calidad de texto "a la par del DeepSeek-V4-Flash oficial", capacidades de agente multimodal "cercanas a Opus-4.8". V4-Pro no recibió visión: por ahora es una capacidad exclusiva de la familia Flash.
• Tres formas de enviar imágenes. URLs data: en base64 integradas; una URL pública externa de imagen (límite de 8.192 caracteres, tiempo de espera de descarga de 60 s); o la Files API: suba una vez y referencie el file_id. Los tres endpoints funcionan: Chat Completions compatible con OpenAI, Messages compatible con Anthropic (Files API requiere el encabezado anthropic-beta: files-api-2025-04-14) y Responses.
• Límites de imagen. JPEG / PNG / GIF / WebP; 32 MiB por imagen integrada o por URL, 64 MiB mediante file_id; hasta 600 imágenes por solicitud; cuerpo de solicitud de 48 MiB (64 MiB en total para imágenes, 200 MiB con imágenes mediante file_id); máx. 8.192 px por lado (4.096 px al enviar 15+ imágenes).
• La Files API (lanzamiento nuevo e independiente). purpose=user_data; 64 MiB por archivo; 25 GiB y 10.000 archivos por usuario; retención de 1 hora a 30 días o permanente; formato detectado por contenido, no por extensión.
• Soporte en Harness, el mismo día. DeepSeek Harness v0.1.1-rc.1 (cuenta oficial, 21 de agosto 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" — la infraestructura de imágenes de rc.7/rc.8 de la semana pasada ahora tiene un modelo oficial al que conectarse (consulte nuestro informe sobre rc.7/rc.8).

Precios de deepseek-v4-flash-vision-exp (2026): igual que V4-Flash, imágenes limitadas a 384 tokens

deepseek-v4-flash-vision-exp cuesta lo mismo que deepseek-v4-flash: $0.22 por 1M de tokens de entrada en horas valle, $0.44 en horas punta, $0.66/$1.32 de salida; y cada imagen se factura a un máximo de 384 tokens. Las horas punta son de 01:00 a 04:00 y de 06:00 a 10:00 UTC (09:00–12:00 y 14:00–18:00 en Pekín); las horas valle cuestan la mitad de las horas punta.

Fuente: página oficial de precios y guía de uso de tokens de Vision, consultadas el 2026-08-21.

Cuánto cuesta realmente una imagen: vision-exp frente a modelos de visión occidentales (2026)

Una imagen de tamaño máximo en vision-exp cuesta como máximo $0.00017 en horas punta ($0.000084 en horas valle), es decir, unas 1.000 capturas de pantalla por menos de $0.09 en horas valle. Los modelos occidentales con capacidad de visión facturan las imágenes según sus propios recuentos de tokens (mayores y dependientes de la resolución) a precios por token entre 1.7× y 13.6× más altos:

Los precios de comparación son precios de lista de las páginas públicas de tarifas de Claude Sonnet 4.5 y Grok 4.6, junto con el precio promocional publicado por Google para Gemini 3.7 Flash (nuestro informe sobre Gemini 3.7); los recuentos de tokens de imagen de la competencia varían según la resolución y son estimados. El punto estructural se mantiene en cualquier caso: vision-exp combina el precio por token más económico de su categoría con el único límite máximo estricto de tokens por imagen.

Cómo invocar deepseek-v4-flash-vision-exp: guía rápida (curl + Python)

La API es compatible con OpenAI: el formato estándar de mensajes de visión funciona tal cual contra https://api.deepseek.com. Imagen mediante URL pública:

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"}}
      ]
    }]
  }'

La misma llamada en Python con el SDK oficial de OpenAI: apunte base_url a DeepSeek e inserte la imagen en base64:

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: estructura idéntica con el paquete npm de openai; cambie baseURL y el ID del modelo.
• Capturas de pantalla repetidas (bucles de agentes): súbalas una vez a través de la Files API (purpose="user_data") y luego referencie el file_id devuelto: 64 MiB por imagen, sin necesidad de volver a subirla en cada turno. Este es el patrón que DeepSeek Harness v0.1.1-rc.1 utiliza de forma nativa.
• Pila estilo Anthropic: el endpoint Messages también funciona; las referencias a Files API necesitan el encabezado anthropic-beta: files-api-2025-04-14.
• A través de un relay o gateway: cualquier proxy compatible con OpenAI que reenvíe los bloques de contenido image_url transmite las cargas útiles de visión sin alteraciones; verifique que su gateway reenvíe arrays de contenido multipartes antes de atribuir el problema al modelo.

A qué modelo de DeepSeek enrutar: vision-exp frente a v4-flash y v4-pro

Acceda a modelos chinos con capacidad de visión a través de un único endpoint compatible con OpenAI

En qué situación quedan los adaptadores comunitarios (y la confusión)

• El conflicto de nombres se ha resuelto, a favor de DeepSeek. Durante dos semanas, "V4-Flash vision" hacía referencia a checkpoints de la comunidad: DeepSeek-V4-Flash-Vision-NVFP4 de WebBrain (V4-Flash congelado + Kimi-K2.6 MoonViT congelado + un proyector entrenado de 40.1M parámetros, 3 de agosto) y 0731-vision de FlyCockpit (4 de agosto). El modelo oficial ahora es dueño del nombre, con un soporte, documentación y precios de Flash que los adaptadores no pueden igualar.
• Los adaptadores no son inútiles: se han reposicionado. Si aloja los pesos de V4-Flash en sus propias GPUs y desea visión sin conexión o aislada de la red (air-gapped), siguen siendo la única opción; el modelo oficial vision-exp solo está disponible mediante API y no se han liberado pesos de visión en código abierto.
• Vale la pena recordar el patrón de fase gris a lanzamiento. Este es el segundo lanzamiento de DeepSeek en un mes que aparece en las listas de la API o en el código antes de que se actualice la documentación (V4-Flash-0731 siguió el mismo camino). Para operadores de relays y desarrolladores de herramientas: monitorizar el endpoint de la lista de modelos y las notas de la versión de DSH es mucho mejor que esperar al changelog.

Fuentes primarias

• Registro de cambios de la API de DeepSeek: entrada "DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp Release" fechada el 2026-08-21
• Precios oficiales de DeepSeek: vision-exp idéntico a V4-Flash; franjas punta/valle; concurrencia de 2.500
• Guía de DeepSeek Vision: métodos de entrada de imágenes, límites, regla de 384 tokens por imagen
• Guía de DeepSeek Files API: formatos, 64 MiB/archivo, 25 GiB y 10k archivos por usuario
• 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 — adelanto de los ojos de la ballena por Xiaokang Chen, investigador multimodal de DeepSeek (19–20 de agosto)
• 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 — adaptador comunitario de WebBrain (contexto: el ecosistema previo al lanzamiento)

Preguntas frecuentes (2026)