DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp (2026): lancio ufficiale, prezzi e guida rapida all'API da copiare e incollare

Dal teaser al lancio: la cronologia delle 72 ore

Nota dell'editore: una versione precedente di questo articolo, pubblicata la mattina del 21 agosto prima del lancio, concludeva che non esistesse alcun modello ufficiale — affermazione corretta a quell'ora (la documentazione non conteneva alcuna voce; il nome compariva solo nel rilascio graduale), ma smentita entro sera. I lanci ufficiali in giornata sono esattamente il motivo per cui apponiamo data e ora a ogni affermazione.

Cosa è stato rilasciato, secondo la documentazione ufficiale

• Il modello. Modello sperimentale di comprensione visiva; model='deepseek-v4-flash-vision-exp'. Presentazione ufficiale: qualità del testo "al pari dell'ufficiale DeepSeek-V4-Flash", capacità degli agenti multimodali "vicine a Opus-4.8". V4-Pro non ha ricevuto funzionalità di visione — per ora è una capacità riservata alla famiglia Flash.
• Tre modalità per inviare immagini. URL data: inline in base64; URL pubblico esterno dell'immagine (limite di 8.192 caratteri, timeout di download di 60s); oppure la Files API — caricamento una sola volta, riferimento tramite file_id. Tutti e tre gli endpoint funzionano: Chat Completions compatibile con OpenAI, Messages compatibile con Anthropic (la Files API richiede l'header anthropic-beta: files-api-2025-04-14) e Responses.
• Limiti delle immagini. JPEG / PNG / GIF / WebP; 32 MiB per immagine inline o tramite URL, 64 MiB tramite file_id; fino a 600 immagini per richiesta; corpo della richiesta di 48 MiB (64 MiB totali per le immagini, 200 MiB con immagini tramite file_id); massimo 8.192 px per lato (4.096 px quando si inviano 15+ immagini).
• La Files API (nuovo lancio separato). purpose=user_data; 64 MiB per file; 25 GiB e 10.000 file per utente; conservazione da 1 ora a 30 giorni o permanente; formato rilevato dal contenuto, non dall'estensione.
• Supporto in Harness, lo stesso giorno. DeepSeek Harness v0.1.1-rc.1 (account ufficiale, 21 ago 18:22): "L'adattatore di modelli DeepSeek aggiunge l'opzione per il modello multimodale DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp e supporta la configurazione di richieste native di immagini" — l'infrastruttura per le immagini introdotta la scorsa settimana in rc.7/rc.8 ha ora un modello proprietario a cui collegarsi (vedere il nostro articolo su rc.7/rc.8).

Prezzi di deepseek-v4-flash-vision-exp (2026): identici a V4-Flash, immagini con tetto massimo a 384 token

deepseek-v4-flash-vision-exp costa quanto deepseek-v4-flash: $0.22 per 1M di token di input fuori punta, $0.44 nelle ore di punta, $0.66/$1.32 per l'output — e ogni immagine viene fatturata al massimo a 384 token. Le ore di punta sono UTC 01:00–04:00 e 06:00–10:00 (Pechino 09:00–12:00 e 14:00–18:00); la fascia fuori punta costa la metà rispetto alla fascia di punta.

Fonte: pagina ufficiale dei prezzi e guida all'uso dei token di Vision, consultate il 2026-08-21.

Quanto costa realmente un'immagine: vision-exp rispetto ai modelli di visione occidentali (2026)

Un'immagine di dimensioni massime su vision-exp costa al massimo $0.00017 nelle ore di punta ($0.000084 fuori punta) — circa 1.000 screenshot per meno di $0.09 fuori punta. I modelli occidentali dotati di visione fatturano le immagini in base al proprio conteggio di token (più elevato e variabile in base alla risoluzione) con prezzi per token da 1.7× a 13.6× più alti:

I prezzi di confronto sono i prezzi di listino tratti dalle pagine pubbliche dei prezzi per Claude Sonnet 4.5 e Grok 4.6 e dal prezzo di lancio pubblicato da Google per Gemini 3.7 Flash (il nostro articolo su Gemini 3.7); i conteggi dei token delle immagini dei concorrenti variano in base alla risoluzione e costituiscono delle stime. Il punto fondamentale resta valido: vision-exp combina il prezzo per token più basso della sua categoria con l'unico tetto massimo rigido di token per immagine.

Come chiamare deepseek-v4-flash-vision-exp: guida rapida (curl + Python)

L'API è compatibile con OpenAI — il formato standard dei messaggi di visione funziona così com'è su https://api.deepseek.com. Immagine tramite URL pubblico:

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 stessa chiamata in Python con l'SDK ufficiale di OpenAI — impostare base_url su DeepSeek e inserire l'immagine inline come 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: struttura identica con il pacchetto npm openai — è sufficiente sostituire baseURL e l'ID del modello.
• Screenshot ripetuti (cicli di agenti): caricare una volta tramite la Files API (purpose="user_data"), quindi fare riferimento al file_id restituito — 64 MiB per immagine, senza doverla ricaricare a ogni passaggio. È il pattern utilizzato nativamente da DeepSeek Harness v0.1.1-rc.1.
• Stack in stile Anthropic: funziona anche l'endpoint Messages; i riferimenti alla Files API richiedono l'header anthropic-beta: files-api-2025-04-14.
• Tramite relay o gateway: qualsiasi proxy compatibile con OpenAI che inoltri i blocchi di contenuto image_url trasmette i payload di visione senza modifiche — verificare che il proprio gateway inoltri gli array di contenuti multiparte prima di attribuire errori al modello.

Quale modello DeepSeek scegliere: vision-exp vs v4-flash vs v4-pro

Accedi ai modelli cinesi con visione tramite un unico endpoint compatibile con OpenAI

Cosa cambia per gli adattatori della community (e la confusione generata)

• Il conflitto di denominazione è risolto — a favore di DeepSeek. Per due settimane, "visione per V4-Flash" faceva riferimento ai checkpoint della community: DeepSeek-V4-Flash-Vision-NVFP4 di WebBrain (V4-Flash congelato + Kimi-K2.6 MoonViT congelato + un proiettore addestrato da 40.1M di parametri, 3 ago) e 0731-vision di FlyCockpit (4 ago). Il modello ufficiale detiene ora il nome — con supporto, documentazione e prezzi Flash che gli adattatori non possono eguagliare.
• Gli adattatori non sono inutili — sono stati riposizionati. Se si esegue il self-hosting dei pesi di V4-Flash sulle proprie GPU e si desidera la visione offline/isolata (air-gapped), rimangono l'unica opzione; l'ufficiale vision-exp è disponibile solo via API e nessun peso per la visione è stato rilasciato come open source.
• Il pattern dal rilascio graduale al lancio ufficiale è da tenere a mente. È il secondo rilascio di DeepSeek in un mese comparso nelle liste API o nel codice prima dell'aggiornamento della documentazione (V4-Flash-0731 ha seguito lo stesso iter). Per i gestori di relay e gli sviluppatori di strumenti: monitorare l'endpoint model-list e le note di rilascio di DSH è più efficace che aspettare il changelog.

Fonti primarie

• Changelog dell'API di DeepSeek — voce "DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp Release" datata 2026-08-21
• Prezzi ufficiali di DeepSeek — vision-exp identico a V4-Flash; fasce di punta/fuori punta; concorrenza 2.500
• Guida a DeepSeek Vision — metodi di inserimento delle immagini, limiti, regola dei 384 token per immagine
• Guida alla Files API di DeepSeek — formati, 64 MiB/file, 25 GiB e 10.000 file per utente
• Account ufficiale WeChat di DeepSeek Harness — v0.1.1-rc.1 aggiunge l'opzione per il modello vision-exp e le richieste native di immagini (2026-08-21)
• ifanr — Notizia dell'ultima ora: rilascio del modello multimodale DeepSeek, la balena apre finalmente gli occhi (2026-08-21, con screenshot dei prezzi)
• X — @NFT_Chen: screenshot del rilascio graduale di vision-exp nell'elenco API (2026-08-20)
• TestingCatalog — teaser con gli occhi della balena del ricercatore multimodale di DeepSeek Xiaokang Chen (19–20 ago)
• LINUX DO — Annuncio ufficiale del rilascio di DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp (2026-08-21, discussione della community e tabella dei prezzi)
• Hugging Face — adattatore della community di WebBrain (contesto: l'ecosistema pre-lancio)

Domande frequenti (2026)