DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp (2026): Lançamento Oficial, Preços e Início Rápido da API para Copiar e Colar

Do teaser ao lançamento: a linha do tempo de 72 horas

Nota do editor: uma versão anterior deste resumo, publicada na manhã de 21 de ago. antes do lançamento, concluiu que não existia nenhum modelo oficial — correto naquele momento (a documentação não continha nenhuma entrada; o nome estava apenas em gray-release), incorreto ao anoitecer. Lançamentos oficiais no mesmo dia são exatamente o motivo pelo qual registramos a data de cada afirmação.

O que foi lançado, de acordo com a documentação oficial

• O modelo. Modelo experimental de compreensão visual; model='deepseek-v4-flash-vision-exp'. Posicionamento oficial: qualidade de texto "no mesmo nível do DeepSeek-V4-Flash oficial", capacidades de agente multimodal "próximas ao Opus-4.8". O V4-Pro não recebeu visão — este é um recurso exclusivo da família Flash por enquanto.
• Três maneiras de enviar imagens. URLs data: em base64 inline; uma URL pública externa de imagem (limite de 8.192 caracteres, tempo limite de download de 60s); ou a Files API — envie uma vez, referencie o file_id. Todos os três endpoints funcionam: Chat Completions compatível com OpenAI, Messages compatível com Anthropic (a Files API necessita do cabeçalho anthropic-beta: files-api-2025-04-14) e Responses.
• Limites de imagem. JPEG / PNG / GIF / WebP; 32 MiB por imagem inline ou por URL, 64 MiB via file_id; até 600 imagens por requisição; corpo da requisição de 48 MiB (64 MiB no total para imagens, 200 MiB com imagens via file_id); máximo de 8.192 px por lado (4.096 px ao enviar 15+ imagens).
• A Files API (novo lançamento separado). purpose=user_data; 64 MiB por arquivo; 25 GiB e 10.000 arquivos por usuário; retenção de 1 hora a 30 dias ou permanente; formato detectado pelo conteúdo, não pela extensão.
• Suporte no Harness, no mesmo dia. DeepSeek Harness v0.1.1-rc.1 (conta oficial, 21 de ago. às 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" — a infraestrutura de imagens do rc.7/rc.8 da semana passada agora tem um modelo oficial proprietário para integrar (veja nosso resumo do rc.7/rc.8).

Preços do deepseek-v4-flash-vision-exp (2026): igual ao V4-Flash, imagens limitadas a 384 tokens

O deepseek-v4-flash-vision-exp custa o mesmo que o deepseek-v4-flash: $0.22 por 1M de tokens de entrada fora do pico, $0.44 no pico, $0.66/$1.32 de saída — e cada imagem é faturada em no máximo 384 tokens. Os horários de pico são UTC 01:00–04:00 e 06:00–10:00 (Pequim 09:00–12:00 e 14:00–18:00); fora do pico é metade do pico.

Fonte: página oficial de preços e guia de uso de tokens do Vision, consultados em 2026-08-21.

Quanto uma imagem realmente custa: vision-exp vs modelos de visão ocidentais (2026)

Uma imagem no tamanho máximo no vision-exp custa no máximo $0.00017 no pico ($0.000084 fora do pico) — cerca de 1.000 capturas de tela por menos de $0.09 fora do pico. Modelos ocidentais com capacidade de visão faturam imagens por suas próprias contagens de tokens (maiores, dependentes da resolução) a preços por token de 1.7× a 13.6× mais altos:

Os preços de comparação são preços de tabela das páginas públicas de preços do Claude Sonnet 4.5 e Grok 4.6 e dos preços de lançamento divulgados pelo Google para o Gemini 3.7 Flash (nosso resumo do Gemini 3.7); a contagem de tokens de imagem dos concorrentes varia de acordo com a resolução e são estimativas. O ponto estrutural se mantém: o vision-exp combina o menor preço por token da sua categoria com o único limite rígido de tokens por imagem.

Como chamar o deepseek-v4-flash-vision-exp: início rápido (curl + Python)

A API é compatível com OpenAI — o formato padrão de mensagem de visão funciona como está em https://api.deepseek.com. Imagem por 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"}}
      ]
    }]
  }'

A mesma chamada em Python com o SDK oficial da OpenAI — aponte a base_url para a DeepSeek, insira a imagem inline como 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: estrutura idêntica com o pacote npm openai — altere a baseURL e o ID do modelo.
• Capturas de tela repetidas (loops de agentes): faça o upload uma única vez pela Files API (purpose="user_data") e depois referencie o file_id retornado — 64 MiB por imagem, sem reenvio a cada turno. Esse é o padrão que o DeepSeek Harness v0.1.1-rc.1 usa nativamente.
• Stack no estilo Anthropic: o endpoint Messages também funciona; referências à Files API precisam do cabeçalho anthropic-beta: files-api-2025-04-14.
• Por meio de um relay ou gateway: qualquer proxy compatível com OpenAI que encaminhe os blocos de conteúdo image_url repassa payloads de visão sem alterações — verifique se o seu gateway encaminha arrays de conteúdo multipart antes de culpar o modelo.

Qual modelo DeepSeek direcionar: vision-exp vs v4-flash vs v4-pro

Acesse modelos chineses com capacidade de visão através de um único endpoint compatível com OpenAI

Como isso afeta os adaptadores da comunidade (e a confusão)

• O conflito de nomes foi resolvido — a favor da DeepSeek. Por duas semanas, "V4-Flash vision" referia-se a checkpoints da comunidade: o DeepSeek-V4-Flash-Vision-NVFP4 da WebBrain (V4-Flash congelado + Kimi-K2.6 MoonViT congelado + projetor treinado de 40.1M parâmetros, 3 de ago.) e o 0731-vision da FlyCockpit (4 de ago.). O modelo oficial agora assume o nome — com suporte, documentação e preços do Flash que os adaptadores não conseguem igualar.
• Os adaptadores não são inúteis — eles foram reposicionados. Se você auto-hospeda os pesos do V4-Flash em suas próprias GPUs e deseja visão offline/air-gapped, eles continuam sendo a única opção; o vision-exp oficial é exclusivo via API, e nenhum peso de visão foi disponibilizado em código aberto.
• O padrão do gray-release ao lançamento vale a pena ser lembrado. Este é o segundo lançamento da DeepSeek em um mês que apareceu em listas de API ou código antes da atualização da documentação (o V4-Flash-0731 seguiu o mesmo caminho). Para operadores de relay e desenvolvedores de ferramentas: monitorar o endpoint da lista de modelos e as notas de lançamento do DSH é muito melhor do que esperar pelo changelog.

Fontes primárias

• Changelog da DeepSeek API — registro de "DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp Release" datado de 2026-08-21
• Preços oficiais da DeepSeek — vision-exp idêntico ao V4-Flash; janelas de pico/fora de pico; concorrência de 2.500
• Guia do DeepSeek Vision — métodos de entrada de imagem, limites, regra de 384 tokens por imagem
• Guia da DeepSeek Files API — formatos, 64 MiB/arquivo, 25 GiB & 10k arquivos por usuário
• 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 — teaser dos olhos da baleia pelo pesquisador multimodal da DeepSeek Xiaokang Chen (19–20 de ago.)
• 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 da comunidade WebBrain (contexto: o ecossistema pré-lançamento)

Perguntas frequentes (2026)