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deepseek/deepseek-v4-flashUn million de tokens de contexte pour les gros volumes
DeepSeek V4 Flash est la version rapide de la famille V4, publiée par DeepSeek le 24 avril 2026 avec son grand frère V4 Pro. Même fenêtre d'un million de tokens, même sortie jusqu'à 384K, et un mode réflexion que l'on active requête par requête.
Il est fait pour le volume : résumer des archives, répondre à des questions sur un long texte, lire et expliquer du code, enchaîner les étapes d'un agent. Selon DeepSeek, son raisonnement approche celui du V4 Pro. Sur Tchavi, il prend du texte en entrée.
Sur Tchavi, vous le payez en mobile money, sans carte bancaire ni KYC. Un seul compte et une seule clé API ouvrent 80+ modèles : changez l'URL de base, gardez votre SDK OpenAI, et vos crédits n'expirent jamais.
Une base de code ou de longs dossiers en un seul appel
De longues réponses sans découper le travail
Pensée activable ou non, selon la requête
Appel de fonctions et sortie structurée pour vos agents
Écris une annonce WhatsApp de 60 mots pour mon restaurant de sandwichs à Cotonou, avec le menu du jour et une phrase d'accroche.
Voici un contrat de 200 pages : résume-le en 10 points clés et cite l'article d'origine pour chacun.
Voici le code de mon API de paiement : explique le trajet d'une requête, de l'entrée jusqu'à la base de données, et signale les risques.
Commencez par Flash : même contexte d'un million de tokens, même sortie de 384K, et selon DeepSeek un raisonnement proche de Pro. Passez à DeepSeek V4 Pro (model: "deepseek-v4-pro") pour le code agentique et les problèmes difficiles où Flash cale. Testez les deux sur votre tâche.
DeepSeek Chat est l'ancienne génération : 128K de contexte et 8K de sortie. V4 Flash offre 1M de contexte et jusqu'à 384K de sortie ; DeepSeek a d'ailleurs annoncé le retrait de ses anciens identifiants. Pour un nouveau projet, partez de Flash.
Jusqu'à 1 000 000 de tokens en entrée et 384 000 en sortie. Fixez max_tokens à ce dont vous avez besoin : une longue réponse consomme beaucoup de crédits.
Pas sur Tchavi : il prend du texte en entrée et renvoie du texte. Pour joindre des images, essayez Qwen3.7 Flash (model: "qwen3.7-flash"), qui accepte les images.
Remplacez l'URL de base par celle de Tchavi, utilisez votre clé Tchavi et indiquez model: "deepseek-v4-flash" sur /v1/chat/completions. Les paramètres propres à DeepSeek, dont le mode réflexion, sont transmis tels quels : voir la documentation DeepSeek.
Oui. Rechargez votre compte Tchavi avec Orange Money, MTN MoMo, M-Pesa ou un autre opérateur mobile money : aucune carte bancaire n'est nécessaire. Les crédits arrivent dès que le paiement est confirmé et sont débités à l'usage.
Oui. Gardez votre SDK OpenAI actuel, remplacez simplement l'URL de base par celle de Tchavi (visible dans l'onglet API) et utilisez votre clé Tchavi. Le reste de votre code ne change pas.
import Tchavi from '@tchavi/sdk';
const client = new Tchavi({ apiKey: 'API_KEY' });
const response = await client.chat.completions.create({
model: 'deepseek-v4-flash',
messages: [
{
"role": "user",
"content": "Hello!"
}
],
});
console.log(response.choices[0].message.content);
console.log('Credits used:', response.tchavi.credits_used);Tous les paramètres acceptés par ce modèle. Consultez le SDK pour les types complets.
modelRequisIdentifiant du modèle de chat (ex. `deepseek-v4-flash`).
messagesRequisMessages de la conversation. Chaque élément a un `role` (system/user/assistant) et un `content` qui peut être soit une chaîne simple, soit un tableau de blocs de contenu (`text`, `image_url`, `document_url`).
temperature1Température d'échantillonnage entre 0 et 2. Plus haut = plus aléatoire.
max_tokensNombre maximum de tokens à générer dans la réponse.
max_completion_tokensAlias OpenAI pour `max_tokens`. Les deux fonctionnent ; si les deux sont fournis, `max_completion_tokens` prime.
streamfalseSi vrai, les deltas de message partiels sont streamés en Server-Sent Events.
toolsOutils pour le function-calling. Passe un tableau de `{ type: "function", function: { name, description, parameters } }`. Les appels d'outils renvoyés sont dans `choices[].message.tool_calls`. Réservé aux modèles avec `supportsTools: true`.
tool_choiceComment le modèle choisit parmi les outils : `"auto"` (par défaut), `"none"` pour forcer une réponse texte, ou `{ type: "function", function: { name } }` pour forcer un outil précis. Uniquement avec `supportsTools: true`.
response_formatContraint la sortie. Passe `{ type: "json_object" }` pour forcer un JSON valide (le modèle a quand même besoin d'une instruction JSON dans le prompt). Uniquement avec `supportsJsonMode: true`.
top_p1Échantillonnage nucleus : seuls les tokens dans la masse de probabilité `top_p` sont considérés.
seedGraine entière pour une sortie déterministe. Même seed + même requête = même complétion, quand le fournisseur le supporte. OpenAI l'honore ; Anthropic l'ignore.
n1Nombre de complétions à générer en un appel. Défaut 1 ; chaque complétion supplémentaire est facturée.
stream_optionsOptions de streaming, ex. `{ "include_usage": true }` pour recevoir un dernier chunk SSE avec les compteurs d'usage. Effectif uniquement quand `stream: true`.
stopJusqu'à 4 séquences après lesquelles l'API cesse de générer.
frequency_penalty0Entre -2.0 et 2.0. Les valeurs positives pénalisent les tokens fréquents.
presence_penalty0Entre -2.0 et 2.0. Les valeurs positives encouragent à parler de nouveaux sujets.
userIdentifiant utilisateur final transmis au fournisseur pour le suivi modération / abus. Doit rester stable par utilisateur.
logit_biasBiais logit par token `{ "<tokenId>": <-100..100>, ... }`. Spécifique OpenAI ; Anthropic l'ignore.
Estimation sur 30 jours, pour un message type : ~500 tokens en entrée + ~150 en sortie, facturé au millième de crédit.