DeepSeek V4 Flash 正式版：Codex 與 Responses API 接入教學
2026 年 7 月 31 日，DeepSeek 正式上線 DeepSeek-V4-Flash API 公測版。這次更新沒有改變模型結構和尺寸，而是對預覽版重新進行後訓練，重點提升 Agent、程式碼執行和工具呼叫能力。
對開發者最重要的變化是：正式版 deepseek-v4-flash 原生支援 OpenAI Responses API，並針對 Codex 完成適配。根據 DeepSeek 官方文件，目前它也是 DeepSeek 系列中唯一可以直接接入 Codex 的模型；V4 Pro 的 Codex 支援仍需等待後續更新。
本站已提供 deepseek-v4-flash 路由，可透過 /v1/responses 接入 Codex 和其他使用 Responses 協定的 Agent 用戶端。
DeepSeek-V4-Flash-0731 更新了什麼
DeepSeek 官方說明，DeepSeek-V4-Flash-0731 與 V4-Flash Preview 使用相同的模型結構和規模，本次只重新進行後訓練。V4 Pro API、DeepSeek App 和網頁端模型沒有隨本次更新變更。
| 項目 | 正式版資訊 |
|---|---|
| 平台模型 ID | deepseek-v4-flash |
| 發布時間 | 2026 年 7 月 31 日 |
| 目前狀態 | 正式版 API 公測 |
| 主要升級 | Agent、程式碼執行、工具呼叫和複雜工程任務 |
| Responses API | 原生支援 |
| Codex | 官方針對性適配 |
| 上下文 | 平台目錄標示 1M |
| 平台倍率 | 2.5 倍率 |
| 平台參考價 | 約 CNY 1 / 百萬 Tokens |
| 圖片輸入 | 目前平台目錄標示為不支援 |
價格、模型能力和路由狀態可能調整，正式接入前請重新查看模型價格和模型列表。
官方 Agent 基準測試
DeepSeek 公布的正式版 V4 Flash 成績如下：
| 基準測試 | 官方成績 |
|---|---|
| Terminal Bench 2.1 | 82.7 |
| NL2Repo | 54.2 |
| Cybergym | 76.7 |
| DeepSWE | 54.4 |
| Toolathlon verified | 70.3 |
| Agent Last Exam | 25.2 |
| Automation Bench (Public) | 25.1 |
| DSBench-FullStack | 68.7 |
| DSBench-Hard | 59.6 |
這些數字適合判斷模型的能力方向，但不能直接等同於你在實際專案中的成功率。官方說明，公開 Code Agent 測試使用即將發布的 DeepSeek Harness 極簡模式，推理檔位為 max、top_p=0.95、temperature=1.0。DSBench-FullStack 和 DSBench-Hard 則是 DeepSeek 內部測試集。
採購和選型時，建議用自己的儲存庫、測試命令、工具權限和驗收標準進行同條件測試，重點記錄一次完成率、工具呼叫錯誤、總耗時、Token 消耗和人工返工時間。
Responses API 和 Chat Completions 有什麼差別
Chat Completions 更適合聊天、寫作、翻譯、摘要和簡單程式碼問答，基本流程是「傳送訊息，回傳文字」。
Responses API 面向 Agent 和連續工具呼叫。一次任務可以包含模型輸出、函式呼叫、工具結果和後續推理，Codex 正是透過這類協定完成讀取程式碼、修改檔案、執行測試和繼續修復。
| 能力 | Chat Completions | Responses API |
|---|---|---|
| 一般對話與文字生成 | 適合 | 支援 |
| 結構化工具呼叫 | 可支援 | 原生工作流程 |
| 多輪連續執行工具 | 用戶端自行編排 | 更適合 |
| Codex 接入 | 不是 Codex 使用的協定 | 必需 |
| Agent 事件結構 | 較簡單 | 更完整 |
| 長鏈路工程任務 | 需要額外適配 | 核心情境 |
如果只是批次摘要或簡單問答，Chat Completions 已經足夠。需要 Codex、終端和多步驟工程任務時，應使用 /v1/responses。
先釐清工具能力界線
DeepSeek 的直接 Responses API 路由目前不原生提供 OpenAI 託管的 file_search、code_interpreter、computer_use 或 MCP 工具。不要因為端點名稱是 /responses，就假設這些工具會由模型供應商自動執行。
在 Codex 中看到的檔案讀寫、Shell 命令和 MCP 呼叫，是由 Codex 用戶端負責編排與執行：模型產生工具呼叫，Codex 在本機或授權環境中執行工具，再把結果送回模型。這表示實際能力也取決於 Codex 版本、工具設定、沙箱、權限和 MCP Server，而不只取決於模型。
使用 Responses API 呼叫 DeepSeek V4 Flash
先從小型請求開始：
curl https://api.llm-token.cn/v1/responses \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "deepseek-v4-flash",
"input": "檢查這個專案的測試失敗原因，並提出最小修復方案。"
}'
先確認 Base URL、API Key、模型 ID、HTTP 狀態碼和回傳事件結構，再分別測試串流輸出、函式呼叫、長上下文和終端密集型任務。
請不要把其他 DeepSeek 型號直接填入 Codex。DeepSeek 官方目前明確只有 deepseek-v4-flash 支援 Codex；其他型號可能發生協定錯誤、工具無法呼叫、事件格式不相容或任務中斷。
在 Codex 中設定 deepseek-v4-flash
先安裝或升級 Codex CLI：
npm install -g @openai/codex@latest
codex --version
在 ~/.codex/config.toml 中新增一個 Responses 提供者：
model_provider = "llm-token"
model = "deepseek-v4-flash"
model_reasoning_effort = "high"
[model_providers.llm-token]
name = "LLM Token"
base_url = "https://api.llm-token.cn/v1"
wire_api = "responses"
requires_openai_auth = true
請透過目前 Codex 版本支援的安全驗證方式提供平台 API Key。不要把真實密鑰提交到 Git、貼入範例程式碼或暴露在日誌中。
啟動後先執行唯讀任務：
閱讀目前儲存庫結構，列出建置命令、測試命令和三個主要模組，不要修改檔案。
確認模型、工具呼叫和上下文都正常後，再開放檔案寫入與 Shell 權限。完整安裝步驟可參考Codex 設定教學。
推薦使用情境
- 儲存庫層級的程式碼分析、Bug 定位和小範圍修復
- 根據測試失敗繼續讀取程式碼並迭代修改
- 終端命令、程式碼搜尋和多步驟工程任務
- MCP Server、函式呼叫和外部工具編排
- 自動化測試、程式碼審查和遷移規劃
- 對成本敏感但仍需要 Agent 能力的開發工作
DeepSeek V4 Flash 的價值不只是「更便宜地聊天」，而是以較低平台倍率進入 Codex 和 Agent 工作流程。正式任務仍應設定工具權限、逾時、重試、Token 預算和人工接管條件。
上線前驗證清單
- 從模型列表複製正確模型 ID：
deepseek-v4-flash。 - Base URL 使用
https://api.llm-token.cn/v1，Codex 協定設定為responses。 - 用短請求驗證狀態碼、事件結構、所選模型和計費紀錄。
- 使用唯讀儲存庫任務驗證檔案讀取、搜尋和上下文保持。
- 分別測試 Shell、補丁寫入、函式呼叫、MCP 和多輪工具鏈。
- 為檔案、資料庫、付款、部署和伺服器操作設定明確權限界線。
- 固定測試儲存庫、起始 commit、相依套件和驗收命令。
- 記錄一次完成率、P50/P95 耗時、失敗類型和每個成功任務的成本。
常見問題
DeepSeek V4 Flash 支援 Codex 嗎？
支援。DeepSeek 官方確認正式版 V4 Flash 原生支援 Responses API，並針對 Codex 適配。目前官方 Codex 接入只支援 deepseek-v4-flash。
Codex 應該使用哪個端點？
使用 /v1/responses，不要把 /v1/chat/completions 當作 Codex 協定。本站 Base URL 可填 https://api.llm-token.cn/v1，並設定 wire_api = "responses"。
Responses API 會直接提供 MCP、檔案和 Shell 工具嗎？
不會。DeepSeek 直接 Responses API 目前不原生提供 MCP、file_search、code_interpreter 或 computer_use。檔案讀寫、Shell 和 MCP 是 Codex 用戶端在使用者授權後執行並編排的能力。
DeepSeek V4 Pro 能在 Codex 中使用嗎？
DeepSeek 官方文件表示 V4 Pro 預計在 2026 年 8 月初支援 Codex。在官方 API 和本站路由確認前，不要把 V4 Pro 視為已相容。
DeepSeek V4 Flash 價格是多少？
目前平台目錄為 2.5 倍率，參考價約 CNY 1 / 百萬 Tokens。實際扣費以即時價格頁和帳戶帳單為準。
Responses API 一定比 Chat API 更好嗎？
不是。一般對話和單次生成使用 Chat API 更直接；Codex、工具呼叫和連續工程任務才是 Responses API 的主要優勢。
在哪裡購買或儲值 API？
新使用者可前往購買頁面，已有 API Key 可在儲值頁面續費。正式使用前先做小額、唯讀和可回滾測試。
主要來源
- DeepSeek 2026-07-31 更新日誌：正式版狀態、Agent 跑分、測試條件、Responses API 與 Codex 支援
- DeepSeek Codex 接入文件：支援型號和 Codex 整合界線
- DeepSeek Responses API 文件：協定與請求說明
- 本站模型列表：平台模型 ID、倍率、上下文和能力標示