V4 Flash wybierasz, gdy budżet jest ciasny, a zapytań dużo: agent czyta pół repozytorium przed każdą zmianą, skrypt streszcza tysiące dokumentów, bot odpowiada klientom przez całą dobę. To mniejszy brat DeepSeek V4 Pro - wagi obu są publiczne, możliwości mają takie same, a Flash kosztuje wyraźnie mniej. Ma najniższą stawkę za wyjście w katalogu czatu Kadrarisa.
Do czego go użyjesz
- Agent kodujący z dużym kontekstem - wczytuje obszerny kawałek kodu przed każdą poprawką.
- Hurtowe streszczenia i ekstrakcja - długie dokumenty, raporty, eksporty z CRM.
- Obsługa klienta przy małym budżecie - czat, w którym koszt zapytania ma być znikomy.
- Prototypy i testy na dużej próbie - tysiące wywołań bez nerwowego liczenia.
Ustawienia i limity
- Okno kontekstu 1 000 000 tokenów, odpowiedź do 384 000 tokenów.
- Strumieniowanie, narzędzia (
tools) i odpowiedź w formacie JSON działają od ręki. - Model z założenia najpierw się zastanawia, a za to rozumowanie płacisz w stawce wyjścia - do prostych zadań ogranicz
max_tokens. - Podłączasz go zwykłym SDK OpenAI pod adresem
https://kadraris.com/v1, bez konta u producenta.
Przykładowe zapytanie
import os
from openai import OpenAI
c = OpenAI(base_url="https://kadraris.com/v1",
api_key=os.environ["KADRARIS_API_KEY"])
r = c.chat.completions.create(
model="deepseek-v4-flash",
response_format={"type": "json_object"},
messages=[{"role": "user", "content":
"Z tego maila wyciągnij JSON z polami: "
"nadawca, termin, kwota."}],
)
print(r.choices[0].message.content)Pod poleceniem wklej treść maila, a listę pól dopasuj do tego, co trafia potem do Twojej bazy.
Pytania
Ile kosztuje V4 Flash i czy płacę za odrzucone zapytania?
Stawki to 0,733 zł / 1,47 zł za 1 mln tokenów, z VAT. Zapytanie zakończone błędem kosztuje 0 zł - blokada środków wraca w całości.
Muszę płacić w juanach albo zakładać konto w DeepSeek?
Nie. Jeden klucz Kadrarisa wystarcza, a koszt schodzi ze wspólnego salda w złotówkach, a fakturę VAT zaznaczasz przy doładowaniu. Prompty i odpowiedzi nie służą do trenowania modeli.
Kiedy dopłacić do V4 Pro?
Gdy na własnych danych zmierzysz, że większy model daje wyraźnie lepszy wynik. Kontekst i limit odpowiedzi są te same, różni się cena. Szczegóły: DeepSeek V4 Flash vs V4 Pro.
DeepSeek V4 Flash w twoim kodzie
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://kadraris.com/v1", api_key="sk-kd-...")
resp = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v4-flash",
messages=[{"role": "user", "content": "Podaj trzy pomysły na pierwsze ujęcie filmu o kawiarni."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)curl https://kadraris.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $KADRARIS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model": "deepseek-v4-flash", "messages": [{"role": "user", "content": "Podaj trzy pomysły na pierwsze ujęcie filmu o kawiarni."}]}'import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://kadraris.com/v1", apiKey: process.env.KADRARIS_API_KEY });
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "deepseek-v4-flash",
messages: [{ role: "user", content: "Podaj trzy pomysły na pierwsze ujęcie filmu o kawiarni." }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);
























