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DeepSeekの新モデル「V4-Flash」、破格の値段は本当に実力に見合っているのか

Shiritomo編集部 @shiritomoAI_jp 2026年8月3日更新

100万トークン入力しても、請求はわずか0.14ドル（約22円）。
中国のAI企業DeepSeekが7月31日に公開した新モデル「DeepSeek-V4-Flash」のAPI価格です。
上位モデルの3分の1という値付けに加え、ベンチマークでは上位モデルを上回る結果まで出ています。
安い・速い・賢いが同時に成立するのか、AIツールを業務や制作に使っている人であれば気になるところではないでしょうか。
この記事では、話題になっている数字の中身を一次情報にあたって確かめてみました。

先に結論をまとめると：
– DeepSeek-V4-Flashは7月31日に正式版APIを公開。
入力100万トークンあたり0.14ドル・出力0.28ドルと、業界でも際立って安い価格設定です
– エージェント系ベンチマーク9項目で上位モデル「V4-Pro」のプレビュー版を上回りましたが、比較対象はまだ後追い学習を受けていない旧世代版という留保がつきます
– ローカルのMacBook Proでも実用的な速度で動作し、コーディング支援ツール「Codex」への統合が開発者の間で急速に進んでいます

「Proより安い」はずのFlashが、Proを上回った

DeepSeek-V4-Flashは、総パラメータ数2,840億のうち、実際の推論時に動くのは130億だけというMoE（Mixture of Experts：質問内容に応じて一部の専門家ネットワークだけを稼働させる仕組み）型のモデルです。
モデルの構造やサイズ自体はプレビュー版から変わっておらず、今回の正式版では学習のやり直し（ポストトレーニング）だけが行われたとDeepSeek自身が説明しています。

それにもかかわらず、エージェント関連の9項目のベンチマークすべてで、パラメータ数が5倍以上ある上位モデル「V4-Pro」のプレビュー版を上回る結果になったといいます。
この逆転劇はXでも注目を集めていて、価格と知能のバランスを比較する投稿が相次いで拡散されました。
海外の開発者からは、コスト対知能のバランスで今もっとも優れたモデルだ、GLM 5.2やGPT Lunaと同水準の知能を持ちながら100万トークンあたり0.14ドル／0.28ドルという安さは正気の沙汰ではない、という声（筆者訳）も上がっています。

Deepseek V4 Flash 0731 now has the best model intelligence vs cost out of any model.

It’s around the same intelligence as GLM 5.2 and GPT Luna while being way cheaper (only $0.14/$0.28 per 1M tokens).

Absolutely insane release. https://t.co/m46ENNF2Te
— Hassan (@nutlope) 2026年7月31日

ただ、この価格と性能の数字だけを見て「安くて最強」と結論づけるのは早計です。
そこで、公開されている一次情報から、比較の前提や実際の使い勝手を確かめてみました。

なぜ下位モデルが上位モデルを上回れたのか？

まず注意したいのは、比較対象になった「V4-Pro」が、今回のエージェント特化の再学習をまだ受けていないプレビュー版だという点です。
つまり「Flashの方が優れたモデルになった」という単純な話ではなく、「Proが正式版になれば、また順位が入れ替わる可能性がある」というのが実態に近いようです。
DeepSeek自身も、V4-Proの正式版公開を近く予定していると案内しています。

それでも第三者評価機関Artificial Analysisの知能指数では、V4-FlashがV4-Proのプレビュー版を上回るスコアを記録したと報じられており、単なる見せ方だけの数字ではなさそうです。
Terminal Bench 2.1（AIエージェントの実務遂行能力を測る指標）では82.7点と、旧プレビュー版の72.1点から大きく伸びています。
一方で、Anthropicの最上位モデル「Claude Opus」には、全項目で及ばないとも報告されています。
「上位モデルすべてに勝った」わけではなく、あくまで自社の旧モデルと同価格帯の競合を相手にした結果という点は押さえておきたいところです。

ノートPCでも本当に動くのか？

もうひとつXで盛り上がっていたのが、ローカル環境での実行報告です。
MacBook Pro（M5 Max搭載・メモリ128GB）に量子化（モデルのデータを圧縮して軽量化する処理）した状態で読み込ませたところ、1秒あたり35〜39トークン程度で生成できたという報告があるようです。
体感としては会話が滞らない速度のようで、クラウドのAPIを都度呼び出さなくても手元のマシンだけである程度実用的に使えることになります。

コーディング支援ツール「Codex」への統合も進んでいて、公式の設定スクリプトを使うとCodex全体の呼び出し先がDeepSeekに切り替わる仕様になっているようです。
ただし、これだとOpenAIの他モデルが選べなくなってしまう問題があり、複数モデルを一覧から選べるようにする「Codex Router」のような周辺ツールを使う開発者も出てきています。

Codex can now run Deepseek-v4- flash!

There's a catch though.

Deepseek's official setup switches your entire codex over to them, so your GPT models stop showing up at all.

This is exactly what Codex Router is for.

It adds models to the list instead of replacing them, so… https://t.co/OXbcoUFkb1 pic.twitter.com/ncFyjDUv2H
— Ziwen (@ziwenxu_) 2026年7月31日

上記の投稿では、DeepSeek-V4-Flashの出力コストが100万トークンあたり0.28ドルなのに対し、Claude Opus 4.8は25ドルと、約89倍の開きがあると紹介されています（筆者訳）。
実際にコード生成の一部条件下ではV4-Flashが優位という報告もあり、用途によってはハイエンドモデルを常用しなくても十分な結果が出せる場面が増えていきそうです。

Shiritomo編集部の考察：価格差を鵜呑みにする前に確認したいこと

価格の安さだけを見ると「もう高いモデルは不要」と思いたくなりますが、SNS上の反応を追う限り、実際に使われているのはコーディングや検証作業といった、間違っても大きな損失につながりにくい用途が中心のようです。
Shiritomo編集部としては、業務データを扱う場面ではもう一段の慎重さも必要だと考えています。
DeepSeekは中国企業が提供するサービスであり、日本国内でも個人情報保護委員会が事業者向けに注意喚起を出している経緯があります。
安さに惹かれて機密情報を入力する前に、利用規約やデータの取り扱い方針を確認しておくことをおすすめします。
コストだけでなく「何を、どこまで任せるか」の線引きが、これからのAI活用ではより重要になっていくでしょう。