DeepSeek V4.1 Flash（API 名 deepseek-flash）は 2026 年 9 月公開の 1M 文脈モデルです。Anthropic 互換と Responses API があり、Claude Code と Codex は設定だけで切り替えられます。日本の平日昼がピーク料金になる点、DeepSeek Harness（dsh）、Claude Haiku 5.5 との使い分け、データの保存先の注意までまとめます。
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DeepSeek V4.1 Flash は、Claude Code や Codex のモデルとしてそのまま使えます。DeepSeek の API に Anthropic 互換と OpenAI Responses API 互換の入口があるため、環境変数か設定ファイルを書き換えるだけで済みます12。モデルは 2026 年 9 月 10 日に公開されました。API でのモデル名は deepseek-flash で、文脈は 1M トークンです34。この記事では、公式ドキュメントで確かめた設定・料金・DeepSeek Harness（dsh）の位置づけを整理します。あわせて、Claude Haiku 5.5・GPT-6 Luna との使い分けと、コードを送る前に知っておくべきデータの扱いもまとめます。料金や仕様は 2026 年 10 月時点の情報です。
DeepSeek V4.1 Flash は、DeepSeek が新しい設計で作ったモデル群のうち最も小さいモデルです。画像の理解にも対応しています3。MoE（Mixture of Experts。入力ごとに一部の専門家だけを動かす設計）で、全体は 552B パラメータです。入力側は 8B、出力側は 16B だけが動く「Causal Encoder–Decoder」という非対称の構造をとっています3。
| 項目 | 内容（2026 年 10 月時点） |
|---|---|
| 公開日 | 2026-09-103 |
| API のモデル名 | deepseek-flash（旧名 deepseek-v4-flash なども V4.1 Flash に回される）4 |
| 文脈の長さ / 最大出力 | 1M トークン / 384K トークン4 |
| 思考モード | 既定で有効。effort は low / high / max5 |
| 対応 API | OpenAI Chat Completions・Responses API・Anthropic API4 |
| 機能 | JSON 出力・ツール呼び出し・画像入力など4 |
| 重み | Hugging Face で MIT ライセンスで公開。ファイルは合計約 510GB6 |
DeepSeek は、前世代と比べて KV キャッシュ（文脈を保持するメモリ）の HBM 使用量が 4 分の 1、SSD の使用量が 8 分の 1 になったと説明しています3。エージェントはキャッシュ済みの長い文脈を何度も読み直すので、ここが費用に効くというのが DeepSeek の主張です3。
各エージェントがどの入口からつながるかは、次の図のとおりです。
なお、旧世代の上位モデル V4 Pro（deepseek-v4-pro）も API で引き続き使えます。DeepSeek は当初、9 月 14 日以降は V4 Pro へのリクエストを V4.1 Flash に回すと告知していました3。その後、利用者の要望を受けて V4 Pro の提供を続けると変更しています7。
話題になったきっかけは、海外の開発者コミュニティでの「安くて十分使える」という評価です。Hacker News では 2026 年 10 月 8 日に「Why isn't the industry freaking out about DeepSeek 4.1 Flash?」が投稿され、1,128 ポイント・988 コメントを集めました8。元の記事の筆者は、約 1 か月ほど複数のプロジェクトで使い、多くの作業で Claude Opus 5.5 との差を感じなかったと書いています9。ただし、これは筆者個人の感想で、計測ではありません。
日本の検索では、DeepSeek という語の関心そのものは 7 月より下がっています。一方で、一緒に検索される語では「deepseek v4.1 flash」「dsh」「deepseek harness desktop」「glm 5.3」が「急激増加」でした10。つまり、新しいモデルとエージェント本体（dsh）の使い方を調べる人が増えている状態です。
| 週 | DeepSeek | Claude Code |
|---|---|---|
| 07/15 | 30 | 52 |
| 07/22 | 16 | 46 |
| 07/29 | 25 | 43 |
| 08/05 | 23 | 40 |
| 08/12 | 33 | 42 |
| 08/19 | 18 | 38 |
| 08/26 | 16 | 40 |
| 09/02 | 15 | 35 |
| 09/09 | 19 | 34 |
| 09/16 | 13 | 25 |
| 09/23 | 11 | 30 |
| 09/30 | 12 | 31 |
| 10/07 | 17 | 30 |
DeepSeek 自身が公表したベンチマークでも、V4.1 Flash は前世代の V4 Pro を上回っています。下のグラフは、ターミナル操作の課題を解く Terminal-Bench 2.1 の値です7。
| モデル | スコア |
|---|---|
| V4-Flash（2026-07-31 版） | 82.7 |
| V4-Flash-Vision-Exp（08-21） | 83.9 |
| V4-Pro（08-13 GA 版） | 87.9 |
| V4.1-Flash（09-10） | 90.6 |
これらは DeepSeek が自社のエージェント（DeepSeek Harness の minimal モード）で測った値です7。Claude や GPT と同じ条件で比べた公式の数字ではない点に注意してください。
料金は 100 万トークンあたりで、時間帯によって 2 倍変わります4。オフピークはピークの半額です。
| 100 万トークンあたり | ピーク | オフピーク |
|---|---|---|
| 入力（キャッシュヒット） | $0.006 | $0.003 |
| 入力（キャッシュミス） | $0.30 | $0.15 |
| 出力 | $1.20 | $0.60 |
出典: DeepSeek API Docs「Models & Pricing」（2026-10-14 参照）4
ピークは UTC の 01:00〜04:00 と 06:00〜10:00 で、月曜から金曜が対象です（中国の祝日を除く）4。日本時間に直すと平日の 10:00〜13:00 と 15:00〜19:00 です。日本の勤務時間の大半がピークに当たるので、急がない一括作業は夜や週末に回すと半額になります。
単価だけを見ると、V4.1 Flash は最安ではありません。Claude Haiku 5.5 と GPT-6 Luna は入力 $0.10・出力 $0.50 からで、V4.1 Flash のピーク料金より安い設定です1112。
| モデル | 入力（ドル） | 出力（ドル） |
|---|---|---|
| DeepSeek V4.1 Flash（ピーク） | 0.3 | 1.2 |
| DeepSeek V4.1 Flash（オフピーク） | 0.15 | 0.6 |
| Claude Haiku 5.5（10 万以下） | 0.1 | 0.5 |
| Claude Haiku 5.5（10 万超） | 0.5 | 2.5 |
| GPT-6 Luna（Short context） | 0.1 | 0.5 |
違いが出るのは、文脈が長いときとキャッシュヒットの単価です。
公式の単価から、エージェントの 1 ターン（1 回の API 呼び出し）の費用を計算しました。キャッシュの書き込み料金（Anthropic は別に掛かる）は含めていない概算です。
| 想定 | DeepSeek V4.1 Flash（ピーク） | 同（オフピーク） | Claude Haiku 5.5 | Claude Sonnet 5.5 | Claude Opus 5.5 |
|---|---|---|---|---|---|
| A: 文脈 15 万（うちキャッシュ 14 万）、出力 3,000 | $0.0074 | $0.0037 | $0.0195 | $0.0640 | $0.1280 |
| B: 文脈 5 万（うちキャッシュ 4.5 万）、出力 2,000 | $0.0042 | $0.0021 | $0.0020 | $0.0345 | $0.0690 |
計算式は「トークン数 × 単価 ÷ 100 万」の合計です（筆者計算。単価は411）。
A の Haiku 5.5 は、プロンプトが 10 万トークンを超えるため高い方の単価で計算しています。A のように大きなリポジトリを読み込んだ長い会話では、V4.1 Flash が Haiku 5.5 の半分以下になります。B のように文脈が 10 万トークン以下に収まる短い作業では、Haiku 5.5 の方が安くなります。「DeepSeek なら常に安い」とは言えないので、自分の使い方の文脈の長さで比べてください。Haiku 5.5 の細かい料金は Claude Haiku 5.5 の使いどころ で説明しています。
Claude Code は、環境変数で接続先を DeepSeek の Anthropic 互換エンドポイントに向ければ動きます1。DeepSeek の公式ドキュメントが示す設定は次のとおりです（macOS / Linux）。
export ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.deepseek.com/anthropic
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=<DeepSeek の API キー>
export ANTHROPIC_MODEL=deepseek-flash[1m]
export ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL=deepseek-flash[1m]
export ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL=deepseek-flash[1m]
export ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL=deepseek-flash
export CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL=deepseek-flash
export CLAUDE_CODE_EFFORT_LEVEL=max
export CLAUDE_CODE_AUTO_COMPACT_WINDOW=786432
それぞれの意味は、Claude Code の公式ドキュメントで確かめられます1314。
| 環境変数 | 役割 |
|---|---|
ANTHROPIC_BASE_URL | API の接続先を差し替える |
ANTHROPIC_AUTH_TOKEN | Authorization: Bearer に入れる値（DeepSeek の API キー） |
ANTHROPIC_MODEL / ANTHROPIC_DEFAULT_*_MODEL | 既定のモデルと、opus・sonnet・haiku の別名が指すモデル |
CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL | サブエージェントの既定モデル |
CLAUDE_CODE_EFFORT_LEVEL | 思考の深さ（effort） |
CLAUDE_CODE_AUTO_COMPACT_WINDOW | 自動で会話を圧縮し始めるトークン数 |
モデル名の末尾の [1m] は、Claude Code に「このモデルの文脈は 1M」と伝える印です。Claude Code は、知らないモデル名でも [1m] が付いていれば 1M の文脈として扱います14。
~/ に export を直接書くと、すべての Claude Code が DeepSeek につながります。社内のリポジトリで誤って使わないよう、筆者は関数にして必要なときだけ呼ぶ形をすすめます。次の関数は、サブシェル ( … ) の中だけで環境変数を変えます。
# ~/.zshrc に追記する（DeepSeek の API キーは DEEPSEEK_API_KEY に入れておく）
ds-claude() {
(
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.deepseek.com/anthropic"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="${DEEPSEEK_API_KEY:?DEEPSEEK_API_KEY を設定してください}"
export ANTHROPIC_MODEL="deepseek-flash[1m]"
export ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL="deepseek-flash[1m]"
export ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL="deepseek-flash[1m]"
export ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL="deepseek-flash"
export CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL="deepseek-flash"
export CLAUDE_CODE_EFFORT_LEVEL="max"
export CLAUDE_CODE_AUTO_COMPACT_WINDOW="786432"
claude "$@"
)
}
~/ に追記し、source ~/ で読み込むDEEPSEEK_API_KEY に入れる（キーチェーンやパスワード管理ツールから読み込むのが安全）ds-claude を実行する。普段の claude は今までどおり Anthropic につながる
筆者は DeepSeek の API キーを持っていないため、実際の API 呼び出しは試していません。上の GIF は、関数が環境変数を正しく閉じ込めることだけを確かめたものです。
DeepSeek の Anthropic 互換 API は、Anthropic API のすべてに対応しているわけではありません15。主な違いは次のとおりです。
claude-opus で始まる名前は deepseek-v4-pro（Pro の料金）に、claude-haiku・claude-sonnet は deepseek-flash に読み替えられます1。上の設定のように opus の別名も deepseek-flash に向けておくと、意図せず Pro の料金になるのを防げますcache_control・mcp_servers・container などは無視されます。document（PDF などの文書ブロック）と MCP のツール結果ブロックは使えません15thinking は使えますが budget_tokens は無視されます15ANTHROPIC_BASE_URL が Anthropic 以外を指すと、MCP のツール検索は既定で無効になります。v2.1.196 以降は Remote Control も無効です13Codex は Responses API でモデルとやり取りします。DeepSeek の API はこれにも対応しています2。Codex CLI・ChatGPT デスクトップアプリ・VS Code の Codex 拡張は同じ設定ファイルを読むので、1 回の設定で 3 つとも切り替わります2。
DeepSeek は自動設定のスクリプトを用意しています。ただし curl … | bash 形式なので、実行する前に中身を読んでください2。手で書く場合は、まず ~/（モデルの文脈長や effort の段階を Codex に伝えるファイル）を公式ドキュメントからそのまま写します。そのうえで ~/ に次を書きます2。
model = "deepseek-flash"
model_provider = "deepseek"
preferred_auth_method = "apikey"
forced_login_method = "api"
model_reasoning_effort = "high"
web_search = "disabled"
show_raw_agent_reasoning = true
model_catalog_json = "~/.codex/models.json"
[model_providers.deepseek]
name = "deepseek"
base_url = "https://api.deepseek.com/"
wire_api = "responses"
env_key = "DEEPSEEK_API_KEY"
[desktop]
enabled-reasoning-efforts = ["low", "medium", "high", "xhigh", "ultra", "max"]
DeepSeek の例では、API キーを experimental_bearer_token として設定ファイルに直接書いています2。しかし Codex の公式リファレンスはこの書き方を「非推奨（discouraged）」とし、環境変数を指定する env_key をすすめています16。上の例は env_key に置き換えたものです（筆者は TOML として読めることだけを確かめました）。
設定できたら、プロジェクトで codex を実行します。起動時の表示に model: deepseek-flash と出れば反映されています2。注意点として、Codex は会話の履歴をログイン方法ごとに分けて保存します。DeepSeek に切り替えると、それまでの ChatGPT の履歴は見えなくなります（消えてはいません）2。Codex のモデルの選び方は GPT-6 Astra を Codex で使う でも説明しています。
自作のツールや CI のスクリプトからは、OpenAI か Anthropic の SDK の接続先を変えるだけで呼べます515。OpenAI の Python SDK で思考モードを指定する例です。思考モードの切り替えは extra_body で渡します5。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="<DeepSeek の API キー>", base_url="https://api.deepseek.com")
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-flash",
messages=[{"role": "user", "content": "この関数の境界値テストを考えて"}],
reasoning_effort="high",
extra_body={"thinking": {"type": "enabled"}},
)
print(response.choices[0].message.reasoning_content) # 思考の内容
print(response.choices[0].message.content) # 最終的な答え
思考モードでは temperature などのパラメータは効きません（エラーにもなりません）5。ツール呼び出しを使う会話では、前のターンの reasoning_content を API に返す必要があります5。Anthropic の SDK なら、環境変数 ANTHROPIC_BASE_URL を https:/ にして model="deepseek-flash" を指定します15。OpenCode は / から DeepSeek を選ぶだけで使えます17。
DeepSeek Harness（コマンド名 dsh）は、DeepSeek が自分で作っているオープンソースのエージェント本体です18。ライセンスは MIT です。「すべてがプラグイン」という設計で、ファイルの読み書き・コマンド実行・作業の委任・計画の管理を行います1819。Claude Code や Codex と同じ役割のソフトで、DeepSeek のベンチマークもこの dsh の minimal モードで測られています7。
Node.js があれば、次の 1 行で Web UI が立ち上がります18。
npx @deepseek-ai/dsh web
# 既定で http://127.0.0.1:3080 が開く。Settings → Models で DeepSeek の API キーを入れる
dsh --profile headless "…"、SDK 用、ACP 用のモードがあります20注意点は、dsh がまだ開発者プレビューであることです。README には「互換性を壊す変更がある」と明記され、2026 年 10 月 9 日時点の最新版も v0.2.1-alpha.2 です18。安全に関する文書（SAFETY.md）は、セキュリティ監査を受けておらず、本番用として扱ってはいけないと書いています。そのうえで、使い捨ての仮想マシンやコンテナで動かすようすすめています22。さらにデスクトップ版は、操作の利用統計を既定で送ります。画面上で止めるスイッチは無く、設定ファイルで enabled を切り替える方式です23。
GitHub の yetone/magpie は「Codex on DeepSeek, Claude Code on Kimi」をうたう、エージェントのモデルをメニューバーから切り替えるツールです24。ローカルにゲートウェイ（127.0.0.1:3425）を立て、OpenAI・Anthropic・Gemini の API 形式を相互に変換します24。便利ですが、既定では Claude Code や Codex のログイン情報（キーチェーンを含む）を読みに行きます。README にも、止めるには設定か magpie accounts discovery off を使うと書かれています24。会社の端末で使う前に、この動きを許してよいか確かめてください。筆者はインストールしていません。
結論から言うと、V4.1 Flash は「社外に出してよいコードで、長い文脈を何度も読む作業」に向きます。反対に、社内のコードや契約上の制約がある作業は Claude・GPT のままにします。判断の基準は次の表です。
| 判断の軸 | DeepSeek V4.1 Flash | Claude Haiku 5.5 | GPT-6 Luna / 6.1 Sol |
|---|---|---|---|
| 単価（短い文脈） | Haiku・Luna より高い | 最安クラス | Luna は最安クラス |
| 単価（10 万トークン超） | 1M まで一定 | 5 倍に上がる | 長い文脈は別単価 |
| 時間帯 | 日本の平日昼はピーク料金 | 一定 | 一定（Standard） |
| データの保存先 | 中華人民共和国のサーバー25 | Anthropic | OpenAI |
| エージェントとの相性 | 互換 API 経由（一部機能は無視） | Claude Code の標準 | Codex の標準 |
出典: 4111225。表の評価は各社の公開情報から筆者が整理したもの
使い分けの例です。
同じ条件で Claude・GPT と性能を比べた公式の数字はありません。DeepSeek のベンチマークは自社の dsh で測ったものなので7、自分のリポジトリで同じ課題を解かせて比べるのが確実です。
DeepSeek の API にコードを送ると、そのコードは中華人民共和国のサーバーに保存されます。プライバシーポリシーには「当社が収集した情報を中華人民共和国にある安全なサーバーに保存します」とあります（2026 年 2 月 10 日更新版）25。主な点は次のとおりです。
コーディングエージェントは、指示した範囲を超えてファイルを読みます。.env や鍵ファイル、顧客データが文脈に入れば、それも送られます。使う前に次を確かめてください。
.env やクラウドの認証ファイルを、エージェントが読めない場所に置いているかenv_key を使う16）秘密情報をエージェントに読ませない具体的な設定は、AI エージェントからの情報漏洩を防ぐ で説明しています。重みは MIT ライセンスで公開されているので、データを外に出したくない場合は自前の環境で動かす道もあります6。ただし重みだけで約 510GB あり、個人の PC で動かせる大きさではありません6。
claude-opus で始まるモデル名を送ると V4 Pro の料金になります1。opus の別名も deepseek-flash に向けてください。日本の平日昼はピーク料金です4[1m] が付いているかを確かめます14。圧縮の開始点は CLAUDE_CODE_AUTO_COMPACT_WINDOW で決まります13temperature が効かない: 仕様です。思考モードでは無視されます5deepseek-flash の同時実行の上限は 2,500 です4deepseek-flash、文脈は 1M トークン、重みは MIT ライセンスconfig.toml）で、設定だけで切り替えられるまずは公開して困らない個人のリポジトリで ds-claude を作り、いつもの Claude Code と同じ課題を解かせて結果と費用を比べてみてください。
deepseek-flash です。旧名の deepseek-v4-flash と deepseek-v4-flash-vision-exp も受け付けられますが、どちらも V4.1 Flash に回され、Flash の料金になります（2026 年 10 月時点）4。
あります。https:/ で、Claude Code や Anthropic の SDK から使えます15。ただし cache_control や mcp_servers などは無視され、document ブロックは使えません15。
DeepSeek が作っているオープンソースのエージェント本体で、コマンド名が dsh です。npx @deepseek-ai/ で Web UI が起動します18。2026 年 10 月時点では開発者プレビューで、セキュリティ監査を受けていないと明記されています22。
100 万トークンあたり、入力がピーク $0.30（キャッシュヒットは $0.006）、出力がピーク $1.20 です。オフピークはその半額です4。ピークは日本時間の平日 10:00〜13:00 と 15:00〜19:00 です。
社内の規程しだいです。DeepSeek のプライバシーポリシーでは、集めた情報は中華人民共和国のサーバーに保存されます。利用目的にもモデルの訓練が含まれます25。海外の事業者への送信が許されていない場合は使わず、重みを自前の環境で動かすか、別のモデルを選んでください。
文脈の長さで変わります。プロンプトが 10 万トークン以下なら、Haiku 5.5 の方が入力・出力とも安い単価です11。10 万トークンを超えると Haiku 5.5 の単価は 5 倍になるため、長い文脈では V4.1 Flash の方が安くなります411。
Integrate with Claude Code — DeepSeek API Docs（2026-10-14 参照） ↩ ↩2 ↩3 ↩4 ↩5
Integrate with Codex — DeepSeek API Docs（2026-10-14 参照） ↩ ↩2 ↩3 ↩4 ↩5 ↩6 ↩7 ↩8 ↩9
DeepSeek-V4.1-Flash: Smarter, Faster, More Efficient — DeepSeek, 2026-09-10（2026-10-14 参照） ↩ ↩2 ↩3 ↩4 ↩5 ↩6 ↩7
Models & Pricing — DeepSeek API Docs（2026-10-14 参照） ↩ ↩2 ↩3 ↩4 ↩5 ↩6 ↩7 ↩8 ↩9 ↩10 ↩11 ↩12 ↩13 ↩14 ↩15 ↩16
Thinking Mode — DeepSeek API Docs（2026-10-14 参照） ↩ ↩2 ↩3 ↩4 ↩5 ↩6
deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash — Hugging Face（2026-10-14 参照） ↩ ↩2 ↩3
Why isn't the industry freaking out about DeepSeek 4.1 Flash? — Hacker News, 2026-10-08（2026-10-14 参照） ↩
Why isn't the industry freaking out about DeepSeek 4.1 Flash? — dgt.is, 2026-10-07（2026-10-14 参照） ↩ ↩2
Google トレンド: DeepSeek・Claude Code ほか（日本・過去 90 日） — Google（2026-10-14 取得） ↩
Pricing — Anthropic, Claude Platform Docs（2026-10-14 参照） ↩ ↩2 ↩3 ↩4 ↩5 ↩6 ↩7 ↩8
API Pricing — OpenAI（2026-10-14 参照） ↩ ↩2
Environment variables — Anthropic, Claude Code Docs（2026-10-14 参照） ↩ ↩2 ↩3
Model configuration — Anthropic, Claude Code Docs（2026-10-14 参照） ↩ ↩2 ↩3
Using the Anthropic API — DeepSeek API Docs（2026-10-14 参照） ↩ ↩2 ↩3 ↩4 ↩5 ↩6 ↩7
Configuration Reference — OpenAI, Codex Docs（2026-10-14 参照） ↩ ↩2
Integrate with OpenCode — DeepSeek API Docs（2026-10-14 参照） ↩ ↩2
deepseek-ai/deepseek-harness（README・Releases） — DeepSeek-AI, GitHub（2026-10-14 参照） ↩ ↩2 ↩3 ↩4 ↩5
Configure models — DeepSeek Harness Docs（2026-10-14 参照） ↩ ↩2
@deepseek-ai/dsh（CLI README） — DeepSeek Harness, GitHub（2026-10-14 参照） ↩
DeepSeek Harness — DeepSeek（2026-10-14 参照） ↩
@deepseek-ai/dsh-client-product-analytics — DeepSeek Harness, GitHub（2026-10-14 参照） ↩
yetone/magpie — GitHub（2026-10-14 参照） ↩ ↩2 ↩3
DeepSeek プライバシーポリシー — DeepSeek, 2026-02-10 更新（2026-10-14 参照） ↩ ↩2 ↩3 ↩4 ↩5 ↩6
DeepSeek Open Platform Terms of Service — DeepSeek, 2026-04-29 発効（2026-10-14 参照） ↩ ↩2