DeepSeek 入門【2026年版】V3からV4.1までの進化・API料金・使い方と注意点

確認日:2026年9月24日。DeepSeek の公式 API ドキュメント(api-docs.deepseek.com)と Hugging Face のモデルカードで確認しました。この記事は2025年2月に公開した「DeepSeek V3 完全解説」を、その後の変化を踏まえて全面的に書き直したものです。

はじめに:DeepSeek V3 から1年半で何が変わったか
DeepSeek とは
DeepSeek-V3 とは何だったのか
V3 から V4.1 までの流れ
- 今の主力:V4.1-Flash
API の使い方と料金
使う前に知っておきたい注意点
- データの保存先
- 安全に使うためのポイント
自分のパソコンで動かせる?
性能の目安
まとめ
- 参考リンク

はじめに:DeepSeek V3 から1年半で何が変わったか

2024年12月に登場した DeepSeek-V3 は、「トップクラスの性能を、ずっと少ない計算資源で作れた」ことで世界中を驚かせた中国発の AI モデルです。そこから1年半あまりで DeepSeek は何度も新しいモデルを出し、2026年9月の今は V4.1-Flash が主力になっています。

この記事では、これから DeepSeek を試す方に向けて、次のことを順番に説明します。

DeepSeek-V3 とは何だったのか(なぜ話題になったのか)
V3 から V4.1 までの流れ
今の API の使い方と料金(旧モデル名は使えなくなっています)
使う前に知っておきたいデータの扱いと注意点
自分のパソコンで動かせるのか

先に結論:2025年の記事で紹介した API のモデル名 deepseek-chat と deepseek-reasoner は、2026年7月24日に廃止されました。今は deepseek-flash を指定します。

DeepSeek とは

DeepSeek(ディープシーク)は、中国・杭州の AI 企業です。モデルの中身(重み)を公開する「オープンウェイト」の方針をとっていて、誰でもダウンロードして自分のサーバーで動かせます。公式のチャットアプリと、開発者向けの API も提供しています。

特徴は、性能のわりに料金がとても安いことです。後で紹介するとおり、API の料金は Claude や GPT の上位モデルと比べて大幅に安く設定されています。

DeepSeek-V3 とは何だったのか

DeepSeek-V3 は2024年12月26日に公開されました。公式の技術レポートとモデルカードによると、主な特徴は次のとおりです。

項目	内容
パラメータ数	総数6710億(671B)、1回の処理で動くのは370億(37B)
仕組み	MoE(Mixture of Experts):たくさんの「専門家」の中から、必要な一部だけを使う
主な工夫	MLA(記憶を圧縮する注意機構)、複数トークン先の予測(MTP)、FP8 という軽い数値形式での学習
学習に使ったデータ	14.8兆トークン
学習にかかった計算量	H800 GPU で合計278.8万時間
一度に読める長さ	128K トークン
ライセンス	コードは MIT、モデルは独自ライセンス(商用利用可)

話題になった理由は、学習にかかった計算量の少なさです。当時のトップクラスのモデルと肩を並べる性能を、公表された数字の上ではかなり少ない GPU 時間で実現しました。MoE は「巨大だけれど、毎回は一部しか動かさない」仕組みなので、動かすときの費用も抑えられます。

ただし、ここでの数字は最終的な学習にかかった分で、研究開発や試行錯誤の費用は含まれていない点に注意が必要です。

V3 から V4.1 までの流れ

時期	モデル	主な変化
2024年12月	V3	上で紹介した最初のモデル
2025年1月	R1	答える前にじっくり考える「推論モデル」。MIT ライセンスで公開
2025年3〜5月	V3-0324 / R1-0528	推論・コード・数学の性能を改善
2025年8月	V3.1	「考えるモード」と「すぐ答えるモード」を1つのモデルで切り替え
2025年9月	V3.2-Exp	長い文章を効率よく読む新しい仕組み(DSA)を試験導入
2025年12月	V3.2	道具(ツール)を使いながら考えられるように
2026年4月	V4-Pro / V4-Flash	一度に読める長さが100万トークンに
2026年8月	V4-Pro 正式版	考える深さを3段階で指定可能に。時間帯別の料金を導入
2026年9月	V4.1-Flash	画像も扱えるように。API 料金を値下げ

出典:DeepSeek API 更新履歴

今の主力:V4.1-Flash

2026年9月10日に公開された V4.1-Flash が、今の DeepSeek の主力です。公式モデルカードによると、次のような特徴があります。

一度に読める長さは最大100万トークン。文章と画像の両方を扱える
MoE の仕組みはそのままで、1回の処理で動くのは全体のごく一部
考える深さを細かく指定できる
重みを含めて MIT ライセンスで公開

DeepSeek は上位版の V4-Pro を段階的に終了すると発表していて、2026年9月14日からは deepseek-v4-pro を指定しても V4.1-Flash で処理されます(次の上位版 V4.1-Pro が出るまで)。

API の使い方と料金

モデル名

指定する名前	中身	備考
`deepseek-flash`	V4.1-Flash	これを使うのが基本
`deepseek-v4-pro`	V4-Pro(段階的に終了)	2026年9月14日から V4.1-Flash で処理
`deepseek-chat` / `deepseek-reasoner`	―	2026年7月24日に廃止

料金(100万トークンあたり、米ドル)

DeepSeek は時間帯で料金が変わります。混み合う時間帯(ピーク)は平日の日本時間10〜13時と15〜19時で、それ以外(夜間・週末・中国の祝日)は半額です。

	ピーク	それ以外(半額)
入力(キャッシュあり)	0.006ドル	0.003ドル
入力(キャッシュなし)	0.3ドル	0.15ドル
出力	1.2ドル	0.6ドル

deepseek-flash の料金です(公式の料金ページ、2026年9月24日時点)。「キャッシュあり」は、前と同じ文章を送ったときに割り引かれる料金です。

呼び出してみる

DeepSeek Platform で API キーを作り、環境変数 DEEPSEEK_API_KEY に設定してから、次のコマンドを実行します。OpenAI の API と同じ形式なので、OpenAI 用のライブラリもそのまま使えます。

curl https://api.deepseek.com/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer ${DEEPSEEK_API_KEY}" \
  -d '{
    "model": "deepseek-flash",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "MoEとは何か、中学生にもわかるように説明して"}
    ],
    "thinking": {"type": "enabled"},
    "reasoning_effort": "high"
  }'

thinking で「考えるモード」のオン・オフを、reasoning_effort で考える深さ(low・high・max)を指定します。何も指定しなければ、考えるモードがオンで深さは high です。

Anthropic 形式でも呼び出せる

DeepSeek は Anthropic(Claude)の API 形式にも対応していて、接続先を https://api.deepseek.com/anthropic にすると、Claude 用のライブラリや道具から DeepSeek を呼び出せます。公式ドキュメントには Claude Code と組み合わせる手順も載っています。

このとき、Claude のモデル名は自動で置き換えられます。claude-opus で始まる名前は deepseek-v4-pro に、claude-sonnet と claude-haiku で始まる名前は deepseek-flash になります。ただし MCP ツールなど、一部の機能には対応していません。Claude Code そのものの使い方は Claude Code 入門を参考にしてください。

使う前に知っておきたい注意点

データの保存先

DeepSeek の公式プライバシーポリシー(2026年2月10日更新)には、アプリや Web サービスで集めた情報を中華人民共和国にあるサーバーに保存すると書かれています。

日本では2025年2月3日に個人情報保護委員会が、DeepSeek を使うときの注意を呼びかけました(個人情報保護委員会の注意喚起)。同じ月にデジタル庁も各省庁に業務利用の注意を通知しています。ほかにも、イタリアでのアプリの遮断、韓国でのダウンロード停止、米国の一部政府機関での利用禁止などが報じられました。

安全に使うためのポイント

公式アプリやチャットに、個人情報や会社の機密情報を入力しない
会社で使うときは、社内の利用ルールを先に確認する
機密を扱いたい場合は、公開されている重みを自社の環境で動かすか、大手クラウドの提供版(Microsoft Foundry の V4-Pro など)を検討する

なお、AWS Bedrock と Google Cloud Vertex AI で提供されているのは V3.2 以前のモデルです(2026年9月時点の公式ドキュメント)。

自分のパソコンで動かせる?

V3 や V4 系の本体は、総パラメータが数千億を超える巨大なモデルです。公式の手順は複数の GPU を積んだサーバーを前提にしていて、一般的なパソコンでそのまま動かすのは現実的ではありません。

手元で試すなら、R1 の「蒸留モデル」が選択肢になります。これは R1 の考え方を、ずっと小さいモデル(15億〜700億パラメータ)に覚えさせたものです。Ollama や LM Studio などのツールを使えば、コマンド1つで動かせます。

ollama run deepseek-r1:8b

最新の V4.1-Flash は、Ollama ではクラウド実行のみの提供です。ローカルで AI を動かす基本は LM Studio で AI を Mac で動かす完全ガイド、モデルを小さくする仕組みは LLM の「量子化」とはで解説しています。オープンウェイトのモデルを実際に Mac で動かした検証は MiMo-V2.6 を Mac で動かして検証もどうぞ。

性能の目安

公式モデルカードには、V4.1-Flash のベンチマーク結果が載っています(考える深さを最大にした場合)。

テスト	内容	V4.1-Flash
Terminal-Bench 2.1	ターミナル操作を伴う作業	90.6
GPQA Diamond	大学院レベルの科学の問題	90.9
Codeforces	競技プログラミング(レーティング)	3471

ベンチマークは開発元が自分で測った数字です。実際の使い心地は用途によって変わるので、自分の作業で試して判断するのがおすすめです。