DeepSeek API 的模型名一年里换了三拨。最早是 deepseek-chat 和 deepseek-reasoner，4 月 V4 上线后改成 deepseek-v4-flash / deepseek-v4-pro，9 月 V4.1-Flash 发布，Flash 这一路又统一成 deepseek-flash。10 月 17 号那次更新没有再改名，换的是 deepseek-flash 背后的版本，现在由 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 提供服务。所以 V4.1-Flash-1017 不是要填进配置的新模型名，配置里写 deepseek-flash 就会用到它。项目里如果还留着前两拨的写法，最好翻出来对一遍。
文档对旧名怎么说
首次调用 API 和 模型 & 价格 两页的脚注是同一个意思：模型名请用 deepseek-flash；deepseek-v4-flash、deepseek-v4-flash-vision-exp 仍可调用，但对应模型已经下线，请求由 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 处理，按 Flash 价格计费。
更新日志 9 月 10 日那条用的词是「暂时路由」。暂时到哪天，文档没写，也没找到停用公告。
再早一拨就别指望兼容了。4 月 24 日的日志写明 deepseek-chat、deepseek-reasoner 于 2026-07-24 停止使用，过渡期里分别指向 V4-Flash 的非思考和思考模式。现在再发这两个名字会返回什么，文档里没有说明，配置里还有的话直接换掉。
deepseek-v4-pro 不在这次的旧名名单里。9 月那篇英文发布稿提过 9 月 14 日起 Pro 请求转给 V4.1-Flash，但更新日志同一条后面补了一段：应用户需求，9 月 14 日之后继续提供 V4 Pro，计费方式不变。价格页上它对应的版本是 DeepSeek-V4-Pro-0813，单独一栏价格。写着 deepseek-v4-pro 的配置，目前打到的还是 Pro。
不改会差在哪
旧名请求落在同一个模型上，价格也按 Flash 算，单看效果没区别。要留意的是周边几处：
deepseek-v4-flash-vision-exp原本是专门处理图像的实验模型，现在deepseek-flash自己就支持图像理解，那段代码换个名字即可。价格页上deepseek-v4-pro标的是不支持图像，别顺手把看图请求也切过去。- 对话补全接口参考里
model的可选值只列了deepseek-flash和deepseek-v4-pro，列出模型的返回示例也只有这两个。自己写的配置校验，或者按模型列表生成下拉框的工具，拿旧名去比对会对不上。 - 旧名请求的响应里
model字段回填哪个名字，文档没写。按模型名分组统计花费的话，自己发一条看看再定。 - 思考模式页写明
deepseek-flash的top_p只在思考模式下生效，低于 0.95 按 0.95 处理，非思考模式固定为 1.0；deepseek-v4-pro则是思考模式下忽略传入值，非思考模式下才生效。在两个模型之间切换时，原先调好的top_p不一定还起作用。
走 Anthropic 格式的还有一层映射：claude-opus 开头的名字会落到 deepseek-v4-pro，claude-haiku、claude-sonnet 开头的落到 deepseek-flash，不以 claude 开头的未知名字返回 400（见使用 Anthropic API）。用 Claude Code 这类工具接入时，配置里填的可能压根不是 deepseek 开头的名字，实际用的是哪个模型得对着这张表看。
动手改之前，先在仓库里搜一遍旧名（grep -r 会连 .env 这类隐藏文件一起搜）：
grep -rnE "deepseek-(chat|reasoner|v4-flash)" .
再看账号当前能拿到的模型：
curl https://api.deepseek.com/models \
-H "Authorization: Bearer ${DEEPSEEK_API_KEY}"
这一步要是报 401，属于鉴权问题，可以看之前那篇 OpenCode 接 DeepSeek 报 401；在 Cursor 里填 Base URL 的坑在 这一帖 里聊过。
云上托管的版本是同一个吗
V4.1-Flash-1017 的权重已经开源，云厂商自己部署的版本和官方 API 未必同步。下面这些都能自己核：
- 看控制台写的模型版本带不带 1017，还是停在更早的 V4.1-Flash。
- 对一下上下文长度和最大输出，官方价格页写的是 1M 上下文、最大输出 384K。
- 问清楚有没有缓存命中的单独计价，分不分高峰和空闲时段。
- 确认思考模式是不是默认开启。官方 API 默认开，强度为 high。
自测时拿同一组提示词，把 thinking、reasoning_effort 显式写进请求，别吃默认值，再对比输出长度、token 用量和工具调用稳不稳定。跑完至少能知道差异落在哪几项上。
你们手上还有没换掉的 deepseek-chat 吗？7 月之后它是直接报错，还是还能调通？