DeepSeekが最新モデルV4-Flashをリリース。1回のタスク完了コストは約3セントと、世界の主要大規模モデル中最低水準。V4-Flashの価格は入力トークン100万単位で0.14ドル、出力トークン100万単位で0.28ドル。総合的なコストは競合他社を大幅に下回り、Anthropic Claude Fable 5の約1/105に相当する。DeepSeekはIPOを準備中で、APIクラウドサービスの年間継続的収益は4億～5億ドルに達し、粗利益率は50％を超える。AI業界の競争は、モデル性能から推論コストと商業化効率へと移行しており、企業がAIアプリケーションを導入する際の限界コストは数量級で低下する見込みだ。記事執筆者、出典：ウォールストリート・ジェイミン
DeepSeekが最新モデルV4-Flashをリリースし、AIモデルのコスト競争を再び注目の的とした。
研究機関Artificial Analysisの最新の推計によると、V4-Flashの1回のタスク完了にかかる平均コストは約3セントと、現在の世界主要な大規模モデル中最低であり、AnthropicのClaude Fable 5の約1/105に相当する。これは、多くの汎用タスクにおいて、企業がAIアプリケーションを導入する際の限界コストがさらに低下する可能性を示しており、AIへの巨額な資本支出のリターンについて再び市場で議論が巻き起こっている。
注目すべきは、V4-FlashのリリースがDeepSeekの商業化プロセスが加速している時期と重なる点です。関係者によると、DeepSeekは潜在的なIPOを準備中であり、AIモデルAPIクラウドサービスから得られる年間継続的収入（ARR）は4億〜5億ドルに達し、粗利益率は50％を超えています。
今回発表されたV4-Flashは、同社が一貫して採用してきた低コスト・高効率の路線を継承し、価格と効率による市場競争の戦略をさらに強化しました。
V4-Flashの「1回のタスクコスト」はわずか3セントで、世界の主要モデルの中でコストパフォーマンスNo.1
Artificial Analysisのデータによると、V4-Flashの価格は100万入力トークンあたり0.14ドル、100万出力トークンあたり0.28ドルです。
ただし、同機関は、単なる価格表示よりも「1タスクあたりのコスト（Cost per Task）」の方が、モデルの実際の使用コストをよりよく示すと指摘しています。この指標は、同じタスクを完了する際に消費される入力および出力トークンの合計量を総合的に考慮しているため、より参考になります。
この計算方法に基づくと、V4-Flashの1回のタスクあたりの平均コストは約3セントで、世界主要モデルの中で最低レベルです。
対照的に、Moonshot AIのKimi K3は約86セント、OpenAI GPT-5.6 Solは約1.86ドル、Anthropic Claude Fable 5は約3.15ドルです。V4-Flashのコストは、これらの約1/105に過ぎません。
Artificial Analysisはさらに、トークン単価が低いモデルでも、タスク実行中により多くのコンテンツを生成したり、より多くのインタラクションステップを経たりすると、最終的な使用コストは価格が高くても効率が優れたモデルよりも高くなる可能性があると強調しています。したがって、「タスク完了あたりのコスト」は、単一の価格指標よりもモデルのコストパフォーマンスをより正確に反映します。
低価格で突破口を開き、AI競争は「性能競争」から「コストパフォーマンス競争」へと移行
パフォーマンスランキングよりも、V4-Flashは今回のコスト優位性に市場の注目が集まっています。
過去1年で、AI業界の競争の焦点は、モデルの能力から推論コストと商業化効率へと徐々に移行してきました。企業のAIアプリケーションの規模が拡大するにつれ、モデルの実行コストは調達判断における重要な考慮要素となっています。
あるモデルが1回のタスクを約3セントで完了できる一方、一部のハイエンドモデルのコストは数ドルに達する場合、企業がカスタマーサポート、オフィス自動化、コード支援などの高頻度シーンに導入する際、全体の使用コストが桁違いに低下する可能性がある。
これはまた、ウォールストリートが継続して注目している課題、すなわちAIへの巨額な資本投入が十分なビジネス収益に転換できるかどうかという問題に改めて触れています。
2025年初、DeepSeekがR1モデルをリリースした後、市場はグローバルなAIインフラへの投資の必要性を見直し、テクノロジー株に大きな変動をもたらした。現在、V4-Flashは極めて低い運用コストを主要なアピールポイントとしており、AI業界の競争は「どのモデルがより強力か」から「より低コストで十分な能力を提供できるか」へとさらにシフトしている。AIの投資収益率に関する議論は再び活発化する可能性がある。