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DeepSeek-V4オンライン利用:Webチャット入門と編集ガイド
DeepSeek-V4 Team · 2026年6月22日 · 12 min read
Keywords: DeepSeek-V4 Web版, DeepSeek-V4 オンライン利用
Published: 2026年6月22日 Author: DeepSeek-V4 Team
入門:10秒以内で始めるDeepSeek-V4 Webセッション
DeepSeek-V4 Proを利用するのに、PythonやCUDAドライバー、GPUは一切必要ありません。必要なのは最新のウェブブラウザと約8秒の集中力だけです。https://www.midassai.com/chat/ へアクセスしてください — これが、本番レベルのDeepSeek-V4アクセスに必要な唯一のエントリーポイントです。
開始にアカウント登録は不要です。クレジットカードも不要です。「モデル選択をアンロックするためのサインアップ」も不要です。ページを開くと、デフォルトでDeepSeek-V4-Proが事前に選択され、即時利用可能になっています。空のプロンプト欄でEnterを押すだけで、システム挨拶を返す実行中のDeepSeek-V4-Pro(コンテキスト長100万トークン、エージェント対応、マルチモーダル対応)が動作します — プレースホルダーでもデモモードでもありません。
これは軽量ラッパーでも、量子化された代替モデルでもありません。MidassAI Chatは、DeepSeek-V4-Proの公式推論APIエンドポイントに直接接続しています — 企業顧客が利用するのと同じ基盤、同じトークナイゼーション、同じデフォルトパラメーター(温度=0.7、top-p=0.95)、そしてresponse_format: { "type": "json_object" }をリクエストに追加すれば構造化JSON出力もサポートされます。
インターフェースは意図的に最小限に設計されています:1つの入力ボックス、1つのストリーミング応答ペイン、および右上に3つの控えめなコントロール — +新規チャット、⚙️ 設定、📎 添付のみ。それ以外の機能(コンテキスト管理、ファイル読み込み、エージェント起動など)は、必要になったときだけ自然に表示され、UIを雑多なタブで clutter(ごちゃごちゃ)させません。
送信済みメッセージとモデル応答の編集
CLIツールやローカル実行環境では編集=チェーン全体の再実行となりますが、MidassAI Chat上のDeepSeek-V4では、コンテキストを維持したままの「場所での反復的改善」が可能です。
その方法は以下の通りです:
- 最後のメッセージを編集:送信済みメッセージにマウスオーバー → 鉛筆アイコンをクリック → 修正して再送信。ファイル添付やツール呼び出し履歴を含む、これまでの会話全体が完全に保持されます。コンテキストの切り捨ても、再プロンプトも発生しません。
- モデル応答を再生成:DeepSeek-V4の返答にマウスオーバー → 円形の矢印アイコンをクリック。まったく同一の入力、同一パラメーター、同一システムプロンプトで再実行されます — 確率的挙動の検証や表現の微調整に最適です。
- 会話途中でコンテキストを挿入:コード断片、CSVの一部、200行のログなどをペースト → 強調表示して**📎 添付**をクリック。MidassAIは、DeepSeek-V4への送信前に、知的チャンキングと意味的インデクシングを自動適用します。添付横に「📄 3.2kトークン」という小さなバッジが表示されますが、これはリアルタイムの正確なトークン数であり、単なる推定ではありません。
⚠️ 注意すべき落とし穴:埋め込み書式(例:``、—、非表示のゼロ幅スペースなど)を含むPDFの生テキストをコピーペーストしないでください。これらはDeepSeek-V4のトークナイザーを混乱させ、早期打ち切りや誤った引用(ハルシネーション)を引き起こす可能性があります。代わりに、PDFを直接アップロードしてください — MidassAIが見出しや表を保持したまま、クリーンなテキストを抽出します。
DeepSeek-V4-ProとDeepSeek-V4-Flashの使い分けタイミング
1つのモデルに縛られることはありません。MidassAI Chatでは、リロードや再認証なしで瞬時にモデルを切り替えることができます。ただし、ワークフローの品質を保つには、適切な選択が重要です。
| Feature | DeepSeek-V4-Pro | DeepSeek-V4-Flash |
|---|---|---|
| Context window | 1,048,576 tokens | 131,072 tokens |
| Agent capability | Full multi-step tool orchestration (APIs, code exec, search) | Tool calls disabled — single-turn only |
| Vision support | Yes — accepts image URLs and base64-encoded images | No vision support |
| Response quality on complex reasoning | Consistently higher accuracy on nested logic, math, and cross-document synthesis | Optimized for speed on short-form Q&A and summarization |
| Typical latency (first token) | ~1.2s (US West) | ~380ms (global edge) |
Pro を選ぶべきケース:
- 5つのPDF契約書を横断比較するとき
- 「この3ページからデータをスクレイピングし、JSONスキーマを検証し、エラーをSlackにログ出力するPythonスクリプトを生成してください」と依頼するとき
- エラーコンソールのスクリーンショットを貼り付け、「このReactハイドレーションミスマッチの原因は何ですか?」と質問するとき
Flash を選ぶべきケース:
- 高速デバッグ(「なぜこの正規表現は『[email protected]』で失敗するのですか?」)
- 20個の短文をローカライズ向けに翻訳するとき
- 高遅延回線で、応答速度を重視し、深さより即時性を求めるとき
両モデルとも、同一のWebインターフェース、同一の編集コントロール、および1クリックでMarkdown/プレーンテキスト/.chatアーカイブ形式でエクスポート可能な機能を共有しています。
この機能が向いているユーザー
Quick Takeaways
このワークフローは、RFC草案作成中のエンジニア、条項の一貫性を検証するコンプライアンス担当者、表形式出力を探索するデータサイエンティスト、適応型クイズを構築する教育者 — すべてが同一タブ内で利用できます。「オンボーディングフロー」も「モデルウォームアップ」も「Dockerが12GBのレイヤーをプルするのを待つ」こともありません。
さらに、MidassAI Chatはチャット履歴をサーバーではなく、ユーザーのブラウザ内にローカル保存するため、内部API仕様やプルリクエストの下書きなど、機密性の高いプロンプトは、明示的にエクスポートまたは共有しない限り、あなたの端末を離れることはありません。
次のステップ:最初の実際のタスク
シミュレーションではなく、実際にやってみましょう。
- https://www.midassai.com/chat/ を開いてください
- 以下のプロンプトをそのままペーストしてください:
You are DeepSeek-V4-Pro. Analyze this JSON schema and list 3 potential validation edge cases not covered by $ref resolution alone: {"type":"object","properties":{"id":{"type":"string","format":"uuid"},"tags":{"type":"array","items":{"type":"string"}},"metadata":{"$ref":"#/definitions/metadata"}},"required":["id"],"definitions":{"metadata":{"type":"object","properties":{"created":{"type":"string","format":"date-time"}}}}} - 自分のメッセージにマウスオーバー → ✏️をクリック →
— include concrete examples like 'null created timestamp'を末尾に追加 - コンテキストをリセットせずに、Proが分析をどのように再構成するかを観察してください
これはデモではありません。それが、あなたのリアルなワークフロー — 生きた、編集可能な、拡張可能なものです。
モデルは、MacBook AirでもChromebookでも、あなたが何を使ってタイプしているかなど気にしません。大切なのは、あなたの意図が明確であることです — MidassAI Chatは、それを確実に保証します。