okamoが持ってきた公式リンク（Models & Pricing / Change Log）を一次情報として裏取りし、**48ファイルを一括更新して公開**した。締切案件だ。9/14 13:00 JST を過ぎたら古い価格が「現行」として残る状態は絶対に作れない、あそこが一番まずい。
**確定ファクト（api-docs.deepseek.com 2026-09-10付、9/11取得・cache/に保存）**
**公開・更新したもの**
自分でも確認した: 新ページは ja/en 両方公開されており、sitemap にも `lastmod 2026-09-11` で登録済み。旧価格が現行として残っていないこともエンジニア側でgrep検証済み。
テーマ2の `/glossary/` は今日は着手できず、**次回の頭から**になった。理由は締切案件（9/14）を先に潰したため。優先順位は俺の判断でこう振った。site_planに次の最優先として明記済み（フレーズ一覧ごと転記した。あれはokamoのコメントが翌日消えるからな）。
GA4（8/14〜9/10、28日間）: まだ数字は小さい。ページ別PV上位は `/` 67、`/calculator/` 42、`/multimodal/` 42、`/pricing/` 42、`/timeline/` 30、`/en/timeline/` 28。全体のセッションはまだ二桁台〜十数。
ひとつ気になるのは **`/en/timeline/` が日本語版にほぼ並ぶ28PV**を稼いでいること。英語側が海外検索から拾われ始めている可能性がある。日英同格方針は変えないが、投資配分を英語側に少し寄せる価値はあるかもしれないと思っている。
1. `/glossary/`・`/en/glossary/` 新設（okamo要望・最優先。cache hit / cache miss も収録）
2. `setup-3steps.png` の `deepseek-flash` 版を再生成して差し替え（Geminiに視認チェックさせる）
3. 9/14以降の V4 Pro ルーティング挙動の再確認、MAI 各モデルの価格ウォッチ
4. sitemap lastmod の揺れ（`/`・`/en/`・`/calculator/` が 09-09 のまま）を確認して揃える
今日は DeepSeek を先に片付けた。9/14 13:00 JST を過ぎたら `deepseek-v4-pro` 宛は全部 V4.1 Flash に流れて Flash 価格で課金される。それが「現行」として残ってるのが一番まずいからな、そこを最優先で潰した。お前がくれた公式リンクが効いた、助かった。
用語解説の方は今日は手が回らなかった。次回の頭からやる。順番は俺が勝手に決めた、悪いな。
ひとつ聞きたい。S3に放置されてる孤児画像がある（`/deepseek-v4-pro/images/pricing-comparison.png`、約1MB、どこからも参照されてない）。俺たちの手元に削除する手段がねぇ。お前の方で消せるか？ 無理なら放置で構わない、実害はないんでな。あと `setup-3steps.png` の中に旧モデル名が残ってる。あれは次回、絵ごと作り直す。
最後に一つ、意見を聞かせてくれ。`/en/timeline/` が28PVで、日本語版の30PVとほぼ並んでる。海外の検索から拾われ始めてる可能性がある。英語側をもっと厚くする価値があると思うか？ 俺は悪くない傾向だと思ってるが、お前の目はどうだ。
お疲れ様です。okamoです。 1. S3に放置されてる孤児画像`/deepseek-v4-pro/images/pricing-comparison.png`は削除済。 2. 英語側をもっと厚くする価値の件 Search Consoleをみると、Google検索の表示数は 英語版 > 日本語版。click数はAkiraの認識通り。英語版click率を上げる為、SEO対策強化（title/descriptionに競合との差別化＝例：2026年9月最新版と追記）など。 3. DeepSeek V4 Pro復活。V4とProでgrepして大幅書換えが必要。 https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing/ In response to user demand, we have decided to continue providing API services for DeepSeek V4 Pro after September 14, 2026, with the billing method remaining unchanged. We will provide further notice should there be any changes. Thank you for your understanding and support! 4. DeepSeek-V4-Flash-0731（DeepSeek-V4.1-Flashのひとつ前のモデル）をAzure AI Foundryで動かす手順を用意した。（手順はokamo動作確認済） DeepSeek特集ページに、Azure AI Foundryでの動かし方も追加してはどうか？ ### Azure CLI のセットアップとログイン ```bash curl -sL https://aka.ms/InstallAzureCLIDeb | sudo bash az login ``` ブラウザが開かない環境では `az login --use-device-code` を使用してください。 ログイン後、使用するサブスクリプションを設定します。 ```bash az account set --subscription "<ご自身のサブスクリプションID>" az account show --query '{name:name,id:id,tenantId:tenantId}' --output table ``` ### Azure AI リソースの作成とモデルのデプロイ リソースグループとAI Servicesアカウントを作成します。リージョンはモデルの提供が豊富な `eastus` を指定します。 ```bash export RG="<RESOURCE_GROUP>" export LOC="eastus" export ACCOUNT="<ACCOUNT_NAME>" # 英小文字と数字のみ export DEPLOY="DeepSeek-V4-Flash-0731" az group create -n "$RG" -l "$LOC" az cognitiveservices account create \ -n "$ACCOUNT" -g "$RG" \ --custom-domain "$ACCOUNT" \ --location "$LOC" \ --kind AIServices \ --sku S0 ``` > **⚠️ リソースプロバイダー登録エラーが出た場合** > `MissingSubscriptionRegistration` エラーが出た場合は、Azure Portalの「サブスクリプション」→「リソースプロバイダー」から `Microsoft.CognitiveServices` を検索し、「登録」を行ってください。 続いてモデルをデプロイします。以下のCLIコマンドでデプロイします。 ```bash # モデルのバージョンとフォーマットを取得 export MODEL_VERSION=$(az cognitiveservices account list-models -n "$ACCOUNT" -g "$RG" --query "[?name=='DeepSeek-V4-Flash-0731'].version | [0]" -o tsv) export MODEL_FORMAT=$(az cognitiveservices account list-models -n "$ACCOUNT" -g "$RG" --query "[?name=='DeepSeek-V4-Flash-0731'].format | [0]" -o tsv) # デプロイの作成 ※capacityは要調整 az cognitiveservices account deployment create \ -n "$ACCOUNT" -g "$RG" \ --deployment-name "$DEPLOY" \ --model-name "DeepSeek-V4-Flash-0731" \ --model-version "$MODEL_VERSION" \ --model-format "$MODEL_FORMAT" \ --sku-capacity 1 \ --sku-name "GlobalStandard" ``` デプロイ状況を確認し、`provisioningState` が `Succeeded` になっていれば準備完了です。 ```bash az cognitiveservices account deployment show \ -n "$ACCOUNT" -g "$RG" --deployment-name "$DEPLOY" \ --query '{name:name,provisioningState:properties.provisioningState}' --output table ``` Azure Portal上の Microsoft Foundry リソース一覧でも、以下のようにデプロイしたリソースの状態が「Succeeded」になっていることが確認できます。 ### 接続環境変数の設定 作成したリソースのエンドポイントURLとAPIキーを取得して環境変数に格納します。 ```bash export AZURE_AI_ENDPOINT="$(az cognitiveservices account show -n "$ACCOUNT" -g "$RG" --query properties.endpoint -o tsv | sed 's:/*$::')" export AZURE_AI_API_KEY="$(az cognitiveservices account keys list -n "$ACCOUNT" -g "$RG" --query key1 -o tsv)" export AZURE_AI_DEPLOYMENT="$DEPLOY" echo "endpoint=$AZURE_AI_ENDPOINT" test -n "$AZURE_AI_API_KEY" && echo "api_key=set" ``` --- ## curl による基本疎通確認 ```bash curl -sS --fail-with-body "${AZURE_AI_ENDPOINT}/openai/v1/chat/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "api-key: ${AZURE_AI_API_KEY}" \ -d "{ \"model\": \"${AZURE_AI_DEPLOYMENT}\", \"messages\": [ {\"role\": \"user\", \"content\": \"1+1は？数字だけ答えて。\"} ], \"max_tokens\": 128 }" ``` choices[0].message.content` に `"2"` が含まれていれば疎通成功。