modely

DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash

Markdown · JSON

DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash

deepseek/deepseek-v4.1-flash
DeepSeekTextVstup ≈0,00028 US$ / 1KVýstup ≈0,00084 US$ / 1K

DeepSeek V4.1 Flash pomáhá rozebírat rozsáhlé textové materiály, psát kód a řešit vícekrokové úlohy s využitím předaného kontextu.

DeepSeek V4.1 Flash je model DeepSeek pro práci s dlouhým kontextem, programování a úlohy vyžadující propojení několika kroků uvažování. Je založen na architektuře Mixture of Experts s 552 miliardami parametrů hlavního bloku a asymetrickým kauzálním enkodérem a dekodérem. Při zpracování vstupu se aktivuje 8 miliard parametrů, při vytváření odpovědi 16 miliard. Toto uspořádání odděluje čtení materiálu od generování výsledku; výrobce je samostatně rozvíjí pro úlohy s velkým objemem vstupních dat.

Pro jaké úlohy se hodí

  • Rozebrat technický popis, korespondenci nebo soubor dokumentů a připravit souvislý závěr k zadaným otázkám.
  • Vysvětlit kód, navrhnout změnu, sestavit testovací scénáře a porovnat varianty implementace.
  • Převést podrobné zadání na posloupnost kroků s průběžnými výsledky.
  • Porovnat požadavky z několika textových zdrojů, odhalit rozpory a sestavit pracovní specifikaci.

Jak sestavit požadavek

Začněte potřebným výsledkem, například: „najdi rozdíly a navrhni jednotné znění požadavků“. Poté přidejte materiály, kritéria porovnání a požadovanou strukturu odpovědi. U kódu je užitečné předat související úsek, pozorované chování a omezení, která je nutné zachovat. Lze zvlášť požádat o vysvětlení příčiny, navrženou opravu a způsob ověření — výsledek se pak lépe využije v další práci.

Model v rámci svých schopností podporuje úlohy s uvažováním a agentní scénáře. V běžném textovém požadavku je vhodným výsledkem plán, analýza nebo kód; spuštění programu a použití změn zajišťuje aplikace, ve které pracujete.

Vstup, výsledek a dlouhé materiály

V Ailoot tato karta pracuje s textovým vstupem a textovou odpovědí. Požadavek může obsahovat instrukce, historii dialogu, výňatky z dokumentů a zdrojový kód. Odpověď lze požadovat ve formě vysvětlení, seznamu, srovnávací tabulky nebo hotového textového úseku.

Uvedené kontextové okno má až 1 048 576 tokenů. Jde o velikost pracovního kontextu, nikoli počet znaků: je nutné započítat samotný požadavek, přidané materiály a historii. U velkého balíku dokumentů určete prioritu zdrojů a konkrétní otázky a výslednou podobu popište předem. To pomáhá zaměřit rozbor na potřebnou část materiálu a získat výsledek, který lze snadno ověřit podle původního textu.

Dostupné přes Ailoot API

Ultra Anthropic MessagesPOST /v1/messages
Vstup
text
Výstup
text
Kontext
V katalogu neuvedeno
Max. odpověď
V katalogu neuvedeno
Vstup
≈0,00028 US$ / 1K
Výstup
≈0,00084 US$ / 1K
Čtení z mezipaměti
0,0000084 US$ / 1K
Ultra OpenAI ResponsesPOST /v1/responses
Vstup
text
Výstup
text
Kontext
V katalogu neuvedeno
Max. odpověď
V katalogu neuvedeno
Vstup
≈0,00028 US$ / 1K
Výstup
≈0,00084 US$ / 1K
Čtení z mezipaměti
0,0000084 US$ / 1K
Ultra OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions
Vstup
text
Výstup
text
Kontext
V katalogu neuvedeno
Max. odpověď
V katalogu neuvedeno
Vstup
≈0,00028 US$ / 1K
Výstup
≈0,00084 US$ / 1K
Čtení z mezipaměti
0,0000084 US$ / 1K
Ultra Gemini generateContentPOST /v1beta/models/deepseek/deepseek-v4.1-flash:generateContent
Vstup
text
Výstup
text
Kontext
V katalogu neuvedeno
Max. odpověď
V katalogu neuvedeno
Vstup
≈0,00028 US$ / 1K
Výstup
≈0,00084 US$ / 1K
Čtení z mezipaměti
0,0000084 US$ / 1K
deepseek/deepseek-v4.1-flash · JSON
{"about":"DeepSeek V4.1 Flash je model DeepSeek pro práci s dlouhým kontextem, programování a úlohy vyžadující propojení několika kroků uvažování. Je založen na architektuře Mixture of Experts s 552 miliardami parametrů hlavního bloku a asymetrickým kauzálním enkodérem a dekodérem. Při zpracování vstupu se aktivuje 8 miliard parametrů, při vytváření odpovědi 16 miliard. Toto uspořádání odděluje čtení materiálu od generování výsledku; výrobce je samostatně rozvíjí pro úlohy s velkým objemem vstupních dat.\n\n### Pro jaké úlohy se hodí\n\n- Rozebrat technický popis, korespondenci nebo soubor dokumentů a připravit souvislý závěr k zadaným otázkám.\n- Vysvětlit kód, navrhnout změnu, sestavit testovací scénáře a porovnat varianty implementace.\n- Převést podrobné zadání na posloupnost kroků s průběžnými výsledky.\n- Porovnat požadavky z několika textových zdrojů, odhalit rozpory a sestavit pracovní specifikaci.\n\n### Jak sestavit požadavek\n\nZačněte potřebným výsledkem, například: „najdi rozdíly a navrhni jednotné znění požadavků“. Poté přidejte materiály, kritéria porovnání a požadovanou strukturu odpovědi. U kódu je užitečné předat související úsek, pozorované chování a omezení, která je nutné zachovat. Lze zvlášť požádat o vysvětlení příčiny, navrženou opravu a způsob ověření — výsledek se pak lépe využije v další práci.\n\nModel v rámci svých schopností podporuje úlohy s uvažováním a agentní scénáře. V běžném textovém požadavku je vhodným výsledkem plán, analýza nebo kód; spuštění programu a použití změn zajišťuje aplikace, ve které pracujete.\n\n### Vstup, výsledek a dlouhé materiály\n\nV Ailoot tato karta pracuje s textovým vstupem a textovou odpovědí. Požadavek může obsahovat instrukce, historii dialogu, výňatky z dokumentů a zdrojový kód. Odpověď lze požadovat ve formě vysvětlení, seznamu, srovnávací tabulky nebo hotového textového úseku.\n\nUvedené kontextové okno má až 1 048 576 tokenů. Jde o velikost pracovního kontextu, nikoli počet znaků: je nutné započítat samotný požadavek, přidané materiály a historii. U velkého balíku dokumentů určete prioritu zdrojů a konkrétní otázky a výslednou podobu popište předem. To pomáhá zaměřit rozbor na potřebnou část materiálu a získat výsledek, který lze snadno ověřit podle původního textu.","alias_of":null,"aliases":[],"author":"DeepSeek","canonical_model":"deepseek/deepseek-v4.1-flash","ctx":null,"formats":["chat","gemini","messages","responses"],"id":"deepseek/deepseek-v4.1-flash","input":["text"],"kind":"text","max_out":null,"methods":[{"cache_read":0.0084,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"anthropic","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"messages","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0.28,"input":["text"],"label":"Anthropic Messages","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":0.84,"output":["text"],"path":"/v1/messages","request_model_id":"deepseek/deepseek-v4.1-flash","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.0084,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"responses","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0.28,"input":["text"],"label":"OpenAI Responses","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":0.84,"output":["text"],"path":"/v1/responses","request_model_id":"deepseek/deepseek-v4.1-flash","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.0084,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"chat","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0.28,"input":["text"],"label":"OpenAI Chat","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":0.84,"output":["text"],"path":"/v1/chat/completions","request_model_id":"deepseek/deepseek-v4.1-flash","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.0084,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"gemini","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"gemini","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0.28,"input":["text"],"label":"Gemini generateContent","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":0.84,"output":["text"],"path":"/v1beta/models/deepseek/deepseek-v4.1-flash:generateContent","request_model_id":"deepseek/deepseek-v4.1-flash","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]}],"model_aliases":[{"canonical_model_id":"deepseek/deepseek-v4.1-flash","request_model_id":"deepseek/deepseek-v4.1-flash","route_label":"Ultra"}],"name":"DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash","price":{"in":0.28,"in_label":null,"out":0.84,"out_label":null,"sort_in":0.28,"sort_out":0.84,"varies":false},"public_id":"deepseek/deepseek-v4.1-flash","short":"DeepSeek V4.1 Flash pomáhá rozebírat rozsáhlé textové materiály, psát kód a řešit vícekrokové úlohy s využitím předaného kontextu."}

Otázky

Jak vybrat model pro svůj úkol?

Nejprve určete požadovaný vstup a výstup: text, obrázek, zvuk nebo video. Poté porovnejte kompatibilní metody API, přesné ID modelu nebo aktuální cílový model aliasu, cenu a účtovací jednotku. GET /v1/models je zdarma a vypíše modely dostupné vašemu klíči.

Podporuje každý model všechny metody API a typy médií?

Používejte metody API a typy vstupů a výstupů uvedené na kartě modelu. Podpora textu, obrázků, zvuku nebo videa závisí na vybraném modelu a metodě; před odesláním dat si prohlédněte příslušný příklad požadavku.

Jaký je rozdíl mezi ID modelu a aliasem?

Přesné ID modelu označuje konkrétní model. Alias odkazuje na model a jeho cílový model se může změnit. Aktuální cílový model aliasu ověřte v katalogu; pokud vaše integrace potřebuje konkrétní model, použijte přesné ID.

Jak porovnat ceny před odesláním požadavku?

Na kartě modelu zkontrolujte cenu a účtovací jednotku pro vybranou metodu API. Porovnávejte stejnou jednotku a stejný typ vstupu a výstupu; historie požadavků uvádí skutečné využití a účtovanou částku.

Co poskytuje předplatné?

Slevu na nákup tokenů pro pravidelnou práci. Vyberte tarif podle objemu požadavků; podmínky a cena předplatného se zobrazí při objednání.

Jak použiji promo kód pro slevu až 50%?

Promo kód zadejte při nákupu tokenů. Výsledná částka se přepočítá podle podmínek akce; výše slevy je vidět před platbou.