modeller

DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017

Markdown · JSON

DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017

deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017
DeepSeekTekstInput from 0,0006 US$ / 1KOutput from 0,0024 US$ / 1K

DeepSeek V4.1 Flash 1017 er en opdatering til programmering, analyse og projektarbejde i flere trin med tekst som resultat.

DeepSeek V4.1 Flash 1017 er en opdatering af DeepSeek V4.1 Flash, udgivet den 17. oktober 2026. Producenten forbinder den med udvikling af ræsonnement, programmering og agentopgaver. Træningen bruger forstærkningslæring med selvstændig feedback for at forbedre arbejdet med et projekt fra den første idé til løbende justeringer. Det er en særskilt modelversion, som kan vælges efter modelkortets præcise navn.

Projektarbejde

Modellen kan bruges, når flere sammenhængende krav skal fastholdes gennem en række beslutninger: analysere opgaven, lægge en plan, udarbejde kode og beskrive kontrollen. Den officielle meddelelse viser projekter med spil og tredimensionelle scener. Ved tekstarbejde i Ailoot API er disse retninger nyttige som opgaver med at forberede kode, scripts og tekniske instruktioner.

  • Send projektbeskrivelsen, og bed om en opdeling i fungerende etaper.
  • Tilføj eksisterende kode, forventet adfærd og en fejlbeskrivelse for at få en analyse og et ændringsforslag.
  • Angiv flere løsningsmuligheder og udvælgelseskriterier, så modellen kan udarbejde en begrundet sammenligning.
  • Bed om at knytte ændringen til et testscenario og opliste de forhold, hvor resultatet skal kontrolleres.

Analyse og fortsat arbejde

Ved en lang opgave er det nyttigt at bevare målet, de trufne beslutninger og den aktuelle del af arbejdet i forespørgslen. Efter det første svar kan du eksempelvis præcisere begrænsninger for biblioteker eller dataformat og derefter bede om kun at omarbejde det relevante stykke. Ved dokumentanalyse bør du stille spørgsmål og angive de tekstudsnit, der skal lægges til grund: Resultatet kan være en opsummering, en liste over uoverensstemmelser, et specifikationsudkast eller en forklaring på et komplekst emne.

Resultatformat

Dette modelkort i Ailoot API modtager tekst og returnerer tekst. Det kan give forklaringer, planer, programkode og scenebeskrivelser. Til et tredimensionelt projekt kan du bede om scripttekst eller en handlingsrækkefølge til editoren; kørslen foregår i det relevante arbejdsmiljø.

For metoderne Messages og Responses angiver modelkortet en kontekst på op til 1 048 576 tokens. Ved forberedelse af en stor forespørgsel skal samtalehistorik og tilføjet materiale medregnes. Adskil grundmaterialet med klare overskrifter, og beskriv det forventede resultat på forhånd, eksempelvis en kort konklusion, derefter en kildebaseret begrundelse og en liste over foreslåede ændringer.

Tilgængeligt via Ailoot API

Ultra Anthropic MessagesPOST /v1/messages
Inputtyper
text
Outputtyper
text
Kontekst
Ikke angivet i kataloget
Maks. svar
Ikke angivet i kataloget
Input
0,0006 US$ / 1K
Output
0,0024 US$ / 1K
Cachelæsning
0,000012 US$ / 1K
Ultra OpenAI ResponsesPOST /v1/responses
Inputtyper
text
Outputtyper
text
Kontekst
Ikke angivet i kataloget
Maks. svar
Ikke angivet i kataloget
Input
0,0006 US$ / 1K
Output
0,0024 US$ / 1K
Cachelæsning
0,000012 US$ / 1K
Ultra OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions
Inputtyper
text
Outputtyper
text
Kontekst
Ikke angivet i kataloget
Maks. svar
Ikke angivet i kataloget
Input
0,0006 US$ / 1K
Output
0,0024 US$ / 1K
Cachelæsning
0,000012 US$ / 1K
Ultra Gemini generateContentPOST /v1beta/models/deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017:generateContent
Inputtyper
text
Outputtyper
text
Kontekst
Ikke angivet i kataloget
Maks. svar
Ikke angivet i kataloget
Input
0,0006 US$ / 1K
Output
0,0024 US$ / 1K
Cachelæsning
0,000012 US$ / 1K
deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017 · JSON
{"about":"DeepSeek V4.1 Flash 1017 er en opdatering af DeepSeek V4.1 Flash, udgivet den 17. oktober 2026. Producenten forbinder den med udvikling af ræsonnement, programmering og agentopgaver. Træningen bruger forstærkningslæring med selvstændig feedback for at forbedre arbejdet med et projekt fra den første idé til løbende justeringer. Det er en særskilt modelversion, som kan vælges efter modelkortets præcise navn.\n\n### Projektarbejde\n\nModellen kan bruges, når flere sammenhængende krav skal fastholdes gennem en række beslutninger: analysere opgaven, lægge en plan, udarbejde kode og beskrive kontrollen. Den officielle meddelelse viser projekter med spil og tredimensionelle scener. Ved tekstarbejde i Ailoot API er disse retninger nyttige som opgaver med at forberede kode, scripts og tekniske instruktioner.\n\n- Send projektbeskrivelsen, og bed om en opdeling i fungerende etaper.\n- Tilføj eksisterende kode, forventet adfærd og en fejlbeskrivelse for at få en analyse og et ændringsforslag.\n- Angiv flere løsningsmuligheder og udvælgelseskriterier, så modellen kan udarbejde en begrundet sammenligning.\n- Bed om at knytte ændringen til et testscenario og opliste de forhold, hvor resultatet skal kontrolleres.\n\n### Analyse og fortsat arbejde\n\nVed en lang opgave er det nyttigt at bevare målet, de trufne beslutninger og den aktuelle del af arbejdet i forespørgslen. Efter det første svar kan du eksempelvis præcisere begrænsninger for biblioteker eller dataformat og derefter bede om kun at omarbejde det relevante stykke. Ved dokumentanalyse bør du stille spørgsmål og angive de tekstudsnit, der skal lægges til grund: Resultatet kan være en opsummering, en liste over uoverensstemmelser, et specifikationsudkast eller en forklaring på et komplekst emne.\n\n### Resultatformat\n\nDette modelkort i Ailoot API modtager tekst og returnerer tekst. Det kan give forklaringer, planer, programkode og scenebeskrivelser. Til et tredimensionelt projekt kan du bede om scripttekst eller en handlingsrækkefølge til editoren; kørslen foregår i det relevante arbejdsmiljø.\n\nFor metoderne Messages og Responses angiver modelkortet en kontekst på op til 1 048 576 tokens. Ved forberedelse af en stor forespørgsel skal samtalehistorik og tilføjet materiale medregnes. Adskil grundmaterialet med klare overskrifter, og beskriv det forventede resultat på forhånd, eksempelvis en kort konklusion, derefter en kildebaseret begrundelse og en liste over foreslåede ændringer.","alias_of":null,"aliases":[],"author":"DeepSeek","canonical_model":"deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017","ctx":null,"formats":["chat","gemini","messages","responses"],"id":"deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017","input":["text"],"kind":"text","max_out":null,"methods":[{"cache_read":0.012,"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":0.6,"input":["text"],"label":"Anthropic Messages","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":2.4,"output":["text"],"path":"/v1/messages","request_model_id":"deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.012,"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":0.6,"input":["text"],"label":"OpenAI Responses","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":2.4,"output":["text"],"path":"/v1/responses","request_model_id":"deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.012,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"openai","fast_multiplier":null,"flex_multiplier":null,"fmt":"chat","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0.6,"input":["text"],"label":"OpenAI Chat","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":2.4,"output":["text"],"path":"/v1/chat/completions","request_model_id":"deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.012,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"gemini","fast_multiplier":null,"flex_multiplier":null,"fmt":"gemini","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0.6,"input":["text"],"label":"Gemini generateContent","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":2.4,"output":["text"],"path":"/v1beta/models/deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017:generateContent","request_model_id":"deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]}],"model_aliases":[{"canonical_model_id":"deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017","request_model_id":"deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017","route_label":"Ultra"}],"name":"DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017","price":{"in":0.6,"in_label":null,"out":2.4,"out_label":null,"sort_in":0.6,"sort_out":2.4,"varies":true},"public_id":"deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017","short":"DeepSeek V4.1 Flash 1017 er en opdatering til programmering, analyse og projektarbejde i flere trin med tekst som resultat."}

Spørgsmål

Hvordan vælger jeg en model til min opgave?

Fastlæg først det nødvendige input og output: tekst, billede, lyd eller video. Sammenlign derefter kompatible API-metoder, det præcise model-ID eller den model, aliaset aktuelt peger på, pris og afregningsenhed. GET /v1/models er gratis og viser de modeller, din nøgle har adgang til.

Understøtter hver model alle API-metoder og medietyper?

Brug de API-metoder og input- og outputtyper, der står på modelkortet. Understøttelse af tekst, billeder, lyd eller video afhænger af den valgte model og metode; se det tilhørende eksempel på en forespørgsel, før du sender dine data.

Hvad er forskellen på et model-ID og et alias?

Et præcist model-ID angiver en bestemt model. Et alias peger på en model, og det kan ændre sig, hvilken model det peger på. Kontrollér den aktuelle målmodel for aliaset i kataloget; brug det præcise ID, når din integration kræver en bestemt model.

Hvordan sammenligner jeg priser, før jeg sender en forespørgsel?

Se prisen og afregningsenheden for den valgte API-metode på modelkortet. Sammenlign samme enhed og samme type input og output; forespørgselshistorikken viser det faktiske forbrug og det opkrævede beløb.

Hvad giver abonnementet?

Rabat på tokenkøb til regelmæssigt arbejde. Vælg abonnement efter anmodningsmængden. Vilkår og pris vises ved bestilling.

Hvordan bruger jeg en rabatkode på op til 50%?

Indtast rabatkoden ved tokenkøbet. Totalen genberegnes efter kampagnevilkårene, og rabatten vises før betaling.