DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017
deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017DeepSeek 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
POST /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
POST /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
POST /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
POST /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."}