DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash (batch)
DeepSeek V4.1 Flash ist ein multimodales Modell für die Analyse von Text und Bildern, Programmierung und die Arbeit als Agent mit langem Kontext.
Über das Modell
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
Gemeinsame Verarbeitung von Text und Bildern
DeepSeek V4.1 Flash ist von Grund auf multimodal: Ein visueller Encoder wandelt das Bild in eine Darstellung um, die zusammen mit dem Text verarbeitet wird. Das Ergebnis ist textuell. Vorgesehen sind visuelles Verständnis, Programmierung und Agentenaufgaben; der Kontext erreicht eine Million Tokens.
Architektur für umfangreiche Eingaben
Das Hauptnetz enthält 552 Milliarden Parameter. Der kausale Encoder und der Decoder haben jeweils 20 Schichten. Bei der Verarbeitung der Eingabe sind 8 Milliarden Parameter pro Token aktiv, bei der Generierung 16 Milliarden. Diese Aufteilung ist für Aufgaben ausgelegt, deren Eingangsmaterialien deutlich umfangreicher sind als die Antwort.
Komprimierte dünn besetzte Aufmerksamkeit verwendet Daten schichtübergreifend wieder und begrenzt die wiederholte Suche nach wesentlichen Kontextteilen. Fehlende Zustände lokaler Aufmerksamkeit werden aus einem kürzlich verarbeiteten Abschnitt rekonstruiert. Der bedingte Speicher Engram enthält 196 Milliarden Parameter und greift über eine dünn besetzte Suche anhand von Tokens auf Einträge zu. Dies ist ein separater Speicherblock und keine neue Bezeichnung für die Grösse des Hauptnetzes. Jede Expertenschicht besitzt einen gemeinsamen und 384 geroutete Experten; für ein Token werden sechs geroutete Experten ausgewählt. Zusätzlich werden veränderte Verbindungen zwischen Schichten und DSpark für spekulative Decodierung eingesetzt.
Training und Agentenumgebungen
Das Modell wurde von Grund auf mit einem multimodalen Korpus aus 45 Billionen Tokens trainiert. Die anschliessende Vorbereitung erfolgt in dieser Reihenfolge: Lernen anhand von Beispielen, bestärkendes Lernen und danach Destillation anhand eigener Sequenzen des Modells.
DeepSeek skaliert die Daten synthetischer Aufgaben, Arbeitsumgebungen und Agentenverläufe. In der Vorbereitung werden die Aufgabe selbst, die verfügbare Umgebung und die Art der Ergebnisprüfung verbunden; die Daten werden gefiltert, von Wiederholungen bereinigt und nach Schwierigkeit ausgewählt. Das beschreibt den Trainingsaufbau und bedeutet keine automatische Verfügbarkeit externer Werkzeuge beim Modellaufruf.
Steuerbare Analysetiefe
Der Denkprozess wird durch eine ganze Zahl von 1 bis 100 gesteuert. Diese kontinuierliche Skala legt den Analyseaufwand fest; vertieftes Denken kann mehr Zeit und Tokens benötigen.
Fortsetzung des Dialogs und Aktionen
Das Modellformat sieht Dialoge über mehrere Gesprächsschritte, Werkzeugaufrufe, gespeicherte Denkprozesse und einen Wechsel zwischen Text und Bildern vor. Die Anwendung führt die Werkzeuge aus; die erhaltenen Ergebnisse werden zum Material des nächsten Schritts.
Die Antwort bleibt textuell. Visuelle Fähigkeiten benötigen eine entsprechende Eingabemethode. Kontextgrösse und empfohlene Generierungslänge legen keine universelle maximale Antwortgrösse fest.
Ailoot Ultra · Stapelverarbeitung POST /v1/batches deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch
deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch
deepseek/deepseek-v4.1-flash:batchEinstieg
DeepSeek V4.1 Flash ist ein multimodales Modell für die Analyse von Text und Bildern, Programmierung und die Arbeit als Agent mit langem Kontext.
- Zulässige Eingaben
- Text
- Ergebnisse
- Text
In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden
Ailoot Ultra · Stapelverarbeitung POST /v1/batches
- Eingabe
text- Ausgabe
text- Ausgabeformat
- eingebettetes JSON unter results[].response.body
| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldendpoint | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits /v1/chat/completions | Standard— |
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch | Standard— |
Feldrequests | Typbatch_item[] | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 | Standard— |
Feldrequests[].custom_id | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldrequests[].body.messages | Typmessage[] | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldcompletion_window | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits 24h | Standard— |
Feldprovider | Typobject|null | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldrequests[].body.model | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch, deepseek/deepseek-v4.1-flash | Standard— |
Feldprovider.only | Typstring[] | AnforderungOptional | Werte und Limits deepinfra/fp8 | Standard— |
Feldprovider.allow_fallbacks | Typboolean|null | AnforderungOptional | Werte und Limits false, null | Standard— |
Methodenparameter und Lebenszyklus
| Parameter | Vertrag |
|---|---|
Parametercontent_type | Vertragapplication/json |
Parameterrequired | Vertragendpoint, model, requests |
Parametermaterial_types | Vertragtext |
Parameterrepresentation | Vertrageingebettete requests[]; jedes Element enthält custom_id und body |
Parameterrequest_endpoint_profile | Vertrag/v1/chat/completions |
Parameterfile_material | VertragDer Aufrufer kann tatsächliches UTF-8-JSONL lokal in requests[] einlesen. Es werden weder ein Upload-Zweck noch input_file_id oder eine Dateireferenz verwendet. Fehlendes oder leeres Kundenmaterial stoppt die Vorbereitung vor POST. |
Parameterserialization_order | Vertragendpoint, model, provider (falls angegeben), completion_window (falls angegeben), requests als letztes Feld |
Parameteroptional_controls | Vertragprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window |
Parameterschema_scope | VertragAnfragekörper für Text Chat Completions in der dokumentierten Inline-Batch-Struktur. |
Lebenszyklus: asynchronous
GET /v1/batches/{operation_id} · die tatsächliche response.id der ursprünglichen Erstellungsantwort; derselbe Nutzer/Schlüssel/dieselbe Gruppe
Tarife
Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.
- Schnellmodus
- Nicht angegeben Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist
- Flex-Modus
- Nicht angegeben Wenn der Modus flex ausgewählt ist
- Maximaler Denkaufwand
- Nicht angegeben Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird
- Preise für explizites Caching
- Nicht aktiviert Wenn explizites Caching angefordert wird
Ailoot-Tarife
Preise nach Konfiguration
Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.
| Konfiguration | Tarifstaffel | Kontexttoken, mehr als | Kontexttoken, bis einschliesslich | Gebühr |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschliesslichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.000224 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.000672 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen $0.00000672 / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben — / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschliesslichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.000224 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.000672 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen $0.00000672 / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben — / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
Beispielanfragen
Ailoot Ultra · Stapelverarbeitung
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json
from pathlib import Path
body=json.loads('{"endpoint":"/v1/chat/completions","model":"deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch","requests":[{"custom_id":"req-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}],"max_tokens":16}}]}')
Path("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8")
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json
import json, os
from pathlib import Path
from urllib.request import Request, urlopen
def prepare_requests(customer_path):
path = Path(customer_path)
if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing")
items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()]
if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests")
ids = set()
for item in items:
if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body")
cid = item["custom_id"]
if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique")
ids.add(cid)
if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages")
supplied_model = item["body"].get("model")
if supplied_model is not None and supplied_model not in ['deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch', 'deepseek/deepseek-v4.1-flash']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch", "requests":items}
if __name__ == "__main__":
material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "")
if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file")
body = prepare_requests(material)
key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "")
if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY")
request = Request("https://api.ailoot.ai/v1/batches", data=json.dumps(body, ensure_ascii=False).encode("utf-8"), headers={"Authorization":"Bearer " + key, "Content-Type":"application/json"}, method="POST")
with urlopen(request) as response:
raw = response.read()
Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw)
print(raw.decode("utf-8"))
import json
from pathlib import Path
raw = Path("batch-status-response.json").read_bytes()
response = json.loads(raw)
if response.get("status") != "completed":
raise SystemExit("Keep the original operation; read its status without resubmitting")
results = response.get("results")
if not isinstance(results, list) or not results:
raise SystemExit("Preserve the original response; completed results are missing")
Path("batch-results.jsonl").write_text("".join(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + "\n" for item in results), encoding="utf-8")
# Preserve batch-status-response.json with aggregate usage and every result/error.
Ergebnisse abrufen und speichern
Ailoot Ultra · Stapelverarbeitung
eingebettetes JSON unter results[].response.body
GET /v1/batches/{operation_id}
Auftragsstatus prüfen
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
BATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID'
import json
from pathlib import Path
from urllib.parse import quote
response = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8"))
operation = response.get("id")
if not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit")
print(quote(operation, safe=""))
PY_ID
)"
curl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json
Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren
Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.
Das vollständige ursprüngliche Status-JSON, jedes Ergebnis/jede custom_id und den vollständigen Antwort- oder Fehlerkörper aufbewahren. Abgeschlossene results[] ohne Filterung als JSONL speichern.
Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss
Die ursprüngliche Vorgangs-ID beibehalten. Bei 503 result_pending_check gilt X-Should-Retry:false; einen ursprünglichen Batch mit unbekanntem Ausgang niemals erneut einreichen.
Antwortfelder
| Feld | Typ |
|---|---|
Feldresults[].custom_id | Typstring |
Feldresults[].response.body.choices[].message.content | Typstring|null |
Feldresults[].error | Typobject|null |
Feldusage | Typobject|null |
Feldid | Typstring |
Feldmodel | Typstring |
Feldendpoint | Typstring |
Feldstatus | Typstring |
Feldrequest_counts | Typobject |
Feldresults[].id | Typstring |
Feldresults[].response.status_code | Typinteger |
Feldresults[].response.request_id | Typstring |
Fehler und nächste Schritte
| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
|---|---|---|
Antwort400 · invalid_request_error | BedingungUngültige Struktur der dokumentierten Inline-Einbettung, doppelte Schlüssel, ungültige Identitätsangaben zu einem Element oder ein Konflikt mit den konfigurierten Modellfähigkeiten. | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor jeder neuen Einreichung korrigieren. |
Antwort401 · authentication_error | BedingungUngültiger API-Schlüssel. | Nächster SchrittDen autorisierten Ailoot-Schlüssel verwenden. |
Antwort403 · permission_error | BedingungGruppe für Stapelverarbeitung nicht verfügbar. | Nächster SchrittDie Berechtigung des Schlüssels bzw. der Gruppe prüfen. |
Antwort422 · invalid_request_error | BedingungStapelverarbeitung wird über das Guthaben abgerechnet; die Erstellung über ein Abonnement wird abgelehnt. | Nächster SchrittDie autorisierte Gruppe mit Guthabenabrechnung verwenden. |
Antwort422 · price_unavailable | BedingungFür die Batch-Eingabe kann kein Preisangebot erstellt werden. | Nächster SchrittAntwort aufbewahren; die dokumentierte Eingabe der API-Familie verwenden. |
Antwort402 · billing_error | BedingungReservierung für Stapelverarbeitung nicht verfügbar. | Nächster SchrittDie Zulassung klären, bevor eine neue Anfrage gestellt wird. |
Antwort503 · price_unavailable | BedingungMethodenpreis bzw. native Tarife für Stapelverarbeitung nicht verfügbar. | Nächster SchrittAntwort aufbewahren; keine anderen Preise einsetzen. |
Antwort503 · api_error | BedingungDie genaue Anbieterroute ist nicht verfügbar. | Nächster SchrittAntwort zur Reparatur der Route aufbewahren. |
Antwort503 · result_pending_check | BedingungDas ursprüngliche Ergebnis muss geprüft werden; X-Should-Retry:false. | Nächster SchrittDie ursprüngliche operation_id/id beibehalten und ihren Status lesen; den ursprünglichen POST niemals wiederholen. |
Antwort404 · not_found | BedingungDer Batch-Vorgang, dessen Status abgefragt wird, ist nicht vorhanden oder gehört einer anderen Identität. | Nächster SchrittDie genaue ursprüngliche id und denselben Nutzer/Schlüssel/dieselbe Gruppe verwenden. |
Aliasnamen
Modellaliasnamen
Ailoot Ultra deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch
Aliasnamen für Methodenpfade
Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.
Zugehörige Aufrufer-IDs
FAQ · DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash (batch)
- Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar?
POST /v1/batches·deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch:text→text- Welche Felder verwendet die Anfrage?
POST /v1/batches·deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch:endpoint,model,requests,completion_window,provider- Welche Grenzen gelten?
POST /v1/batches·deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch:requests.min_items:1