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DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash (batch)

Markdown · JSON

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/deepseek-v4.1-flash:batch

Einstieg

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
FeldTypAnforderungWerte und LimitsStandard
FeldendpointTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
/v1/chat/completions
Standard—
FeldmodelTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch
Standard—
FeldrequestsTypbatch_item[]AnforderungErforderlichWerte und Limits
Mindestanzahl Elemente: 1
Standard—
Feldrequests[].custom_idTypstringAnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
Feldrequests[].body.messagesTypmessage[]AnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
Feldcompletion_windowTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
24h
Standard—
FeldproviderTypobject|nullAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldrequests[].body.modelTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch, deepseek/deepseek-v4.1-flash
Standard—
Feldprovider.onlyTypstring[]AnforderungOptionalWerte und Limits
deepinfra/fp8
Standard—
Feldprovider.allow_fallbacksTypboolean|nullAnforderungOptionalWerte und Limits
false, null
Standard—
Methodenparameter und Lebenszyklus
ParameterVertrag
Parametercontent_typeVertragapplication/json
ParameterrequiredVertragendpoint, model, requests
Parametermaterial_typesVertragtext
ParameterrepresentationVertrageingebettete requests[]; jedes Element enthält custom_id und body
Parameterrequest_endpoint_profileVertrag/v1/chat/completions
Parameterfile_materialVertragDer 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_orderVertragendpoint, model, provider (falls angegeben), completion_window (falls angegeben), requests als letztes Feld
Parameteroptional_controlsVertragprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window
Parameterschema_scopeVertragAnfragekörper 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.

KonfigurationTarifstaffelKontexttoken, mehr alsKontexttoken, bis einschliesslichGebühr
KonfigurationBasistarife für TokenTarifstaffelGrundtarifKontexttoken, mehr als—Kontexttoken, bis einschliesslichKeine ObergrenzeGebühr
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 1Tarifstaffel—Kontexttoken, mehr als0Kontexttoken, bis einschliesslichKeine ObergrenzeGebühr
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

curl · gespeicherte BeispieldatenPython HTTP · tatsächliche JSONL-Daten des KundenPython · jedes fertiggestellte Ergebnis speichern
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
curl · Status des ursprünglichen Vorgangs
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
FeldTyp
Feldresults[].custom_idTypstring
Feldresults[].response.body.choices[].message.contentTypstring|null
Feldresults[].errorTypobject|null
FeldusageTypobject|null
FeldidTypstring
FeldmodelTypstring
FeldendpointTypstring
FeldstatusTypstring
Feldrequest_countsTypobject
Feldresults[].idTypstring
Feldresults[].response.status_codeTypinteger
Feldresults[].response.request_idTypstring
Fehler und nächste Schritte
AntwortBedingungNächster Schritt
Antwort400 · invalid_request_errorBedingungUngültige 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_errorBedingungUngültiger API-Schlüssel.Nächster SchrittDen autorisierten Ailoot-Schlüssel verwenden.
Antwort403 · permission_errorBedingungGruppe für Stapelverarbeitung nicht verfügbar.Nächster SchrittDie Berechtigung des Schlüssels bzw. der Gruppe prüfen.
Antwort422 · invalid_request_errorBedingungStapelverarbeitung wird über das Guthaben abgerechnet; die Erstellung über ein Abonnement wird abgelehnt.Nächster SchrittDie autorisierte Gruppe mit Guthabenabrechnung verwenden.
Antwort422 · price_unavailableBedingungFür die Batch-Eingabe kann kein Preisangebot erstellt werden.Nächster SchrittAntwort aufbewahren; die dokumentierte Eingabe der API-Familie verwenden.
Antwort402 · billing_errorBedingungReservierung für Stapelverarbeitung nicht verfügbar.Nächster SchrittDie Zulassung klären, bevor eine neue Anfrage gestellt wird.
Antwort503 · price_unavailableBedingungMethodenpreis bzw. native Tarife für Stapelverarbeitung nicht verfügbar.Nächster SchrittAntwort aufbewahren; keine anderen Preise einsetzen.
Antwort503 · api_errorBedingungDie genaue Anbieterroute ist nicht verfügbar.Nächster SchrittAntwort zur Reparatur der Route aufbewahren.
Antwort503 · result_pending_checkBedingungDas 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_foundBedingungDer 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

deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch

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

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