Source: https://ailoot.ai/models/de-ch/deepseek-deepseek-v4-flash-vision-exp/ Canonical: https://ailoot.ai/models/de-ch/deepseek-deepseek-v4-flash-vision-exp/ Language: de-ch # DeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision Exp [Markdown](https://ailoot.ai/models/de-ch/deepseek-deepseek-v4-flash-vision-exp/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/de-ch/deepseek-deepseek-v4-flash-vision-exp/facts.json) ## [DeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision Exp](https://ailoot.ai/models/de-ch/deepseek-deepseek-v4-flash-vision-exp/) DeepSeek V4 Flash Vision Exp kombiniert Bilder und Text für Bildverständnis und multimodale Agentenaufgaben. Es ergänzt die V4-Flash-Architektur um visuelle Module und gibt Text zurück, etwa bildgestützte Erklärungen, Analysen und Vorschläge für Werkzeugaktionen. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp`](https://ailoot.ai/models/de-ch/deepseek-deepseek-v4-flash-vision-exp/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp`](https://ailoot.ai/models/de-ch/deepseek-deepseek-v4-flash-vision-exp/#method-1) 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. DeepSeek V4 Flash Vision Exp ist das experimentelle multimodale Modell von DeepSeek innerhalb der V4-Familie. Es baut auf V4 Flash auf, ergänzt visuelle Module und setzt das Training für Bildverständnis fort. Die Eingabe kombiniert Bilder mit Text; die Ausgabe ist Text. Sein dokumentierter Zweck verbindet multimodale Agentenarbeit mit textbasierten Agentenaufgaben. Das ist hilfreich, wenn die Informationen, die ein Assistent benötigt, in einem Screenshot, Diagramm oder anderen bereitgestellten Bild sichtbar sind. Die Herstellerreferenz beschreibt einen Vision-Encoder und einen Aligner in Verbindung mit DFlash Attention, Mixture-of-Experts-Komponenten, Hyperverbindungen und einem DSpark-Pfad. Die visuellen Module überführen Bildinformationen in eine Form, die das Sprachmodell zusammen mit der schriftlichen Frage verwenden kann. Das unterscheidet sich vom in der Modellkarte angeführten reinen Textprofil V4 Flash, dessen Vergleich multimodale Elemente gesondert behandelt. Vision Exp ist eine benannte Edition und keine Anweisung, einem anderen Flash-Modell beliebige Medienunterstützung hinzuzufügen. Seine Referenz zum Promptformat unterstützt eingestreute Bildinhalte, Gespräche über mehrere Runden, Werkzeugaufrufe und Denkmodi. Prompts ohne Denkmodus können eine direkte Antwort anfordern; Prompts mit Denkmodus können eine Einstellung für den Reasoning-Aufwand verwenden, einschliesslich des dokumentierten Max-Beispiels. Bilder werden genau in der Reihenfolge erfasst, in der sie im Prompt erscheinen. Nummerieren oder beschriften Sie mehrere Eingaben und geben Sie an, auf welches Bild sich eine Frage bezieht, damit ein visueller Vergleich seinen Bezug zur Quelle bewahrt. Die veröffentlichte Konfiguration setzt max\_position\_embeddings auf 1’048’576. Das ist eine Positionsgrenze der Modellkonfiguration, keine separate Spezifikation für die maximale Ausgabe. Bereiten Sie eine fokussierte Bildauswahl und eine präzise Frage vor und halten Sie Prompt, Gespräch und generierte Antwort innerhalb der Grenzen des ausgewählten Herstellerablaufs. Stellen Sie für eine praktische Oberflächenaufgabe den aktuellen Screenshot, die beabsichtigte Nutzeraktion und gegebenenfalls eine relevante Textspezifikation bereit. Ein beispielhafter Auftrag lautet: «Ermittle die sichtbaren Bedienelemente, die zur Änderung dieser Einstellung benötigt werden. Verwende ihre angezeigten Beschriftungen, erkläre die nächste Aktion und gib an, welcher Bildschirmbereich sie stützt.» Fragen Sie bei einem Diagramm getrennt nach sichtbaren Werten und Zusammenhängen sowie nach einer daraus abgeleiteten Interpretation. Ist kleine Schrift wichtig, liefern Sie einen lesbaren Ausschnitt mit genügend Umgebung, um seine Rolle zu erkennen. In einer Agentenanwendung kann das Modell nach der Interpretation von Bild und Anweisung eine Werkzeugoperation vorschlagen. Die umgebende Anwendung führt sie aus, gibt die Beobachtung zurück und liefert bei Bedarf den nächsten visuellen Zustand. Definieren Sie den Zweck des Werkzeugs und die zulässigen Aktionen. Ein vorgeschlagener Klick, eine schriftliche Koordinate oder generierter Code bleibt ein Textergebnis, bis die Anwendung die entsprechende Operation ausführt; verwenden Sie die daraus entstehende Beobachtung als Evidenz für den nächsten Schritt. Bitten Sie bei einem quellenbasierten Arbeitsergebnis darum, zu jeder Feststellung das Bild und das zugrunde liegende sichtbare Detail anzugeben. Halten Sie extrahierten Wortlaut und Erklärung auseinander und unterscheiden Sie vorgeschlagene von abgeschlossenen Aktionen. Ergänzen Sie bei einer Aufgabe zur Umsetzung eines Screenshots in Code den relevanten Quelltext, das beabsichtigte Verhalten und das erforderliche endgültige Arbeitsergebnis. Das Profil dieses Modells umfasst Bild- und Textverständnis mit Textausgabe, keine Bilderzeugung, Sprachsynthese oder einen angenommenen Videoanalyseablauf. **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp` [`deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-flash-vision-exp&route=Ultra&caller=deepseek%2Fdeepseek-v4-flash-vision-exp&fmt=chat) DeepSeek /`deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp` ### Einstieg DeepSeek V4 Flash Vision Exp kombiniert Bilder und Text für Bildverständnis und multimodale Agentenaufgaben. Es ergänzt die V4-Flash-Architektur um visuelle Module und gibt Text zurück, etwa bildgestützte Erklärungen, Analysen und Vorschläge für Werkzeugaktionen. Zulässige Eingaben Text Ergebnisse Text ### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Eingabe `text` Ausgabe `text` Ausgabeformat json oder SSE | Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp | Standard— | | Feld`messages` | Typ`message[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 | Standard— | | Feld`messages[].role` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`messages[].content` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: Textgespräch | Standard— | | Feld`stream` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse | Kombinationen von Eingabematerialien **Text** · UTF8-Text `messages[].content` Methodenparameter und Lebenszyklus | Parameter | Vertrag | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Vertragapplication/json | | Parameter`required` | Vertragmodel, messages | | Parameter`material_types` | Vertragtext | | Parameter`messages` | VertragNachrichtenarray mit role/content-Struktur | | Parameter`file_material` | VertragTatsächliches UTF-8-Dokument als wörtlicher Text eingefügt; keine Datei-ID abgeleitet | | Parameter`optional_controls` | Vertragstream | | Parameter`control_scope` | VertragTextgespräch; stream ist ein boolescher Wert und standardmässig false. | | Parameter`output_modalities` | Vertragtext | | Parameter`hosted_operations` | Vertragfalse | | Parameter`multimodal_input_binding` | Vertragnull | Methodenaliasnamen: `/chat/completions` Lebenszyklus: `synchronous_or_streamed` Die genaue Modell-ID zusammen mit messages senden. Die Kontextlänge ist keine Ausgabeobergrenze. Eine Textdatei kann wörtlichen Text liefern; Bild-, Audio- und Dateiobjekteingaben benötigen eine exakte Zuordnung. ### 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 #### Ailoot-Tarife #### Preise nach Konfiguration | Konfiguration | Tarifstaffel | Gebühr | | --- | --- | --- | | KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.00088** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.00264** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.000028** / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben **$0** / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens | Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. [So funktionieren Reservierung und Abrechnung →](https://ailoot.ai/docs/de-ch/billing/reserve/) ### Beispielanfragen #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDK ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model":"deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}') Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path r=json.loads(Path("result.json").read_text()) for x in r.get("choices",[]): if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"]) PY_RESULT ``` ```python from openai import OpenAI import os if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) result=client.chat.completions.create(model="deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) save_result(result.to_dict(mode="json")) ``` ### Ergebnisse abrufen und speichern #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat json oder SSE ##### Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf. Alle Antwortvarianten mit ihren Inhalten, Werkzeugaufrufen und Reasoning-Daten beibehalten. In SSE die Deltas nach Varianten- und Werkzeugindex zusammensetzen; endgültigen Beendigungsgrund und Verbrauchsdaten beibehalten. ##### Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben. Antwortfelder | Feld | Typ | | --- | --- | | Feld`choices[].index` | Typinteger | | Feld`choices[].message.content` | Typstring\|null | | Feld`choices[].message.tool_calls` | Typtool\_call\[\] | | Feld`choices[].message.reasoning_content` | Typstring | | Feld`choices[].message.reasoning_details` | Typobject\|array | | Feld`choices[].finish_reason` | Typstring\|null | | Feld`usage` | Typobject | Fehler und nächste Schritte | Antwort | Bedingung | Nächster Schritt | | --- | --- | --- | | Antwort400 · `invalid_request_error` | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. | ### Aliasnamen #### Modellaliasnamen **Ailoot Ultra** [`deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-flash-vision-exp&route=Ultra&caller=deepseek%2Fdeepseek-v4-flash-vision-exp&fmt=chat) #### Aliasnamen für Methodenpfade `/chat/completions` #### Zugehörige Aufrufer-IDs [`deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-flash-vision-exp&route=Ultra&caller=deepseek%2Fdeepseek-v4-flash-vision-exp&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp` [`deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-flash-vision-exp&route=Ultra&caller=deepseek%2Fdeepseek-v4-flash-vision-exp&fmt=messages) DeepSeek /`deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp` ### Einstieg DeepSeek V4 Flash Vision Exp kombiniert Bilder und Text für Bildverständnis und multimodale Agentenaufgaben. Es ergänzt die V4-Flash-Architektur um visuelle Module und gibt Text zurück, etwa bildgestützte Erklärungen, Analysen und Vorschläge für Werkzeugaktionen. Zulässige Eingaben Text Ergebnisse json · sse ### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` Eingabe `text` Ausgabe `json`, `sse` Ausgabeformat JSON oder SSE | Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp | Standard— | | Feld`messages` | Typ`message[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— | | Feld`messages[].role` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits user, assistant | Standard— | | Feld`messages[].content` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— | | Feld`max_tokens` | Typ`integer` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— | | Feld`stream` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse | Kombinationen von Eingabematerialien **Text** · UTF-8-Text `Zeichenfolge messages[].content` Methodenparameter und Lebenszyklus | Parameter | Vertrag | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Vertragapplication/json | | Parameter`required` | Vertragmodel, messages, max\_tokens | | Parameter`optional_controls` | Vertragstream | | Parameter`material_types` | Vertragtext | | Parameter`text_file_material` | VertragDas tatsächliche UTF-8-Dokument lesen und seinen Text in die angegebene Zeichenfolge für Eingabe oder Nachrichteninhalt einfügen. | Lebenszyklus: `synchronous_or_streamed` ### 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 #### Ailoot-Tarife #### Preise nach Konfiguration | Konfiguration | Tarifstaffel | Gebühr | | --- | --- | --- | | KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.00088** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.00264** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.000028** / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben **$0** / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens | Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. [So funktionieren Reservierung und Abrechnung →](https://ailoot.ai/docs/de-ch/billing/reserve/) ### Beispielanfragen #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Vollständiger minimaler JSON-Bodycurl · eigenes UTF-8-Dokument verwendenPython · das vollständige Ergebnis speichern ```json { "model": "deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}" export AILOOT_TEXT_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]} payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8') PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \ -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) PY_RESULT ``` ```python import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]} payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text from urllib.request import Request, urlopen from urllib.error import HTTPError api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY'] if not api_key.strip(): raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request') headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'} headers['x-api-key'] = api_key request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST') try: with urlopen(request, timeout=120) as response: raw = response.read() Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8') except HTTPError as error: Path('result.json').write_bytes(error.read()) Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8') raise Path('result.json').write_bytes(raw) import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) ``` ### Ergebnisse abrufen und speichern #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages JSON oder SSE ##### Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf. Alle Inhaltsblöcke, Thinking-Signaturen und tatsächlichen Werkzeugaufruf-IDs beibehalten. Alle SSE-Blockdeltas zusammensetzen; der erste Textblock ist nicht die vollständige Ausgabe. ##### Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben. Antwortfelder | Feld | Typ | | --- | --- | | Feld`id` | Typstring | | Feld`model` | Typstring | | Feld`content[]` | Typtext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Feld`stop_reason` | Typstring\|null | | Feld`usage` | Typobject | Fehler und nächste Schritte | Antwort | Bedingung | Nächster Schritt | | --- | --- | --- | | Antwort400 · `invalid_request_error` | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. | ### Aliasnamen #### Modellaliasnamen **Ailoot Ultra** [`deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-flash-vision-exp&route=Ultra&caller=deepseek%2Fdeepseek-v4-flash-vision-exp&fmt=messages) #### Aliasnamen für Methodenpfade `/chat/completions` #### Zugehörige Aufrufer-IDs [`deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4-flash-vision-exp&route=Ultra&caller=deepseek%2Fdeepseek-v4-flash-vision-exp&fmt=messages) FAQ · DeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision Exp Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar? `POST /v1/chat/completions` · `deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp`: `text` → `json`, `sse` Welche Felder verwendet die Anfrage? `POST /v1/chat/completions` · `deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Welche Grenzen gelten? `POST /v1/chat/completions` · `deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp`: `messages.min_items`: `1` Verbinden Sie Ailoot mit Claude Code, OpenCode, Hermes oder Ihrer eigenen Anwendung. ## Das Unternehmen und sein Projektportfolio Das Unternehmen und sein Projektportfolio: Millionen von Kunden; monatliche Umsätze in Milliardenhöhe. ## Tokens mit Rabatt kaufen. Aborabatt für regelmäßige Arbeit. Aktionscodes bieten bis 50% beim Tokenkauf. Abo Wählen Sie einen Tarif mit Rabatt für Ihre regelmäßigen Anfragen. Aktionscode bis 50% Geben Sie den Code beim Kauf ein. Der Preis wird nach den gültigen Aktionsbedingungen berechnet. Ausgaben in der Historie Modell, Tokens und Betrag werden für jede Anfrage gespeichert. [Abo wählen](https://ailoot.ai/docs/de-ch/billing/subscriptions/) · [Modellpreise ansehen](https://ailoot.ai/models/de-ch/) ## Verbinden Sie die API mit dem Produkt, das Sie verkaufen. SaaS, Anwendungen und Bots nach dem offiziellen Angebot und Lizenzvertrag von Ailoot. Fordern Sie für den Weiterverkauf eine Reseller-Lizenz an. Kommerzielle Anwendung Integrieren Sie Text-, Bild-, Video- und Audioerzeugung in kostenpflichtige Funktionen Ihres Dienstes. Reseller-Lizenz Senden Sie Projektbeschreibung und Zugangsmodell. Fordern Sie schriftliche Nutzungs- und Weiterverkaufsbedingungen an. 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