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Language: de

# DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash (batch)

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## [DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash (batch)](https://ailoot.ai/models/de/deepseek-deepseek-v4-1-flash-u003a-batch/)

DeepSeek V4.1 Flash ist ein multimodales Modell für Text- und Bildanalyse, Programmierung und agentische Arbeit mit langem Kontext.

- [**Ailoot Ultra · Stapelverarbeitung** `POST /v1/batches` `deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch`](https://ailoot.ai/models/de/deepseek-deepseek-v4-1-flash-u003a-batch/#method-0)

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 ein von Grund auf multimodales Modell: Ein visueller Encoder wandelt Bilder in eine Darstellung um, die gemeinsam mit Text verarbeitet wird. Das Ergebnis ist Text. Vorgesehen sind visuelles Verständnis, Programmierung und agentische Aufgaben; der Kontext reicht bis zu einer Million Tokens.

#### Architektur für große Eingaben

Das Hauptnetz umfasst 552 Milliarden Parameter. Der kausale Encoder und Decoder haben jeweils 20 Schichten. Bei der Eingabeverarbeitung sind 8 Milliarden Parameter pro Token aktiv, bei der Generierung 16 Milliarden. Diese Aufteilung ist für Aufgaben ausgelegt, bei denen das Eingabematerial deutlich umfangreicher als die Antwort ist.

Komprimierte dünn besetzte Aufmerksamkeit verwendet Daten zwischen Schichten erneut und begrenzt die wiederholte Suche nach wesentlichen Kontextteilen. Fehlende Zustände lokaler Aufmerksamkeit werden aus dem jüngsten Abschnitt rekonstruiert. Der bedingte Speicher Engram umfasst 196 Milliarden Parameter und greift über eine dünn besetzte tokenbasierte Suche auf Einträge zu. Das ist ein separater Speicherblock, keine neue Bezeichnung für die Größe des Hauptnetzes. Jede Expertenschicht hat einen gemeinsamen und 384 geroutete Experten; pro Token werden sechs geroutete Experten ausgewählt. Zusätzlich werden veränderte Verbindungen zwischen Schichten und DSpark für spekulatives Decoding verwendet.

#### Training und agentische Umgebungen

Das Modell wurde von Grund auf mit einem multimodalen Korpus aus 45 Billionen Tokens trainiert. Das anschließende Training folgt dieser Reihenfolge: Lernen anhand von Beispielen, Reinforcement Learning und anschließend Destillation anhand eigener Modellsequenzen.

DeepSeek skaliert die Daten synthetischer Aufgaben, Arbeitsumgebungen und Agententrajektorien. Beim Training werden die Aufgabe selbst, die verfügbare Umgebung und das Verfahren zur Ergebnisprüfung miteinander verknüpft; Daten werden gefiltert, dedupliziert und nach Schwierigkeit ausgewählt. Das beschreibt den Trainingsaufbau, nicht eine automatische Verfügbarkeit externer Werkzeuge beim Modellaufruf.

#### Steuerbare Analysetiefe

Reasoning wird durch eine ganze Zahl von 1 bis 100 gesteuert. Diese kontinuierliche Skala legt den Analyseaufwand fest; tiefes Reasoning kann mehr Zeit und Tokens benötigen.

#### Fortsetzung des Dialogs und Aktionen

Das Modellformat sieht Dialoge mit mehreren Gesprächsschritten, Werkzeugaufrufe, gespeichertes Reasoning und den Wechsel zwischen Text und Bildern vor. Werkzeuge werden von der Anwendung ausgeführt; ihre Ergebnisse bilden das Material für den nächsten Schritt.

Die Antwort bleibt Text. Die visuelle Fähigkeit erfordert 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`](https://ailoot.ai/models/de/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4.1-flash%3Abatch&route=Ultra&caller=deepseek%2Fdeepseek-v4.1-flash%3Abatch&fmt=batches)

DeepSeek /`deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch`

### Start

DeepSeek V4.1 Flash ist ein multimodales Modell für Text- und Bildanalyse, Programmierung und agentische Arbeit mit langem Kontext.

Zulässige Eingaben

Text

Ergebnisse

Text

### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

**Ailoot Ultra · Stapelverarbeitung** `POST /v1/batches`

Eingabetypen

`text`

Ausgabetypen

`text`

Ausgabeformat

eingebettetes JSON unter results\[\].response.body

| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Feld`endpoint` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits /v1/chat/completions | Standard— |
| Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch | Standard— |
| Feld`requests` | Typ`batch_item[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 | Standard— |
| Feld`requests[].custom_id` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`requests[].body.messages` | Typ`message[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`completion_window` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits 24h | Standard— |
| Feld`provider` | Typ`object\|null` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`requests[].body.model` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch, deepseek/deepseek-v4.1-flash | Standard— |
| Feld`provider.only` | Typ`string[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits deepinfra/fp8 | Standard— |
| Feld`provider.allow_fallbacks` | Typ`boolean\|null` | AnforderungOptional | Werte und Limits false, null | Standard— |

Methodenparameter und Lebenszyklus

| Parameter | Vertrag |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Vertragapplication/json |
| Parameter`required` | Vertragendpoint, model, requests |
| Parameter`material_types` | Vertragtext |
| Parameter`representation` | Vertrageingebettete requests\[\]; jedes Element enthält custom\_id und body |
| Parameter`request_endpoint_profile` | Vertrag/v1/chat/completions |
| Parameter`file_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. |
| Parameter`serialization_order` | Vertragendpoint, model, provider (falls angegeben), completion\_window (falls angegeben), requests als letztes Feld |
| Parameter`optional_controls` | Vertragprovider.only, provider.allow\_fallbacks, completion\_window |
| Parameter`schema_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 Token Ausgabe · Ausgabetoken **$0.000672** / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen **$0.00000672** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben **—** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Token |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.000224** / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken **$0.000672** / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen **$0.00000672** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben **—** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Token |

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/billing/reserve/)

### Beispielanfragen

#### Ailoot Ultra · Stapelverarbeitung

curl · gespeicherte BeispieldatenPython HTTP · tatsächliche JSONL-Daten des KundenPython · jedes fertiggestellte Ergebnis speichern

```bash
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
```

```python
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"))
```

```python
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

```bash
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 |
| --- | --- |
| Feld`results[].custom_id` | Typstring |
| Feld`results[].response.body.choices[].message.content` | Typstring\|null |
| Feld`results[].error` | Typobject\|null |
| Feld`usage` | Typobject\|null |
| Feld`id` | Typstring |
| Feld`model` | Typstring |
| Feld`endpoint` | Typstring |
| Feld`status` | Typstring |
| Feld`request_counts` | Typobject |
| Feld`results[].id` | Typstring |
| Feld`results[].response.status_code` | Typinteger |
| Feld`results[].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`](https://ailoot.ai/models/de/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4.1-flash%3Abatch&route=Ultra&caller=deepseek%2Fdeepseek-v4.1-flash%3Abatch&fmt=batches)

#### Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

#### Zugehörige Aufrufer-IDs

[`deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch`](https://ailoot.ai/models/de/#m=deepseek%2Fdeepseek-v4.1-flash%3Abatch&route=Ultra&caller=deepseek%2Fdeepseek-v4.1-flash%3Abatch&fmt=batches)

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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