{
  "aboutHtml": "<p>Το DeepSeek V4.1 Flash 1017 είναι ενημέρωση του DeepSeek V4.1 Flash, που κυκλοφόρησε στις 17 Οκτωβρίου 2026. Ο κατασκευαστής τη συνδέει με την εξέλιξη του συλλογισμού, του προγραμματισμού και των εργασιών πρακτόρων. Στην εκπαίδευση χρησιμοποιήθηκε σχήμα ενισχυτικής μάθησης με αυτόνομη ανατροφοδότηση, με στόχο τη βελτίωση της εργασίας πάνω σε ένα έργο από την αρχική ιδέα έως τις διαδοχικές αναθεωρήσεις. Είναι χωριστή έκδοση του μοντέλου, την οποία επιλέγετε με το ακριβές όνομα της κάρτας.</p><h3>Εργασία πάνω σε έργο</h3><p>Το μοντέλο μπορεί να χρησιμοποιηθεί όταν χρειάζεται να διατηρηθούν πολλές συνδεδεμένες απαιτήσεις και να ακολουθηθεί μια σειρά αποφάσεων: ανάλυση της εργασίας, κατάρτιση σχεδίου, προετοιμασία κώδικα και περιγραφή του ελέγχου. Η επίσημη ανακοίνωση παρουσιάζει έργα παιχνιδιών και τρισδιάστατων σκηνών. Για εργασία με κείμενο στο Ailoot, αυτοί οι τομείς είναι χρήσιμοι ως εργασίες προετοιμασίας κώδικα, σεναρίων και τεχνικών οδηγιών.</p><ul><li>Δώστε την περιγραφή του έργου και ζητήστε να χωριστεί σε λειτουργικά στάδια.</li><li>Προσθέστε τον υπάρχοντα κώδικα, την αναμενόμενη συμπεριφορά και περιγραφή σφάλματος για να λάβετε ανάλυση και πρόταση αλλαγής.</li><li>Δώστε εναλλακτικές λύσεις και κριτήρια επιλογής: το μοντέλο μπορεί να ετοιμάσει τεκμηριωμένη σύγκριση.</li><li>Ζητήστε να συνδεθεί η αλλαγή με σενάριο δοκιμής και να καταγραφούν οι συνθήκες στις οποίες πρέπει να ελεγχθεί το αποτέλεσμα.</li></ul><h3>Ανάλυση και συνέχεια της εργασίας</h3><p>Σε μεγάλη εργασία είναι χρήσιμο να διατηρούνται στο αίτημα ο στόχος, οι αποφάσεις που έχουν ληφθεί και το τρέχον τμήμα εργασίας. Για παράδειγμα, μετά την πρώτη απάντηση μπορείτε να διευκρινίσετε περιορισμούς βιβλιοθηκών ή μορφής δεδομένων και έπειτα να ζητήσετε αναθεώρηση μόνο του αναγκαίου τμήματος. Στην ανάλυση εγγράφων θέστε ερωτήματα και ορίστε τα αποσπάσματα στα οποία πρέπει να βασιστεί: αποτέλεσμα μπορεί να είναι σύνοψη, λίστα αποκλίσεων, προσχέδιο προδιαγραφής ή εξήγηση σύνθετου θέματος.</p><h3>Μορφή αποτελέσματος</h3><p>Αυτή η κάρτα του Ailoot δέχεται κείμενο και επιστρέφει κείμενο. Επιτρέπει τη λήψη εξηγήσεων, σχεδίων, κώδικα και περιγραφών σκηνών. Για εργασία με τρισδιάστατο έργο μπορείτε να ζητήσετε κείμενο σεναρίου ή ακολουθία ενεργειών για το πρόγραμμα επεξεργασίας· η εκτέλεση πραγματοποιείται στο αντίστοιχο περιβάλλον εργασίας.</p><p>Για τις μεθόδους Messages και Responses η κάρτα αναφέρει πλαίσιο έως 1 048 576 tokens. Κατά την προετοιμασία μεγάλου αιτήματος συνυπολογίστε το ιστορικό διαλόγου και το πρόσθετο υλικό. Χωρίστε τα αρχικά δεδομένα με σαφείς επικεφαλίδες και ορίστε εκ των προτέρων το αναμενόμενο αποτέλεσμα: για παράδειγμα, σύντομο συμπέρασμα, έπειτα αιτιολόγηση βάσει πηγών και λίστα προτεινόμενων αλλαγών.</p>",
  "aboutText": "Το DeepSeek V4.1 Flash 1017 είναι ενημέρωση του DeepSeek V4.1 Flash, που κυκλοφόρησε στις 17 Οκτωβρίου 2026. Ο κατασκευαστής τη συνδέει με την εξέλιξη του συλλογισμού, του προγραμματισμού και των εργασιών πρακτόρων. Στην εκπαίδευση χρησιμοποιήθηκε σχήμα ενισχυτικής μάθησης με αυτόνομη ανατροφοδότηση, με στόχο τη βελτίωση της εργασίας πάνω σε ένα έργο από την αρχική ιδέα έως τις διαδοχικές αναθεωρήσεις. Είναι χωριστή έκδοση του μοντέλου, την οποία επιλέγετε με το ακριβές όνομα της κάρτας.\n\n### Εργασία πάνω σε έργο\n\nΤο μοντέλο μπορεί να χρησιμοποιηθεί όταν χρειάζεται να διατηρηθούν πολλές συνδεδεμένες απαιτήσεις και να ακολουθηθεί μια σειρά αποφάσεων: ανάλυση της εργασίας, κατάρτιση σχεδίου, προετοιμασία κώδικα και περιγραφή του ελέγχου. Η επίσημη ανακοίνωση παρουσιάζει έργα παιχνιδιών και τρισδιάστατων σκηνών. Για εργασία με κείμενο στο Ailoot, αυτοί οι τομείς είναι χρήσιμοι ως εργασίες προετοιμασίας κώδικα, σεναρίων και τεχνικών οδηγιών.\n\n- Δώστε την περιγραφή του έργου και ζητήστε να χωριστεί σε λειτουργικά στάδια.\n- Προσθέστε τον υπάρχοντα κώδικα, την αναμενόμενη συμπεριφορά και περιγραφή σφάλματος για να λάβετε ανάλυση και πρόταση αλλαγής.\n- Δώστε εναλλακτικές λύσεις και κριτήρια επιλογής: το μοντέλο μπορεί να ετοιμάσει τεκμηριωμένη σύγκριση.\n- Ζητήστε να συνδεθεί η αλλαγή με σενάριο δοκιμής και να καταγραφούν οι συνθήκες στις οποίες πρέπει να ελεγχθεί το αποτέλεσμα.\n\n### Ανάλυση και συνέχεια της εργασίας\n\nΣε μεγάλη εργασία είναι χρήσιμο να διατηρούνται στο αίτημα ο στόχος, οι αποφάσεις που έχουν ληφθεί και το τρέχον τμήμα εργασίας. Για παράδειγμα, μετά την πρώτη απάντηση μπορείτε να διευκρινίσετε περιορισμούς βιβλιοθηκών ή μορφής δεδομένων και έπειτα να ζητήσετε αναθεώρηση μόνο του αναγκαίου τμήματος. Στην ανάλυση εγγράφων θέστε ερωτήματα και ορίστε τα αποσπάσματα στα οποία πρέπει να βασιστεί: αποτέλεσμα μπορεί να είναι σύνοψη, λίστα αποκλίσεων, προσχέδιο προδιαγραφής ή εξήγηση σύνθετου θέματος.\n\n### Μορφή αποτελέσματος\n\nΑυτή η κάρτα του Ailoot δέχεται κείμενο και επιστρέφει κείμενο. Επιτρέπει τη λήψη εξηγήσεων, σχεδίων, κώδικα και περιγραφών σκηνών. Για εργασία με τρισδιάστατο έργο μπορείτε να ζητήσετε κείμενο σεναρίου ή ακολουθία ενεργειών για το πρόγραμμα επεξεργασίας· η εκτέλεση πραγματοποιείται στο αντίστοιχο περιβάλλον εργασίας.\n\nΓια τις μεθόδους Messages και Responses η κάρτα αναφέρει πλαίσιο έως 1 048 576 tokens. Κατά την προετοιμασία μεγάλου αιτήματος συνυπολογίστε το ιστορικό διαλόγου και το πρόσθετο υλικό. Χωρίστε τα αρχικά δεδομένα με σαφείς επικεφαλίδες και ορίστε εκ των προτέρων το αναμενόμενο αποτέλεσμα: για παράδειγμα, σύντομο συμπέρασμα, έπειτα αιτιολόγηση βάσει πηγών και λίστα προτεινόμενων αλλαγών.",
  "locale": "el",
  "methods": [
    {
      "html": "<section class=\"meth\" data-route=\"Ultra\"><header><b><span class=\"alias\">Ultra</span> Anthropic Messages</b><code>POST /v1/messages</code></header><dl class=\"method-capabilities\" data-model-capabilities><div><dt>Είσοδος</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Έξοδος</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Παράθυρο συμφραζομένων</dt><dd>Δεν ορίζεται στον κατάλογο</dd></div><div><dt>Μέγ. μήκος απάντησης</dt><dd>Δεν ορίζεται στον κατάλογο</dd></div></dl><dl><div><dt>Είσοδος</dt><dd>0,0006 $ <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Έξοδος</dt><dd>0,0024 $ <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Ανάγνωση από την κρυφή μνήμη</dt><dd>0,000012 $ <em>/ 1K</em></dd></div></dl></section>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017",
        "fmt": "messages",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/messages",
        "request_model_id": "deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|messages|/v1/messages|deepseek%2Fdeepseek-v4.1-flash-1017",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "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": []
      }
    },
    {
      "html": "<section class=\"meth\" data-route=\"Ultra\"><header><b><span class=\"alias\">Ultra</span> OpenAI Responses</b><code>POST /v1/responses</code></header><dl class=\"method-capabilities\" data-model-capabilities><div><dt>Είσοδος</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Έξοδος</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Παράθυρο συμφραζομένων</dt><dd>Δεν ορίζεται στον κατάλογο</dd></div><div><dt>Μέγ. μήκος απάντησης</dt><dd>Δεν ορίζεται στον κατάλογο</dd></div></dl><dl><div><dt>Είσοδος</dt><dd>0,0006 $ <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Έξοδος</dt><dd>0,0024 $ <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Ανάγνωση από την κρυφή μνήμη</dt><dd>0,000012 $ <em>/ 1K</em></dd></div></dl></section>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017",
        "fmt": "responses",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/responses",
        "request_model_id": "deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|responses|/v1/responses|deepseek%2Fdeepseek-v4.1-flash-1017",
      "ordinal": 1,
      "rawMethod": {
        "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": []
      }
    },
    {
      "html": "<section class=\"meth\" data-route=\"Ultra\"><header><b><span class=\"alias\">Ultra</span> OpenAI Chat</b><code>POST /v1/chat/completions</code></header><dl class=\"method-capabilities\" data-model-capabilities><div><dt>Είσοδος</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Έξοδος</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Παράθυρο συμφραζομένων</dt><dd>Δεν ορίζεται στον κατάλογο</dd></div><div><dt>Μέγ. μήκος απάντησης</dt><dd>Δεν ορίζεται στον κατάλογο</dd></div></dl><dl><div><dt>Είσοδος</dt><dd>0,0006 $ <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Έξοδος</dt><dd>0,0024 $ <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Ανάγνωση από την κρυφή μνήμη</dt><dd>0,000012 $ <em>/ 1K</em></dd></div></dl></section>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017",
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/chat/completions",
        "request_model_id": "deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|deepseek%2Fdeepseek-v4.1-flash-1017",
      "ordinal": 2,
      "rawMethod": {
        "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": []
      }
    },
    {
      "html": "<section class=\"meth\" data-route=\"Ultra\"><header><b><span class=\"alias\">Ultra</span> Gemini generateContent</b><code>POST /v1beta/models/deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017:generateContent</code></header><dl class=\"method-capabilities\" data-model-capabilities><div><dt>Είσοδος</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Έξοδος</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Παράθυρο συμφραζομένων</dt><dd>Δεν ορίζεται στον κατάλογο</dd></div><div><dt>Μέγ. μήκος απάντησης</dt><dd>Δεν ορίζεται στον κατάλογο</dd></div></dl><dl><div><dt>Είσοδος</dt><dd>0,0006 $ <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Έξοδος</dt><dd>0,0024 $ <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Ανάγνωση από την κρυφή μνήμη</dt><dd>0,000012 $ <em>/ 1K</em></dd></div></dl></section>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017",
        "fmt": "gemini",
        "http": "POST",
        "path": "/v1beta/models/deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017:generateContent",
        "request_model_id": "deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|gemini|/v1beta/models/deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017:generateContent|deepseek%2Fdeepseek-v4.1-flash-1017",
      "ordinal": 3,
      "rawMethod": {
        "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_id": "deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017",
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/el/deepseek-deepseek-v4-1-flash-1017/",
    "description": "Το DeepSeek V4.1 Flash 1017 είναι ενημέρωση για προγραμματισμό, ανάλυση και εργασία σε έργα πολλών βημάτων με αποτέλεσμα κειμένου.",
    "locale": "el",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/el/deepseek-deepseek-v4-1-flash-1017/index.md",
    "title": "DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017",
    "url": "https://ailoot.ai/models/el/deepseek-deepseek-v4-1-flash-1017/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "Το DeepSeek V4.1 Flash 1017 είναι ενημέρωση του DeepSeek V4.1 Flash, που κυκλοφόρησε στις 17 Οκτωβρίου 2026. Ο κατασκευαστής τη συνδέει με την εξέλιξη του συλλογισμού, του προγραμματισμού και των εργασιών πρακτόρων. Στην εκπαίδευση χρησιμοποιήθηκε σχήμα ενισχυτικής μάθησης με αυτόνομη ανατροφοδότηση, με στόχο τη βελτίωση της εργασίας πάνω σε ένα έργο από την αρχική ιδέα έως τις διαδοχικές αναθεωρήσεις. Είναι χωριστή έκδοση του μοντέλου, την οποία επιλέγετε με το ακριβές όνομα της κάρτας.\n\n### Εργασία πάνω σε έργο\n\nΤο μοντέλο μπορεί να χρησιμοποιηθεί όταν χρειάζεται να διατηρηθούν πολλές συνδεδεμένες απαιτήσεις και να ακολουθηθεί μια σειρά αποφάσεων: ανάλυση της εργασίας, κατάρτιση σχεδίου, προετοιμασία κώδικα και περιγραφή του ελέγχου. Η επίσημη ανακοίνωση παρουσιάζει έργα παιχνιδιών και τρισδιάστατων σκηνών. Για εργασία με κείμενο στο Ailoot, αυτοί οι τομείς είναι χρήσιμοι ως εργασίες προετοιμασίας κώδικα, σεναρίων και τεχνικών οδηγιών.\n\n- Δώστε την περιγραφή του έργου και ζητήστε να χωριστεί σε λειτουργικά στάδια.\n- Προσθέστε τον υπάρχοντα κώδικα, την αναμενόμενη συμπεριφορά και περιγραφή σφάλματος για να λάβετε ανάλυση και πρόταση αλλαγής.\n- Δώστε εναλλακτικές λύσεις και κριτήρια επιλογής: το μοντέλο μπορεί να ετοιμάσει τεκμηριωμένη σύγκριση.\n- Ζητήστε να συνδεθεί η αλλαγή με σενάριο δοκιμής και να καταγραφούν οι συνθήκες στις οποίες πρέπει να ελεγχθεί το αποτέλεσμα.\n\n### Ανάλυση και συνέχεια της εργασίας\n\nΣε μεγάλη εργασία είναι χρήσιμο να διατηρούνται στο αίτημα ο στόχος, οι αποφάσεις που έχουν ληφθεί και το τρέχον τμήμα εργασίας. Για παράδειγμα, μετά την πρώτη απάντηση μπορείτε να διευκρινίσετε περιορισμούς βιβλιοθηκών ή μορφής δεδομένων και έπειτα να ζητήσετε αναθεώρηση μόνο του αναγκαίου τμήματος. Στην ανάλυση εγγράφων θέστε ερωτήματα και ορίστε τα αποσπάσματα στα οποία πρέπει να βασιστεί: αποτέλεσμα μπορεί να είναι σύνοψη, λίστα αποκλίσεων, προσχέδιο προδιαγραφής ή εξήγηση σύνθετου θέματος.\n\n### Μορφή αποτελέσματος\n\nΑυτή η κάρτα του Ailoot δέχεται κείμενο και επιστρέφει κείμενο. Επιτρέπει τη λήψη εξηγήσεων, σχεδίων, κώδικα και περιγραφών σκηνών. Για εργασία με τρισδιάστατο έργο μπορείτε να ζητήσετε κείμενο σεναρίου ή ακολουθία ενεργειών για το πρόγραμμα επεξεργασίας· η εκτέλεση πραγματοποιείται στο αντίστοιχο περιβάλλον εργασίας.\n\nΓια τις μεθόδους Messages και Responses η κάρτα αναφέρει πλαίσιο έως 1 048 576 tokens. Κατά την προετοιμασία μεγάλου αιτήματος συνυπολογίστε το ιστορικό διαλόγου και το πρόσθετο υλικό. Χωρίστε τα αρχικά δεδομένα με σαφείς επικεφαλίδες και ορίστε εκ των προτέρων το αναμενόμενο αποτέλεσμα: για παράδειγμα, σύντομο συμπέρασμα, έπειτα αιτιολόγηση βάσει πηγών και λίστα προτεινόμενων αλλαγών.",
    "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": "Το DeepSeek V4.1 Flash 1017 είναι ενημέρωση για προγραμματισμό, ανάλυση και εργασία σε έργα πολλών βημάτων με αποτέλεσμα κειμένου."
  },
  "renderer_schema": {
    "method_order": "rawModel.methods-ordinal",
    "prices": "exact-native-DTO-units-and-selected-renderer-html"
  },
  "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html",
  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "Το DeepSeek V4.1 Flash 1017 είναι ενημέρωση για προγραμματισμό, ανάλυση και εργασία σε έργα πολλών βημάτων με αποτέλεσμα κειμένου.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2fafac889e397efc4be1e73b77a65c1e2b3551f8e141756479b49a413588f016",
    "bridge_map_sha256": "2fafac889e397efc4be1e73b77a65c1e2b3551f8e141756479b49a413588f016",
    "projection_audit": {
      "parent_manifest_sha256": "dfd3a7a4bc6f960e128026cae1f98f769d1503ffa1c6cf0ccf80066382dbbb9e",
      "raw_model_json_sha256": "0843c9e6878f4b84624d0cbfcaecc25f334685b7d2ca06a2e493c0bb1cd6ec1b",
      "renderer_sha256": "0ee99ee7bef3eb09e4cbbc06f1a45e5a258de0a915ecd5e42ff39ff539da7a7f"
    },
    "projection_kind": "catalogue-refresh-native-dto-v1",
    "raw_model_json_sha256": "0843c9e6878f4b84624d0cbfcaecc25f334685b7d2ca06a2e493c0bb1cd6ec1b",
    "renderer_sha256": "0ee99ee7bef3eb09e4cbbc06f1a45e5a258de0a915ecd5e42ff39ff539da7a7f"
  },
  "sourceRevision": "686627658a2ea0d8a67bc9990bb872ca381e7db60a37f653b9db8cf743d546e9"
}