{
  "aboutHtml": "<p>Το DeepSeek V4.1 Flash είναι μοντέλο της DeepSeek για μεγάλο πλαίσιο, προγραμματισμό και εργασίες που απαιτούν σύνδεση πολλών βημάτων συλλογισμού. Βασίζεται σε αρχιτεκτονική Mixture of Experts με 552 δισεκατομμύρια παραμέτρους στο κύριο τμήμα και ασύμμετρο αιτιακό κωδικοποιητή-αποκωδικοποιητή. Κατά την επεξεργασία της εισόδου ενεργοποιούνται 8 δισεκατομμύρια παράμετροι και κατά τη σύνθεση της απάντησης 16 δισεκατομμύρια. Αυτή η οργάνωση διαχωρίζει την ανάγνωση του υλικού από την παραγωγή του αποτελέσματος· ο κατασκευαστής την αναπτύσσει ειδικά και για εργασίες με μεγάλο όγκο δεδομένων εισόδου.</p><h3>Σε ποιες εργασίες ταιριάζει</h3><ul><li>Ανάλυση τεχνικής περιγραφής, αλληλογραφίας ή συνόλου εγγράφων και σύνταξη συνεκτικού συμπεράσματος για συγκεκριμένα ερωτήματα.</li><li>Εξήγηση κώδικα, πρόταση αλλαγής, σύνταξη σεναρίων δοκιμών και σύγκριση εναλλακτικών υλοποιήσεων.</li><li>Μετατροπή αναλυτικής ανάθεσης σε ακολουθία ενεργειών με ενδιάμεσα αποτελέσματα.</li><li>Σύγκριση απαιτήσεων από πολλές κειμενικές πηγές, εντοπισμός αντιφάσεων και σύνθεση λειτουργικής προδιαγραφής.</li></ul><h3>Πώς να διαμορφώσετε το αίτημα</h3><p>Ξεκινήστε από το απαιτούμενο αποτέλεσμα, για παράδειγμα «εντόπισε τις αποκλίσεις και πρότεινε ενιαία διατύπωση των απαιτήσεων». Προσθέστε στη συνέχεια το υλικό, τα κριτήρια σύγκρισης και την επιθυμητή δομή απάντησης. Για κώδικα είναι χρήσιμο να δώσετε το σχετικό απόσπασμα, την παρατηρούμενη συμπεριφορά και τους περιορισμούς που πρέπει να διατηρηθούν. Μπορείτε να ζητήσετε χωριστά εξήγηση της αιτίας, προτεινόμενη διόρθωση και τρόπο ελέγχου, ώστε το αποτέλεσμα να χρησιμοποιείται ευκολότερα στα επόμενα στάδια.</p><p>Το μοντέλο υποστηρίζει εργασίες συλλογισμού και ροές πρακτόρων στο επίπεδο των δυνατοτήτων του. Σε ένα συνηθισμένο αίτημα κειμένου χρήσιμο αποτέλεσμα είναι ένα σχέδιο, μια ανάλυση ή κώδικας· την εκτέλεση του προγράμματος και την εφαρμογή αλλαγών οργανώνει η εφαρμογή στην οποία εργάζεστε.</p><h3>Είσοδος, αποτέλεσμα και μεγάλα κείμενα</h3><p>Στο Ailoot αυτή η κάρτα λειτουργεί με είσοδο και απάντηση κειμένου. Το αίτημα μπορεί να περιλαμβάνει οδηγίες, ιστορικό διαλόγου, αποσπάσματα εγγράφων και πηγαίο κώδικα. Η απάντηση μπορεί να ζητηθεί ως εξήγηση, λίστα, συγκριτικός πίνακας ή έτοιμο απόσπασμα κειμένου.</p><p>Το αναφερόμενο παράθυρο πλαισίου φτάνει έως 1 048 576 tokens. Πρόκειται για μέγεθος του πλαισίου εργασίας, όχι για αριθμό χαρακτήρων: πρέπει να συνυπολογίζονται το ίδιο το αίτημα, το πρόσθετο υλικό και το ιστορικό. Για μεγάλο πακέτο εγγράφων ορίστε προτεραιότητα πηγών και συγκεκριμένα ερωτήματα και περιγράψτε εκ των προτέρων τη μορφή του αποτελέσματος. Αυτό κατευθύνει την ανάλυση στο κατάλληλο τμήμα και δίνει αποτέλεσμα που ελέγχεται εύκολα σε σχέση με το αρχικό κείμενο.</p>",
  "aboutText": "Το DeepSeek V4.1 Flash είναι μοντέλο της DeepSeek για μεγάλο πλαίσιο, προγραμματισμό και εργασίες που απαιτούν σύνδεση πολλών βημάτων συλλογισμού. Βασίζεται σε αρχιτεκτονική Mixture of Experts με 552 δισεκατομμύρια παραμέτρους στο κύριο τμήμα και ασύμμετρο αιτιακό κωδικοποιητή-αποκωδικοποιητή. Κατά την επεξεργασία της εισόδου ενεργοποιούνται 8 δισεκατομμύρια παράμετροι και κατά τη σύνθεση της απάντησης 16 δισεκατομμύρια. Αυτή η οργάνωση διαχωρίζει την ανάγνωση του υλικού από την παραγωγή του αποτελέσματος· ο κατασκευαστής την αναπτύσσει ειδικά και για εργασίες με μεγάλο όγκο δεδομένων εισόδου.\n\n### Σε ποιες εργασίες ταιριάζει\n\n- Ανάλυση τεχνικής περιγραφής, αλληλογραφίας ή συνόλου εγγράφων και σύνταξη συνεκτικού συμπεράσματος για συγκεκριμένα ερωτήματα.\n- Εξήγηση κώδικα, πρόταση αλλαγής, σύνταξη σεναρίων δοκιμών και σύγκριση εναλλακτικών υλοποιήσεων.\n- Μετατροπή αναλυτικής ανάθεσης σε ακολουθία ενεργειών με ενδιάμεσα αποτελέσματα.\n- Σύγκριση απαιτήσεων από πολλές κειμενικές πηγές, εντοπισμός αντιφάσεων και σύνθεση λειτουργικής προδιαγραφής.\n\n### Πώς να διαμορφώσετε το αίτημα\n\nΞεκινήστε από το απαιτούμενο αποτέλεσμα, για παράδειγμα «εντόπισε τις αποκλίσεις και πρότεινε ενιαία διατύπωση των απαιτήσεων». Προσθέστε στη συνέχεια το υλικό, τα κριτήρια σύγκρισης και την επιθυμητή δομή απάντησης. Για κώδικα είναι χρήσιμο να δώσετε το σχετικό απόσπασμα, την παρατηρούμενη συμπεριφορά και τους περιορισμούς που πρέπει να διατηρηθούν. Μπορείτε να ζητήσετε χωριστά εξήγηση της αιτίας, προτεινόμενη διόρθωση και τρόπο ελέγχου, ώστε το αποτέλεσμα να χρησιμοποιείται ευκολότερα στα επόμενα στάδια.\n\nΤο μοντέλο υποστηρίζει εργασίες συλλογισμού και ροές πρακτόρων στο επίπεδο των δυνατοτήτων του. Σε ένα συνηθισμένο αίτημα κειμένου χρήσιμο αποτέλεσμα είναι ένα σχέδιο, μια ανάλυση ή κώδικας· την εκτέλεση του προγράμματος και την εφαρμογή αλλαγών οργανώνει η εφαρμογή στην οποία εργάζεστε.\n\n### Είσοδος, αποτέλεσμα και μεγάλα κείμενα\n\nΣτο Ailoot αυτή η κάρτα λειτουργεί με είσοδο και απάντηση κειμένου. Το αίτημα μπορεί να περιλαμβάνει οδηγίες, ιστορικό διαλόγου, αποσπάσματα εγγράφων και πηγαίο κώδικα. Η απάντηση μπορεί να ζητηθεί ως εξήγηση, λίστα, συγκριτικός πίνακας ή έτοιμο απόσπασμα κειμένου.\n\nΤο αναφερόμενο παράθυρο πλαισίου φτάνει έως 1 048 576 tokens. Πρόκειται για μέγεθος του πλαισίου εργασίας, όχι για αριθμό χαρακτήρων: πρέπει να συνυπολογίζονται το ίδιο το αίτημα, το πρόσθετο υλικό και το ιστορικό. Για μεγάλο πακέτο εγγράφων ορίστε προτεραιότητα πηγών και συγκεκριμένα ερωτήματα και περιγράψτε εκ των προτέρων τη μορφή του αποτελέσματος. Αυτό κατευθύνει την ανάλυση στο κατάλληλο τμήμα και δίνει αποτέλεσμα που ελέγχεται εύκολα σε σχέση με το αρχικό κείμενο.",
  "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>≈0,00028 $ <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Έξοδος</dt><dd>≈0,00084 $ <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Ανάγνωση από την κρυφή μνήμη</dt><dd>0,0000084 $ <em>/ 1K</em></dd></div></dl></section>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "deepseek/deepseek-v4.1-flash",
        "fmt": "messages",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/messages",
        "request_model_id": "deepseek/deepseek-v4.1-flash",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|messages|/v1/messages|deepseek%2Fdeepseek-v4.1-flash",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "cache_read": 0.0084,
        "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": 0.28,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Anthropic Messages",
        "max_out": null,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 0.84,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/messages",
        "request_model_id": "deepseek/deepseek-v4.1-flash",
        "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>≈0,00028 $ <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Έξοδος</dt><dd>≈0,00084 $ <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Ανάγνωση από την κρυφή μνήμη</dt><dd>0,0000084 $ <em>/ 1K</em></dd></div></dl></section>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "deepseek/deepseek-v4.1-flash",
        "fmt": "responses",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/responses",
        "request_model_id": "deepseek/deepseek-v4.1-flash",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|responses|/v1/responses|deepseek%2Fdeepseek-v4.1-flash",
      "ordinal": 1,
      "rawMethod": {
        "cache_read": 0.0084,
        "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": 0.28,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI Responses",
        "max_out": null,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 0.84,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/responses",
        "request_model_id": "deepseek/deepseek-v4.1-flash",
        "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>≈0,00028 $ <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Έξοδος</dt><dd>≈0,00084 $ <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Ανάγνωση από την κρυφή μνήμη</dt><dd>0,0000084 $ <em>/ 1K</em></dd></div></dl></section>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "deepseek/deepseek-v4.1-flash",
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/chat/completions",
        "request_model_id": "deepseek/deepseek-v4.1-flash",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|deepseek%2Fdeepseek-v4.1-flash",
      "ordinal": 2,
      "rawMethod": {
        "cache_read": 0.0084,
        "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": "chat",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 0.28,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI Chat",
        "max_out": null,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 0.84,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/chat/completions",
        "request_model_id": "deepseek/deepseek-v4.1-flash",
        "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: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>≈0,00028 $ <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Έξοδος</dt><dd>≈0,00084 $ <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Ανάγνωση από την κρυφή μνήμη</dt><dd>0,0000084 $ <em>/ 1K</em></dd></div></dl></section>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "deepseek/deepseek-v4.1-flash",
        "fmt": "gemini",
        "http": "POST",
        "path": "/v1beta/models/deepseek/deepseek-v4.1-flash:generateContent",
        "request_model_id": "deepseek/deepseek-v4.1-flash",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|gemini|/v1beta/models/deepseek/deepseek-v4.1-flash:generateContent|deepseek%2Fdeepseek-v4.1-flash",
      "ordinal": 3,
      "rawMethod": {
        "cache_read": 0.0084,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": null,
        "conditional_meter": null,
        "ctx": null,
        "family": "gemini",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "gemini",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 0.28,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Gemini generateContent",
        "max_out": null,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 0.84,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1beta/models/deepseek/deepseek-v4.1-flash:generateContent",
        "request_model_id": "deepseek/deepseek-v4.1-flash",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      }
    }
  ],
  "model_id": "deepseek/deepseek-v4.1-flash",
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/el/deepseek-deepseek-v4-1-flash/",
    "description": "Το DeepSeek V4.1 Flash βοηθά στην ανάλυση μεγάλου όγκου κειμένου, στη συγγραφή κώδικα και στην επίλυση εργασιών πολλών βημάτων με βάση το παρεχόμενο πλαίσιο.",
    "locale": "el",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/el/deepseek-deepseek-v4-1-flash/index.md",
    "title": "DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash",
    "url": "https://ailoot.ai/models/el/deepseek-deepseek-v4-1-flash/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "Το DeepSeek V4.1 Flash είναι μοντέλο της DeepSeek για μεγάλο πλαίσιο, προγραμματισμό και εργασίες που απαιτούν σύνδεση πολλών βημάτων συλλογισμού. Βασίζεται σε αρχιτεκτονική Mixture of Experts με 552 δισεκατομμύρια παραμέτρους στο κύριο τμήμα και ασύμμετρο αιτιακό κωδικοποιητή-αποκωδικοποιητή. Κατά την επεξεργασία της εισόδου ενεργοποιούνται 8 δισεκατομμύρια παράμετροι και κατά τη σύνθεση της απάντησης 16 δισεκατομμύρια. Αυτή η οργάνωση διαχωρίζει την ανάγνωση του υλικού από την παραγωγή του αποτελέσματος· ο κατασκευαστής την αναπτύσσει ειδικά και για εργασίες με μεγάλο όγκο δεδομένων εισόδου.\n\n### Σε ποιες εργασίες ταιριάζει\n\n- Ανάλυση τεχνικής περιγραφής, αλληλογραφίας ή συνόλου εγγράφων και σύνταξη συνεκτικού συμπεράσματος για συγκεκριμένα ερωτήματα.\n- Εξήγηση κώδικα, πρόταση αλλαγής, σύνταξη σεναρίων δοκιμών και σύγκριση εναλλακτικών υλοποιήσεων.\n- Μετατροπή αναλυτικής ανάθεσης σε ακολουθία ενεργειών με ενδιάμεσα αποτελέσματα.\n- Σύγκριση απαιτήσεων από πολλές κειμενικές πηγές, εντοπισμός αντιφάσεων και σύνθεση λειτουργικής προδιαγραφής.\n\n### Πώς να διαμορφώσετε το αίτημα\n\nΞεκινήστε από το απαιτούμενο αποτέλεσμα, για παράδειγμα «εντόπισε τις αποκλίσεις και πρότεινε ενιαία διατύπωση των απαιτήσεων». Προσθέστε στη συνέχεια το υλικό, τα κριτήρια σύγκρισης και την επιθυμητή δομή απάντησης. Για κώδικα είναι χρήσιμο να δώσετε το σχετικό απόσπασμα, την παρατηρούμενη συμπεριφορά και τους περιορισμούς που πρέπει να διατηρηθούν. Μπορείτε να ζητήσετε χωριστά εξήγηση της αιτίας, προτεινόμενη διόρθωση και τρόπο ελέγχου, ώστε το αποτέλεσμα να χρησιμοποιείται ευκολότερα στα επόμενα στάδια.\n\nΤο μοντέλο υποστηρίζει εργασίες συλλογισμού και ροές πρακτόρων στο επίπεδο των δυνατοτήτων του. Σε ένα συνηθισμένο αίτημα κειμένου χρήσιμο αποτέλεσμα είναι ένα σχέδιο, μια ανάλυση ή κώδικας· την εκτέλεση του προγράμματος και την εφαρμογή αλλαγών οργανώνει η εφαρμογή στην οποία εργάζεστε.\n\n### Είσοδος, αποτέλεσμα και μεγάλα κείμενα\n\nΣτο Ailoot αυτή η κάρτα λειτουργεί με είσοδο και απάντηση κειμένου. Το αίτημα μπορεί να περιλαμβάνει οδηγίες, ιστορικό διαλόγου, αποσπάσματα εγγράφων και πηγαίο κώδικα. Η απάντηση μπορεί να ζητηθεί ως εξήγηση, λίστα, συγκριτικός πίνακας ή έτοιμο απόσπασμα κειμένου.\n\nΤο αναφερόμενο παράθυρο πλαισίου φτάνει έως 1 048 576 tokens. Πρόκειται για μέγεθος του πλαισίου εργασίας, όχι για αριθμό χαρακτήρων: πρέπει να συνυπολογίζονται το ίδιο το αίτημα, το πρόσθετο υλικό και το ιστορικό. Για μεγάλο πακέτο εγγράφων ορίστε προτεραιότητα πηγών και συγκεκριμένα ερωτήματα και περιγράψτε εκ των προτέρων τη μορφή του αποτελέσματος. Αυτό κατευθύνει την ανάλυση στο κατάλληλο τμήμα και δίνει αποτέλεσμα που ελέγχεται εύκολα σε σχέση με το αρχικό κείμενο.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "DeepSeek",
    "canonical_model": "deepseek/deepseek-v4.1-flash",
    "ctx": null,
    "formats": [
      "chat",
      "gemini",
      "messages",
      "responses"
    ],
    "id": "deepseek/deepseek-v4.1-flash",
    "input": [
      "text"
    ],
    "kind": "text",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "cache_read": 0.0084,
        "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": 0.28,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Anthropic Messages",
        "max_out": null,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 0.84,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/messages",
        "request_model_id": "deepseek/deepseek-v4.1-flash",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      },
      {
        "cache_read": 0.0084,
        "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": 0.28,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI Responses",
        "max_out": null,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 0.84,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/responses",
        "request_model_id": "deepseek/deepseek-v4.1-flash",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      },
      {
        "cache_read": 0.0084,
        "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": "chat",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 0.28,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI Chat",
        "max_out": null,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 0.84,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/chat/completions",
        "request_model_id": "deepseek/deepseek-v4.1-flash",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      },
      {
        "cache_read": 0.0084,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": null,
        "conditional_meter": null,
        "ctx": null,
        "family": "gemini",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "gemini",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 0.28,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Gemini generateContent",
        "max_out": null,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 0.84,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1beta/models/deepseek/deepseek-v4.1-flash:generateContent",
        "request_model_id": "deepseek/deepseek-v4.1-flash",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "deepseek/deepseek-v4.1-flash",
        "request_model_id": "deepseek/deepseek-v4.1-flash",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash",
    "price": {
      "in": 0.28,
      "in_label": null,
      "out": 0.84,
      "out_label": null,
      "sort_in": 0.28,
      "sort_out": 0.84,
      "varies": false
    },
    "public_id": "deepseek/deepseek-v4.1-flash",
    "short": "Το DeepSeek V4.1 Flash βοηθά στην ανάλυση μεγάλου όγκου κειμένου, στη συγγραφή κώδικα και στην επίλυση εργασιών πολλών βημάτων με βάση το παρεχόμενο πλαίσιο."
  },
  "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 βοηθά στην ανάλυση μεγάλου όγκου κειμένου, στη συγγραφή κώδικα και στην επίλυση εργασιών πολλών βημάτων με βάση το παρεχόμενο πλαίσιο.",
  "source": {
    "audit_sha256": "64d9aaa9e0f76b96def7ddc1c0724aedcd37a9ab67b718d49e06aacba2d786a1",
    "bridge_map_sha256": "64d9aaa9e0f76b96def7ddc1c0724aedcd37a9ab67b718d49e06aacba2d786a1",
    "projection_audit": {
      "parent_manifest_sha256": "dfd3a7a4bc6f960e128026cae1f98f769d1503ffa1c6cf0ccf80066382dbbb9e",
      "raw_model_json_sha256": "825baf751197361abf72a0707585dd536b12d00797d2a66925714201c02287ff",
      "renderer_sha256": "0ee99ee7bef3eb09e4cbbc06f1a45e5a258de0a915ecd5e42ff39ff539da7a7f"
    },
    "projection_kind": "catalogue-refresh-native-dto-v1",
    "raw_model_json_sha256": "825baf751197361abf72a0707585dd536b12d00797d2a66925714201c02287ff",
    "renderer_sha256": "0ee99ee7bef3eb09e4cbbc06f1a45e5a258de0a915ecd5e42ff39ff539da7a7f"
  },
  "sourceRevision": "34a15ac7172e8d20a6fe8dc9348f09b36cb9fd4c6fbd0ccea2ee9df03639f82a"
}