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DeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision Exp

Markdown · JSON

DeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision Exp

DeepSeek V4 Flash Vision Exp combine les images et le texte pour la compréhension visuelle et les tâches d'agents multimodales. Il ajoute des modules visuels à l'architecture V4 Flash et retourne du texte, en prenant en charge les explications et les analyses fondées sur des images ainsi que les actions d'outils proposées.

À propos du modèle

Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.

DeepSeek V4 Flash Vision Exp est le modèle multimodal expérimental de DeepSeek dans la famille V4. Il s'appuie sur V4 Flash en ajoutant des modules visuels et une poursuite de l'entraînement pour la compréhension visuelle. L'entrée combine des images avec du texte et la sortie est du texte. Son objectif documenté réunit le travail d'agents multimodal et les tâches d'agents textuelles, ce qui le rend utile lorsque l'information nécessaire à un assistant est visible dans une capture d'écran, un graphique ou une autre image fournie.

La référence du producteur décrit un encodeur visuel et un module d'alignement reliés à l'attention DFlash, à des composants à mélange d'experts, à des hyperconnexions et à une voie DSpark. Les modules visuels transforment l'information des images en une forme que le modèle de langage peut utiliser avec la question écrite. Cela diffère du profil V4 Flash uniquement textuel cité dans la fiche, dont la comparaison traite les éléments multimodaux séparément. Vision Exp est une édition nommée plutôt qu'une instruction d'ajouter arbitrairement la prise en charge de médias à un autre modèle Flash.

Sa référence de format de consigne prend en charge le contenu d'images entrelacé, les conversations sur plusieurs tours, les appels d'outils et les modes de raisonnement. Les consignes sans raisonnement peuvent demander une réponse directe; les consignes avec raisonnement peuvent utiliser un réglage d'effort de raisonnement, y compris l'exemple Max documenté. Les images sont consignées exactement dans l'ordre où elles apparaissent dans la consigne. Numérotez ou identifiez les entrées multiples et précisez à quelle image une question se rapporte, afin qu'une comparaison visuelle conserve son lien avec la source.

La configuration publiée fixe max_position_embeddings à 1,048,576. Il s'agit d'une limite de positions dans la configuration du modèle, et non d'une spécification distincte de sortie maximale. Préparez un ensemble ciblé d'images et une question précise, tout en gardant la consigne, la conversation et la réponse générée dans les limites du flux de travail du producteur sélectionné.

Pour une tâche pratique d'interface, fournissez la capture d'écran actuelle, l'action prévue de l'utilisateur et toute spécification textuelle pertinente. Un exemple de consigne est : « Identifiez les commandes visibles nécessaires pour modifier ce réglage. Utilisez leurs libellés affichés, expliquez la prochaine action et précisez quelle partie de l'écran l'appuie. » Pour un graphique, demandez les valeurs et les relations visibles séparément d'une interprétation déduite. Si de petites inscriptions importent, fournissez un recadrage lisible avec suffisamment de contexte environnant pour en identifier le rôle.

Dans une application d'agent, le modèle peut proposer une opération d'outil après avoir interprété l'image et l'instruction. L'application environnante exécute cette opération, retourne l'observation et fournit l'état visuel suivant au besoin. Définissez l'objectif de l'outil et les actions autorisées. Un clic proposé, une coordonnée écrite ou du code généré demeure un résultat textuel jusqu'à ce que l'application effectue l'opération correspondante; utilisez l'observation obtenue comme preuve pour l'étape suivante.

Pour un livrable fondé sur des sources, demandez au modèle d'indiquer dans sa réponse l'image et le détail visible à l'appui de chaque constat. Gardez le texte extrait distinct d'une explication et une action proposée distincte d'une action accomplie. Pour une tâche de conversion de capture d'écran en code, ajoutez le texte source pertinent, le comportement prévu et le livrable final requis. Le profil de ce modèle est la compréhension d'images et de texte avec une sortie textuelle, plutôt que la création d'images, la synthèse vocale ou un flux d'analyse vidéo présumé.

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp

deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp

DeepSeek /deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp

Pour commencer

DeepSeek V4 Flash Vision Exp combine les images et le texte pour la compréhension visuelle et les tâches d'agents multimodales. Il ajoute des modules visuels à l'architecture V4 Flash et retourne du texte, en prenant en charge les explications et les analyses fondées sur des images ainsi que les actions d'outils proposées.

Entrées acceptées
Texte
Résultats
Texte

Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Entrée
text
Sortie
text
Format de sortie
json ou SSE
ChampTypeExigenceValeurs et limitesPar défaut
ChampmodelTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp
Par défaut—
ChampmessagesTypemessage[]ExigenceObligatoireValeurs et limites
Nombre minimal d’éléments: 1
Par défaut—
Champmessages[].roleTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champmessages[].contentTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
S’applique lorsque: Conversation textuelle
Par défaut—
ChampstreamTypebooleanExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défautfalse
Combinaisons d’éléments d’entrée

Texte · Texte UTF8

messages[].content

Paramètres et cycle de vie de la méthode
ParamètreContrat
Paramètrecontent_typeContratapplication/json
ParamètrerequiredContratmodel, messages
Paramètrematerial_typesContrattext
ParamètremessagesContratTableau de messages avec une structure role/content
Paramètrefile_materialContratDocument UTF-8 réel inséré comme texte littéral ; aucun ID de fichier déduit
Paramètreoptional_controlsContratstream
Paramètrecontrol_scopeContratConversation textuelle ; stream est un booléen dont la valeur par défaut est false.
Paramètreoutput_modalitiesContrattext
Paramètrehosted_operationsContratfalse
Paramètremultimodal_input_bindingContratnull

Alias de méthode : /chat/completions

Cycle de vie : synchronous_or_streamed

Envoyez l’ID exact du modèle avec messages.

La longueur du contexte n’est pas un plafond de sortie.

Un fichier texte peut fournir du texte littéral ; les entrées image/audio/objet fichier nécessitent une liaison exacte.

Tarifs

Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.

Mode rapide
Non précisé Lorsque le mode rapide est sélectionné
Mode Flex
Non précisé Lorsque le mode flex est sélectionné
Effort de raisonnement maximal
Non précisé Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default)

Tarifs Ailoot

Prix par configuration

ConfigurationBarème tarifaireCoût
ConfigurationTarifs de base des jetonsBarème tarifaireTarif de baseCoût
Entrée · Jetons en entrée $0.00088 / 1K jetons
Sortie · Jetons en sortie $0.00264 / 1K jetons
Entrée · Lecture du cache $0.000028 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache $0 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons

Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →

Exemples de requêtes

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDK
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
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"))

Recevoir et enregistrer les résultats

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json ou SSE

Conserver tous les résultats terminés

Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.

Conservez chaque choix avec son contenu, ses appels d’outils et son raisonnement. En SSE, assemblez les deltas par index de choix et d’outil, et conservez le motif final d’arrêt et les données d’utilisation.

Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez les ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle n’est fournie.

Champs de la réponse
ChampType
Champchoices[].indexTypeinteger
Champchoices[].message.contentTypestring|null
Champchoices[].message.tool_callsTypetool_call[]
Champchoices[].message.reasoning_contentTypestring
Champchoices[].message.reasoning_detailsTypeobject|array
Champchoices[].finish_reasonTypestring|null
ChampusageTypeobject
Erreurs et étapes suivantes
RéponseConditionÉtape suivante
Réponse400 · invalid_request_errorConditionChamps obligatoires, représentation des éléments fournis ou valeur de paramètre invalidesÉtape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création.

Alias

Alias du modèle

Ailoot Ultra deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp

Alias des chemins de méthode

/chat/completions

ID d’appel associés

deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp

deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp

DeepSeek /deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp

Pour commencer

DeepSeek V4 Flash Vision Exp combine les images et le texte pour la compréhension visuelle et les tâches d'agents multimodales. Il ajoute des modules visuels à l'architecture V4 Flash et retourne du texte, en prenant en charge les explications et les analyses fondées sur des images ainsi que les actions d'outils proposées.

Entrées acceptées
Texte
Résultats
json · sse

Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Entrée
text
Sortie
json, sse
Format de sortie
JSON ou SSE
ChampTypeExigenceValeurs et limitesPar défaut
ChampmodelTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp
Par défaut—
ChampmessagesTypemessage[]ExigenceObligatoireValeurs et limitesPar défaut—
Champmessages[].roleTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
user, assistant
Par défaut—
Champmessages[].contentTypestringExigenceObligatoireValeurs et limitesPar défaut—
Champmax_tokensTypeintegerExigenceObligatoireValeurs et limitesPar défaut—
ChampstreamTypebooleanExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défautfalse
Combinaisons d’éléments d’entrée

Texte · Texte UTF-8

Chaîne messages[].content

Paramètres et cycle de vie de la méthode
ParamètreContrat
Paramètrecontent_typeContratapplication/json
ParamètrerequiredContratmodel, messages, max_tokens
Paramètreoptional_controlsContratstream
Paramètrematerial_typesContrattext
Paramètretext_file_materialContratLisez le document UTF-8 réel et placez son texte dans l’entrée indiquée ou dans la chaîne de contenu du message.

Cycle de vie : synchronous_or_streamed

Tarifs

Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.

Mode rapide
Non précisé Lorsque le mode rapide est sélectionné
Mode Flex
Non précisé Lorsque le mode flex est sélectionné
Effort de raisonnement maximal
Non précisé Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default)

Tarifs Ailoot

Prix par configuration

ConfigurationBarème tarifaireCoût
ConfigurationTarifs de base des jetonsBarème tarifaireTarif de baseCoût
Entrée · Jetons en entrée $0.00088 / 1K jetons
Sortie · Jetons en sortie $0.00264 / 1K jetons
Entrée · Lecture du cache $0.000028 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache $0 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons

Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →

Exemples de requêtes

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Corps JSON minimal completcurl · utilisez votre document UTF-8Python · enregistrez le résultat complet
{
  "model": "deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
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
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))

Recevoir et enregistrer les résultats

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON ou SSE

Conserver tous les résultats terminés

Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.

Conservez tous les blocs de contenu, les signatures de raisonnement et les ID réels d’utilisation d’outils. Assemblez tous les deltas de blocs SSE ; un premier bloc de texte ne constitue pas la sortie complète.

Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez les ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle n’est fournie.

Champs de la réponse
ChampType
ChampidTypestring
ChampmodelTypestring
Champcontent[]Typetext|thinking|tool_use|other content block
Champstop_reasonTypestring|null
ChampusageTypeobject
Erreurs et étapes suivantes
RéponseConditionÉtape suivante
Réponse400 · invalid_request_errorConditionChamps obligatoires, représentation des éléments fournis ou valeur de paramètre invalidesÉtape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création.

Alias

Alias du modèle

Ailoot Ultra deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp

Alias des chemins de méthode

/chat/completions

ID d’appel associés

deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp

FAQ · DeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision Exp
Quelles entrées et quels résultats sont disponibles ?

POST /v1/chat/completions · deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp: text → text

POST /v1/messages · deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp: text → json, sse

Quels champs la requête utilise-t-elle ?

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

Quelles limites s’appliquent ?

POST /v1/chat/completions · deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp: messages.min_items: 1

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