{
  "aboutHtml": "<p>A DeepSeek V4.1 Flash a DeepSeek hosszú kontextushoz, programozáshoz és több következtetési lépést összekötő feladatokhoz készült modellje. Alapja Mixture of Experts architektúra, 552 milliárd paraméteres fő blokkal és aszimmetrikus kauzális kódoló-dekódolóval. A bemenet feldolgozásakor 8 milliárd, a válasz készítésekor 16 milliárd paraméter aktiválódik. Ez elkülöníti az anyag olvasását az eredmény generálásától; a gyártó külön fejleszti nagy bemeneti adatmennyiségű feladatokra.</p><h3>Milyen feladatokra alkalmas</h3><ul><li>Műszaki leírás, levelezés vagy dokumentumcsomag elemzése és összefüggő következtetés készítése a feltett kérdésekre.</li><li>Kódmagyarázat, módosítási javaslat, tesztesetek készítése és megvalósítási változatok összehasonlítása.</li><li>Részletes feladatleírás lépéssorrá alakítása köztes eredményekkel.</li><li>Több szöveges forrás követelményeinek összevetése, ellentmondások feltárása és munkaspecifikáció készítése.</li></ul><h3>A kérés felépítése</h3><p>A kívánt eredménnyel kezdjen, például: „keresd meg az eltéréseket, és javasolj egységes követelményszöveget”. Ezután adja meg az anyagokat, az összehasonlítás szempontjait és a válasz szerkezetét. Kódnál hasznos az összefüggő részlet, a megfigyelt működés és a megőrzendő korlátok. Külön kérheti az ok magyarázatát, a javasolt javítást és ellenőrzését, hogy az eredmény tovább használható legyen.</p><p>A modell képességei szintjén következtetési és ügynökjellegű feladatokat is támogat. Szokásos szöveges kérésnél terv, elemzés vagy kód lehet a hasznos eredmény; a program futtatását és a módosítások alkalmazását a használt alkalmazás végzi.</p><h3>Bemenet, eredmény és hosszú anyagok</h3><p>Az Ailoot e modellkártyája szöveges bemenetet és választ használ. A kérés utasításokat, beszélgetéselőzményt, dokumentumrészleteket és forráskódot tartalmazhat. Magyarázat, lista, összehasonlító táblázat vagy kész szövegrészlet is kérhető.</p><p>A megadott kontextusablak legfeljebb 1 048 576 token. Ez a munkakontextus mérete, nem karakterszám: a kérés, a csatolt anyagok és az előzmények is beleszámítanak. Nagy dokumentumcsomagnál jelölje a források elsőbbségét, tegyen fel konkrét kérdéseket, és előre írja le a kimeneti formát. Ez a megfelelő részekre irányítja az elemzést, és megkönnyíti az eredeti szöveg alapján történő ellenőrzést.</p>",
  "aboutText": "A DeepSeek V4.1 Flash a DeepSeek hosszú kontextushoz, programozáshoz és több következtetési lépést összekötő feladatokhoz készült modellje. Alapja Mixture of Experts architektúra, 552 milliárd paraméteres fő blokkal és aszimmetrikus kauzális kódoló-dekódolóval. A bemenet feldolgozásakor 8 milliárd, a válasz készítésekor 16 milliárd paraméter aktiválódik. Ez elkülöníti az anyag olvasását az eredmény generálásától; a gyártó külön fejleszti nagy bemeneti adatmennyiségű feladatokra.\n\n### Milyen feladatokra alkalmas\n\n- Műszaki leírás, levelezés vagy dokumentumcsomag elemzése és összefüggő következtetés készítése a feltett kérdésekre.\n- Kódmagyarázat, módosítási javaslat, tesztesetek készítése és megvalósítási változatok összehasonlítása.\n- Részletes feladatleírás lépéssorrá alakítása köztes eredményekkel.\n- Több szöveges forrás követelményeinek összevetése, ellentmondások feltárása és munkaspecifikáció készítése.\n\n### A kérés felépítése\n\nA kívánt eredménnyel kezdjen, például: „keresd meg az eltéréseket, és javasolj egységes követelményszöveget”. Ezután adja meg az anyagokat, az összehasonlítás szempontjait és a válasz szerkezetét. Kódnál hasznos az összefüggő részlet, a megfigyelt működés és a megőrzendő korlátok. Külön kérheti az ok magyarázatát, a javasolt javítást és ellenőrzését, hogy az eredmény tovább használható legyen.\n\nA modell képességei szintjén következtetési és ügynökjellegű feladatokat is támogat. Szokásos szöveges kérésnél terv, elemzés vagy kód lehet a hasznos eredmény; a program futtatását és a módosítások alkalmazását a használt alkalmazás végzi.\n\n### Bemenet, eredmény és hosszú anyagok\n\nAz Ailoot e modellkártyája szöveges bemenetet és választ használ. A kérés utasításokat, beszélgetéselőzményt, dokumentumrészleteket és forráskódot tartalmazhat. Magyarázat, lista, összehasonlító táblázat vagy kész szövegrészlet is kérhető.\n\nA megadott kontextusablak legfeljebb 1 048 576 token. Ez a munkakontextus mérete, nem karakterszám: a kérés, a csatolt anyagok és az előzmények is beleszámítanak. Nagy dokumentumcsomagnál jelölje a források elsőbbségét, tegyen fel konkrét kérdéseket, és előre írja le a kimeneti formát. Ez a megfelelő részekre irányítja az elemzést, és megkönnyíti az eredeti szöveg alapján történő ellenőrzést.",
  "locale": "hu",
  "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>Bemenet</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kimenet</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kontextus</dt><dd>Nincs megadva a katalógusban</dd></div><div><dt>Max. válasz</dt><dd>Nincs megadva a katalógusban</dd></div></dl><dl><div><dt>Bemenet</dt><dd>≈0,00028 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Kimenet</dt><dd>≈0,00084 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Gyorsítótár olvasása</dt><dd>0,0000084 USD <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>Bemenet</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kimenet</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kontextus</dt><dd>Nincs megadva a katalógusban</dd></div><div><dt>Max. válasz</dt><dd>Nincs megadva a katalógusban</dd></div></dl><dl><div><dt>Bemenet</dt><dd>≈0,00028 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Kimenet</dt><dd>≈0,00084 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Gyorsítótár olvasása</dt><dd>0,0000084 USD <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>Bemenet</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kimenet</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kontextus</dt><dd>Nincs megadva a katalógusban</dd></div><div><dt>Max. válasz</dt><dd>Nincs megadva a katalógusban</dd></div></dl><dl><div><dt>Bemenet</dt><dd>≈0,00028 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Kimenet</dt><dd>≈0,00084 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Gyorsítótár olvasása</dt><dd>0,0000084 USD <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>Bemenet</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kimenet</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kontextus</dt><dd>Nincs megadva a katalógusban</dd></div><div><dt>Max. válasz</dt><dd>Nincs megadva a katalógusban</dd></div></dl><dl><div><dt>Bemenet</dt><dd>≈0,00028 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Kimenet</dt><dd>≈0,00084 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Gyorsítótár olvasása</dt><dd>0,0000084 USD <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/hu/deepseek-deepseek-v4-1-flash/",
    "description": "A DeepSeek V4.1 Flash nagy szöveganyagok elemzésében, kódírásban és többlépéses feladatok megoldásában segít a megadott kontextus alapján.",
    "locale": "hu",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/hu/deepseek-deepseek-v4-1-flash/index.md",
    "title": "DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash",
    "url": "https://ailoot.ai/models/hu/deepseek-deepseek-v4-1-flash/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "A DeepSeek V4.1 Flash a DeepSeek hosszú kontextushoz, programozáshoz és több következtetési lépést összekötő feladatokhoz készült modellje. Alapja Mixture of Experts architektúra, 552 milliárd paraméteres fő blokkal és aszimmetrikus kauzális kódoló-dekódolóval. A bemenet feldolgozásakor 8 milliárd, a válasz készítésekor 16 milliárd paraméter aktiválódik. Ez elkülöníti az anyag olvasását az eredmény generálásától; a gyártó külön fejleszti nagy bemeneti adatmennyiségű feladatokra.\n\n### Milyen feladatokra alkalmas\n\n- Műszaki leírás, levelezés vagy dokumentumcsomag elemzése és összefüggő következtetés készítése a feltett kérdésekre.\n- Kódmagyarázat, módosítási javaslat, tesztesetek készítése és megvalósítási változatok összehasonlítása.\n- Részletes feladatleírás lépéssorrá alakítása köztes eredményekkel.\n- Több szöveges forrás követelményeinek összevetése, ellentmondások feltárása és munkaspecifikáció készítése.\n\n### A kérés felépítése\n\nA kívánt eredménnyel kezdjen, például: „keresd meg az eltéréseket, és javasolj egységes követelményszöveget”. Ezután adja meg az anyagokat, az összehasonlítás szempontjait és a válasz szerkezetét. Kódnál hasznos az összefüggő részlet, a megfigyelt működés és a megőrzendő korlátok. Külön kérheti az ok magyarázatát, a javasolt javítást és ellenőrzését, hogy az eredmény tovább használható legyen.\n\nA modell képességei szintjén következtetési és ügynökjellegű feladatokat is támogat. Szokásos szöveges kérésnél terv, elemzés vagy kód lehet a hasznos eredmény; a program futtatását és a módosítások alkalmazását a használt alkalmazás végzi.\n\n### Bemenet, eredmény és hosszú anyagok\n\nAz Ailoot e modellkártyája szöveges bemenetet és választ használ. A kérés utasításokat, beszélgetéselőzményt, dokumentumrészleteket és forráskódot tartalmazhat. Magyarázat, lista, összehasonlító táblázat vagy kész szövegrészlet is kérhető.\n\nA megadott kontextusablak legfeljebb 1 048 576 token. Ez a munkakontextus mérete, nem karakterszám: a kérés, a csatolt anyagok és az előzmények is beleszámítanak. Nagy dokumentumcsomagnál jelölje a források elsőbbségét, tegyen fel konkrét kérdéseket, és előre írja le a kimeneti formát. Ez a megfelelő részekre irányítja az elemzést, és megkönnyíti az eredeti szöveg alapján történő ellenőrzést.",
    "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": "A DeepSeek V4.1 Flash nagy szöveganyagok elemzésében, kódírásban és többlépéses feladatok megoldásában segít a megadott kontextus alapján."
  },
  "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": "A DeepSeek V4.1 Flash nagy szöveganyagok elemzésében, kódírásban és többlépéses feladatok megoldásában segít a megadott kontextus alapján.",
  "source": {
    "audit_sha256": "6c5ceb2335ac09e79462a4d780bb167006359930d10a2bbe307550fa3b6d0e8b",
    "bridge_map_sha256": "6c5ceb2335ac09e79462a4d780bb167006359930d10a2bbe307550fa3b6d0e8b",
    "projection_audit": {
      "parent_manifest_sha256": "dfd3a7a4bc6f960e128026cae1f98f769d1503ffa1c6cf0ccf80066382dbbb9e",
      "raw_model_json_sha256": "4dffae8c705847dfd8da2ce0bbed1e5007478e7fdb38680a9f8604aec1217299",
      "renderer_sha256": "fffe8b130fe3c064955f55f084fc28f44f7e0451e0f76477c36801b73c65a989"
    },
    "projection_kind": "catalogue-refresh-native-dto-v1",
    "raw_model_json_sha256": "4dffae8c705847dfd8da2ce0bbed1e5007478e7fdb38680a9f8604aec1217299",
    "renderer_sha256": "fffe8b130fe3c064955f55f084fc28f44f7e0451e0f76477c36801b73c65a989"
  },
  "sourceRevision": "2c34463d6962b50313766a58e8ded5b0ced5a63f406e21eedd3f42923e115a48"
}