Source: https://ailoot.ai/models/id/deepseek-deepseek-v4-1-flash-1017/ Canonical: https://ailoot.ai/models/id/deepseek-deepseek-v4-1-flash-1017/ Language: id # DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017 [Markdown](https://ailoot.ai/models/id/deepseek-deepseek-v4-1-flash-1017/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/id/deepseek-deepseek-v4-1-flash-1017/facts.json) ## [DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017](https://ailoot.ai/models/id/deepseek-deepseek-v4-1-flash-1017/) `deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017` DeepSeekTeksMasukan from US$0,0006 / 1KKeluaran from US$0,0024 / 1K DeepSeek V4.1 Flash 1017 adalah pembaruan untuk pemrograman, analisis, dan pekerjaan proyek bertahap dengan hasil teks. DeepSeek V4.1 Flash 1017 adalah pembaruan DeepSeek V4.1 Flash yang dirilis pada 17 Oktober 2026. Produsen mengaitkannya dengan pengembangan penalaran, pemrograman, dan tugas agen. Pelatihannya menggunakan skema reinforcement learning dengan umpan balik mandiri, yang bertujuan meningkatkan pekerjaan proyek dari gagasan awal hingga perbaikan berulang. Ini merupakan versi model terpisah yang dapat dipilih melalui nama kartu yang persis. ### Mengerjakan proyek Model dapat digunakan ketika beberapa persyaratan terkait perlu dipertahankan melalui serangkaian keputusan: menelaah tugas, menyusun rencana, menyiapkan kode, dan menjelaskan verifikasi. Pengumuman resmi menampilkan proyek gim dan adegan tiga dimensi. Untuk pekerjaan teks di Ailoot API, bidang tersebut berguna sebagai tugas penyiapan kode, skrip, dan petunjuk teknis. - Kirim deskripsi proyek dan minta pembagian menjadi tahap-tahap yang dapat dijalankan. - Tambahkan kode yang ada, perilaku yang diharapkan, dan uraian kesalahan untuk mendapatkan analisis serta usulan perubahan. - Berikan beberapa pilihan solusi dan kriteria pemilihan agar model dapat menyusun perbandingan beralasan. - Minta perubahan dihubungkan dengan skenario pengujian dan kondisi pemeriksaan hasil disebutkan. ### Analisis dan kelanjutan pekerjaan Untuk tugas panjang, pertahankan tujuan, keputusan yang telah dibuat, dan bagian pekerjaan saat ini dalam permintaan. Misalnya, setelah jawaban pertama, jelaskan batasan pustaka atau format data, lalu minta hanya bagian yang diperlukan direvisi. Saat menelaah dokumen, ajukan pertanyaan dan tentukan potongan yang menjadi dasar: hasilnya dapat berupa ringkasan, daftar perbedaan, draf spesifikasi, atau penjelasan topik rumit. ### Format hasil Kartu Ailoot API ini menerima dan mengembalikan teks. Kartu ini dapat menghasilkan penjelasan, rencana, kode program, dan deskripsi adegan. Untuk proyek tiga dimensi, Anda dapat meminta teks skrip atau urutan langkah dalam editor; pelaksanaannya dilakukan di lingkungan kerja yang sesuai. Untuk metode Messages dan Responses, kartu menyatakan konteks hingga 1 048 576 token. Saat menyiapkan permintaan besar, perhitungkan riwayat percakapan dan materi tambahan. Pisahkan data sumber dengan judul yang jelas dan tetapkan hasil yang diharapkan sejak awal, misalnya kesimpulan singkat, lalu alasan berdasarkan sumber dan daftar perubahan yang diusulkan. ### Tersedia melalui Ailoot API Masukan `text` Keluaran `text` Konteks Tidak ditentukan dalam katalog Panjang jawaban maksimum Tidak ditentukan dalam katalog Masukan US$0,0006 */ 1K* Keluaran US$0,0024 */ 1K* Pembacaan cache US$0,000012 */ 1K* Masukan `text` Keluaran `text` Konteks Tidak ditentukan dalam katalog Panjang jawaban maksimum Tidak ditentukan dalam katalog Masukan US$0,0006 */ 1K* Keluaran US$0,0024 */ 1K* Pembacaan cache US$0,000012 */ 1K* Masukan `text` Keluaran `text` Konteks Tidak ditentukan dalam katalog Panjang jawaban maksimum Tidak ditentukan dalam katalog Masukan US$0,0006 */ 1K* Keluaran US$0,0024 */ 1K* Pembacaan cache US$0,000012 */ 1K* Masukan `text` Keluaran `text` Konteks Tidak ditentukan dalam katalog Panjang jawaban maksimum Tidak ditentukan dalam katalog Masukan US$0,0006 */ 1K* Keluaran US$0,0024 */ 1K* Pembacaan cache US$0,000012 */ 1K* `deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017` · JSON ``` {"about":"DeepSeek V4.1 Flash 1017 adalah pembaruan DeepSeek V4.1 Flash yang dirilis pada 17 Oktober 2026. Produsen mengaitkannya dengan pengembangan penalaran, pemrograman, dan tugas agen. Pelatihannya menggunakan skema reinforcement learning dengan umpan balik mandiri, yang bertujuan meningkatkan pekerjaan proyek dari gagasan awal hingga perbaikan berulang. Ini merupakan versi model terpisah yang dapat dipilih melalui nama kartu yang persis.\n\n### Mengerjakan proyek\n\nModel dapat digunakan ketika beberapa persyaratan terkait perlu dipertahankan melalui serangkaian keputusan: menelaah tugas, menyusun rencana, menyiapkan kode, dan menjelaskan verifikasi. Pengumuman resmi menampilkan proyek gim dan adegan tiga dimensi. Untuk pekerjaan teks di Ailoot API, bidang tersebut berguna sebagai tugas penyiapan kode, skrip, dan petunjuk teknis.\n\n- Kirim deskripsi proyek dan minta pembagian menjadi tahap-tahap yang dapat dijalankan.\n- Tambahkan kode yang ada, perilaku yang diharapkan, dan uraian kesalahan untuk mendapatkan analisis serta usulan perubahan.\n- Berikan beberapa pilihan solusi dan kriteria pemilihan agar model dapat menyusun perbandingan beralasan.\n- Minta perubahan dihubungkan dengan skenario pengujian dan kondisi pemeriksaan hasil disebutkan.\n\n### Analisis dan kelanjutan pekerjaan\n\nUntuk tugas panjang, pertahankan tujuan, keputusan yang telah dibuat, dan bagian pekerjaan saat ini dalam permintaan. Misalnya, setelah jawaban pertama, jelaskan batasan pustaka atau format data, lalu minta hanya bagian yang diperlukan direvisi. Saat menelaah dokumen, ajukan pertanyaan dan tentukan potongan yang menjadi dasar: hasilnya dapat berupa ringkasan, daftar perbedaan, draf spesifikasi, atau penjelasan topik rumit.\n\n### Format hasil\n\nKartu Ailoot API ini menerima dan mengembalikan teks. Kartu ini dapat menghasilkan penjelasan, rencana, kode program, dan deskripsi adegan. Untuk proyek tiga dimensi, Anda dapat meminta teks skrip atau urutan langkah dalam editor; pelaksanaannya dilakukan di lingkungan kerja yang sesuai.\n\nUntuk metode Messages dan Responses, kartu menyatakan konteks hingga 1 048 576 token. Saat menyiapkan permintaan besar, perhitungkan riwayat percakapan dan materi tambahan. Pisahkan data sumber dengan judul yang jelas dan tetapkan hasil yang diharapkan sejak awal, misalnya kesimpulan singkat, lalu alasan berdasarkan sumber dan daftar perubahan yang diusulkan.","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":"DeepSeek V4.1 Flash 1017 adalah pembaruan untuk pemrograman, analisis, dan pekerjaan proyek bertahap dengan hasil teks."} ``` ## Pertanyaan Bagaimana cara memilih model untuk tugas saya? Tentukan dahulu input dan output yang diperlukan: teks, gambar, audio, atau video. Lalu bandingkan metode API yang kompatibel, ID model yang tepat atau model yang saat ini dirujuk oleh alias, harga, dan satuan penagihan. GET /v1/models gratis dan menampilkan model yang tersedia untuk kunci Anda. Apakah setiap model mendukung semua metode API dan jenis media? Gunakan metode API dan jenis input/output yang tercantum pada kartu model. Dukungan untuk teks, gambar, audio, atau video bergantung pada model dan metode yang dipilih; periksa contoh permintaannya sebelum mengirim data Anda. Apa perbedaan antara ID model dan alias? ID model yang tepat mengidentifikasi satu model tertentu. Alias merujuk ke sebuah model dan model tujuannya dapat berubah. Periksa model yang saat ini dirujuk oleh alias dalam katalog; gunakan ID yang tepat jika integrasi Anda memerlukan model tertentu. Bagaimana cara membandingkan harga sebelum mengirim permintaan? Periksa harga dan satuan penagihan untuk metode API yang dipilih pada kartu model. Bandingkan dengan satuan serta jenis input/output yang sama; riwayat permintaan menampilkan penggunaan aktual dan jumlah yang ditagihkan. Apa manfaat langganan? Diskon pembelian token untuk pekerjaan rutin. Pilih paket sesuai volume permintaan; ketentuan dan harga langganan ditampilkan saat pendaftaran. Bagaimana memakai kode promo dengan diskon hingga 50%? Masukkan kode promo saat membeli token. Total dihitung ulang sesuai ketentuan promosi; besar diskon terlihat sebelum pembayaran. ## Ailoot · Perusahaan dan portofolio proyeknya Ailoot bertumpu pada pengalaman operasional yang teruji, basis pelanggan yang besar, layanan yang stabil, dan pemantauan KPI berkelanjutan. Perusahaan dan portofolio proyeknya: jutaan pelanggan; penjualan miliaran setiap bulan. Ailoot memanfaatkan pengalaman operasional ini untuk akses API ke fitur AI dalam produk pelanggan, agen, aplikasi, dan otomatisasi.