DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash (batch)
DeepSeek V4.1 Flash è un modello multimodale per analizzare testo e immagini, programmare e svolgere attività agentiche con un contesto lungo.
Informazioni sul modello
Questa descrizione illustra le funzionalità del modello. Gli input, gli output e le opzioni disponibili in Ailoot per il metodo selezionato sono elencati di seguito.
Elaborazione congiunta di testo e immagini
DeepSeek V4.1 Flash è un modello multimodale fin dall'origine: l'encoder visivo converte l'immagine in una rappresentazione elaborata insieme al testo. Il risultato è testuale. Sono previsti comprensione visiva, programmazione e attività agentiche; il contesto raggiunge un milione di token.
Un'architettura per input ampi
La rete principale contiene 552 miliardi di parametri. L'encoder causale e il decoder hanno 20 livelli ciascuno. Nell'elaborazione dell'input sono attivi 8 miliardi di parametri per token, nella generazione 16 miliardi. Questa separazione è pensata per attività in cui i materiali in ingresso sono molto più ampi della risposta.
L'attenzione sparsa compressa riutilizza dati tra i livelli e limita la ricerca ripetuta delle parti rilevanti del contesto. Gli stati mancanti dell'attenzione locale vengono ricostruiti dal segmento recente. La memoria condizionale Engram contiene 196 miliardi di parametri e accede alle voci mediante ricerca sparsa per token. È un blocco di memoria separato, non una nuova denominazione delle dimensioni della rete principale. Ogni livello di esperti ha un esperto condiviso e 384 esperti instradabili; per un token vengono scelti sei esperti instradabili. Sono inoltre utilizzate connessioni modificate tra i livelli e DSpark per la decodifica speculativa.
Addestramento e ambienti agentici
Il modello è stato addestrato da zero su un corpus multimodale di 45 bilioni di token. La preparazione successiva segue questo ordine: apprendimento da esempi, apprendimento per rinforzo e poi distillazione sulle sequenze del modello stesso.
DeepSeek amplia i dati delle attività sintetiche, gli ambienti di lavoro e le traiettorie degli agenti. Nella preparazione vengono collegati l'attività stessa, l'ambiente disponibile e il metodo per verificarne il risultato; i dati vengono filtrati, deduplicati e selezionati per complessità. È la struttura dell'addestramento, non una disponibilità automatica di strumenti esterni quando si accede al modello.
Una profondità di analisi regolabile
Il ragionamento è regolato da un numero intero da 1 a 100. Questa scala continua definisce l'impegno nell'analisi; un ragionamento approfondito può richiedere più tempo e token.
Proseguire il dialogo e agire
Il formato del modello prevede dialogo su più turni, chiamate di strumenti, ragionamenti conservati e alternanza di testo e immagini. Gli strumenti vengono eseguiti dall'applicazione; i risultati ottenuti diventano materiale per il passaggio successivo.
La risposta resta testuale. La capacità visiva richiede un metodo di input corrispondente. La dimensione del contesto e la lunghezza di generazione consigliata non stabiliscono una dimensione massima universale della risposta.
Ailoot Ultra · Batch POST /v1/batches deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch
deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch
deepseek/deepseek-v4.1-flash:batchIntroduzione
DeepSeek V4.1 Flash è un modello multimodale per analizzare testo e immagini, programmare e svolgere attività agentiche con un contesto lungo.
- Input accettati
- Testo
- Risultati
- Testo
Disponibile in Ailoot · input e metodi
Ailoot Ultra · Batch POST /v1/batches
- Tipi di input
text- Tipi di output
text- Formato di output
- JSON inline di results[].response.body
| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campoendpoint | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti /v1/chat/completions | Predefinito— |
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch | Predefinito— |
Camporequests | Tipobatch_item[] | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Numero minimo di elementi: 1 | Predefinito— |
Camporequests[].custom_id | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Camporequests[].body.messages | Tipomessage[] | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Campocompletion_window | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti 24h | Predefinito— |
Campoprovider | Tipoobject|null | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Camporequests[].body.model | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch, deepseek/deepseek-v4.1-flash | Predefinito— |
Campoprovider.only | Tipostring[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti deepinfra/fp8 | Predefinito— |
Campoprovider.allow_fallbacks | Tipoboolean|null | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti false, null | Predefinito— |
Parametri e ciclo di vita del metodo
| Parametro | Contratto |
|---|---|
Parametrocontent_type | Contrattoapplication/json |
Parametrorequired | Contrattoendpoint, model, requests |
Parametromaterial_types | Contrattotext |
Parametrorepresentation | Contrattorequests[] inline; ogni elemento contiene custom_id e body |
Parametrorequest_endpoint_profile | Contratto/v1/chat/completions |
Parametrofile_material | ContrattoIl chiamante può leggere localmente i dati JSONL effettivi in UTF-8 e inserirli in requests[]. Non viene usato alcun purpose di caricamento, input_file_id o riferimento a file. Il materiale del cliente mancante o vuoto interrompe la preparazione prima del POST. |
Parametroserialization_order | Contrattoendpoint, model, provider (se fornito), completion_window (se fornito), requests per ultimo |
Parametrooptional_controls | Contrattoprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window |
Parametroschema_scope | ContrattoCorpi delle richieste Chat Completions per testo nella struttura inline Batch documentata. |
Ciclo di vita: asynchronous
GET /v1/batches/{operation_id} · response.id effettivo della risposta alla creazione originale; stesso utente/chiave/gruppo
Tariffe
Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.
- Modalità rapida
- Non specificato Quando è selezionata la modalità rapida
- Modalità flex
- Non specificato Quando è selezionata la modalità flex
- Sforzo massimo di ragionamento
- Non specificato Quando lo sforzo massimo di ragionamento usa l'adeguamento predefinito (default)
- Tariffe della cache esplicita
- Non abilitato Quando viene richiesta una cache esplicita
Tariffe Ailoot
Prezzi per configurazione
Associa ogni costo alle condizioni indicate. Usa una sola tariffa per ogni insieme di configurazioni alternative.
| Configurazione | Listino delle tariffe | Token di contesto, più di | Token di contesto, fino al limite incluso | Costo |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurazioneTariffe di base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Token di contesto, più di— | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.000224 / 1K token Output · Token in output $0.000672 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.00000672 / 1K token Input · Scrittura nella cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
| ConfigurazioneFascia 1 di lunghezza della richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di0 | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.000224 / 1K token Output · Token in output $0.000672 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.00000672 / 1K token Input · Scrittura nella cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
Esempi di richieste
Ailoot Ultra · Batch
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json
from pathlib import Path
body=json.loads('{"endpoint":"/v1/chat/completions","model":"deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch","requests":[{"custom_id":"req-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}],"max_tokens":16}}]}')
Path("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8")
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json
import json, os
from pathlib import Path
from urllib.request import Request, urlopen
def prepare_requests(customer_path):
path = Path(customer_path)
if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing")
items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()]
if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests")
ids = set()
for item in items:
if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body")
cid = item["custom_id"]
if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique")
ids.add(cid)
if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages")
supplied_model = item["body"].get("model")
if supplied_model is not None and supplied_model not in ['deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch', 'deepseek/deepseek-v4.1-flash']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch", "requests":items}
if __name__ == "__main__":
material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "")
if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file")
body = prepare_requests(material)
key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "")
if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY")
request = Request("https://api.ailoot.ai/v1/batches", data=json.dumps(body, ensure_ascii=False).encode("utf-8"), headers={"Authorization":"Bearer " + key, "Content-Type":"application/json"}, method="POST")
with urlopen(request) as response:
raw = response.read()
Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw)
print(raw.decode("utf-8"))
import json
from pathlib import Path
raw = Path("batch-status-response.json").read_bytes()
response = json.loads(raw)
if response.get("status") != "completed":
raise SystemExit("Keep the original operation; read its status without resubmitting")
results = response.get("results")
if not isinstance(results, list) or not results:
raise SystemExit("Preserve the original response; completed results are missing")
Path("batch-results.jsonl").write_text("".join(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + "\n" for item in results), encoding="utf-8")
# Preserve batch-status-response.json with aggregate usage and every result/error.
Ricevi e salva i risultati
Ailoot Ultra · Batch
JSON inline di results[].response.body
GET /v1/batches/{operation_id}
Verifica lo stato dell’attività
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
BATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID'
import json
from pathlib import Path
from urllib.parse import quote
response = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8"))
operation = response.get("id")
if not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit")
print(quote(operation, safe=""))
PY_ID
)"
curl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json
Conserva tutti i risultati completati
Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.
Conserva il JSON completo dello stato originale, ogni result/custom_id e il corpo completo della risposta o dell'errore. Salva i results[] completati come JSONL senza filtrarli.
Se occorre verificare la risposta originale
Conserva l'ID dell'operazione originale. La risposta 503 result_pending_check contiene X-Should-Retry:false; non reinviare mai un batch originale il cui esito è sconosciuto.
Campi della risposta
| Campo | Tipo |
|---|---|
Camporesults[].custom_id | Tipostring |
Camporesults[].response.body.choices[].message.content | Tipostring|null |
Camporesults[].error | Tipoobject|null |
Campousage | Tipoobject|null |
Campoid | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campoendpoint | Tipostring |
Campostatus | Tipostring |
Camporequest_counts | Tipoobject |
Camporesults[].id | Tipostring |
Camporesults[].response.status_code | Tipointeger |
Camporesults[].response.request_id | Tipostring |
Errori e passaggi successivi
| Risposta | Condizione | Passaggio successivo |
|---|---|---|
Risposta400 · invalid_request_error | CondizioneStruttura inline documentata non valida, chiavi duplicate, identità degli elementi non valida o conflitto con le capacità configurate del modello. | Passaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di qualsiasi nuovo invio. |
Risposta401 · authentication_error | CondizioneChiave API non valida. | Passaggio successivoUsa la chiave Ailoot autorizzata. |
Risposta403 · permission_error | CondizioneGruppo Batch non disponibile. | Passaggio successivoVerifica le autorizzazioni della chiave e del gruppo. |
Risposta422 · invalid_request_error | CondizioneBatch usa l'addebito sul saldo; la creazione tramite abbonamento viene rifiutata. | Passaggio successivoUsa il gruppo autorizzato con addebito sul saldo. |
Risposta422 · price_unavailable | CondizioneNon è possibile formulare un preventivo per l'input Batch. | Passaggio successivoConserva la risposta; usa l'input documentato per la famiglia. |
Risposta402 · billing_error | CondizioneRiserva Batch non disponibile. | Passaggio successivoRisolvi le condizioni di ammissione prima di una nuova richiesta. |
Risposta503 · price_unavailable | CondizionePrezzo del metodo Batch o tariffe native non disponibili. | Passaggio successivoConserva la risposta; non sostituire i prezzi. |
Risposta503 · api_error | CondizioneLa rotta esatta del fornitore non è disponibile. | Passaggio successivoConserva la risposta per la riparazione della rotta. |
Risposta503 · result_pending_check | CondizioneIl risultato originale richiede una verifica; X-Should-Retry:false. | Passaggio successivoConserva operation_id/id originale e leggine lo stato; non ripetere mai il POST originale. |
Risposta404 · not_found | CondizioneL'operazione di stato Batch è assente o appartiene a un'altra identità. | Passaggio successivoUsa l'id originale esatto e lo stesso utente/chiave/gruppo. |
Alias
Alias del modello
Ailoot Ultra deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch
Alias dei percorsi dei metodi
Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.
ID di chiamata correlati
FAQ · DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash (batch)
- Quali input e risultati sono disponibili?
POST /v1/batches·deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch:text→text- Quali campi usa la richiesta?
POST /v1/batches·deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch:endpoint,model,requests,completion_window,provider- Quali limiti si applicano?
POST /v1/batches·deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch:requests.min_items:1