Source: https://ailoot.ai/models/ko/deepseek-deepseek-v4-1-flash/ Canonical: https://ailoot.ai/models/ko/deepseek-deepseek-v4-1-flash/ Language: ko # DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash [Markdown](https://ailoot.ai/models/ko/deepseek-deepseek-v4-1-flash/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ko/deepseek-deepseek-v4-1-flash/facts.json) ## [DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash](https://ailoot.ai/models/ko/deepseek-deepseek-v4-1-flash/) `deepseek/deepseek-v4.1-flash` DeepSeek텍스트입력 ≈US$0.00028 / 1K출력 ≈US$0.00084 / 1K DeepSeek V4.1 Flash는 제공된 맥락을 바탕으로 방대한 텍스트를 분석하고 코드를 작성하며 여러 단계의 문제를 푸는 데 도움을 줍니다. DeepSeek V4.1 Flash는 긴 맥락, 프로그래밍, 여러 추론 단계를 연결해야 하는 작업을 위한 DeepSeek 모델입니다. 주요 블록이 5,520억 매개변수인 Mixture of Experts 구조와 비대칭 인과적 인코더·디코더를 기반으로 합니다. 입력 처리 시에는 80억, 답변 생성 시에는 160억 매개변수가 활성화됩니다. 이 구조는 자료 읽기와 결과 생성을 분리하며, 개발사는 대용량 입력 작업을 위해 이를 발전시키고 있습니다. ### 적합한 작업 - 기술 설명, 대화 내역, 문서 모음을 분석하고 정해진 질문에 대한 일관된 결론을 작성합니다. - 코드를 설명하고 변경안을 제시하며 테스트 시나리오를 만들고 구현 방식을 비교합니다. - 상세한 과제를 중간 결과가 있는 일련의 작업으로 바꿉니다. - 여러 텍스트 자료의 요구사항을 대조하고 모순을 찾아 실무용 명세를 작성합니다. ### 요청 구성 방법 ‘차이점을 찾아 요구사항의 통합안을 제안해 줘’처럼 필요한 결과부터 제시합니다. 이어서 자료, 비교 기준, 원하는 답변 구조를 추가합니다. 코드 작업에는 관련 부분, 관찰된 동작, 유지해야 할 제약을 전달하면 좋습니다. 원인 설명, 제안 패치, 검증 방법을 나누어 요청하면 후속 작업에 활용하기 쉽습니다. 모델은 자체 능력 범위에서 추론 작업과 에이전트 시나리오를 지원합니다. 일반적인 텍스트 요청에서는 계획, 분석, 코드가 유용한 결과물입니다. 프로그램 실행과 변경 적용은 사용하는 애플리케이션이 구성합니다. ### 입력, 결과, 긴 자료 Ailoot의 이 모델 카드는 텍스트를 입력받고 텍스트를 반환합니다. 지시, 대화 기록, 문서 발췌, 소스 코드를 요청에 넣을 수 있습니다. 설명, 목록, 비교표, 완성된 문장 형태로 답변을 요청할 수 있습니다. 표시된 맥락 창은 최대 1,048,576토큰입니다. 이는 글자 수가 아니라 작업 맥락의 크기이며, 요청 자체와 추가 자료, 대화 기록을 모두 고려해야 합니다. 문서가 많다면 자료의 우선순위와 구체적인 질문을 제시하고 결과 형식을 미리 정하세요. 필요한 부분에 분석을 집중하고 원문과 대조하기 쉬운 결과를 얻는 데 도움이 됩니다. ### Ailoot API에서 사용 가능 입력 `text` 출력 `text` 컨텍스트 카탈로그에 명시되지 않음 최대 출력 카탈로그에 명시되지 않음 입력 ≈US$0.00028 */ 1K* 출력 ≈US$0.00084 */ 1K* 캐시 읽기 US$0.0000084 */ 1K* 입력 `text` 출력 `text` 컨텍스트 카탈로그에 명시되지 않음 최대 출력 카탈로그에 명시되지 않음 입력 ≈US$0.00028 */ 1K* 출력 ≈US$0.00084 */ 1K* 캐시 읽기 US$0.0000084 */ 1K* 입력 `text` 출력 `text` 컨텍스트 카탈로그에 명시되지 않음 최대 출력 카탈로그에 명시되지 않음 입력 ≈US$0.00028 */ 1K* 출력 ≈US$0.00084 */ 1K* 캐시 읽기 US$0.0000084 */ 1K* 입력 `text` 출력 `text` 컨텍스트 카탈로그에 명시되지 않음 최대 출력 카탈로그에 명시되지 않음 입력 ≈US$0.00028 */ 1K* 출력 ≈US$0.00084 */ 1K* 캐시 읽기 US$0.0000084 */ 1K* `deepseek/deepseek-v4.1-flash` · JSON ``` {"about":"DeepSeek V4.1 Flash는 긴 맥락, 프로그래밍, 여러 추론 단계를 연결해야 하는 작업을 위한 DeepSeek 모델입니다. 주요 블록이 5,520억 매개변수인 Mixture of Experts 구조와 비대칭 인과적 인코더·디코더를 기반으로 합니다. 입력 처리 시에는 80억, 답변 생성 시에는 160억 매개변수가 활성화됩니다. 이 구조는 자료 읽기와 결과 생성을 분리하며, 개발사는 대용량 입력 작업을 위해 이를 발전시키고 있습니다.\n\n### 적합한 작업\n\n- 기술 설명, 대화 내역, 문서 모음을 분석하고 정해진 질문에 대한 일관된 결론을 작성합니다.\n- 코드를 설명하고 변경안을 제시하며 테스트 시나리오를 만들고 구현 방식을 비교합니다.\n- 상세한 과제를 중간 결과가 있는 일련의 작업으로 바꿉니다.\n- 여러 텍스트 자료의 요구사항을 대조하고 모순을 찾아 실무용 명세를 작성합니다.\n\n### 요청 구성 방법\n\n‘차이점을 찾아 요구사항의 통합안을 제안해 줘’처럼 필요한 결과부터 제시합니다. 이어서 자료, 비교 기준, 원하는 답변 구조를 추가합니다. 코드 작업에는 관련 부분, 관찰된 동작, 유지해야 할 제약을 전달하면 좋습니다. 원인 설명, 제안 패치, 검증 방법을 나누어 요청하면 후속 작업에 활용하기 쉽습니다.\n\n모델은 자체 능력 범위에서 추론 작업과 에이전트 시나리오를 지원합니다. 일반적인 텍스트 요청에서는 계획, 분석, 코드가 유용한 결과물입니다. 프로그램 실행과 변경 적용은 사용하는 애플리케이션이 구성합니다.\n\n### 입력, 결과, 긴 자료\n\nAiloot의 이 모델 카드는 텍스트를 입력받고 텍스트를 반환합니다. 지시, 대화 기록, 문서 발췌, 소스 코드를 요청에 넣을 수 있습니다. 설명, 목록, 비교표, 완성된 문장 형태로 답변을 요청할 수 있습니다.\n\n표시된 맥락 창은 최대 1,048,576토큰입니다. 이는 글자 수가 아니라 작업 맥락의 크기이며, 요청 자체와 추가 자료, 대화 기록을 모두 고려해야 합니다. 문서가 많다면 자료의 우선순위와 구체적인 질문을 제시하고 결과 형식을 미리 정하세요. 필요한 부분에 분석을 집중하고 원문과 대조하기 쉬운 결과를 얻는 데 도움이 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GET /v1/models 는 무료이며 키로 이용할 수 있는 모델 목록을 제공합니다. 각 모델은 모든 API 메서드와 미디어 유형을 지원하나요? 모델 카드에 명시된 API 메서드와 입출력 유형을 사용하세요. 텍스트, 이미지, 오디오, 동영상 지원 여부는 선택한 모델과 메서드에 따라 달라집니다. 데이터를 보내기 전에 해당 요청 예제를 확인하세요. 모델 ID와 별칭은 어떻게 다른가요? 정확한 모델 ID는 특정 모델을 식별합니다. 별칭은 모델을 가리키며 그 대상은 바뀔 수 있습니다. 카탈로그에서 별칭이 현재 가리키는 모델을 확인하세요. 연동에 특정 모델이 필요하면 정확한 ID를 사용하세요. 요청을 보내기 전에 가격을 어떻게 비교하나요? 모델 카드에서 선택한 API 메서드의 가격과 과금 단위를 확인하세요. 동일한 단위와 입출력 유형을 기준으로 비교하세요. 요청 기록에는 실제 사용량과 청구 금액이 표시됩니다. 구독의 혜택은 무엇인가요? 정기 작업용 토큰 구매 할인입니다. 요청량에 맞는 요금제를 선택하고 가입 화면에서 조건·가격을 확인하세요. 최대 50% 코드는 어떻게 적용하나요? 토큰 구매 때 입력하면 행사 조건에 따라 다시 계산하며 결제 전에 할인율이 보입니다. ## Ailoot · 회사와 그 프로젝트 포트폴리오 Ailoot는 축적된 운영 경험, 폭넓은 고객 기반, 안정적인 서비스, 지속적인 KPI 관리를 바탕으로 합니다. 회사와 그 프로젝트 포트폴리오: 수백만 고객, 매월 수십억 규모의 매출. Ailoot는 이러한 운영 경험을 고객의 제품, 에이전트, 애플리케이션, 자동화에서 AI 기능을 이용할 수 있는 API 접근에 활용합니다.