models

DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017

Markdown · JSON

DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017

deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017
DeepSeekTekstasĮvestis from 0,0006 USD / 1KIšvestis from 0,0024 USD / 1K

DeepSeek V4.1 Flash 1017 — atnaujinta versija programavimui, analizei ir kelių etapų projektų darbui su tekstiniu rezultatu.

DeepSeek V4.1 Flash 1017 — DeepSeek V4.1 Flash atnaujinimas, išleistas 2026 m. spalio 17 d. Gamintojas jį sieja su samprotavimo, programavimo ir agentinių užduočių plėtra. Mokant taikyta mokymosi su pastiprinimu schema su savarankišku grįžtamuoju ryšiu: jos tikslas — pagerinti projekto darbą nuo pradinės idėjos iki nuoseklių patobulinimų. Tai atskira modelio versija, pasirenkama pagal tikslų kortelės pavadinimą.

Darbas su projektu

Modelį galima naudoti, kai reikia išlaikyti kelis susijusius reikalavimus ir priimti eilę sprendimų: išanalizuoti užduotį, sudaryti planą, parengti kodą ir aprašyti patikrą. Oficialiame pristatyme parodyti žaidimų ir trimačių scenų projektai. Tekstiniam darbui Ailoot šios kryptys naudingos kaip kodo, scenarijų ir techninių instrukcijų rengimo užduotys.

  • Pateikite projekto aprašymą ir paprašykite suskaidyti jį į veikiančius etapus.
  • Pridėkite turimą kodą, laukiamą veikimą ir klaidos aprašymą, kad gautumėte analizę bei pakeitimo variantą.
  • Pateikite kelis sprendimo variantus ir atrankos kriterijus: modelis galės parengti argumentuotą palyginimą.
  • Paprašykite susieti pakeitimą su testavimo scenarijumi ir išvardyti sąlygas, kuriomis reikia tikrinti rezultatą.

Analizė ir darbo tęsimas

Ilgai užduočiai naudinga užklausoje išsaugoti tikslą, priimtus sprendimus ir dabartinę darbo dalį. Pavyzdžiui, po pirmo atsakymo galima patikslinti bibliotekų ar duomenų formato apribojimus, tada paprašyti perdirbti tik reikiamą vietą. Analizuodami dokumentus užduokite klausimus ir nurodykite, kuriais fragmentais remtis: rezultatas gali būti santrauka, neatitikimų sąrašas, specifikacijos projektas ar sudėtingos temos paaiškinimas.

Rezultato formatas

Ši Ailoot kortelė priima tekstą ir grąžina tekstą. Ji leidžia gauti paaiškinimus, planus, programinį kodą ir scenų aprašymus. Trimačiam projektui galima paprašyti scenarijaus teksto arba redaktoriui skirtos veiksmų sekos; vykdymas atliekamas atitinkamoje darbo aplinkoje.

Kortelėje Messages ir Responses metodams nurodytas kontekstas iki 1 048 576 žetonų. Rengdami didelę užklausą atsižvelkite į pokalbio istoriją ir pridėtą medžiagą. Atskirkite pradinius duomenis aiškiomis antraštėmis ir iš anksto nurodykite pageidaujamą rezultatą, pavyzdžiui: trumpa išvada, tada pagrindimas pagal šaltinius ir siūlomų pakeitimų sąrašas.

Prieinama per Ailoot API

Ultra Anthropic MessagesPOST /v1/messages
Įvestis
text
Išvestis
text
Kontekstas
Kataloge nenurodyta
Didžiausias atsakymas
Kataloge nenurodyta
Įvestis
0,0006 USD / 1K
Išvestis
0,0024 USD / 1K
Talpyklos skaitymas
0,000012 USD / 1K
Ultra OpenAI ResponsesPOST /v1/responses
Įvestis
text
Išvestis
text
Kontekstas
Kataloge nenurodyta
Didžiausias atsakymas
Kataloge nenurodyta
Įvestis
0,0006 USD / 1K
Išvestis
0,0024 USD / 1K
Talpyklos skaitymas
0,000012 USD / 1K
Ultra OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions
Įvestis
text
Išvestis
text
Kontekstas
Kataloge nenurodyta
Didžiausias atsakymas
Kataloge nenurodyta
Įvestis
0,0006 USD / 1K
Išvestis
0,0024 USD / 1K
Talpyklos skaitymas
0,000012 USD / 1K
Ultra Gemini generateContentPOST /v1beta/models/deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017:generateContent
Įvestis
text
Išvestis
text
Kontekstas
Kataloge nenurodyta
Didžiausias atsakymas
Kataloge nenurodyta
Įvestis
0,0006 USD / 1K
Išvestis
0,0024 USD / 1K
Talpyklos skaitymas
0,000012 USD / 1K
deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017 · JSON
{"about":"DeepSeek V4.1 Flash 1017 — DeepSeek V4.1 Flash atnaujinimas, išleistas 2026 m. spalio 17 d. Gamintojas jį sieja su samprotavimo, programavimo ir agentinių užduočių plėtra. Mokant taikyta mokymosi su pastiprinimu schema su savarankišku grįžtamuoju ryšiu: jos tikslas — pagerinti projekto darbą nuo pradinės idėjos iki nuoseklių patobulinimų. Tai atskira modelio versija, pasirenkama pagal tikslų kortelės pavadinimą.\n\n### Darbas su projektu\n\nModelį galima naudoti, kai reikia išlaikyti kelis susijusius reikalavimus ir priimti eilę sprendimų: išanalizuoti užduotį, sudaryti planą, parengti kodą ir aprašyti patikrą. Oficialiame pristatyme parodyti žaidimų ir trimačių scenų projektai. Tekstiniam darbui Ailoot šios kryptys naudingos kaip kodo, scenarijų ir techninių instrukcijų rengimo užduotys.\n\n- Pateikite projekto aprašymą ir paprašykite suskaidyti jį į veikiančius etapus.\n- Pridėkite turimą kodą, laukiamą veikimą ir klaidos aprašymą, kad gautumėte analizę bei pakeitimo variantą.\n- Pateikite kelis sprendimo variantus ir atrankos kriterijus: modelis galės parengti argumentuotą palyginimą.\n- Paprašykite susieti pakeitimą su testavimo scenarijumi ir išvardyti sąlygas, kuriomis reikia tikrinti rezultatą.\n\n### Analizė ir darbo tęsimas\n\nIlgai užduočiai naudinga užklausoje išsaugoti tikslą, priimtus sprendimus ir dabartinę darbo dalį. Pavyzdžiui, po pirmo atsakymo galima patikslinti bibliotekų ar duomenų formato apribojimus, tada paprašyti perdirbti tik reikiamą vietą. Analizuodami dokumentus užduokite klausimus ir nurodykite, kuriais fragmentais remtis: rezultatas gali būti santrauka, neatitikimų sąrašas, specifikacijos projektas ar sudėtingos temos paaiškinimas.\n\n### Rezultato formatas\n\nŠi Ailoot kortelė priima tekstą ir grąžina tekstą. Ji leidžia gauti paaiškinimus, planus, programinį kodą ir scenų aprašymus. Trimačiam projektui galima paprašyti scenarijaus teksto arba redaktoriui skirtos veiksmų sekos; vykdymas atliekamas atitinkamoje darbo aplinkoje.\n\nKortelėje Messages ir Responses metodams nurodytas kontekstas iki 1 048 576 žetonų. Rengdami didelę užklausą atsižvelkite į pokalbio istoriją ir pridėtą medžiagą. Atskirkite pradinius duomenis aiškiomis antraštėmis ir iš anksto nurodykite pageidaujamą rezultatą, pavyzdžiui: trumpa išvada, tada pagrindimas pagal šaltinius ir siūlomų pakeitimų sąrašas.","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 — atnaujinta versija programavimui, analizei ir kelių etapų projektų darbui su tekstiniu rezultatu."}

Klausimai

Kaip pasirinkti modelį savo užduočiai?

Pirmiausia nustatykite, kokios įvesties ir išvesties reikia: teksto, vaizdų, garso ar vaizdo įrašų. Tada palyginkite suderinamus API metodus, tikslų modelio ID arba modelį, į kurį šiuo metu nukreipia alternatyvus pavadinimas, kainą ir apskaitos vienetą. GET /v1/models yra nemokama užklausa, pateikianti jūsų raktui prieinamų modelių sąrašą.

Ar kiekvienas modelis palaiko visus API metodus ir medijos tipus?

Naudokite modelio kortelėje nurodytus API metodus ir įvesties bei išvesties tipus. Teksto, vaizdų, garso ar vaizdo įrašų palaikymas priklauso nuo pasirinkto modelio ir metodo; prieš siųsdami duomenis patikrinkite atitinkamą užklausos pavyzdį.

Kuo skiriasi modelio ID ir alternatyvus pavadinimas?

Tikslus modelio ID nurodo konkretų modelį. Alternatyvus pavadinimas nukreipia į modelį, o modelis, į kurį jis nukreipia, gali keistis. Kataloge patikrinkite, į kurį modelį šiuo metu nukreipia alternatyvus pavadinimas; jei integracijai reikia konkretaus modelio, naudokite tikslų ID.

Kaip palyginti kainas prieš siunčiant užklausą?

Modelio kortelėje patikrinkite pasirinkto API metodo kainą ir apskaitos vienetą. Lyginkite pagal tą patį vienetą ir tą patį įvesties bei išvesties tipą; užklausų istorijoje rodomas faktinis naudojimas ir nuskaičiuota suma.

Ką suteikia prenumerata?

Nuolaidą žetonų pirkimui reguliariam darbui. Planą rinkitės pagal užklausų apimtį; sąlygos ir prenumeratos kaina rodoma užsakant.

Kaip pritaikyti kodą iki 50% nuolaidai?

Įveskite kodą pirkdami žetonus. Suma perskaičiuojama pagal akciją, o nuolaidos dydis matomas prieš mokėjimą.