DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash (batch)
DeepSeek V4.1 Flash ialah model multimodal untuk analisis teks dan imej, pengaturcaraan serta kerja ejen dengan konteks panjang.
Tentang model
Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.
Pemprosesan teks dan imej secara bersepadu
DeepSeek V4.1 Flash ialah model yang dibina sebagai model multimodal sejak awal: pengekod visual menukarkan imej kepada perwakilan yang diproses bersama teks. Hasilnya berupa teks. Pemahaman visual, pengaturcaraan dan tugasan ejen disediakan; konteks mencapai sejuta token.
Seni bina untuk input besar
Rangkaian utama mengandungi 552 bilion parameter. Pengekod dan penyahkod kausal masing-masing mempunyai 20 lapisan. Semasa pemprosesan input, 8 bilion parameter aktif bagi setiap token, manakala semasa penjanaan, 16 bilion. Pembahagian ini direka untuk tugasan yang bahan inputnya jauh lebih besar daripada respons.
Perhatian jarang termampat menggunakan semula data antara lapisan dan mengehadkan pencarian berulang bahagian konteks yang penting. Keadaan perhatian setempat yang tiada dibina semula daripada bahagian terkini. Memori bersyarat Engram mengandungi 196 bilion parameter dan mengakses rekod melalui carian jarang berdasarkan token. Ini ialah blok memori berasingan, bukannya nama baharu bagi saiz rangkaian utama. Setiap lapisan pakar mempunyai satu pakar bersama dan 384 pakar yang boleh dirutekan; enam pakar yang dirutekan dipilih bagi satu token. Sambungan antara lapisan yang diubah serta DSpark untuk penyahkodan spekulatif turut digunakan.
Latihan dan persekitaran ejen
Model dilatih dari awal menggunakan korpus multimodal sebanyak 45 trilion token. Persediaan seterusnya mengikut urutan: latihan berdasarkan contoh, pembelajaran pengukuhan, kemudian penyulingan berdasarkan urutan model sendiri.
DeepSeek memperluas data tugasan sintetik, persekitaran kerja dan trajektori ejen. Persediaan menghubungkan tugasan itu sendiri, persekitaran yang tersedia dan cara memeriksa hasil; data ditapis, dibersihkan daripada pendua dan dipilih mengikut kerumitan. Ini ialah struktur latihan, bukannya ketersediaan automatik alat luaran ketika model diakses.
Kedalaman analisis yang boleh dikawal
Penaakulan dikawal oleh nombor bulat dari 1 hingga 100. Skala berterusan ini menentukan usaha analisis; penaakulan mendalam mungkin memerlukan lebih banyak masa dan token.
Penerusan dialog dan tindakan
Format model menyediakan dialog berbilang giliran, panggilan alat, penaakulan tersimpan dan teks yang diselang-seli dengan imej. Alat dilaksanakan oleh aplikasi; hasil yang diterima menjadi bahan bagi langkah seterusnya.
Respons kekal berupa teks. Keupayaan visual memerlukan kaedah input yang sepadan. Saiz konteks dan panjang penjanaan yang disyorkan tidak menetapkan saiz respons maksimum yang sejagat.
Ailoot Ultra · Kelompok POST /v1/batches deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch
deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch
deepseek/deepseek-v4.1-flash:batchPengenalan
DeepSeek V4.1 Flash ialah model multimodal untuk analisis teks dan imej, pengaturcaraan serta kerja ejen dengan konteks panjang.
- Input yang diterima
- Teks
- Hasil
- Teks
Tersedia di Ailoot · input & kaedah
Ailoot Ultra · Kelompok POST /v1/batches
- Input
text- Output
text- Format output
- JSON results[].response.body sebaris
| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
|---|---|---|---|---|
Medanendpoint | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had /v1/chat/completions | Lalai— |
Medanmodel | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch | Lalai— |
Medanrequests | Jenisbatch_item[] | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Item minimum: 1 | Lalai— |
Medanrequests[].custom_id | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
Medanrequests[].body.messages | Jenismessage[] | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
Medancompletion_window | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had 24h | Lalai— |
Medanprovider | Jenisobject|null | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medanrequests[].body.model | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch, deepseek/deepseek-v4.1-flash | Lalai— |
Medanprovider.only | Jenisstring[] | KeperluanPilihan | Nilai & had deepinfra/fp8 | Lalai— |
Medanprovider.allow_fallbacks | Jenisboolean|null | KeperluanPilihan | Nilai & had false, null | Lalai— |
Parameter kaedah dan kitar hayat
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakendpoint, model, requests |
Parametermaterial_types | Kontraktext |
Parameterrepresentation | Kontrakrequests[] sebaris; setiap item mempunyai custom_id dan body |
Parameterrequest_endpoint_profile | Kontrak/v1/chat/completions |
Parameterfile_material | KontrakPemanggil boleh membaca JSONL UTF-8 sebenar secara setempat ke dalam requests[]. Tiada tujuan muat naik, input_file_id atau rujukan fail digunakan. Bahan pelanggan yang tiada atau kosong menghentikan persediaan sebelum POST. |
Parameterserialization_order | Kontrakendpoint, model, provider (jika dibekalkan), completion_window (jika dibekalkan), requests di akhir |
Parameteroptional_controls | Kontrakprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window |
Parameterschema_scope | KontrakBadan permintaan Chat Completions teks dalam pembungkus Batch sebaris yang didokumenkan. |
Kitar hayat: asynchronous
GET /v1/batches/{operation_id} · response.id sebenar daripada respons penciptaan asal; pengguna/kunci/kumpulan yang sama
Pelan harga
Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.
- Mod pantas
- Tidak dinyatakan Apabila mod pantas dipilih
- Mod flex
- Tidak dinyatakan Apabila mod flex dipilih
- Usaha penaakulan maksimum
- Tidak dinyatakan Apabila usaha penaakulan maksimum menggunakan pelarasan default
- Harga cache eksplisit
- Tidak diaktifkan Apabila cache eksplisit diminta
Kadar Ailoot
Harga mengikut konfigurasi
Padankan setiap caj dengan syarat yang dipaparkan. Gunakan satu kadar bagi setiap set konfigurasi alternatif.
| Konfigurasi | Jadual kadar | Token konteks, melebihi | Token konteks, sehingga dan termasuk | Caj |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasiKadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Token konteks, melebihi— | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.000224 / 1K token Output · Token output $0.000672 / 1K token Input · Bacaan cache $0.00000672 / 1K token Input · Penulisan cache — / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiTahap panjang permintaan 1 | Jadual kadar— | Token konteks, melebihi0 | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input $0.000224 / 1K token Output · Token output $0.000672 / 1K token Input · Bacaan cache $0.00000672 / 1K token Input · Penulisan cache — / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →
Contoh permintaan
Ailoot Ultra · Kelompok
set -eu
: "${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.
Terima dan simpan hasil
Ailoot Ultra · Kelompok
JSON results[].response.body sebaris
GET /v1/batches/{operation_id}
Semak status tugas
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
Simpan semua hasil yang selesai
Simpan setiap respons lengkap, fail dan bahagian kandungan yang dikembalikan.
Simpan keseluruhan JSON status asal, setiap hasil/custom_id serta badan respons atau ralat yang lengkap. Simpan results[] yang telah selesai sebagai JSONL tanpa penapisan.
Jika respons asal perlu disemak
Simpan ID operasi asal. 503 result_pending_check mempunyai X-Should-Retry:false; jangan sekali-kali hantar semula kelompok asal yang hasilnya tidak diketahui.
Medan respons
| Medan | Jenis |
|---|---|
Medanresults[].custom_id | Jenisstring |
Medanresults[].response.body.choices[].message.content | Jenisstring|null |
Medanresults[].error | Jenisobject|null |
Medanusage | Jenisobject|null |
Medanid | Jenisstring |
Medanmodel | Jenisstring |
Medanendpoint | Jenisstring |
Medanstatus | Jenisstring |
Medanrequest_counts | Jenisobject |
Medanresults[].id | Jenisstring |
Medanresults[].response.status_code | Jenisinteger |
Medanresults[].response.request_id | Jenisstring |
Ralat dan langkah seterusnya
| Respons | Syarat | Langkah seterusnya |
|---|---|---|
Respons400 · invalid_request_error | SyaratPembungkus sebaris yang didokumenkan tidak sah, kunci berulang, identiti item atau keupayaan model yang dikonfigurasikan bercanggah. | Langkah seterusnyaBetulkan medan yang dinyatakan sebelum sebarang penghantaran baharu. |
Respons401 · authentication_error | SyaratKunci API tidak sah. | Langkah seterusnyaGunakan kunci Ailoot yang dibenarkan. |
Respons403 · permission_error | SyaratKumpulan kelompok tidak tersedia. | Langkah seterusnyaSemak hak akses kunci/kumpulan. |
Respons422 · invalid_request_error | SyaratKelompok menggunakan pengebilan baki; penciptaan melalui langganan ditolak. | Langkah seterusnyaGunakan kumpulan yang dibenarkan untuk pengebilan melalui baki. |
Respons422 · price_unavailable | SyaratSebut harga tidak dapat diberikan untuk input kelompok. | Langkah seterusnyaSimpan respons; gunakan input keluarga API yang didokumenkan. |
Respons402 · billing_error | SyaratRizab kelompok tidak tersedia. | Langkah seterusnyaSelesaikan isu penerimaan permintaan sebelum menghantar permintaan baharu. |
Respons503 · price_unavailable | SyaratHarga kaedah kelompok/kadar natif tidak tersedia. | Langkah seterusnyaSimpan respons; jangan gantikan harga. |
Respons503 · api_error | SyaratLaluan pembekal yang tepat tidak tersedia. | Langkah seterusnyaSimpan respons untuk pembaikan laluan. |
Respons503 · result_pending_check | SyaratHasil asal memerlukan semakan; X-Should-Retry:false. | Langkah seterusnyaSimpan operation_id/id asal dan baca statusnya; jangan sekali-kali ulang POST asal. |
Respons404 · not_found | SyaratOperasi status kelompok tiada atau dimiliki oleh identiti lain. | Langkah seterusnyaGunakan id asal yang tepat serta pengguna/kunci/kumpulan yang sama. |
Alias
Alias model
Ailoot Ultra deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch
Alias laluan kaedah
Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.
ID pemanggil berkaitan
FAQ · DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash (batch)
- Apakah input dan hasil yang tersedia?
POST /v1/batches·deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch:text→text- Apakah medan yang digunakan oleh permintaan?
POST /v1/batches·deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch:endpoint,model,requests,completion_window,provider- Apakah had yang terpakai?
POST /v1/batches·deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch:requests.min_items:1