model

DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash

Markdown · JSON

DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash

deepseek/deepseek-v4.1-flash
DeepSeekTeksInput ≈USD 0.00028 / 1KOutput ≈USD 0.00084 / 1K

DeepSeek V4.1 Flash membantu meneliti bahan teks besar, menulis kod dan menyelesaikan tugas berbilang langkah berdasarkan konteks yang diberikan.

DeepSeek V4.1 Flash ialah model DeepSeek untuk konteks panjang, pengaturcaraan dan tugas yang memerlukan beberapa langkah penaakulan berkaitan. Asasnya ialah seni bina Mixture of Experts dengan 552 bilion parameter pada blok utama serta pengekod–penyahkod kausal tidak simetri. Semasa input diproses, 8 bilion parameter diaktifkan; semasa jawapan dibentuk, 16 bilion. Susunan ini memisahkan pembacaan bahan daripada penjanaan hasil; pengeluar mengembangkannya secara khusus untuk tugas dengan jumlah data input yang besar.

Tugas yang sesuai

  • Meneliti penerangan teknikal, surat-menyurat atau set dokumen dan menyediakan kesimpulan yang padu bagi soalan tertentu.
  • Menjelaskan kod, mencadangkan perubahan, membina senario ujian dan membandingkan pilihan pelaksanaan.
  • Menukarkan arahan terperinci kepada urutan tindakan dengan hasil perantaraan.
  • Membandingkan keperluan daripada beberapa sumber teks, mengenal pasti percanggahan dan menyusun spesifikasi kerja.

Membina permintaan

Mulakan dengan hasil yang diperlukan, contohnya “cari perbezaan dan cadangkan satu versi keperluan yang disatukan”. Kemudian tambahkan bahan, kriteria perbandingan dan struktur jawapan yang dikehendaki. Untuk kod, sertakan petikan berkaitan, tingkah laku yang diperhatikan dan batasan yang perlu dikekalkan. Penjelasan punca, cadangan tampalan dan cara pengesahan boleh diminta secara berasingan supaya hasil lebih mudah digunakan dalam kerja seterusnya.

Model menyokong tugas penaakulan dan aliran ejen mengikut keupayaannya. Dalam permintaan teks biasa, hasil yang berguna ialah rancangan, analisis atau kod; pelaksanaan program dan penerapan perubahan diatur oleh aplikasi yang anda gunakan.

Input, hasil dan bahan panjang

Dalam Ailoot API, kad ini menggunakan input teks dan jawapan teks. Permintaan boleh merangkumi arahan, sejarah perbualan, petikan dokumen dan kod sumber. Jawapan boleh diminta dalam bentuk penjelasan, senarai, jadual perbandingan atau petikan teks siap guna.

Tetingkap konteks yang dinyatakan ialah sehingga 1 048 576 token. Ini ialah saiz konteks kerja, bukan bilangan aksara: permintaan, bahan tambahan dan sejarah perlu diambil kira. Untuk pakej dokumen besar, tetapkan keutamaan sumber dan soalan khusus serta terangkan bentuk hasil lebih awal. Ini membantu menumpukan penelitian pada bahagian yang diperlukan dan menghasilkan output yang mudah disemak dengan teks asal.

Tersedia melalui Ailoot API

Ultra Anthropic MessagesPOST /v1/messages
Input
text
Output
text
Konteks
Tidak dinyatakan dalam katalog
Respons maksimum
Tidak dinyatakan dalam katalog
Input
≈USD 0.00028 / 1K
Output
≈USD 0.00084 / 1K
Bacaan cache
USD 0.0000084 / 1K
Ultra OpenAI ResponsesPOST /v1/responses
Input
text
Output
text
Konteks
Tidak dinyatakan dalam katalog
Respons maksimum
Tidak dinyatakan dalam katalog
Input
≈USD 0.00028 / 1K
Output
≈USD 0.00084 / 1K
Bacaan cache
USD 0.0000084 / 1K
Ultra OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions
Input
text
Output
text
Konteks
Tidak dinyatakan dalam katalog
Respons maksimum
Tidak dinyatakan dalam katalog
Input
≈USD 0.00028 / 1K
Output
≈USD 0.00084 / 1K
Bacaan cache
USD 0.0000084 / 1K
Ultra Gemini generateContentPOST /v1beta/models/deepseek/deepseek-v4.1-flash:generateContent
Input
text
Output
text
Konteks
Tidak dinyatakan dalam katalog
Respons maksimum
Tidak dinyatakan dalam katalog
Input
≈USD 0.00028 / 1K
Output
≈USD 0.00084 / 1K
Bacaan cache
USD 0.0000084 / 1K
deepseek/deepseek-v4.1-flash · JSON
{"about":"DeepSeek V4.1 Flash ialah model DeepSeek untuk konteks panjang, pengaturcaraan dan tugas yang memerlukan beberapa langkah penaakulan berkaitan. Asasnya ialah seni bina Mixture of Experts dengan 552 bilion parameter pada blok utama serta pengekod–penyahkod kausal tidak simetri. Semasa input diproses, 8 bilion parameter diaktifkan; semasa jawapan dibentuk, 16 bilion. Susunan ini memisahkan pembacaan bahan daripada penjanaan hasil; pengeluar mengembangkannya secara khusus untuk tugas dengan jumlah data input yang besar.\n\n### Tugas yang sesuai\n\n- Meneliti penerangan teknikal, surat-menyurat atau set dokumen dan menyediakan kesimpulan yang padu bagi soalan tertentu.\n- Menjelaskan kod, mencadangkan perubahan, membina senario ujian dan membandingkan pilihan pelaksanaan.\n- Menukarkan arahan terperinci kepada urutan tindakan dengan hasil perantaraan.\n- Membandingkan keperluan daripada beberapa sumber teks, mengenal pasti percanggahan dan menyusun spesifikasi kerja.\n\n### Membina permintaan\n\nMulakan dengan hasil yang diperlukan, contohnya “cari perbezaan dan cadangkan satu versi keperluan yang disatukan”. Kemudian tambahkan bahan, kriteria perbandingan dan struktur jawapan yang dikehendaki. Untuk kod, sertakan petikan berkaitan, tingkah laku yang diperhatikan dan batasan yang perlu dikekalkan. Penjelasan punca, cadangan tampalan dan cara pengesahan boleh diminta secara berasingan supaya hasil lebih mudah digunakan dalam kerja seterusnya.\n\nModel menyokong tugas penaakulan dan aliran ejen mengikut keupayaannya. Dalam permintaan teks biasa, hasil yang berguna ialah rancangan, analisis atau kod; pelaksanaan program dan penerapan perubahan diatur oleh aplikasi yang anda gunakan.\n\n### Input, hasil dan bahan panjang\n\nDalam Ailoot API, kad ini menggunakan input teks dan jawapan teks. Permintaan boleh merangkumi arahan, sejarah perbualan, petikan dokumen dan kod sumber. Jawapan boleh diminta dalam bentuk penjelasan, senarai, jadual perbandingan atau petikan teks siap guna.\n\nTetingkap konteks yang dinyatakan ialah sehingga 1 048 576 token. Ini ialah saiz konteks kerja, bukan bilangan aksara: permintaan, bahan tambahan dan sejarah perlu diambil kira. Untuk pakej dokumen besar, tetapkan keutamaan sumber dan soalan khusus serta terangkan bentuk hasil lebih awal. Ini membantu menumpukan penelitian pada bahagian yang diperlukan dan menghasilkan output yang mudah disemak dengan teks asal.","alias_of":null,"aliases":[],"author":"DeepSeek","canonical_model":"deepseek/deepseek-v4.1-flash","ctx":null,"formats":["chat","gemini","messages","responses"],"id":"deepseek/deepseek-v4.1-flash","input":["text"],"kind":"text","max_out":null,"methods":[{"cache_read":0.0084,"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":0.28,"input":["text"],"label":"Anthropic Messages","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":0.84,"output":["text"],"path":"/v1/messages","request_model_id":"deepseek/deepseek-v4.1-flash","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.0084,"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":0.28,"input":["text"],"label":"OpenAI Responses","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":0.84,"output":["text"],"path":"/v1/responses","request_model_id":"deepseek/deepseek-v4.1-flash","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.0084,"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":"chat","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0.28,"input":["text"],"label":"OpenAI Chat","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":0.84,"output":["text"],"path":"/v1/chat/completions","request_model_id":"deepseek/deepseek-v4.1-flash","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.0084,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"gemini","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"gemini","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0.28,"input":["text"],"label":"Gemini generateContent","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":0.84,"output":["text"],"path":"/v1beta/models/deepseek/deepseek-v4.1-flash:generateContent","request_model_id":"deepseek/deepseek-v4.1-flash","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]}],"model_aliases":[{"canonical_model_id":"deepseek/deepseek-v4.1-flash","request_model_id":"deepseek/deepseek-v4.1-flash","route_label":"Ultra"}],"name":"DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash","price":{"in":0.28,"in_label":null,"out":0.84,"out_label":null,"sort_in":0.28,"sort_out":0.84,"varies":false},"public_id":"deepseek/deepseek-v4.1-flash","short":"DeepSeek V4.1 Flash membantu meneliti bahan teks besar, menulis kod dan menyelesaikan tugas berbilang langkah berdasarkan konteks yang diberikan."}

Soalan

Bagaimanakah saya memilih model untuk tugasan saya?

Kenal pasti dahulu input dan output yang diperlukan: teks, imej, audio atau video. Kemudian bandingkan kaedah API yang serasi, ID model yang tepat atau model yang dirujuk oleh alias pada masa ini, harga dan unit pengebilan. GET /v1/models adalah percuma dan menyenaraikan model yang tersedia untuk kunci anda.

Adakah setiap model menyokong semua kaedah API dan jenis media?

Gunakan kaedah API dan jenis input/output yang disenaraikan pada kad model. Sokongan untuk teks, imej, audio atau video bergantung pada model dan kaedah yang dipilih; semak contoh permintaan yang berkenaan sebelum menghantar data anda.

Apakah perbezaan antara ID model dengan alias?

ID model yang tepat mengenal pasti model tertentu. Alias merujuk kepada model dan model sasarannya boleh berubah. Semak model yang dirujuk oleh alias pada masa ini dalam katalog; gunakan ID yang tepat apabila integrasi anda memerlukan model tertentu.

Bagaimanakah saya membandingkan harga sebelum menghantar permintaan?

Semak kad model untuk harga dan unit pengebilan bagi kaedah API yang dipilih. Bandingkan menggunakan unit dan jenis input/output yang sama; sejarah permintaan menunjukkan penggunaan sebenar dan amaun yang dicaj.

Apakah manfaat langganan?

Diskaun pembelian token untuk penggunaan berkala. Pilih pelan berdasarkan jumlah permintaan; terma dan harga langganan dipaparkan semasa pembelian.

Bagaimanakah kod promosi diskaun sehingga 50% digunakan?

Masukkan kod promosi semasa membeli token. Jumlah akhir dikira semula mengikut terma promosi; kadar diskaun kelihatan sebelum pembayaran.