{
  "aboutHtml": "<p>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.</p><h3>Tugas yang sesuai</h3><ul><li>Meneliti penerangan teknikal, surat-menyurat atau set dokumen dan menyediakan kesimpulan yang padu bagi soalan tertentu.</li><li>Menjelaskan kod, mencadangkan perubahan, membina senario ujian dan membandingkan pilihan pelaksanaan.</li><li>Menukarkan arahan terperinci kepada urutan tindakan dengan hasil perantaraan.</li><li>Membandingkan keperluan daripada beberapa sumber teks, mengenal pasti percanggahan dan menyusun spesifikasi kerja.</li></ul><h3>Membina permintaan</h3><p>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.</p><p>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.</p><h3>Input, hasil dan bahan panjang</h3><p>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.</p><p>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.</p>",
  "aboutText": "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.",
  "locale": "ms",
  "methods": [
    {
      "html": "<section class=\"meth\" data-route=\"Ultra\"><header><b><span class=\"alias\">Ultra</span> Anthropic Messages</b><code>POST /v1/messages</code></header><dl class=\"method-capabilities\" data-model-capabilities><div><dt>Input</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Output</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Konteks</dt><dd>Tidak dinyatakan dalam katalog</dd></div><div><dt>Respons maksimum</dt><dd>Tidak dinyatakan dalam katalog</dd></div></dl><dl><div><dt>Input</dt><dd>≈USD 0.00028 <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Output</dt><dd>≈USD 0.00084 <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Bacaan cache</dt><dd>USD 0.0000084 <em>/ 1K</em></dd></div></dl></section>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "deepseek/deepseek-v4.1-flash",
        "fmt": "messages",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/messages",
        "request_model_id": "deepseek/deepseek-v4.1-flash",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|messages|/v1/messages|deepseek%2Fdeepseek-v4.1-flash",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "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": []
      }
    },
    {
      "html": "<section class=\"meth\" data-route=\"Ultra\"><header><b><span class=\"alias\">Ultra</span> OpenAI Responses</b><code>POST /v1/responses</code></header><dl class=\"method-capabilities\" data-model-capabilities><div><dt>Input</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Output</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Konteks</dt><dd>Tidak dinyatakan dalam katalog</dd></div><div><dt>Respons maksimum</dt><dd>Tidak dinyatakan dalam katalog</dd></div></dl><dl><div><dt>Input</dt><dd>≈USD 0.00028 <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Output</dt><dd>≈USD 0.00084 <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Bacaan cache</dt><dd>USD 0.0000084 <em>/ 1K</em></dd></div></dl></section>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "deepseek/deepseek-v4.1-flash",
        "fmt": "responses",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/responses",
        "request_model_id": "deepseek/deepseek-v4.1-flash",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|responses|/v1/responses|deepseek%2Fdeepseek-v4.1-flash",
      "ordinal": 1,
      "rawMethod": {
        "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": []
      }
    },
    {
      "html": "<section class=\"meth\" data-route=\"Ultra\"><header><b><span class=\"alias\">Ultra</span> OpenAI Chat</b><code>POST /v1/chat/completions</code></header><dl class=\"method-capabilities\" data-model-capabilities><div><dt>Input</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Output</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Konteks</dt><dd>Tidak dinyatakan dalam katalog</dd></div><div><dt>Respons maksimum</dt><dd>Tidak dinyatakan dalam katalog</dd></div></dl><dl><div><dt>Input</dt><dd>≈USD 0.00028 <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Output</dt><dd>≈USD 0.00084 <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Bacaan cache</dt><dd>USD 0.0000084 <em>/ 1K</em></dd></div></dl></section>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "deepseek/deepseek-v4.1-flash",
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/chat/completions",
        "request_model_id": "deepseek/deepseek-v4.1-flash",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|deepseek%2Fdeepseek-v4.1-flash",
      "ordinal": 2,
      "rawMethod": {
        "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": []
      }
    },
    {
      "html": "<section class=\"meth\" data-route=\"Ultra\"><header><b><span class=\"alias\">Ultra</span> Gemini generateContent</b><code>POST /v1beta/models/deepseek/deepseek-v4.1-flash:generateContent</code></header><dl class=\"method-capabilities\" data-model-capabilities><div><dt>Input</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Output</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Konteks</dt><dd>Tidak dinyatakan dalam katalog</dd></div><div><dt>Respons maksimum</dt><dd>Tidak dinyatakan dalam katalog</dd></div></dl><dl><div><dt>Input</dt><dd>≈USD 0.00028 <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Output</dt><dd>≈USD 0.00084 <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Bacaan cache</dt><dd>USD 0.0000084 <em>/ 1K</em></dd></div></dl></section>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "deepseek/deepseek-v4.1-flash",
        "fmt": "gemini",
        "http": "POST",
        "path": "/v1beta/models/deepseek/deepseek-v4.1-flash:generateContent",
        "request_model_id": "deepseek/deepseek-v4.1-flash",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|gemini|/v1beta/models/deepseek/deepseek-v4.1-flash:generateContent|deepseek%2Fdeepseek-v4.1-flash",
      "ordinal": 3,
      "rawMethod": {
        "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_id": "deepseek/deepseek-v4.1-flash",
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/ms/deepseek-deepseek-v4-1-flash/",
    "description": "DeepSeek V4.1 Flash membantu meneliti bahan teks besar, menulis kod dan menyelesaikan tugas berbilang langkah berdasarkan konteks yang diberikan.",
    "locale": "ms",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/ms/deepseek-deepseek-v4-1-flash/index.md",
    "title": "DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash",
    "url": "https://ailoot.ai/models/ms/deepseek-deepseek-v4-1-flash/"
  },
  "rawModel": {
    "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."
  },
  "renderer_schema": {
    "method_order": "rawModel.methods-ordinal",
    "prices": "exact-native-DTO-units-and-selected-renderer-html"
  },
  "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html",
  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "DeepSeek V4.1 Flash membantu meneliti bahan teks besar, menulis kod dan menyelesaikan tugas berbilang langkah berdasarkan konteks yang diberikan.",
  "source": {
    "audit_sha256": "1be1c7026aac599949984a5b6d83bf82bc0e45dfcda6c01d5523393b57a4c30f",
    "bridge_map_sha256": "1be1c7026aac599949984a5b6d83bf82bc0e45dfcda6c01d5523393b57a4c30f",
    "projection_audit": {
      "parent_manifest_sha256": "dfd3a7a4bc6f960e128026cae1f98f769d1503ffa1c6cf0ccf80066382dbbb9e",
      "raw_model_json_sha256": "0752b4c3f240e923f6552687f17a2442677cf3880c80bd8c2b47cdbbe23fef4e",
      "renderer_sha256": "e7e69b3db11512aae767b93ec59d2d6ed7f4fd07be0623a7f9c80209ccdae590"
    },
    "projection_kind": "catalogue-refresh-native-dto-v1",
    "raw_model_json_sha256": "0752b4c3f240e923f6552687f17a2442677cf3880c80bd8c2b47cdbbe23fef4e",
    "renderer_sha256": "e7e69b3db11512aae767b93ec59d2d6ed7f4fd07be0623a7f9c80209ccdae590"
  },
  "sourceRevision": "687185c1511a0b8763f485a7140de6befc359ca4ebad0a02ce16c55f151fff71"
}