modeller

DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017

Markdown · JSON

DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017

deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017
DeepSeekTekstInndata from 0,0006 USD / 1KUtdata from 0,0024 USD / 1K

DeepSeek V4.1 Flash 1017 er en oppdatering for programmering, analyse og prosjektarbeid i flere trinn, med tekst som resultat.

DeepSeek V4.1 Flash 1017 er en oppdatering av DeepSeek V4.1 Flash, utgitt 17. oktober 2026. Produsenten knytter oppdateringen til videreutvikling av resonnering, programmering og agentoppgaver. Treningen bruker reinforcement learning med egen tilbakemelding for å forbedre prosjektarbeid fra den første ideen til påfølgende forbedringer. Dette er en egen modellversjon som kan velges med det nøyaktige navnet på modellkortet.

Prosjektarbeid

Modellen kan brukes når du må holde rede på flere sammenhengende krav og gå gjennom en rekke beslutninger: analysere oppgaven, lage en plan, forberede kode og beskrive kontrollen. Den offisielle kunngjøringen viser spillprosjekter og tredimensjonale scener. For tekstarbeid i Ailoot er disse områdene relevante som oppgaver knyttet til kode, skript og tekniske instruksjoner.

  • Send inn en prosjektbeskrivelse og be om en inndeling i fungerende etapper.
  • Legg til eksisterende kode, forventet oppførsel og en feilbeskrivelse for å få en analyse og et endringsforslag.
  • Oppgi flere løsningsalternativer og valgkriterier, slik at modellen kan utarbeide en begrunnet sammenligning.
  • Be om å knytte endringen til et testscenario og angi forholdene der resultatet må kontrolleres.

Analyse og videre arbeid

Ved en lang oppgave er det nyttig å beholde målet, beslutningene som er tatt, og den aktuelle arbeidsdelen i forespørselen. Etter det første svaret kan du for eksempel presisere begrensninger for biblioteker eller dataformat og deretter be om at bare den relevante delen omarbeides. Ved dokumentanalyse bør du stille konkrete spørsmål og angi hvilke utdrag svaret skal bygge på. Resultatet kan være en oppsummering, en liste over avvik, et spesifikasjonsutkast eller en forklaring av et vanskelig emne.

Resultatformat

Dette modellkortet i Ailoot tar imot tekst og returnerer tekst. Det kan gi forklaringer, planer, programkode og scenebeskrivelser. For et tredimensjonalt prosjekt kan du be om teksten til et skript eller en handlingsrekkefølge for et redigeringsverktøy. Kjøringen utføres i det aktuelle arbeidsmiljøet.

For metodene Messages og Responses oppgir modellkortet en kontekst på opptil 1 048 576 tokener. Når du forbereder en stor forespørsel, må du regne med samtalehistorikk og vedlagt materiale. Skill kildedataene med tydelige overskrifter og angi ønsket resultat på forhånd, for eksempel en kort konklusjon, deretter kildebasert begrunnelse og en liste over foreslåtte endringer.

Tilgjengelig via Ailoot API

Ultra Anthropic MessagesPOST /v1/messages
Inndatatyper
text
Utdatatyper
text
Kontekst
Ikke angitt i katalogen
Maks. svar
Ikke angitt i katalogen
Inndata
0,0006 USD / 1K
Utdata
0,0024 USD / 1K
Lesing fra hurtigbuffer
0,000012 USD / 1K
Ultra OpenAI ResponsesPOST /v1/responses
Inndatatyper
text
Utdatatyper
text
Kontekst
Ikke angitt i katalogen
Maks. svar
Ikke angitt i katalogen
Inndata
0,0006 USD / 1K
Utdata
0,0024 USD / 1K
Lesing fra hurtigbuffer
0,000012 USD / 1K
Ultra OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions
Inndatatyper
text
Utdatatyper
text
Kontekst
Ikke angitt i katalogen
Maks. svar
Ikke angitt i katalogen
Inndata
0,0006 USD / 1K
Utdata
0,0024 USD / 1K
Lesing fra hurtigbuffer
0,000012 USD / 1K
Ultra Gemini generateContentPOST /v1beta/models/deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017:generateContent
Inndatatyper
text
Utdatatyper
text
Kontekst
Ikke angitt i katalogen
Maks. svar
Ikke angitt i katalogen
Inndata
0,0006 USD / 1K
Utdata
0,0024 USD / 1K
Lesing fra hurtigbuffer
0,000012 USD / 1K
deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017 · JSON
{"about":"DeepSeek V4.1 Flash 1017 er en oppdatering av DeepSeek V4.1 Flash, utgitt 17. oktober 2026. Produsenten knytter oppdateringen til videreutvikling av resonnering, programmering og agentoppgaver. Treningen bruker reinforcement learning med egen tilbakemelding for å forbedre prosjektarbeid fra den første ideen til påfølgende forbedringer. Dette er en egen modellversjon som kan velges med det nøyaktige navnet på modellkortet.\n\n### Prosjektarbeid\n\nModellen kan brukes når du må holde rede på flere sammenhengende krav og gå gjennom en rekke beslutninger: analysere oppgaven, lage en plan, forberede kode og beskrive kontrollen. Den offisielle kunngjøringen viser spillprosjekter og tredimensjonale scener. For tekstarbeid i Ailoot er disse områdene relevante som oppgaver knyttet til kode, skript og tekniske instruksjoner.\n\n- Send inn en prosjektbeskrivelse og be om en inndeling i fungerende etapper.\n- Legg til eksisterende kode, forventet oppførsel og en feilbeskrivelse for å få en analyse og et endringsforslag.\n- Oppgi flere løsningsalternativer og valgkriterier, slik at modellen kan utarbeide en begrunnet sammenligning.\n- Be om å knytte endringen til et testscenario og angi forholdene der resultatet må kontrolleres.\n\n### Analyse og videre arbeid\n\nVed en lang oppgave er det nyttig å beholde målet, beslutningene som er tatt, og den aktuelle arbeidsdelen i forespørselen. Etter det første svaret kan du for eksempel presisere begrensninger for biblioteker eller dataformat og deretter be om at bare den relevante delen omarbeides. Ved dokumentanalyse bør du stille konkrete spørsmål og angi hvilke utdrag svaret skal bygge på. Resultatet kan være en oppsummering, en liste over avvik, et spesifikasjonsutkast eller en forklaring av et vanskelig emne.\n\n### Resultatformat\n\nDette modellkortet i Ailoot tar imot tekst og returnerer tekst. Det kan gi forklaringer, planer, programkode og scenebeskrivelser. For et tredimensjonalt prosjekt kan du be om teksten til et skript eller en handlingsrekkefølge for et redigeringsverktøy. Kjøringen utføres i det aktuelle arbeidsmiljøet.\n\nFor metodene Messages og Responses oppgir modellkortet en kontekst på opptil 1 048 576 tokener. Når du forbereder en stor forespørsel, må du regne med samtalehistorikk og vedlagt materiale. Skill kildedataene med tydelige overskrifter og angi ønsket resultat på forhånd, for eksempel en kort konklusjon, deretter kildebasert begrunnelse og en liste over foreslåtte endringer.","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 er en oppdatering for programmering, analyse og prosjektarbeid i flere trinn, med tekst som resultat."}

Spørsmål

Hvordan velger jeg en modell til oppgaven min?

Avklar først hvilke inndata og utdata du trenger: tekst, bilder, lyd eller video. Sammenlign deretter kompatible API-metoder, den eksakte modell-ID-en eller modellen aliaset peker til nå, pris og faktureringsenhet. GET /v1/models er gratis og viser modellene som er tilgjengelige for nøkkelen din.

Støtter hver modell alle API-metoder og medietyper?

Bruk API-metodene og typene inndata/utdata som er oppført på modellkortet. Støtte for tekst, bilder, lyd eller video avhenger av den valgte modellen og metoden; se det aktuelle eksemplet på en forespørsel før du sender dataene dine.

Hva er forskjellen på en modell-ID og et alias?

En eksakt modell-ID identifiserer en bestemt modell. Et alias peker til en modell, og målmodellen kan endres. Sjekk i katalogen hvilken modell aliaset peker til nå; bruk den eksakte ID-en når integrasjonen din krever en bestemt modell.

Hvordan sammenligner jeg priser før jeg sender en forespørsel?

Se modellkortet for pris og faktureringsenhet for den valgte API-metoden. Sammenlign samme enhet og samme type inndata/utdata; forespørselshistorikken viser faktisk bruk og belastet beløp.

Hva gir abonnementet?

Rabatt på tokenkjøp for jevnlig bruk. Velg etter forespørselsvolum; vilkår og abonnementspris vises ved bestilling.

Hvordan bruker jeg kampanjekode opptil 50% rabatt?

Oppgi koden ved tokenkjøp. Beløpet beregnes etter kampanjevilkårene; rabattstørrelsen vises før betaling.