Source: https://ailoot.ai/models/nl-be/deepseek-deepseek-v4-1-flash/ Canonical: https://ailoot.ai/models/nl-be/deepseek-deepseek-v4-1-flash/ Language: nl-be # DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash [Markdown](https://ailoot.ai/models/nl-be/deepseek-deepseek-v4-1-flash/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/nl-be/deepseek-deepseek-v4-1-flash/facts.json) ## [DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash](https://ailoot.ai/models/nl-be/deepseek-deepseek-v4-1-flash/) `deepseek/deepseek-v4.1-flash` DeepSeekTekstInvoer ≈US$ 0,00028 / 1KUitvoer ≈US$ 0,00084 / 1K DeepSeek V4.1 Flash helpt grote tekstverzamelingen te analyseren, code te schrijven en meerstapstaken op te lossen op basis van de aangeleverde context. DeepSeek V4.1 Flash is een DeepSeek-model voor lange context, programmeren en taken waarin meerdere redeneerstappen op elkaar moeten aansluiten. Het gebruikt een Mixture of Experts-architectuur met 552 miljard parameters in het hoofdblok en een asymmetrische causale encoder-decoder. Bij het verwerken van de invoer zijn 8 miljard parameters actief, bij het genereren van het antwoord 16 miljard. Die opzet scheidt het lezen van materiaal van het genereren van het resultaat; de maker ontwikkelt deze aanpak specifiek voor taken met veel invoergegevens. ### Geschikte toepassingen - Analyseer een technische beschrijving, correspondentie of een verzameling documenten en formuleer een samenhangende conclusie over de gestelde vragen. - Laat code uitleggen, een wijziging voorstellen, testscenario’s opstellen en implementatieopties vergelijken. - Zet een uitvoerige opdracht om in een stappenplan met tussenresultaten. - Vergelijk eisen uit meerdere tekstbronnen, benoem tegenstrijdigheden en stel een bruikbare specificatie samen. ### Een aanvraag opbouwen Begin bij het gewenste resultaat, bijvoorbeeld: ‘zoek verschillen en stel één gezamenlijke versie van de eisen voor’. Voeg vervolgens het materiaal, de vergelijkingscriteria en de gewenste antwoordstructuur toe. Lever voor code het relevante fragment, het waargenomen gedrag en de te behouden beperkingen aan. Je kunt apart om een oorzaakanalyse, een voorgestelde patch en een controlemethode vragen. Zo is het resultaat eenvoudiger verder te gebruiken. Het model ondersteunt redeneertaken en agenttoepassingen binnen zijn eigen mogelijkheden. Bij een gewone tekstaanvraag is een plan, analyse of code een bruikbaar resultaat; de toepassing waarin je werkt regelt het uitvoeren van programma’s en het toepassen van wijzigingen. ### Invoer, resultaat en lang materiaal Deze Ailoot-modelkaart werkt met tekstinvoer en tekstuitvoer. Je kunt instructies, gespreksgeschiedenis, documentfragmenten en broncode in de aanvraag opnemen. Vraag het antwoord bijvoorbeeld als uitleg, lijst, vergelijkingstabel of direct bruikbaar tekstfragment. Het opgegeven contextvenster is maximaal 1 048 576 tokens. Dat is de omvang van de werkcontext, geen aantal tekens: houd rekening met de aanvraag zelf, toegevoegd materiaal en de gespreksgeschiedenis. Geef bij een groot documentenpakket de prioriteit van de bronnen en concrete vragen aan, en beschrijf vooraf de gewenste eindvorm. Dat helpt de analyse op het relevante materiaal te richten en levert een resultaat op dat je aan de brontekst kunt toetsen. ### Beschikbaar via de Ailoot API Invoer `text` Uitvoer `text` Context Niet vermeld in de catalogus Max. antwoord Niet vermeld in de catalogus Invoer ≈US$ 0,00028 */ 1K* Uitvoer ≈US$ 0,00084 */ 1K* Cache lezen US$ 0,0000084 */ 1K* Invoer `text` Uitvoer `text` Context Niet vermeld in de catalogus Max. antwoord Niet vermeld in de catalogus Invoer ≈US$ 0,00028 */ 1K* Uitvoer ≈US$ 0,00084 */ 1K* Cache lezen US$ 0,0000084 */ 1K* Invoer `text` Uitvoer `text` Context Niet vermeld in de catalogus Max. antwoord Niet vermeld in de catalogus Invoer ≈US$ 0,00028 */ 1K* Uitvoer ≈US$ 0,00084 */ 1K* Cache lezen US$ 0,0000084 */ 1K* Invoer `text` Uitvoer `text` Context Niet vermeld in de catalogus Max. antwoord Niet vermeld in de catalogus Invoer ≈US$ 0,00028 */ 1K* Uitvoer ≈US$ 0,00084 */ 1K* Cache lezen US$ 0,0000084 */ 1K* `deepseek/deepseek-v4.1-flash` · JSON ``` {"about":"DeepSeek V4.1 Flash is een DeepSeek-model voor lange context, programmeren en taken waarin meerdere redeneerstappen op elkaar moeten aansluiten. Het gebruikt een Mixture of Experts-architectuur met 552 miljard parameters in het hoofdblok en een asymmetrische causale encoder-decoder. Bij het verwerken van de invoer zijn 8 miljard parameters actief, bij het genereren van het antwoord 16 miljard. Die opzet scheidt het lezen van materiaal van het genereren van het resultaat; de maker ontwikkelt deze aanpak specifiek voor taken met veel invoergegevens.\n\n### Geschikte toepassingen\n\n- Analyseer een technische beschrijving, correspondentie of een verzameling documenten en formuleer een samenhangende conclusie over de gestelde vragen.\n- Laat code uitleggen, een wijziging voorstellen, testscenario’s opstellen en implementatieopties vergelijken.\n- Zet een uitvoerige opdracht om in een stappenplan met tussenresultaten.\n- Vergelijk eisen uit meerdere tekstbronnen, benoem tegenstrijdigheden en stel een bruikbare specificatie samen.\n\n### Een aanvraag opbouwen\n\nBegin bij het gewenste resultaat, bijvoorbeeld: ‘zoek verschillen en stel één gezamenlijke versie van de eisen voor’. Voeg vervolgens het materiaal, de vergelijkingscriteria en de gewenste antwoordstructuur toe. Lever voor code het relevante fragment, het waargenomen gedrag en de te behouden beperkingen aan. Je kunt apart om een oorzaakanalyse, een voorgestelde patch en een controlemethode vragen. Zo is het resultaat eenvoudiger verder te gebruiken.\n\nHet model ondersteunt redeneertaken en agenttoepassingen binnen zijn eigen mogelijkheden. Bij een gewone tekstaanvraag is een plan, analyse of code een bruikbaar resultaat; de toepassing waarin je werkt regelt het uitvoeren van programma’s en het toepassen van wijzigingen.\n\n### Invoer, resultaat en lang materiaal\n\nDeze Ailoot-modelkaart werkt met tekstinvoer en tekstuitvoer. Je kunt instructies, gespreksgeschiedenis, documentfragmenten en broncode in de aanvraag opnemen. Vraag het antwoord bijvoorbeeld als uitleg, lijst, vergelijkingstabel of direct bruikbaar tekstfragment.\n\nHet opgegeven contextvenster is maximaal 1 048 576 tokens. Dat is de omvang van de werkcontext, geen aantal tekens: houd rekening met de aanvraag zelf, toegevoegd materiaal en de gespreksgeschiedenis. Geef bij een groot documentenpakket de prioriteit van de bronnen en concrete vragen aan, en beschrijf vooraf de gewenste eindvorm. Dat helpt de analyse op het relevante materiaal te richten en levert een resultaat op dat je aan de brontekst kunt toetsen.","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 helpt grote tekstverzamelingen te analyseren, code te schrijven en meerstapstaken op te lossen op basis van de aangeleverde context."} ``` ## Vragen Hoe kies ik een model voor mijn taak? Bepaal eerst welke invoer en uitvoer je nodig hebt: tekst, afbeeldingen, audio of video. Vergelijk daarna compatibele API-methoden, de exacte model-ID of het model waarnaar de alias op dit moment verwijst, de prijs en de factureringseenheid. GET /v1/models is gratis en geeft de modellen weer die beschikbaar zijn voor je sleutel. Ondersteunt elk model alle API-methoden en mediatypen? Gebruik de API-methoden en typen invoer en uitvoer die op de modelkaart staan. Ondersteuning voor tekst, afbeeldingen, audio of video hangt af van het gekozen model en de gekozen methode; bekijk het bijbehorende voorbeeldverzoek voordat je je gegevens verstuurt. Wat is het verschil tussen een model-ID en een alias? Een exacte model-ID identificeert een specifiek model. Een alias verwijst naar een model en het doelmodel kan veranderen. Controleer in de catalogus naar welk model de alias op dit moment verwijst; gebruik de exacte ID als je integratie een specifiek model nodig heeft. Hoe vergelijk ik prijzen voordat ik een verzoek verstuur? Bekijk op de modelkaart de prijs en factureringseenheid van de gekozen API-methode. Vergelijk dezelfde eenheid en hetzelfde type invoer en uitvoer; de verzoekgeschiedenis toont het werkelijke verbruik en het in rekening gebrachte bedrag. Wat biedt een abonnement? Korting op tokens voor regelmatig gebruik. Kies een abonnement bij je verzoekvolume; voorwaarden en prijs staan bij het afsluiten. Hoe gebruik ik een promotiecode tot 50% korting? Vul de code in bij aankoop van tokens. Het eindbedrag wordt volgens de actievoorwaarden herberekend; je ziet de korting vóór betaling. ## Ailoot · Het bedrijf en zijn projectenportefeuille Ailoot bouwt op opgebouwde operationele ervaring, een groot klantenbestand, een stabiele dienst en doorlopende KPI-controle. Het bedrijf en zijn projectenportefeuille: miljoenen klanten; maandelijkse verkopen in de miljarden. Ailoot gebruikt die operationele ervaring voor API-toegang tot AI-functies in klantproducten, agents, applicaties en automatiseringen.