modellen

DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017

Markdown · JSON

DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017

deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017
DeepSeekTekstInvoer from US$ 0,0006 / 1KUitvoer from US$ 0,0024 / 1K

DeepSeek V4.1 Flash 1017 is een update voor programmeren, analyseren en meerstapswerk aan projecten, met tekst als resultaat.

DeepSeek V4.1 Flash 1017 is een update van DeepSeek V4.1 Flash, uitgebracht op 17 oktober 2026. De maker koppelt de update aan verbeteringen in redeneren, programmeren en agenttaken. Tijdens de training is reinforcement learning met eigen feedback gebruikt, met als doel het werk aan projecten van het eerste idee tot opeenvolgende verbeteringen te versterken. Dit is een aparte modelversie die je via de exacte naam van de modelkaart kunt kiezen.

Werken aan een project

Je kunt het model inzetten als je meerdere samenhangende eisen moet vasthouden en een reeks besluiten moet doorlopen: de opdracht analyseren, een plan maken, code voorbereiden en controles beschrijven. De officiële aankondiging toont gameprojecten en driedimensionale scènes. Voor tekstwerk in Ailoot zijn die gebieden bruikbaar als opdrachten voor code, scripts en technische instructies.

  • Geef een projectbeschrijving en vraag om een opdeling in werkende fasen.
  • Voeg bestaande code, het verwachte gedrag en de foutbeschrijving toe voor een analyse en een wijzigingsvoorstel.
  • Geef meerdere oplossingen en keuzecriteria; het model kan een onderbouwde vergelijking opstellen.
  • Vraag om de wijziging aan een testscenario te koppelen en de omstandigheden te benoemen waarin je het resultaat moet controleren.

Analyseren en verder werken

Bij een lange taak helpt het om het doel, de genomen besluiten en het actuele werkfragment in de aanvraag te bewaren. Zo kun je na het eerste antwoord de beperkingen voor bibliotheken of gegevensformaten verduidelijken en vervolgens alleen het relevante gedeelte laten herwerken. Stel bij documentanalyse gerichte vragen en geef aan op welke fragmenten het antwoord moet steunen. Het resultaat kan een samenvatting, verschillenlijst, conceptspecificatie of uitleg van een lastig onderwerp zijn.

Resultaatformaat

Deze Ailoot-modelkaart accepteert tekst en retourneert tekst. Je kunt uitleg, plannen, programmacode en scènebeschrijvingen krijgen. Voor een driedimensionaal project kun je de tekst van een script of een stappenreeks voor een editor opvragen; het uitvoeren gebeurt in de bijbehorende werkomgeving.

Voor de methoden Messages en Responses vermeldt de modelkaart een context tot 1 048 576 tokens. Houd bij een grote aanvraag rekening met de gespreksgeschiedenis en toegevoegd materiaal. Scheid de brongegevens met duidelijke koppen en leg het gewenste resultaat vooraf vast, bijvoorbeeld een korte conclusie, gevolgd door brongebonden onderbouwing en een lijst voorgestelde wijzigingen.

Beschikbaar via Ailoot API

Ultra Anthropic MessagesPOST /v1/messages
Invoertypen
text
Uitvoertypen
text
Context
Niet vermeld in de catalogus
Max. antwoord
Niet vermeld in de catalogus
Invoer
US$ 0,0006 / 1K
Uitvoer
US$ 0,0024 / 1K
Cache lezen
US$ 0,000012 / 1K
Ultra OpenAI ResponsesPOST /v1/responses
Invoertypen
text
Uitvoertypen
text
Context
Niet vermeld in de catalogus
Max. antwoord
Niet vermeld in de catalogus
Invoer
US$ 0,0006 / 1K
Uitvoer
US$ 0,0024 / 1K
Cache lezen
US$ 0,000012 / 1K
Ultra OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions
Invoertypen
text
Uitvoertypen
text
Context
Niet vermeld in de catalogus
Max. antwoord
Niet vermeld in de catalogus
Invoer
US$ 0,0006 / 1K
Uitvoer
US$ 0,0024 / 1K
Cache lezen
US$ 0,000012 / 1K
Ultra Gemini generateContentPOST /v1beta/models/deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017:generateContent
Invoertypen
text
Uitvoertypen
text
Context
Niet vermeld in de catalogus
Max. antwoord
Niet vermeld in de catalogus
Invoer
US$ 0,0006 / 1K
Uitvoer
US$ 0,0024 / 1K
Cache lezen
US$ 0,000012 / 1K
deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017 · JSON
{"about":"DeepSeek V4.1 Flash 1017 is een update van DeepSeek V4.1 Flash, uitgebracht op 17 oktober 2026. De maker koppelt de update aan verbeteringen in redeneren, programmeren en agenttaken. Tijdens de training is reinforcement learning met eigen feedback gebruikt, met als doel het werk aan projecten van het eerste idee tot opeenvolgende verbeteringen te versterken. Dit is een aparte modelversie die je via de exacte naam van de modelkaart kunt kiezen.\n\n### Werken aan een project\n\nJe kunt het model inzetten als je meerdere samenhangende eisen moet vasthouden en een reeks besluiten moet doorlopen: de opdracht analyseren, een plan maken, code voorbereiden en controles beschrijven. De officiële aankondiging toont gameprojecten en driedimensionale scènes. Voor tekstwerk in Ailoot zijn die gebieden bruikbaar als opdrachten voor code, scripts en technische instructies.\n\n- Geef een projectbeschrijving en vraag om een opdeling in werkende fasen.\n- Voeg bestaande code, het verwachte gedrag en de foutbeschrijving toe voor een analyse en een wijzigingsvoorstel.\n- Geef meerdere oplossingen en keuzecriteria; het model kan een onderbouwde vergelijking opstellen.\n- Vraag om de wijziging aan een testscenario te koppelen en de omstandigheden te benoemen waarin je het resultaat moet controleren.\n\n### Analyseren en verder werken\n\nBij een lange taak helpt het om het doel, de genomen besluiten en het actuele werkfragment in de aanvraag te bewaren. Zo kun je na het eerste antwoord de beperkingen voor bibliotheken of gegevensformaten verduidelijken en vervolgens alleen het relevante gedeelte laten herwerken. Stel bij documentanalyse gerichte vragen en geef aan op welke fragmenten het antwoord moet steunen. Het resultaat kan een samenvatting, verschillenlijst, conceptspecificatie of uitleg van een lastig onderwerp zijn.\n\n### Resultaatformaat\n\nDeze Ailoot-modelkaart accepteert tekst en retourneert tekst. Je kunt uitleg, plannen, programmacode en scènebeschrijvingen krijgen. Voor een driedimensionaal project kun je de tekst van een script of een stappenreeks voor een editor opvragen; het uitvoeren gebeurt in de bijbehorende werkomgeving.\n\nVoor de methoden Messages en Responses vermeldt de modelkaart een context tot 1 048 576 tokens. Houd bij een grote aanvraag rekening met de gespreksgeschiedenis en toegevoegd materiaal. Scheid de brongegevens met duidelijke koppen en leg het gewenste resultaat vooraf vast, bijvoorbeeld een korte conclusie, gevolgd door brongebonden onderbouwing en een lijst voorgestelde wijzigingen.","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 is een update voor programmeren, analyseren en meerstapswerk aan projecten, met tekst als resultaat."}

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.