{
  "aboutHtml": "<p>DeepSeek V4.1 Flash to model DeepSeek do pracy z długim kontekstem, programowania i zadań wymagających połączenia kilku etapów rozumowania. Opiera się na architekturze Mixture of Experts z 552 mld parametrów głównego bloku i asymetrycznym przyczynowym układem enkoder–dekoder. Przy przetwarzaniu wejścia aktywuje się 8 mld parametrów, a przy tworzeniu odpowiedzi — 16 mld. Taka organizacja rozdziela odczyt materiału od generowania wyniku; producent rozwija ją również z myślą o zadaniach z dużą ilością danych wejściowych.</p><h3>Do jakich zadań się nadaje</h3><ul><li>Analiza opisu technicznego, korespondencji lub zbioru dokumentów i przygotowanie spójnych wniosków dotyczących wskazanych pytań.</li><li>Wyjaśnianie kodu, proponowanie zmian, tworzenie scenariuszy testowych i porównywanie wariantów implementacji.</li><li>Zamiana szczegółowego zadania w sekwencję działań z wynikami pośrednimi.</li><li>Zestawianie wymagań z kilku źródeł tekstowych, wskazywanie sprzeczności i tworzenie roboczej specyfikacji.</li></ul><h3>Jak zbudować zapytanie</h3><p>Zacznij od potrzebnego wyniku, na przykład: „znajdź rozbieżności i zaproponuj jednolitą redakcję wymagań”. Następnie dodaj materiały, kryteria porównania i oczekiwaną strukturę odpowiedzi. W przypadku kodu warto przekazać powiązany fragment, obserwowane zachowanie i ograniczenia, które trzeba zachować. Możesz osobno poprosić o wyjaśnienie przyczyny, proponowaną poprawkę i sposób weryfikacji — taki wynik łatwiej wykorzystać w dalszej pracy.</p><p>Model obsługuje zadania z rozumowaniem i scenariusze agentowe w zakresie własnych możliwości. W zwykłym zapytaniu tekstowym użytecznym wynikiem jest plan, analiza lub kod; uruchomienie programu i zastosowanie zmian organizuje aplikacja, w której pracujesz.</p><h3>Wejście, wynik i długie materiały</h3><p>W Ailoot ta karta działa z wejściem tekstowym i odpowiedzią tekstową. Zapytanie może zawierać instrukcje, historię rozmowy, wyciągi z dokumentów i kod źródłowy. Odpowiedź można zamówić jako wyjaśnienie, listę, tabelę porównawczą lub gotowy fragment tekstu.</p><p>Podane okno kontekstowe wynosi do 1 048 576 tokenów. Jest to rozmiar kontekstu roboczego, a nie liczba znaków: trzeba w nim uwzględnić samo zapytanie, dodane materiały i historię. Przy dużym pakiecie dokumentów określ priorytet źródeł i konkretne pytania, a formę wyniku opisz wcześniej. Pomaga to skierować analizę na potrzebną część materiału i uzyskać wynik, który można łatwo sprawdzić w tekście źródłowym.</p>",
  "aboutText": "DeepSeek V4.1 Flash to model DeepSeek do pracy z długim kontekstem, programowania i zadań wymagających połączenia kilku etapów rozumowania. Opiera się na architekturze Mixture of Experts z 552 mld parametrów głównego bloku i asymetrycznym przyczynowym układem enkoder–dekoder. Przy przetwarzaniu wejścia aktywuje się 8 mld parametrów, a przy tworzeniu odpowiedzi — 16 mld. Taka organizacja rozdziela odczyt materiału od generowania wyniku; producent rozwija ją również z myślą o zadaniach z dużą ilością danych wejściowych.\n\n### Do jakich zadań się nadaje\n\n- Analiza opisu technicznego, korespondencji lub zbioru dokumentów i przygotowanie spójnych wniosków dotyczących wskazanych pytań.\n- Wyjaśnianie kodu, proponowanie zmian, tworzenie scenariuszy testowych i porównywanie wariantów implementacji.\n- Zamiana szczegółowego zadania w sekwencję działań z wynikami pośrednimi.\n- Zestawianie wymagań z kilku źródeł tekstowych, wskazywanie sprzeczności i tworzenie roboczej specyfikacji.\n\n### Jak zbudować zapytanie\n\nZacznij od potrzebnego wyniku, na przykład: „znajdź rozbieżności i zaproponuj jednolitą redakcję wymagań”. Następnie dodaj materiały, kryteria porównania i oczekiwaną strukturę odpowiedzi. W przypadku kodu warto przekazać powiązany fragment, obserwowane zachowanie i ograniczenia, które trzeba zachować. Możesz osobno poprosić o wyjaśnienie przyczyny, proponowaną poprawkę i sposób weryfikacji — taki wynik łatwiej wykorzystać w dalszej pracy.\n\nModel obsługuje zadania z rozumowaniem i scenariusze agentowe w zakresie własnych możliwości. W zwykłym zapytaniu tekstowym użytecznym wynikiem jest plan, analiza lub kod; uruchomienie programu i zastosowanie zmian organizuje aplikacja, w której pracujesz.\n\n### Wejście, wynik i długie materiały\n\nW Ailoot ta karta działa z wejściem tekstowym i odpowiedzią tekstową. Zapytanie może zawierać instrukcje, historię rozmowy, wyciągi z dokumentów i kod źródłowy. Odpowiedź można zamówić jako wyjaśnienie, listę, tabelę porównawczą lub gotowy fragment tekstu.\n\nPodane okno kontekstowe wynosi do 1 048 576 tokenów. Jest to rozmiar kontekstu roboczego, a nie liczba znaków: trzeba w nim uwzględnić samo zapytanie, dodane materiały i historię. Przy dużym pakiecie dokumentów określ priorytet źródeł i konkretne pytania, a formę wyniku opisz wcześniej. Pomaga to skierować analizę na potrzebną część materiału i uzyskać wynik, który można łatwo sprawdzić w tekście źródłowym.",
  "locale": "pl",
  "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>Wejście</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Wyjście</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kontekst</dt><dd>Nie określono w katalogu</dd></div><div><dt>Maks. odpowiedź</dt><dd>Nie określono w katalogu</dd></div></dl><dl><div><dt>Wejście</dt><dd>≈0,00028 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Wyjście</dt><dd>≈0,00084 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Odczyt cache</dt><dd>0,0000084 USD <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>Wejście</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Wyjście</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kontekst</dt><dd>Nie określono w katalogu</dd></div><div><dt>Maks. odpowiedź</dt><dd>Nie określono w katalogu</dd></div></dl><dl><div><dt>Wejście</dt><dd>≈0,00028 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Wyjście</dt><dd>≈0,00084 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Odczyt cache</dt><dd>0,0000084 USD <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>Wejście</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Wyjście</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kontekst</dt><dd>Nie określono w katalogu</dd></div><div><dt>Maks. odpowiedź</dt><dd>Nie określono w katalogu</dd></div></dl><dl><div><dt>Wejście</dt><dd>≈0,00028 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Wyjście</dt><dd>≈0,00084 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Odczyt cache</dt><dd>0,0000084 USD <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>Wejście</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Wyjście</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kontekst</dt><dd>Nie określono w katalogu</dd></div><div><dt>Maks. odpowiedź</dt><dd>Nie określono w katalogu</dd></div></dl><dl><div><dt>Wejście</dt><dd>≈0,00028 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Wyjście</dt><dd>≈0,00084 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Odczyt cache</dt><dd>0,0000084 USD <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/pl/deepseek-deepseek-v4-1-flash/",
    "description": "DeepSeek V4.1 Flash pomaga analizować obszerne materiały tekstowe, pisać kod i rozwiązywać zadania wieloetapowe na podstawie przekazanego kontekstu.",
    "locale": "pl",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/pl/deepseek-deepseek-v4-1-flash/index.md",
    "title": "DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash",
    "url": "https://ailoot.ai/models/pl/deepseek-deepseek-v4-1-flash/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "DeepSeek V4.1 Flash to model DeepSeek do pracy z długim kontekstem, programowania i zadań wymagających połączenia kilku etapów rozumowania. Opiera się na architekturze Mixture of Experts z 552 mld parametrów głównego bloku i asymetrycznym przyczynowym układem enkoder–dekoder. Przy przetwarzaniu wejścia aktywuje się 8 mld parametrów, a przy tworzeniu odpowiedzi — 16 mld. Taka organizacja rozdziela odczyt materiału od generowania wyniku; producent rozwija ją również z myślą o zadaniach z dużą ilością danych wejściowych.\n\n### Do jakich zadań się nadaje\n\n- Analiza opisu technicznego, korespondencji lub zbioru dokumentów i przygotowanie spójnych wniosków dotyczących wskazanych pytań.\n- Wyjaśnianie kodu, proponowanie zmian, tworzenie scenariuszy testowych i porównywanie wariantów implementacji.\n- Zamiana szczegółowego zadania w sekwencję działań z wynikami pośrednimi.\n- Zestawianie wymagań z kilku źródeł tekstowych, wskazywanie sprzeczności i tworzenie roboczej specyfikacji.\n\n### Jak zbudować zapytanie\n\nZacznij od potrzebnego wyniku, na przykład: „znajdź rozbieżności i zaproponuj jednolitą redakcję wymagań”. Następnie dodaj materiały, kryteria porównania i oczekiwaną strukturę odpowiedzi. W przypadku kodu warto przekazać powiązany fragment, obserwowane zachowanie i ograniczenia, które trzeba zachować. Możesz osobno poprosić o wyjaśnienie przyczyny, proponowaną poprawkę i sposób weryfikacji — taki wynik łatwiej wykorzystać w dalszej pracy.\n\nModel obsługuje zadania z rozumowaniem i scenariusze agentowe w zakresie własnych możliwości. W zwykłym zapytaniu tekstowym użytecznym wynikiem jest plan, analiza lub kod; uruchomienie programu i zastosowanie zmian organizuje aplikacja, w której pracujesz.\n\n### Wejście, wynik i długie materiały\n\nW Ailoot ta karta działa z wejściem tekstowym i odpowiedzią tekstową. Zapytanie może zawierać instrukcje, historię rozmowy, wyciągi z dokumentów i kod źródłowy. Odpowiedź można zamówić jako wyjaśnienie, listę, tabelę porównawczą lub gotowy fragment tekstu.\n\nPodane okno kontekstowe wynosi do 1 048 576 tokenów. Jest to rozmiar kontekstu roboczego, a nie liczba znaków: trzeba w nim uwzględnić samo zapytanie, dodane materiały i historię. Przy dużym pakiecie dokumentów określ priorytet źródeł i konkretne pytania, a formę wyniku opisz wcześniej. Pomaga to skierować analizę na potrzebną część materiału i uzyskać wynik, który można łatwo sprawdzić w tekście źródłowym.",
    "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 pomaga analizować obszerne materiały tekstowe, pisać kod i rozwiązywać zadania wieloetapowe na podstawie przekazanego kontekstu."
  },
  "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 pomaga analizować obszerne materiały tekstowe, pisać kod i rozwiązywać zadania wieloetapowe na podstawie przekazanego kontekstu.",
  "source": {
    "audit_sha256": "88fba6b2b26553883830fc155615308c9a71176f35bc27dfdeccb4ff8c9bbad3",
    "bridge_map_sha256": "88fba6b2b26553883830fc155615308c9a71176f35bc27dfdeccb4ff8c9bbad3",
    "projection_audit": {
      "parent_manifest_sha256": "dfd3a7a4bc6f960e128026cae1f98f769d1503ffa1c6cf0ccf80066382dbbb9e",
      "raw_model_json_sha256": "0d2ed871bb042759d41397db1a92d523138ba887743a267370e2cc2384d512b0",
      "renderer_sha256": "19857fe4524e380b439f3b08d06374786526d2163493acd84b2077bd615ff582"
    },
    "projection_kind": "catalogue-refresh-native-dto-v1",
    "raw_model_json_sha256": "0d2ed871bb042759d41397db1a92d523138ba887743a267370e2cc2384d512b0",
    "renderer_sha256": "19857fe4524e380b439f3b08d06374786526d2163493acd84b2077bd615ff582"
  },
  "sourceRevision": "374c76197ec19c5b1ec10a4f40f733c47af49ca45b24a9e6cbb0220a5662d84f"
}