DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash

{"about":"O DeepSeek V4.1 Flash é um modelo da DeepSeek para contexto longo, programação e tarefas que exigem ligar vários passos de raciocínio. Baseia-se numa arquitetura Mixture of Experts com 552 mil milhões de parâmetros no bloco principal e um codificador-descodificador causal assimétrico. No processamento da entrada são ativados 8 mil milhões de parâmetros e, na geração da resposta, 16 mil milhões. Esta organização separa a leitura do material da geração do resultado; o fabricante desenvolve-a especificamente para tarefas com grandes volumes de dados de entrada.\n\n### A que tarefas se destina\n\n- Analisar uma descrição técnica, uma troca de mensagens ou um conjunto de documentos e preparar uma conclusão coerente sobre as perguntas colocadas.\n- Explicar código, propor alterações, elaborar cenários de teste e comparar opções de implementação.\n- Transformar um enunciado detalhado numa sequência de ações com resultados intermédios.\n- Comparar requisitos de várias fontes textuais, identificar contradições e construir uma especificação de trabalho.\n\n### Como estruturar o pedido\n\nComece pelo resultado pretendido: por exemplo, «encontra divergências e propõe uma redação unificada dos requisitos». Acrescente depois os materiais, os critérios de comparação e a estrutura desejada para a resposta. Para código, é útil fornecer o excerto relacionado, o comportamento observado e as restrições a preservar. Pode pedir separadamente uma explicação da causa, o patch proposto e um método de verificação, facilitando a utilização do resultado no trabalho seguinte.\n\nO modelo suporta tarefas de raciocínio e cenários com agentes no âmbito das suas capacidades. Num pedido de texto habitual, um resultado útil é um plano, uma análise ou código; a execução do programa e a aplicação das alterações são organizadas pela aplicação em que trabalha.\n\n### Entrada, resultado e materiais longos\n\nNa Ailoot, esta ficha funciona com entrada de texto e resposta de texto. O pedido pode incluir instruções, histórico da conversa, excertos de documentos e código-fonte. Pode pedir uma explicação, uma lista, uma tabela comparativa ou um excerto de texto pronto a utilizar.\n\nA janela de contexto indicada vai até 1 048 576 tokens. É a dimensão do contexto de trabalho, não um número de caracteres: é necessário contabilizar o próprio pedido, os materiais acrescentados e o histórico. Para um conjunto extenso de documentos, defina a prioridade das fontes e perguntas concretas e descreva previamente a forma do resultado. Isto ajuda a orientar a análise para a parte relevante do material e a obter um resultado que seja fácil de verificar no texto original.","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":"O DeepSeek V4.1 Flash ajuda a analisar materiais de texto extensos, escrever código e resolver tarefas com vários passos a partir do contexto fornecido."}