Source: https://ailoot.ai/models/ru/deepseek-deepseek-v4-1-flash-1017/ Canonical: https://ailoot.ai/models/ru/deepseek-deepseek-v4-1-flash-1017/ Language: ru # DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017 [Markdown](https://ailoot.ai/models/ru/deepseek-deepseek-v4-1-flash-1017/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ru/deepseek-deepseek-v4-1-flash-1017/facts.json) ## [DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017](https://ailoot.ai/models/ru/deepseek-deepseek-v4-1-flash-1017/) `deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017` DeepSeekТекстВход from 0,0006 $ / 1KВыход from 0,0024 $ / 1K DeepSeek V4.1 Flash 1017 — обновление для программирования, анализа и многошаговой работы над проектами с текстовым результатом. DeepSeek V4.1 Flash 1017 — обновление DeepSeek V4.1 Flash, выпущенное 17 октября 2026 года. Производитель связывает его с развитием рассуждения, программирования и агентных задач. В обучении использована схема reinforcement learning с самостоятельной обратной связью: её задача — улучшить работу над проектом от исходного замысла до последовательных доработок. Это отдельная версия модели, которую можно выбирать по точному названию карточки. ### Работа над проектом Модель можно использовать, когда требуется удержать несколько связанных требований и пройти через ряд решений: разобрать задачу, составить план, подготовить код и описать проверку. В официальном анонсе показаны проекты игр и трёхмерных сцен. Для текстовой работы в Ailoot эти направления полезны как задачи по подготовке кода, скриптов и технических инструкций. - Передайте описание проекта и попросите разделить его на работающие этапы. - Добавьте имеющийся код, ожидаемое поведение и описание ошибки, чтобы получить разбор и вариант изменения. - Дайте несколько вариантов решения и критерии выбора: модель сможет подготовить аргументированное сравнение. - Попросите связать изменение с тестовым сценарием и перечислить условия, при которых результат нужно проверить. ### Анализ и продолжение работы Для длинной задачи полезно сохранять в запросе цель, принятые решения и текущий фрагмент работы. Например, после первого ответа можно уточнить ограничения по библиотекам или формату данных, затем попросить переработать только нужный участок. При разборе документов задайте вопросы и укажите, на какие фрагменты опираться: итогом может быть сводка, список расхождений, проект спецификации или объяснение сложной темы. ### Формат результата Эта карточка Ailoot принимает текст и возвращает текст. Она позволяет получить объяснения, планы, программный код и описания сцен. Для работы с трёхмерным проектом можно запросить текст скрипта или последовательность действий для редактора; его запуск выполняется в соответствующей рабочей среде. Для методов Messages и Responses в карточке указан контекст до 1 048 576 токенов. При подготовке большого запроса учитывайте историю диалога и добавленные материалы. Разделяйте исходные данные понятными заголовками и заранее задавайте ожидаемый результат: например, краткий вывод, затем обоснование по источникам и список предлагаемых изменений. ### Доступно в Ailoot API Входные данные `text` Результат `text` Контекст В каталоге не указано Макс. ответ В каталоге не указано Вход 0,0006 $ */ 1K* Выход 0,0024 $ */ 1K* Чтение кэша 0,000012 $ */ 1K* Входные данные `text` Результат `text` Контекст В каталоге не указано Макс. ответ В каталоге не указано Вход 0,0006 $ */ 1K* Выход 0,0024 $ */ 1K* Чтение кэша 0,000012 $ */ 1K* Входные данные `text` Результат `text` Контекст В каталоге не указано Макс. ответ В каталоге не указано Вход 0,0006 $ */ 1K* Выход 0,0024 $ */ 1K* Чтение кэша 0,000012 $ */ 1K* Входные данные `text` Результат `text` Контекст В каталоге не указано Макс. ответ В каталоге не указано Вход 0,0006 $ */ 1K* Выход 0,0024 $ */ 1K* Чтение кэша 0,000012 $ */ 1K* `deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017` · JSON ``` {"about":"DeepSeek V4.1 Flash 1017 — обновление DeepSeek V4.1 Flash, выпущенное 17 октября 2026 года. Производитель связывает его с развитием рассуждения, программирования и агентных задач. В обучении использована схема reinforcement learning с самостоятельной обратной связью: её задача — улучшить работу над проектом от исходного замысла до последовательных доработок. Это отдельная версия модели, которую можно выбирать по точному названию карточки.\n\n### Работа над проектом\n\nМодель можно использовать, когда требуется удержать несколько связанных требований и пройти через ряд решений: разобрать задачу, составить план, подготовить код и описать проверку. В официальном анонсе показаны проекты игр и трёхмерных сцен. Для текстовой работы в Ailoot эти направления полезны как задачи по подготовке кода, скриптов и технических инструкций.\n\n- Передайте описание проекта и попросите разделить его на работающие этапы.\n- Добавьте имеющийся код, ожидаемое поведение и описание ошибки, чтобы получить разбор и вариант изменения.\n- Дайте несколько вариантов решения и критерии выбора: модель сможет подготовить аргументированное сравнение.\n- Попросите связать изменение с тестовым сценарием и перечислить условия, при которых результат нужно проверить.\n\n### Анализ и продолжение работы\n\nДля длинной задачи полезно сохранять в запросе цель, принятые решения и текущий фрагмент работы. Например, после первого ответа можно уточнить ограничения по библиотекам или формату данных, затем попросить переработать только нужный участок. При разборе документов задайте вопросы и укажите, на какие фрагменты опираться: итогом может быть сводка, список расхождений, проект спецификации или объяснение сложной темы.\n\n### Формат результата\n\nЭта карточка Ailoot принимает текст и возвращает текст. Она позволяет получить объяснения, планы, программный код и описания сцен. Для работы с трёхмерным проектом можно запросить текст скрипта или последовательность действий для редактора; его запуск выполняется в соответствующей рабочей среде.\n\nДля методов Messages и Responses в карточке указан контекст до 1 048 576 токенов. При подготовке большого запроса учитывайте историю диалога и добавленные материалы. Разделяйте исходные данные понятными заголовками и заранее задавайте ожидаемый результат: например, краткий вывод, затем обоснование по источникам и список предлагаемых изменений.","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 — обновление для программирования, анализа и многошаговой работы над проектами с текстовым результатом."} ``` ## Вопросы Как выбрать модель для своей задачи? Сначала определите нужные вход и выход: текст, изображение, аудио или видео. Затем сравните совместимые API-методы, точный ID модели или текущую цель alias, цену и единицу расчёта. Бесплатный GET /v1/models показывает модели, доступные вашему ключу. Каждая ли модель поддерживает все API-методы и типы медиа? Используйте API-методы и типы входа и выхода, указанные в карточке модели. Поддержка текста, изображений, аудио или видео зависит от выбранных модели и метода; перед отправкой данных проверьте их пример запроса. Чем точный ID модели отличается от alias? Точный ID обозначает конкретную модель. Alias указывает на модель, и его цель может меняться. Проверьте текущую цель alias в каталоге; используйте точный ID, когда интеграции нужна конкретная модель. Как сравнить цены до отправки запроса? Проверьте в карточке модели цену и единицу расчёта для выбранного API-метода. Сравнивайте одинаковые единицы и типы входа и выхода; история запросов показывает фактическое использование и списанную сумму. Что даёт подписка? Скидку на покупку токенов для регулярной работы. Выберите тариф по своему объёму запросов; условия и стоимость подписки показаны при оформлении. Как применить промокод на скидку до 50%? Введите промокод при покупке токенов. Итоговая сумма пересчитывается по условиям акции; размер скидки виден до оплаты. ## Ailoot · Компания и портфель её проектов Ailoot опирается на накопленный опыт работы, большую клиентскую базу, стабильный сервис и постоянный контроль KPI. Компания и портфель её проектов: миллионы клиентов; продажи на миллиарды ежемесячно. Этот опыт Ailoot использует для API-доступа к нейросетям в продуктах клиентов, агентах, приложениях и автоматизациях.