Source: https://ailoot.ai/models/ru/deepseek-deepseek-v4-1-flash/ Canonical: https://ailoot.ai/models/ru/deepseek-deepseek-v4-1-flash/ Language: ru # DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash [Markdown](https://ailoot.ai/models/ru/deepseek-deepseek-v4-1-flash/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ru/deepseek-deepseek-v4-1-flash/facts.json) ## [DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash](https://ailoot.ai/models/ru/deepseek-deepseek-v4-1-flash/) `deepseek/deepseek-v4.1-flash` DeepSeekТекстВход ≈0,00028 $ / 1KВыход ≈0,00084 $ / 1K DeepSeek V4.1 Flash помогает разбирать большие текстовые материалы, писать код и решать многошаговые задачи с опорой на переданный контекст. DeepSeek V4.1 Flash — модель DeepSeek для работы с длинным контекстом, программирования и задач, в которых нужно связать несколько шагов рассуждения. В её основе — архитектура Mixture of Experts с 552 млрд параметров основного блока и асимметричным причинным энкодером-декодером. При обработке входа активируются 8 млрд параметров, при формировании ответа — 16 млрд. Такая организация разделяет чтение материала и генерацию результата; производитель отдельно развивает её для задач с большим объёмом входных данных. ### Для каких задач подходит - Разобрать техническое описание, переписку или набор документов и подготовить связный вывод по заданным вопросам. - Объяснить код, предложить изменение, составить тестовые сценарии и сравнить варианты реализации. - Превратить подробное задание в последовательность действий с промежуточными результатами. - Сопоставить требования из нескольких текстовых источников, выделить противоречия и собрать рабочую спецификацию. ### Как строить запрос Начните с результата, который нужен: например, «найди расхождения и предложи единую редакцию требований». Затем добавьте материалы, критерии сравнения и желаемую структуру ответа. Для кода полезно передать связанный фрагмент, наблюдаемое поведение и ограничения, которые нужно сохранить. Можно отдельно попросить объяснение причины, предлагаемый патч и способ проверки — так результат проще использовать в дальнейшей работе. Модель поддерживает задачи с рассуждением и агентные сценарии на уровне своих возможностей. В обычном текстовом запросе удобный результат — план, анализ или код; выполнение программы и применение изменений организует приложение, в котором вы работаете. ### Ввод, результат и длинные материалы В Ailoot эта карточка работает с текстовым вводом и текстовым ответом. В запрос можно включать инструкции, историю диалога, выдержки из документов и исходный код. Ответ можно запросить в виде объяснения, списка, сравнительной таблицы или готового текстового фрагмента. Указанное контекстное окно — до 1 048 576 токенов. Это размер рабочего контекста, а не число символов: в нём нужно учитывать сам запрос, добавленные материалы и историю. Для большого пакета документов задайте приоритет источников и конкретные вопросы, а итоговую форму опишите заранее. Это помогает направить разбор на нужную часть материала и получить результат, который удобно проверять по исходному тексту. ### Доступно в Ailoot API Входные данные `text` Результат `text` Контекст В каталоге не указано Макс. ответ В каталоге не указано Вход ≈0,00028 $ */ 1K* Выход ≈0,00084 $ */ 1K* Чтение кэша 0,0000084 $ */ 1K* Входные данные `text` Результат `text` Контекст В каталоге не указано Макс. ответ В каталоге не указано Вход ≈0,00028 $ */ 1K* Выход ≈0,00084 $ */ 1K* Чтение кэша 0,0000084 $ */ 1K* Входные данные `text` Результат `text` Контекст В каталоге не указано Макс. ответ В каталоге не указано Вход ≈0,00028 $ */ 1K* Выход ≈0,00084 $ */ 1K* Чтение кэша 0,0000084 $ */ 1K* Входные данные `text` Результат `text` Контекст В каталоге не указано Макс. ответ В каталоге не указано Вход ≈0,00028 $ */ 1K* Выход ≈0,00084 $ */ 1K* Чтение кэша 0,0000084 $ */ 1K* `deepseek/deepseek-v4.1-flash` · JSON ``` {"about":"DeepSeek V4.1 Flash — модель DeepSeek для работы с длинным контекстом, программирования и задач, в которых нужно связать несколько шагов рассуждения. В её основе — архитектура Mixture of Experts с 552 млрд параметров основного блока и асимметричным причинным энкодером-декодером. При обработке входа активируются 8 млрд параметров, при формировании ответа — 16 млрд. Такая организация разделяет чтение материала и генерацию результата; производитель отдельно развивает её для задач с большим объёмом входных данных.\n\n### Для каких задач подходит\n\n- Разобрать техническое описание, переписку или набор документов и подготовить связный вывод по заданным вопросам.\n- Объяснить код, предложить изменение, составить тестовые сценарии и сравнить варианты реализации.\n- Превратить подробное задание в последовательность действий с промежуточными результатами.\n- Сопоставить требования из нескольких текстовых источников, выделить противоречия и собрать рабочую спецификацию.\n\n### Как строить запрос\n\nНачните с результата, который нужен: например, «найди расхождения и предложи единую редакцию требований». Затем добавьте материалы, критерии сравнения и желаемую структуру ответа. Для кода полезно передать связанный фрагмент, наблюдаемое поведение и ограничения, которые нужно сохранить. Можно отдельно попросить объяснение причины, предлагаемый патч и способ проверки — так результат проще использовать в дальнейшей работе.\n\nМодель поддерживает задачи с рассуждением и агентные сценарии на уровне своих возможностей. В обычном текстовом запросе удобный результат — план, анализ или код; выполнение программы и применение изменений организует приложение, в котором вы работаете.\n\n### Ввод, результат и длинные материалы\n\nВ Ailoot эта карточка работает с текстовым вводом и текстовым ответом. В запрос можно включать инструкции, историю диалога, выдержки из документов и исходный код. Ответ можно запросить в виде объяснения, списка, сравнительной таблицы или готового текстового фрагмента.\n\nУказанное контекстное окно — до 1 048 576 токенов. Это размер рабочего контекста, а не число символов: в нём нужно учитывать сам запрос, добавленные материалы и историю. Для большого пакета документов задайте приоритет источников и конкретные вопросы, а итоговую форму опишите заранее. Это помогает направить разбор на нужную часть материала и получить результат, который удобно проверять по исходному тексту.","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 помогает разбирать большие текстовые материалы, писать код и решать многошаговые задачи с опорой на переданный контекст."} ``` ## 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.