modeli

DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017

Markdown · JSON

DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017

deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017
DeepSeekBesediloVhod from 0,0006 $ / 1KIzhod from 0,0024 $ / 1K

DeepSeek V4.1 Flash 1017 je posodobitev za programiranje, analizo in večstopenjsko projektno delo z besedilnim rezultatom.

DeepSeek V4.1 Flash 1017 je posodobitev DeepSeek V4.1 Flash, izdana 17. oktobra 2026. Proizvajalec jo povezuje z razvojem sklepanja, programiranja in agentskih nalog. Pri učenju je uporabil spodbujevalno učenje z lastno povratno informacijo, namenjeno izboljšanju dela od začetne zamisli projekta do zaporednih popravkov. Gre za ločeno različico modela, ki jo izberete po natančnem imenu kartice.

Delo na projektu

Model je uporaben, ko je treba ohraniti več povezanih zahtev in sprejeti zaporedje odločitev: analizirati nalogo, sestaviti načrt, pripraviti kodo in opisati preverjanje. Uradna objava prikazuje projekte iger in tridimenzionalnih prizorov. Pri besedilnem delu v Ailoot so te smeri uporabne za pripravo kode, skriptov in tehničnih navodil.

  • Podajte opis projekta in zahtevajte razdelitev na delujoče stopnje.
  • Dodajte obstoječo kodo, pričakovano vedenje in opis napake za analizo ter predlog spremembe.
  • Navedite več rešitev in merila izbire: model lahko pripravi utemeljeno primerjavo.
  • Zahtevajte povezavo spremembe s testnim scenarijem in seznam pogojev, v katerih je treba rezultat preveriti.

Analiza in nadaljevanje dela

Pri dolgi nalogi ohranjajte v zahtevi cilj, sprejete odločitve in trenutni del dela. Po prvem odgovoru lahko denimo pojasnite omejitve knjižnic ali podatkovne oblike in zahtevate predelavo samo potrebnega odseka. Pri dokumentih zastavite vprašanja in označite odseke, na katere naj se model opira: rezultat je lahko povzetek, seznam neskladij, osnutek specifikacije ali razlaga zahtevne teme.

Oblika rezultata

Ta kartica Ailoot sprejme in vrne besedilo. Omogoča razlage, načrte, programsko kodo in opise prizorov. Za tridimenzionalni projekt lahko zahtevate besedilo skripta ali zaporedje dejanj v urejevalniku; zagon poteka v ustreznem delovnem okolju.

Za metodi Messages in Responses je naveden kontekst do 1 048 576 žetonov. Pri veliki zahtevi upoštevajte zgodovino pogovora in dodano gradivo. Vhodne podatke ločite z jasnimi naslovi in vnaprej določite rezultat, na primer kratek sklep, utemeljitev po virih in seznam predlaganih sprememb.

Na voljo prek Ailoot API

Ultra Anthropic MessagesPOST /v1/messages
Vhod
text
Izhod
text
Kontekst
Ni navedeno v katalogu
Največji odgovor
Ni navedeno v katalogu
Vhod
0,0006 $ / 1K
Izhod
0,0024 $ / 1K
Branje predpomnilnika
0,000012 $ / 1K
Ultra OpenAI ResponsesPOST /v1/responses
Vhod
text
Izhod
text
Kontekst
Ni navedeno v katalogu
Največji odgovor
Ni navedeno v katalogu
Vhod
0,0006 $ / 1K
Izhod
0,0024 $ / 1K
Branje predpomnilnika
0,000012 $ / 1K
Ultra OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions
Vhod
text
Izhod
text
Kontekst
Ni navedeno v katalogu
Največji odgovor
Ni navedeno v katalogu
Vhod
0,0006 $ / 1K
Izhod
0,0024 $ / 1K
Branje predpomnilnika
0,000012 $ / 1K
Ultra Gemini generateContentPOST /v1beta/models/deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017:generateContent
Vhod
text
Izhod
text
Kontekst
Ni navedeno v katalogu
Največji odgovor
Ni navedeno v katalogu
Vhod
0,0006 $ / 1K
Izhod
0,0024 $ / 1K
Branje predpomnilnika
0,000012 $ / 1K
deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017 · JSON
{"about":"DeepSeek V4.1 Flash 1017 je posodobitev DeepSeek V4.1 Flash, izdana 17. oktobra 2026. Proizvajalec jo povezuje z razvojem sklepanja, programiranja in agentskih nalog. Pri učenju je uporabil spodbujevalno učenje z lastno povratno informacijo, namenjeno izboljšanju dela od začetne zamisli projekta do zaporednih popravkov. Gre za ločeno različico modela, ki jo izberete po natančnem imenu kartice.\n\n### Delo na projektu\n\nModel je uporaben, ko je treba ohraniti več povezanih zahtev in sprejeti zaporedje odločitev: analizirati nalogo, sestaviti načrt, pripraviti kodo in opisati preverjanje. Uradna objava prikazuje projekte iger in tridimenzionalnih prizorov. Pri besedilnem delu v Ailoot so te smeri uporabne za pripravo kode, skriptov in tehničnih navodil.\n\n- Podajte opis projekta in zahtevajte razdelitev na delujoče stopnje.\n- Dodajte obstoječo kodo, pričakovano vedenje in opis napake za analizo ter predlog spremembe.\n- Navedite več rešitev in merila izbire: model lahko pripravi utemeljeno primerjavo.\n- Zahtevajte povezavo spremembe s testnim scenarijem in seznam pogojev, v katerih je treba rezultat preveriti.\n\n### Analiza in nadaljevanje dela\n\nPri dolgi nalogi ohranjajte v zahtevi cilj, sprejete odločitve in trenutni del dela. Po prvem odgovoru lahko denimo pojasnite omejitve knjižnic ali podatkovne oblike in zahtevate predelavo samo potrebnega odseka. Pri dokumentih zastavite vprašanja in označite odseke, na katere naj se model opira: rezultat je lahko povzetek, seznam neskladij, osnutek specifikacije ali razlaga zahtevne teme.\n\n### Oblika rezultata\n\nTa kartica Ailoot sprejme in vrne besedilo. Omogoča razlage, načrte, programsko kodo in opise prizorov. Za tridimenzionalni projekt lahko zahtevate besedilo skripta ali zaporedje dejanj v urejevalniku; zagon poteka v ustreznem delovnem okolju.\n\nZa metodi Messages in Responses je naveden kontekst do 1 048 576 žetonov. Pri veliki zahtevi upoštevajte zgodovino pogovora in dodano gradivo. Vhodne podatke ločite z jasnimi naslovi in vnaprej določite rezultat, na primer kratek sklep, utemeljitev po virih in seznam predlaganih sprememb.","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 je posodobitev za programiranje, analizo in večstopenjsko projektno delo z besedilnim rezultatom."}

Vprašanja

Kako izberem model za svojo nalogo?

Najprej določite potreben vhod in izhod: besedilo, sliko, zvok ali video. Nato primerjajte združljive metode API, točen ID modela ali trenutno ciljno vrednost vzdevka, ceno in obračunsko enoto. Brezplačni GET /v1/models navede modele, dostopne vašemu ključu.

Ali vsak model podpira vse metode API in vrste medijev?

Uporabite metode API ter vrste vhoda in izhoda, navedene na kartici modela. Podpora besedilu, slikam, zvoku ali videu je odvisna od izbranega modela in metode; pred pošiljanjem podatkov preverite ustrezni primer zahteve.

Kakšna je razlika med ID modela in vzdevkom?

Točen ID označuje določen model. Vzdevek kaže na model, njegova ciljna vrednost pa se lahko spremeni. V katalogu preverite trenutno ciljno vrednost vzdevka; ko integracija potrebuje določen model, uporabite točen ID.

Kako primerjam cene pred pošiljanjem zahteve?

Na kartici modela preverite ceno in obračunsko enoto izbrane metode API. Primerjajte enako enoto ter vrsto vhoda in izhoda; zgodovina zahtev prikazuje dejansko porabo in zaračunani znesek.

Kaj omogoča naročnina?

Popust na nakup žetonov za redno delo. Paket izberite po obsegu zahtev; pogoji in cena so prikazani ob naročilu.

Kako uporabim kodo za do 50% popusta?

Promocijsko kodo vnesite ob nakupu žetonov. Končni znesek se preračuna po akcijskih pogojih, višina popusta pa je vidna pred plačilom.