modeli

DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash

Markdown · JSON

DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash

deepseek/deepseek-v4.1-flash
DeepSeekBesediloVhod ≈0,00028 $ / 1KIzhod ≈0,00084 $ / 1K

DeepSeek V4.1 Flash pomaga analizirati obsežna besedila, pisati kodo in reševati večstopenjske naloge na podlagi podanega konteksta.

DeepSeek V4.1 Flash je model DeepSeek za dolg kontekst, programiranje in naloge, ki povezujejo več korakov sklepanja. Temelji na arhitekturi Mixture of Experts s 552 milijardami parametrov glavnega bloka ter asimetričnim vzročnim kodirnikom-dekodirnikom. Pri obdelavi vhoda je aktivnih 8 milijard parametrov, pri oblikovanju odgovora 16 milijard. Ta zasnova ločuje branje gradiva od ustvarjanja rezultata; proizvajalec jo posebej razvija za naloge z obsežnimi vhodnimi podatki.

Za katere naloge je primeren

  • Analizirati tehnični opis, korespondenco ali zbirko dokumentov in pripraviti povezan sklep o zastavljenih vprašanjih.
  • Razložiti kodo, predlagati spremembo, pripraviti testne scenarije in primerjati izvedbe.
  • Podrobno nalogo pretvoriti v zaporedje dejanj z vmesnimi rezultati.
  • Primerjati zahteve več besedilnih virov, izpostaviti protislovja in sestaviti delovno specifikacijo.

Kako sestaviti zahtevo

Začnite z želenim rezultatom, denimo »poišči neskladja in predlagaj enotno besedilo zahtev«. Dodajte gradivo, primerjalna merila in želeno zgradbo odgovora. Pri kodi pomagajo povezani odsek, opaženo vedenje in omejitve, ki jih je treba ohraniti. Posebej lahko zahtevate pojasnilo vzroka, predlagani popravek in način preverjanja, da bo rezultat uporabnejši pri nadaljnjem delu.

Model v okviru svojih zmožnosti podpira sklepanje in agentske poteke. Pri običajni besedilni zahtevi so uporaben rezultat načrt, analiza ali koda; zagon programa in uporabo sprememb organizira aplikacija, v kateri delate.

Vhod, rezultat in dolgo gradivo

V Ailoot ta kartica uporablja besedilni vhod in odgovor. Zahteva lahko vključuje navodila, zgodovino pogovora, odlomke dokumentov in izvorno kodo. Odgovor lahko zahtevate kot razlago, seznam, primerjalno tabelo ali že pripravljen besedilni odlomek.

Navedeno kontekstno okno obsega do 1 048 576 žetonov. To je velikost delovnega konteksta, ne število znakov: vanj sodijo zahteva, dodano gradivo in zgodovina. Pri velikem svežnju dokumentov določite prednost virov in konkretna vprašanja ter vnaprej opišite končno obliko. Tako usmerite analizo na potrebni del in omogočite preverjanje ob izvirnem besedilu.

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
≈0,00028 $ / 1K
Izhod
≈0,00084 $ / 1K
Branje predpomnilnika
0,0000084 $ / 1K
Ultra OpenAI ResponsesPOST /v1/responses
Vhod
text
Izhod
text
Kontekst
Ni navedeno v katalogu
Največji odgovor
Ni navedeno v katalogu
Vhod
≈0,00028 $ / 1K
Izhod
≈0,00084 $ / 1K
Branje predpomnilnika
0,0000084 $ / 1K
Ultra OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions
Vhod
text
Izhod
text
Kontekst
Ni navedeno v katalogu
Največji odgovor
Ni navedeno v katalogu
Vhod
≈0,00028 $ / 1K
Izhod
≈0,00084 $ / 1K
Branje predpomnilnika
0,0000084 $ / 1K
Ultra Gemini generateContentPOST /v1beta/models/deepseek/deepseek-v4.1-flash:generateContent
Vhod
text
Izhod
text
Kontekst
Ni navedeno v katalogu
Največji odgovor
Ni navedeno v katalogu
Vhod
≈0,00028 $ / 1K
Izhod
≈0,00084 $ / 1K
Branje predpomnilnika
0,0000084 $ / 1K
deepseek/deepseek-v4.1-flash · JSON
{"about":"DeepSeek V4.1 Flash je model DeepSeek za dolg kontekst, programiranje in naloge, ki povezujejo več korakov sklepanja. Temelji na arhitekturi Mixture of Experts s 552 milijardami parametrov glavnega bloka ter asimetričnim vzročnim kodirnikom-dekodirnikom. Pri obdelavi vhoda je aktivnih 8 milijard parametrov, pri oblikovanju odgovora 16 milijard. Ta zasnova ločuje branje gradiva od ustvarjanja rezultata; proizvajalec jo posebej razvija za naloge z obsežnimi vhodnimi podatki.\n\n### Za katere naloge je primeren\n\n- Analizirati tehnični opis, korespondenco ali zbirko dokumentov in pripraviti povezan sklep o zastavljenih vprašanjih.\n- Razložiti kodo, predlagati spremembo, pripraviti testne scenarije in primerjati izvedbe.\n- Podrobno nalogo pretvoriti v zaporedje dejanj z vmesnimi rezultati.\n- Primerjati zahteve več besedilnih virov, izpostaviti protislovja in sestaviti delovno specifikacijo.\n\n### Kako sestaviti zahtevo\n\nZačnite z želenim rezultatom, denimo »poišči neskladja in predlagaj enotno besedilo zahtev«. Dodajte gradivo, primerjalna merila in želeno zgradbo odgovora. Pri kodi pomagajo povezani odsek, opaženo vedenje in omejitve, ki jih je treba ohraniti. Posebej lahko zahtevate pojasnilo vzroka, predlagani popravek in način preverjanja, da bo rezultat uporabnejši pri nadaljnjem delu.\n\nModel v okviru svojih zmožnosti podpira sklepanje in agentske poteke. Pri običajni besedilni zahtevi so uporaben rezultat načrt, analiza ali koda; zagon programa in uporabo sprememb organizira aplikacija, v kateri delate.\n\n### Vhod, rezultat in dolgo gradivo\n\nV Ailoot ta kartica uporablja besedilni vhod in odgovor. Zahteva lahko vključuje navodila, zgodovino pogovora, odlomke dokumentov in izvorno kodo. Odgovor lahko zahtevate kot razlago, seznam, primerjalno tabelo ali že pripravljen besedilni odlomek.\n\nNavedeno kontekstno okno obsega do 1 048 576 žetonov. To je velikost delovnega konteksta, ne število znakov: vanj sodijo zahteva, dodano gradivo in zgodovina. Pri velikem svežnju dokumentov določite prednost virov in konkretna vprašanja ter vnaprej opišite končno obliko. Tako usmerite analizo na potrebni del in omogočite preverjanje ob izvirnem besedilu.","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 analizirati obsežna besedila, pisati kodo in reševati večstopenjske naloge na podlagi podanega konteksta."}

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.