Source: https://ailoot.ai/models/sv/deepseek-deepseek-v4-1-flash/ Canonical: https://ailoot.ai/models/sv/deepseek-deepseek-v4-1-flash/ Language: sv # DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash [Markdown](https://ailoot.ai/models/sv/deepseek-deepseek-v4-1-flash/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/sv/deepseek-deepseek-v4-1-flash/facts.json) ## [DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash](https://ailoot.ai/models/sv/deepseek-deepseek-v4-1-flash/) `deepseek/deepseek-v4.1-flash` DeepSeekTextIndata ≈0,00028 US$ / 1KUtdata ≈0,00084 US$ / 1K DeepSeek V4.1 Flash hjälper till att analysera stora textmaterial, skriva kod och lösa uppgifter i flera steg utifrån det angivna sammanhanget. DeepSeek V4.1 Flash är en DeepSeek-modell för lång kontext, programmering och uppgifter där flera resonemangssteg behöver kopplas samman. Den bygger på en Mixture of Experts-arkitektur med 552 miljarder parametrar i huvudblocket och en asymmetrisk kausal encoder-decoder. Vid bearbetning av indata aktiveras 8 miljarder parametrar och vid svarsgenerering 16 miljarder. Upplägget skiljer läsningen av materialet från genereringen av resultatet; tillverkaren utvecklar det särskilt för uppgifter med stora indatamängder. ### Lämpliga användningsområden - Analysera en teknisk beskrivning, korrespondens eller en dokumentsamling och sammanställa en sammanhängande slutsats utifrån givna frågor. - Förklara kod, föreslå en ändring, skriva testscenarier och jämföra implementeringsalternativ. - Omvandla ett detaljerat uppdrag till en handlingsföljd med delresultat. - Jämföra krav från flera textkällor, identifiera motsägelser och sammanställa en användbar specifikation. ### Så utformar du begäran Börja med resultatet du behöver, till exempel ”hitta avvikelser och föreslå en gemensam kravversion”. Lägg sedan till materialet, jämförelsekriterierna och önskad svarsstruktur. För kod är det bra att ange relevant kodavsnitt, observerat beteende och begränsningar som ska bevaras. Du kan be separat om en orsaksförklaring, en föreslagen patch och ett sätt att verifiera den, så blir resultatet lättare att använda vidare. Modellen stödjer resonemangsuppgifter och agentbaserade arbetsflöden inom ramen för sina förmågor. I en vanlig textbegäran är ett användbart resultat en plan, analys eller kod; applikationen du arbetar i ansvarar för att köra programmet och tillämpa ändringarna. ### Indata, resultat och långa material I Ailoot API arbetar det här modellkortet med textindata och textsvar. Begäran kan innehålla instruktioner, konversationshistorik, dokumentutdrag och källkod. Svaret kan begäras som en förklaring, lista, jämförelsetabell eller färdig textpassage. Det angivna kontextfönstret är upp till 1 048 576 token. Detta är arbetskontextens storlek, inte antalet tecken: själva begäran, bifogat material och historik måste räknas in. För en stor dokumentsamling bör du ange källornas prioritet och konkreta frågor samt beskriva slutformatet i förväg. Det hjälper till att rikta analysen mot rätt del av materialet och få ett resultat som går att kontrollera mot källtexten. ### Tillgängligt via Ailoot API Indatatyper `text` Utdatatyper `text` Kontext Inte angivet i katalogen Maximalt svar Inte angivet i katalogen Indata ≈0,00028 US$ */ 1K* Utdata ≈0,00084 US$ */ 1K* Cacheläsning 0,0000084 US$ */ 1K* Indatatyper `text` Utdatatyper `text` Kontext Inte angivet i katalogen Maximalt svar Inte angivet i katalogen Indata ≈0,00028 US$ */ 1K* Utdata ≈0,00084 US$ */ 1K* Cacheläsning 0,0000084 US$ */ 1K* Indatatyper `text` Utdatatyper `text` Kontext Inte angivet i katalogen Maximalt svar Inte angivet i katalogen Indata ≈0,00028 US$ */ 1K* Utdata ≈0,00084 US$ */ 1K* Cacheläsning 0,0000084 US$ */ 1K* Indatatyper `text` Utdatatyper `text` Kontext Inte angivet i katalogen Maximalt svar Inte angivet i katalogen Indata ≈0,00028 US$ */ 1K* Utdata ≈0,00084 US$ */ 1K* Cacheläsning 0,0000084 US$ */ 1K* `deepseek/deepseek-v4.1-flash` · JSON ``` {"about":"DeepSeek V4.1 Flash är en DeepSeek-modell för lång kontext, programmering och uppgifter där flera resonemangssteg behöver kopplas samman. Den bygger på en Mixture of Experts-arkitektur med 552 miljarder parametrar i huvudblocket och en asymmetrisk kausal encoder-decoder. Vid bearbetning av indata aktiveras 8 miljarder parametrar och vid svarsgenerering 16 miljarder. Upplägget skiljer läsningen av materialet från genereringen av resultatet; tillverkaren utvecklar det särskilt för uppgifter med stora indatamängder.\n\n### Lämpliga användningsområden\n\n- Analysera en teknisk beskrivning, korrespondens eller en dokumentsamling och sammanställa en sammanhängande slutsats utifrån givna frågor.\n- Förklara kod, föreslå en ändring, skriva testscenarier och jämföra implementeringsalternativ.\n- Omvandla ett detaljerat uppdrag till en handlingsföljd med delresultat.\n- Jämföra krav från flera textkällor, identifiera motsägelser och sammanställa en användbar specifikation.\n\n### Så utformar du begäran\n\nBörja med resultatet du behöver, till exempel ”hitta avvikelser och föreslå en gemensam kravversion”. Lägg sedan till materialet, jämförelsekriterierna och önskad svarsstruktur. För kod är det bra att ange relevant kodavsnitt, observerat beteende och begränsningar som ska bevaras. Du kan be separat om en orsaksförklaring, en föreslagen patch och ett sätt att verifiera den, så blir resultatet lättare att använda vidare.\n\nModellen stödjer resonemangsuppgifter och agentbaserade arbetsflöden inom ramen för sina förmågor. I en vanlig textbegäran är ett användbart resultat en plan, analys eller kod; applikationen du arbetar i ansvarar för att köra programmet och tillämpa ändringarna.\n\n### Indata, resultat och långa material\n\nI Ailoot API arbetar det här modellkortet med textindata och textsvar. Begäran kan innehålla instruktioner, konversationshistorik, dokumentutdrag och källkod. Svaret kan begäras som en förklaring, lista, jämförelsetabell eller färdig textpassage.\n\nDet angivna kontextfönstret är upp till 1 048 576 token. Detta är arbetskontextens storlek, inte antalet tecken: själva begäran, bifogat material och historik måste räknas in. För en stor dokumentsamling bör du ange källornas prioritet och konkreta frågor samt beskriva slutformatet i förväg. Det hjälper till att rikta analysen mot rätt del av materialet och få ett resultat som går att kontrollera mot källtexten.","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 hjälper till att analysera stora textmaterial, skriva kod och lösa uppgifter i flera steg utifrån det angivna sammanhanget."} ``` ## Frågor Hur väljer jag modell för min uppgift? Bestäm först vilka in- och utdata du behöver: text, bild, ljud eller video. Jämför sedan kompatibla API-metoder, exakt modell-ID eller aliasets nuvarande mål, pris och debiteringsenhet. GET /v1/models är gratis och listar modeller som din nyckel har tillgång till. Stöder varje modell alla API-metoder och medietyper? Använd de API-metoder och typer av in- och utdata som anges på modellkortet. Stöd för text, bilder, ljud eller video beror på vald modell och metod; kontrollera exemplet innan du skickar data. Vad är skillnaden mellan ett modell-ID och ett alias? Ett exakt ID betecknar en viss modell. Ett alias pekar på en modell och målet kan ändras. Kontrollera aliasets nuvarande mål i katalogen; använd exakt ID när integrationen behöver en viss modell. Hur jämför jag priser innan jag skickar en begäran? Kontrollera priset och debiteringsenheten för vald API-metod på modellkortet. Jämför samma enhet och samma typer av in- och utdata; historiken visar faktisk användning och debiterat belopp. Vad ger prenumerationen? Rabatt på tokenköp för återkommande arbete. Välj plan efter anropsvolym; villkor och prenumerationspris visas vid köpet. Hur använder jag kampanjkod upp till 50%? Ange koden vid tokenköpet. Beloppet räknas om enligt kampanjvillkoren och rabatten visas före betalning. ## Ailoot · Företaget och dess projektportfölj Ailoot bygger på etablerad driftserfarenhet, en stor kundbas, stabil service och löpande KPI-kontroll. Företaget och dess projektportfölj: miljontals kunder; månatlig försäljning för miljarder. Ailoot använder denna driftserfarenhet för API-åtkomst till AI-funktioner i kundernas produkter, agenter, applikationer och automatiseringar.