modellar

DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017

Markdown · JSON

DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017

deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017
DeepSeekMatnKirish from 0,0006 US$ / 1KChiqish from 0,0024 US$ / 1K

DeepSeek V4.1 Flash 1017 — dasturlash, tahlil va loyihalar ustida ko‘p bosqichli ishlash uchun matnli natija beradigan yangilanish.

DeepSeek V4.1 Flash 1017 — DeepSeek V4.1 Flashʼning 2026-yil 17-oktabrda chiqarilgan yangilanishi. Ishlab chiqaruvchi uni mulohaza, dasturlash va agentli vazifalarni rivojlantirish bilan bog‘laydi. O‘qitishda mustaqil qayta aloqali mustahkamlash orqali o‘qitish sxemasi ishlatilgan: maqsad — dastlabki g‘oyadan ketma-ket takomillashtirishgacha bo‘lgan loyiha ishini yaxshilash. Bu kartochkaning aniq nomi orqali tanlanadigan alohida model versiyasidir.

Loyiha ustida ishlash

Bir nechta bog‘liq talabni hisobga olib, qator qarorlar qabul qilish zarur bo‘lsa, modeldan foydalanish mumkin: vazifani tahlil qilish, reja tuzish, kod tayyorlash va tekshiruvni bayon etish. Rasmiy eʼlonda o‘yin va uch o‘lchamli sahna loyihalari ko‘rsatilgan. Ailootʼdagi matnli ishda bu yo‘nalishlar kod, skript va texnik ko‘rsatmalar tayyorlash vazifalari sifatida foydali.

  • Loyiha tavsifini berib, uni ishlaydigan bosqichlarga ajratishni so‘rang.
  • Tahlil va o‘zgartirish varianti uchun mavjud kod, kutilgan xatti-harakat va xato tavsifini qo‘shing.
  • Bir nechta yechim va tanlash mezonlarini bering: model asoslangan taqqoslash tayyorlay oladi.
  • O‘zgarishni sinov ssenariysi bilan bog‘lash va natijani qaysi sharoitlarda tekshirish kerakligini sanashni so‘rang.

Tahlil va ishni davom ettirish

Uzun vazifada so‘rovda maqsad, qabul qilingan qarorlar va joriy ish parchasini saqlash foydali. Masalan, birinchi javobdan keyin kutubxonalar yoki maʼlumot formati cheklovlarini aniqlashtirib, faqat kerakli qismni qayta ishlashni so‘rash mumkin. Hujjatlarni tahlil qilishda savollarni bering va qaysi parchalarga tayanishni ko‘rsating: natija xulosa, tafovutlar ro‘yxati, spetsifikatsiya loyihasi yoki murakkab mavzu izohi bo‘lishi mumkin.

Natija formati

Bu Ailoot kartochkasi matn qabul qiladi va matn qaytaradi. Undan izoh, reja, dastur kodi va sahna tavsiflarini olish mumkin. Uch o‘lchamli loyiha uchun skript matni yoki muharrirdagi harakatlar ketma-ketligini so‘rash mumkin; ishga tushirish tegishli ish muhitida bajariladi.

Kartochkada Messages va Responses usullari uchun 1 048 576 tokengacha kontekst ko‘rsatilgan. Katta so‘rov tayyorlashda suhbat tarixi va qo‘shilgan materiallarni hisobga oling. Asl maʼlumotlarni aniq sarlavhalar bilan ajrating va kutilgan natijani oldindan belgilang: masalan, qisqa xulosa, keyin manbalarga asoslangan izoh va taklif etilgan o‘zgarishlar ro‘yxati.

Ailoot API orqali mavjud

Ultra Anthropic MessagesPOST /v1/messages
Kirish
text
Chiqish
text
Kontekst
Katalogda ko‘rsatilmagan
Maks. javob
Katalogda ko‘rsatilmagan
Kirish
0,0006 US$ / 1K
Chiqish
0,0024 US$ / 1K
Keshdan o‘qish
0,000012 US$ / 1K
Ultra OpenAI ResponsesPOST /v1/responses
Kirish
text
Chiqish
text
Kontekst
Katalogda ko‘rsatilmagan
Maks. javob
Katalogda ko‘rsatilmagan
Kirish
0,0006 US$ / 1K
Chiqish
0,0024 US$ / 1K
Keshdan o‘qish
0,000012 US$ / 1K
Ultra OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions
Kirish
text
Chiqish
text
Kontekst
Katalogda ko‘rsatilmagan
Maks. javob
Katalogda ko‘rsatilmagan
Kirish
0,0006 US$ / 1K
Chiqish
0,0024 US$ / 1K
Keshdan o‘qish
0,000012 US$ / 1K
Ultra Gemini generateContentPOST /v1beta/models/deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017:generateContent
Kirish
text
Chiqish
text
Kontekst
Katalogda ko‘rsatilmagan
Maks. javob
Katalogda ko‘rsatilmagan
Kirish
0,0006 US$ / 1K
Chiqish
0,0024 US$ / 1K
Keshdan o‘qish
0,000012 US$ / 1K
deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017 · JSON
{"about":"DeepSeek V4.1 Flash 1017 — DeepSeek V4.1 Flashʼning 2026-yil 17-oktabrda chiqarilgan yangilanishi. Ishlab chiqaruvchi uni mulohaza, dasturlash va agentli vazifalarni rivojlantirish bilan bog‘laydi. O‘qitishda mustaqil qayta aloqali mustahkamlash orqali o‘qitish sxemasi ishlatilgan: maqsad — dastlabki g‘oyadan ketma-ket takomillashtirishgacha bo‘lgan loyiha ishini yaxshilash. Bu kartochkaning aniq nomi orqali tanlanadigan alohida model versiyasidir.\n\n### Loyiha ustida ishlash\n\nBir nechta bog‘liq talabni hisobga olib, qator qarorlar qabul qilish zarur bo‘lsa, modeldan foydalanish mumkin: vazifani tahlil qilish, reja tuzish, kod tayyorlash va tekshiruvni bayon etish. Rasmiy eʼlonda o‘yin va uch o‘lchamli sahna loyihalari ko‘rsatilgan. Ailootʼdagi matnli ishda bu yo‘nalishlar kod, skript va texnik ko‘rsatmalar tayyorlash vazifalari sifatida foydali.\n\n- Loyiha tavsifini berib, uni ishlaydigan bosqichlarga ajratishni so‘rang.\n- Tahlil va o‘zgartirish varianti uchun mavjud kod, kutilgan xatti-harakat va xato tavsifini qo‘shing.\n- Bir nechta yechim va tanlash mezonlarini bering: model asoslangan taqqoslash tayyorlay oladi.\n- O‘zgarishni sinov ssenariysi bilan bog‘lash va natijani qaysi sharoitlarda tekshirish kerakligini sanashni so‘rang.\n\n### Tahlil va ishni davom ettirish\n\nUzun vazifada so‘rovda maqsad, qabul qilingan qarorlar va joriy ish parchasini saqlash foydali. Masalan, birinchi javobdan keyin kutubxonalar yoki maʼlumot formati cheklovlarini aniqlashtirib, faqat kerakli qismni qayta ishlashni so‘rash mumkin. Hujjatlarni tahlil qilishda savollarni bering va qaysi parchalarga tayanishni ko‘rsating: natija xulosa, tafovutlar ro‘yxati, spetsifikatsiya loyihasi yoki murakkab mavzu izohi bo‘lishi mumkin.\n\n### Natija formati\n\nBu Ailoot kartochkasi matn qabul qiladi va matn qaytaradi. Undan izoh, reja, dastur kodi va sahna tavsiflarini olish mumkin. Uch o‘lchamli loyiha uchun skript matni yoki muharrirdagi harakatlar ketma-ketligini so‘rash mumkin; ishga tushirish tegishli ish muhitida bajariladi.\n\nKartochkada Messages va Responses usullari uchun 1 048 576 tokengacha kontekst ko‘rsatilgan. Katta so‘rov tayyorlashda suhbat tarixi va qo‘shilgan materiallarni hisobga oling. Asl maʼlumotlarni aniq sarlavhalar bilan ajrating va kutilgan natijani oldindan belgilang: masalan, qisqa xulosa, keyin manbalarga asoslangan izoh va taklif etilgan o‘zgarishlar ro‘yxati.","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 — dasturlash, tahlil va loyihalar ustida ko‘p bosqichli ishlash uchun matnli natija beradigan yangilanish."}

Savollar

Vazifam uchun modelni qanday tanlayman?

Avval kerakli kirish va chiqishni aniqlang: matn, rasm, audio yoki video. Keyin mos API usullari, modelning aniq ID qiymati yoki alias hozir yo‘naltiradigan model, narx va hisoblash birligini solishtiring. Bepul GET /v1/models kalitingizga ochiq modellarni ko‘rsatadi.

Har bir model barcha API usullari va media turlarini qo‘llaydimi?

Model kartasida ko‘rsatilgan API usullari hamda kirish va chiqish turlaridan foydalaning. Matn, rasm, audio yoki video qo‘llanishi tanlangan model va usulga bog‘liq; ma’lumot yuborishdan oldin ularning so‘rov misolini tekshiring.

Model ID qiymati bilan alias o‘rtasidagi farq nima?

Aniq ID muayyan modelni bildiradi. Alias modelga yo‘naltiradi va uning maqsad modeli o‘zgarishi mumkin. Katalogda alias hozir qaysi modelga yo‘naltirishini tekshiring; integratsiyaga muayyan model kerak bo‘lsa, aniq ID dan foydalaning.

So‘rov yuborishdan oldin narxlarni qanday solishtiraman?

Model kartasida tanlangan API usulining narxi va hisoblash birligini tekshiring. Bir xil birlik hamda kirish va chiqish turlarini solishtiring; so‘rovlar tarixi haqiqiy foydalanish va yechilgan summani ko‘rsatadi.

Obuna nima beradi?

Muntazam ishga token xaridi chegirmasini. So‘rov hajmingizga mos tarif tanlang; obuna sharti va narxi rasmiylashtirishda ko‘rsatiladi.

50% gacha promokod chegirmasini qanday qo‘llayman?

Token xaridida promokod kiriting. Yakuniy summa aksiya shartlari bo‘yicha qayta hisoblanadi; chegirma to‘lovdan oldin ko‘rinadi.