mô hình

DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017

Markdown · JSON

DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017

deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017
DeepSeekVăn bảnĐầu vào from 0,0006 US$ / 1KĐầu ra from 0,0024 US$ / 1K

DeepSeek V4.1 Flash 1017 là bản cập nhật cho lập trình, phân tích và phát triển dự án nhiều bước với kết quả văn bản.

DeepSeek V4.1 Flash 1017 là bản cập nhật của DeepSeek V4.1 Flash, phát hành ngày 17 tháng 10 năm 2026. Nhà sản xuất gắn bản này với việc phát triển khả năng suy luận, lập trình và tác vụ tác tử. Quá trình huấn luyện dùng phương pháp reinforcement learning với phản hồi tự tạo, nhằm cải thiện công việc trên dự án từ ý tưởng ban đầu đến các lần chỉnh sửa liên tiếp. Đây là phiên bản riêng, có thể chọn bằng tên chính xác trên thẻ.

Làm việc với dự án

Có thể dùng mô hình khi cần duy trì nhiều yêu cầu liên quan và đi qua một chuỗi quyết định: phân tích tác vụ, lập kế hoạch, chuẩn bị mã và mô tả cách kiểm tra. Thông báo chính thức trình bày các dự án trò chơi và cảnh ba chiều. Trong quy trình văn bản của Ailoot API, những hướng này hữu ích dưới dạng tác vụ chuẩn bị mã, tập lệnh và chỉ dẫn kỹ thuật.

  • Gửi mô tả dự án và yêu cầu chia thành các giai đoạn hoạt động được.
  • Thêm mã hiện có, hành vi mong đợi và mô tả lỗi để nhận phân tích cùng phương án thay đổi.
  • Cung cấp nhiều cách giải cùng tiêu chí lựa chọn để mô hình soạn phần so sánh có lập luận.
  • Yêu cầu gắn thay đổi với tình huống kiểm thử và liệt kê những điều kiện cần kiểm tra kết quả.

Phân tích và tiếp tục công việc

Với tác vụ dài, nên giữ mục tiêu, các quyết định đã chấp nhận và phần việc hiện tại trong yêu cầu. Ví dụ, sau câu trả lời đầu tiên, có thể làm rõ giới hạn thư viện hoặc định dạng dữ liệu rồi yêu cầu sửa riêng đoạn cần thiết. Khi phân tích tài liệu, hãy đặt câu hỏi và chỉ rõ các đoạn cần dựa vào: kết quả có thể là bản tổng hợp, danh sách khác biệt, dự thảo đặc tả hoặc phần giải thích chủ đề khó.

Định dạng kết quả

Thẻ Ailoot API này nhận văn bản và trả về văn bản. Có thể nhận giải thích, kế hoạch, mã chương trình và mô tả cảnh. Với dự án ba chiều, có thể yêu cầu văn bản tập lệnh hoặc chuỗi thao tác cho trình biên tập; việc chạy chúng được thực hiện trong môi trường làm việc tương ứng.

Với các phương thức Messages và Responses, thẻ nêu ngữ cảnh tối đa 1 048 576 token. Khi chuẩn bị yêu cầu lớn, hãy tính cả lịch sử hội thoại và tài liệu bổ sung. Tách dữ liệu nguồn bằng tiêu đề rõ ràng và xác định trước kết quả mong đợi: chẳng hạn kết luận ngắn, sau đó là lập luận theo nguồn và danh sách thay đổi đề xuất.

Có sẵn qua Ailoot API

Ultra Anthropic MessagesPOST /v1/messages
Đầu vào
text
Đầu ra
text
Ngữ cảnh
Không nêu trong danh mục
Độ dài câu trả lời tối đa
Không nêu trong danh mục
Đầu vào
0,0006 US$ / 1K
Đầu ra
0,0024 US$ / 1K
Đọc bộ nhớ đệm
0,000012 US$ / 1K
Ultra OpenAI ResponsesPOST /v1/responses
Đầu vào
text
Đầu ra
text
Ngữ cảnh
Không nêu trong danh mục
Độ dài câu trả lời tối đa
Không nêu trong danh mục
Đầu vào
0,0006 US$ / 1K
Đầu ra
0,0024 US$ / 1K
Đọc bộ nhớ đệm
0,000012 US$ / 1K
Ultra OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions
Đầu vào
text
Đầu ra
text
Ngữ cảnh
Không nêu trong danh mục
Độ dài câu trả lời tối đa
Không nêu trong danh mục
Đầu vào
0,0006 US$ / 1K
Đầu ra
0,0024 US$ / 1K
Đọc bộ nhớ đệm
0,000012 US$ / 1K
Ultra Gemini generateContentPOST /v1beta/models/deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017:generateContent
Đầu vào
text
Đầu ra
text
Ngữ cảnh
Không nêu trong danh mục
Độ dài câu trả lời tối đa
Không nêu trong danh mục
Đầu vào
0,0006 US$ / 1K
Đầu ra
0,0024 US$ / 1K
Đọc bộ nhớ đệm
0,000012 US$ / 1K
deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017 · JSON
{"about":"DeepSeek V4.1 Flash 1017 là bản cập nhật của DeepSeek V4.1 Flash, phát hành ngày 17 tháng 10 năm 2026. Nhà sản xuất gắn bản này với việc phát triển khả năng suy luận, lập trình và tác vụ tác tử. Quá trình huấn luyện dùng phương pháp reinforcement learning với phản hồi tự tạo, nhằm cải thiện công việc trên dự án từ ý tưởng ban đầu đến các lần chỉnh sửa liên tiếp. Đây là phiên bản riêng, có thể chọn bằng tên chính xác trên thẻ.\n\n### Làm việc với dự án\n\nCó thể dùng mô hình khi cần duy trì nhiều yêu cầu liên quan và đi qua một chuỗi quyết định: phân tích tác vụ, lập kế hoạch, chuẩn bị mã và mô tả cách kiểm tra. Thông báo chính thức trình bày các dự án trò chơi và cảnh ba chiều. Trong quy trình văn bản của Ailoot API, những hướng này hữu ích dưới dạng tác vụ chuẩn bị mã, tập lệnh và chỉ dẫn kỹ thuật.\n\n- Gửi mô tả dự án và yêu cầu chia thành các giai đoạn hoạt động được.\n- Thêm mã hiện có, hành vi mong đợi và mô tả lỗi để nhận phân tích cùng phương án thay đổi.\n- Cung cấp nhiều cách giải cùng tiêu chí lựa chọn để mô hình soạn phần so sánh có lập luận.\n- Yêu cầu gắn thay đổi với tình huống kiểm thử và liệt kê những điều kiện cần kiểm tra kết quả.\n\n### Phân tích và tiếp tục công việc\n\nVới tác vụ dài, nên giữ mục tiêu, các quyết định đã chấp nhận và phần việc hiện tại trong yêu cầu. Ví dụ, sau câu trả lời đầu tiên, có thể làm rõ giới hạn thư viện hoặc định dạng dữ liệu rồi yêu cầu sửa riêng đoạn cần thiết. Khi phân tích tài liệu, hãy đặt câu hỏi và chỉ rõ các đoạn cần dựa vào: kết quả có thể là bản tổng hợp, danh sách khác biệt, dự thảo đặc tả hoặc phần giải thích chủ đề khó.\n\n### Định dạng kết quả\n\nThẻ Ailoot API này nhận văn bản và trả về văn bản. Có thể nhận giải thích, kế hoạch, mã chương trình và mô tả cảnh. Với dự án ba chiều, có thể yêu cầu văn bản tập lệnh hoặc chuỗi thao tác cho trình biên tập; việc chạy chúng được thực hiện trong môi trường làm việc tương ứng.\n\nVới các phương thức Messages và Responses, thẻ nêu ngữ cảnh tối đa 1 048 576 token. Khi chuẩn bị yêu cầu lớn, hãy tính cả lịch sử hội thoại và tài liệu bổ sung. Tách dữ liệu nguồn bằng tiêu đề rõ ràng và xác định trước kết quả mong đợi: chẳng hạn kết luận ngắn, sau đó là lập luận theo nguồn và danh sách thay đổi đề xuất.","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 là bản cập nhật cho lập trình, phân tích và phát triển dự án nhiều bước với kết quả văn bản."}

Câu hỏi

Làm sao chọn mô hình cho tác vụ của tôi?

Trước tiên xác định đầu vào và đầu ra cần thiết: văn bản, hình ảnh, âm thanh hay video. Sau đó so sánh phương thức API tương thích, ID mô hình chính xác hoặc mô hình đích hiện tại của bí danh, giá và đơn vị tính phí. GET /v1/models miễn phí và liệt kê các mô hình mà khóa của bạn có thể truy cập.

Mỗi mô hình có hỗ trợ mọi phương thức API và loại nội dung không?

Dùng các phương thức API và loại đầu vào, đầu ra được liệt kê trên thẻ mô hình. Việc hỗ trợ văn bản, hình ảnh, âm thanh hay video phụ thuộc vào mô hình và phương thức đã chọn; xem ví dụ yêu cầu trước khi gửi dữ liệu.

ID mô hình khác bí danh như thế nào?

ID chính xác chỉ một mô hình cụ thể. Bí danh trỏ đến một mô hình và mô hình đích có thể thay đổi. Kiểm tra mô hình đích hiện tại của bí danh trong danh mục; dùng ID chính xác khi tích hợp cần một mô hình cụ thể.

Làm sao so sánh giá trước khi gửi yêu cầu?

Xem giá và đơn vị tính phí của phương thức API đã chọn trên thẻ mô hình. So sánh cùng đơn vị và loại đầu vào, đầu ra; lịch sử yêu cầu hiển thị mức sử dụng thực tế và số tiền đã trừ.

Thuê bao mang lại gì?

Giảm giá mua token cho nhu cầu thường xuyên. Chọn gói theo khối lượng yêu cầu; điều khoản và giá thuê bao hiển thị khi đăng ký.

Làm sao áp dụng mã giảm đến 50%?

Nhập mã khuyến mãi khi mua token. Tổng tiền được tính lại theo điều kiện chương trình; mức giảm hiển thị trước khi thanh toán.