Source: https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/deepseek-deepseek-v4-1-flash-1017/
Canonical: https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/deepseek-deepseek-v4-1-flash-1017/
Language: zh-hant-tw

# DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017

[Markdown](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/deepseek-deepseek-v4-1-flash-1017/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/deepseek-deepseek-v4-1-flash-1017/facts.json)

## [DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/deepseek-deepseek-v4-1-flash-1017/)

`deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017`

DeepSeek文字輸入 from US$0.0006 / 1K輸出 from US$0.0024 / 1K

DeepSeek V4.1 Flash 1017 是用於程式設計、分析及多步驟專案工作的更新版本，結果以文字提供。

DeepSeek V4.1 Flash 1017 是於 2026 年 10 月 17 日發布的 DeepSeek V4.1 Flash 更新版本。開發商將其定位為推理、程式設計與代理式任務的進一步發展。訓練採用具自我回饋的強化學習，目標是改善從最初構想到持續修改的專案工作。這是可透過模型卡精確名稱選取的獨立版本。

### 專案工作

需要同時掌握多項相關需求並依序決策時，可用此模型分析任務、擬定計畫、準備程式碼及描述驗證方式。官方發布內容展示了遊戲與三維場景專案。在 Ailoot 的文字使用情境中，這些方向適合作為準備程式碼、腳本與技術指示的任務。

- 提供專案描述，要求拆成可運作的階段。
- 加入現有程式碼、預期行為及錯誤描述，以取得分析與修改方案。
- 提供幾個方案與選擇標準，讓模型整理有依據的比較。
- 要求將修改與測試情境連結，並列出需要檢查結果的條件。

### 分析與持續工作

長期任務適合在請求中保留目標、已做決定與目前工作片段。例如，第一個答案之後，可補充函式庫或資料格式的限制，再要求只修改需要的部分。分析文件時，請列出問題並指出依據片段；結果可為摘要、差異清單、規格草案或複雜主題的解釋。

### 結果格式

這張 Ailoot 模型卡接受文字並傳回文字，可取得說明、計畫、程式碼與場景描述。處理三維專案時，可要求腳本文字或編輯器操作順序；實際執行則在對應工作環境中完成。

模型卡的 Messages 與 Responses 方法標示最多 1,048,576 個 token 的上下文。準備大型請求時，需計入對話歷史及附加資料。請以清楚標題區分輸入資料，並預先指定結果，例如先給簡短結論，再依來源說明理由，最後列出建議修改。

### 可透過 Ailoot API 使用

輸入

`text`

輸出

`text`

上下文

型錄未列明

最大回應

型錄未列明

輸入

US$0.0006 */ 1K*

輸出

US$0.0024 */ 1K*

讀取快取

US$0.000012 */ 1K*

輸入

`text`

輸出

`text`

上下文

型錄未列明

最大回應

型錄未列明

輸入

US$0.0006 */ 1K*

輸出

US$0.0024 */ 1K*

讀取快取

US$0.000012 */ 1K*

輸入

`text`

輸出

`text`

上下文

型錄未列明

最大回應

型錄未列明

輸入

US$0.0006 */ 1K*

輸出

US$0.0024 */ 1K*

讀取快取

US$0.000012 */ 1K*

輸入

`text`

輸出

`text`

上下文

型錄未列明

最大回應

型錄未列明

輸入

US$0.0006 */ 1K*

輸出

US$0.0024 */ 1K*

讀取快取

US$0.000012 */ 1K*

`deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017` · JSON

```
{"about":"DeepSeek V4.1 Flash 1017 是於 2026 年 10 月 17 日發布的 DeepSeek V4.1 Flash 更新版本。開發商將其定位為推理、程式設計與代理式任務的進一步發展。訓練採用具自我回饋的強化學習，目標是改善從最初構想到持續修改的專案工作。這是可透過模型卡精確名稱選取的獨立版本。\n\n### 專案工作\n\n需要同時掌握多項相關需求並依序決策時，可用此模型分析任務、擬定計畫、準備程式碼及描述驗證方式。官方發布內容展示了遊戲與三維場景專案。在 Ailoot 的文字使用情境中，這些方向適合作為準備程式碼、腳本與技術指示的任務。\n\n- 提供專案描述，要求拆成可運作的階段。\n- 加入現有程式碼、預期行為及錯誤描述，以取得分析與修改方案。\n- 提供幾個方案與選擇標準，讓模型整理有依據的比較。\n- 要求將修改與測試情境連結，並列出需要檢查結果的條件。\n\n### 分析與持續工作\n\n長期任務適合在請求中保留目標、已做決定與目前工作片段。例如，第一個答案之後，可補充函式庫或資料格式的限制，再要求只修改需要的部分。分析文件時，請列出問題並指出依據片段；結果可為摘要、差異清單、規格草案或複雜主題的解釋。\n\n### 結果格式\n\n這張 Ailoot 模型卡接受文字並傳回文字，可取得說明、計畫、程式碼與場景描述。處理三維專案時，可要求腳本文字或編輯器操作順序；實際執行則在對應工作環境中完成。\n\n模型卡的 Messages 與 Responses 方法標示最多 1,048,576 個 token 的上下文。準備大型請求時，需計入對話歷史及附加資料。請以清楚標題區分輸入資料，並預先指定結果，例如先給簡短結論，再依來源說明理由，最後列出建議修改。","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 是用於程式設計、分析及多步驟專案工作的更新版本，結果以文字提供。"}
```

## 常見問題

如何為任務選擇模型？

先確定需要的輸入與輸出：文字、圖片、音訊或影片，再比較相容的 API 方法、確切的模型 ID 或別名目前指向的模型、價格與計費單位。免費的 GET /v1/models 會列出金鑰可存取的模型。

每個模型都支援所有 API 方法與媒體類型嗎？

請使用模型卡片列出的 API 方法與輸入、輸出類型。文字、圖片、音訊或影片的支援情況取決於所選模型及方法；傳送資料前請查看對應的請求範例。

模型 ID 與別名有何不同？

確切的 ID 代表特定模型。別名會指向某個模型，而指向的模型可能變更。請在目錄中查看別名目前指向的模型；整合需要特定模型時，請使用確切的 ID。

傳送請求前如何比較價格？

在模型卡片中查看所選 API 方法的價格與計費單位。請以相同單位及輸入、輸出類型比較；請求紀錄會顯示實際用量與扣款金額。

訂閱提供什麼？

持續工作可優惠購買 token。按請求量選方案，訂閱條件與費用在申購時顯示。

如何使用最高 50% 折扣碼？

購買 token 時輸入折扣碼，總額依活動條件重算，付款前即可看到優惠。

## Ailoot · 公司及其專案組合





Ailoot以累積的營運經驗、廣大的客戶群、穩定的服務及持續的KPI管理為基礎。





公司及其專案組合：數百萬客戶，每月銷售額達數十億。





Ailoot將這些營運經驗用於API存取，讓客戶的產品、代理、應用程式及自動化流程使用AI功能。
