Felo API PlatformFelo API Platform
Wróć do modeli
DeepSeekmessages

DeepSeek V4.1 Flash API

DeepSeek V4.1 Flash to multimodalny model typu mixture-of-experts z oknem kontekstu miliona tokenów, tworzony z myślą o zadaniach z dużym udziałem danych wejściowych, takich jak bazy kodu, logi i dokumenty.

DeepSeek V4.1 Flash to multimodalny model typu mixture-of-experts opracowany przez DeepSeek-AI, wydany 10 września 2026 roku i udostępniony jako model open-weight na licencji MIT. Model przyjmuje tekst i obrazy, a generuje tekst. Wykorzystuje asymetryczną architekturę Causal Encoder-Decoder, która aktywuje 8 miliardów parametrów do przetwarzania danych wejściowych i 16 miliardów do generowania odpowiedzi, bazując na szkielecie liczącym 552 miliardy parametrów. Natywne rozumienie obrazów jest wbudowane w projekt modelu.

Model oferuje okno kontekstu o długości miliona tokenów oraz limit generowanej odpowiedzi wynoszący384 tysiące tokenów. Cache KV potrzebuje tylko jednej czwartej pamięci HBM i jednej ósmej miejsca na dysku SSD w porównaniu z poprzednią generacją. W testach MATH-500 model uzyskał wynik 92,8%, a w Codeforces rating 1189 punktów, wyprzedzając modele flagowe, w tym DeepSeek V4 Pro. Wśród ograniczeń wymienia się datę odcięcia wiedzy na maj 2025 roku.

Model sprawdza się w systemach agentowych o dużym udziale danych wejściowych, na przykład w analizie baz kodu, logów i dokumentów, w zadaniach wymagających przetwarzania tekstu i obrazów na dużą skalę oraz w elastycznych obciążeniach planowanych poza godzinami szczytu. Można go wdrażać w dużej skali, na przykład z użyciem 2000 GPU i klastrów pamięci masowej. Jest dostępny przez API DeepSeek i na platformie Hugging Face.

Otwórz Playground ↗Utwórz klucz API ↗Pierwsze kroki →

Zaktualizowano:

MODEL ID

deepseek-v4.1-flash
Kontekst
1.049M
Maks. wyjście
943.718K
Polecane API
messages
Wejście
text / image
Wyjście
text

Najważniejsze informacje

  • Kontekst miliona tokenów
  • Odpowiedź do 384 tysięcy tokenów
  • Multimodalny model open-weight
  • Natywne rozumienie obrazów
  • Asymetryczna architektura enkoder-dekoder
  • Wydajniejszy cache KV

Dostawcy

Najlepsza cena
6 dostawców

Porównaj ceny API u różnych dostawców. Wybierz dostawcę, aby zobaczyć wszystkie opłaty i warunki.

Dostawca · Szczegóły cen
$0.3$1.2$0.03
$0.049$0.375$0.001
$0.3$0.21$1.2$0.84$0.03$0.021
$0.3$0.21$1.2$0.84$0.03$0.021
$0.3$1.2$0.007
$0.3$1.2$0.006

Co można kupić za $10

Wejście
33,3 mln tokenów
Wyjście
8,3 mln tokenów

Szacunek na podstawie obecnych cen wejścia i wyjścia, bez rabatów.

Benchmarki

  • MATH-500

    wynik pass@1

    92,8%

  • Codeforces rating

    ocena w rankingu Codeforces

    1189

Wyniki zgodnie z publikacją dostawcy modelu.

Rozumowanie

Domyślny poziom wysiłku
high
Włączone domyślnie
Tak
Zawsze włączone
Nie
Dostępne poziomy wysiłku
max / high / low / none

Szybki start

Gotowy kod do wywołania tego modelu przez zgodne API Felo API Platform. Zacznij w Playground, gdy chcesz przetestować prompty przed pisaniem kodu.

Otwórz PlaygroundUtwórz klucz API
1

Pobierz klucz API

Utwórz klucz w swoim koncie Felo API Platform i ustaw go jako zmienną środowiskową.

export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"
2

Wyślij pierwsze żądanie

Użyj tego identyfikatora modelu z endpointem Felo API Platform. Opcjonalne nagłówki żądania, takie jak X-Request-Id, mogą pomóc w diagnostyce.

deepseek-v4.1-flash

Ten model obsługuje rozumowanie. Jeśli wybrany protokół i trasa modelu udostępniają elementy sterujące rozumowaniem, zachowaj zwrócone metadane rozumowania podczas kontynuowania rozmowy.

const response = await fetch("https://openapi.felo.ai/api/v1/messages", {
  method: 'POST',
  headers: {
    Authorization: `Bearer ${process.env.FELO_API_KEY}`,
    'Content-Type': 'application/json',
  },
  body: JSON.stringify({
  "model": "deepseek-v4.1-flash",
  "max_tokens": 1024,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Hello"
    }
  ]
}),
});
if (!response.ok) throw new Error(await response.text());
console.log(await response.json());

Korzystanie z zewnętrznych SDK

Używaj zgodnych SDK, ustawiając baseURL na https://openapi.felo.ai/api/v1. Użyj bazowego adresu URL zgodnego z Anthropic dla klientów w stylu Claude. https://openapi.felo.ai/api.

3

Włącz strumieniowanie

Dodaj stream: true, aby otrzymywać odpowiedzi jako server-sent events.

curl -N https://openapi.felo.ai/api/v1/messages \
  -H "Authorization: Bearer $FELO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "deepseek-v4.1-flash",
  "max_tokens": 1024,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Hello"
    }
  ],
  "stream": true
}'

Endpoint

Felo API Platform udostępnia zgodne interfejsy wywoływania modeli. Wybierz ten, który Twoja aplikacja lub klient agenta już obsługuje.

InterfejsMetodaURL

Messages

Komunikaty zgodne z Anthropic dla klientów w stylu Claude.

POST

https://openapi.felo.ai/api/v1/messages

Parametry

NazwaTypDomyślnieOpis
modelstringdeepseek-v4.1-flashPubliczny identyfikator modelu do wywołania.
max_tokensinteger—Maksymalna liczba generowanych tokenów.
messagesarray—Komunikaty rozmowy dla Chat Completions.
frequency_penalty———
include_reasoning———
logit_bias———
logprobs———
min_p———
presence_penalty———
reasoning———
reasoning_effort———
repetition_penalty———
response_formatobject—Żąda ustrukturyzowanego wyniku, gdy jest obsługiwany.
seed———
stop———
structured_outputs———
temperaturenumber—Steruje różnorodnością odpowiedzi, gdy jest obsługiwane.
tool_choicestring or object—Steruje tym, czy narzędzie powinno zostać wywołane.
toolsarray—Definicje wywoływania narzędzi zgodne z obsługiwanym schematem.
top_k———
top_logprobs———
top_p———

Często zadawane pytania

Co to jest DeepSeek V4.1 Flash?

DeepSeek V4.1 Flash to multimodalny model typu mixture-of-experts opracowany przez DeepSeek-AI, wydany 10 września 2026 roku i udostępniony jako model open-weight na licencji MIT. Model przyjmuje tekst i obrazy, a generuje tekst. Wykorzystuje asymetryczną architekturę Causal Encoder-Decoder, która aktywuje 8 miliardów parametrów do przetwarzania danych wejściowych i 16 miliardów do generowania odpowiedzi, bazując na szkielecie liczącym 552 miliardy parametrów. Natywne rozumienie obrazów jest wbudowane w projekt modelu. Model oferuje okno kontekstu o długości miliona tokenów oraz limit generowanej odpowiedzi wynoszący384 tysiące tokenów. Cache KV potrzebuje tylko jednej czwartej pamięci HBM i jednej ósmej miejsca na dysku SSD w porównaniu z poprzednią generacją. W testach MATH-500 model uzyskał wynik 92,8%, a w Codeforces rating 1189 punktów, wyprzedzając modele flagowe, w tym DeepSeek V4 Pro. Wśród ograniczeń wymienia się datę odcięcia wiedzy na maj 2025 roku. Model sprawdza się w systemach agentowych o dużym udziale danych wejściowych, na przykład w analizie baz kodu, logów i dokumentów, w zadaniach wymagających przetwarzania tekstu i obrazów na dużą skalę oraz w elastycznych obciążeniach planowanych poza godzinami szczytu. Można go wdrażać w dużej skali, na przykład z użyciem 2000 GPU i klastrów pamięci masowej. Jest dostępny przez API DeepSeek i na platformie Hugging Face.

Jak rozliczane jest użycie?

Rachunek zależy od wybranego dostawcy, jego cen i faktycznego zużycia. Dłuższe dane wejściowe lub inne warunki mogą mieć inne ceny.

Jakie dane wejściowe i wyjściowe obsługuje DeepSeek V4.1 Flash?

Model przyjmuje tekst i obrazy, a generuje tekst. Natywne rozumienie obrazów jest wbudowane w jego projekt.

Jakie są limity kontekstu i długości odpowiedzi?

Okno kontekstu wynosi milion tokenów, a maksymalna długość generowanej odpowiedzi to 384 tysiące tokenów.

Do jakich zadań najlepiej nadaje się ten model?

Sprawdza się w systemach agentowych zdominowanych przez duże dane wejściowe, takich jak bazy kodu, logi i dokumenty, a także w zadaniach wymagających przetwarzania tekstu i obrazów na dużą skalę.

Czym DeepSeek V4.1 Flash różni się od DeepSeek V4 Pro?

DeepSeek V4.1 Flash uzyskuje wyniki benchmarków wyprzedzające modele flagowe, w tym DeepSeek V4 Pro. Jest to najmniejszy model w nowej rodzinie architektur.

Na jakiej licencji udostępniono model?

Model jest udostępniony jako open-weight na licencji MIT.

Powiązane modele

DeepSeek V4.1 Flash 1017

DeepSeekdeepseek-v4.1-flash-1017

DeepSeek V4.1 Flash 1017 to multimodalny model typu mixture-of-experts o kontekście do miliona tokenów, wydany na licencji MIT, tworzony z myślą o wydajnym kosztowo rozumowaniu, kodowaniu i zastosowaniach agentowych.

Rozumowanie multimodalne na długim kontekścieKodowanieRozumienie dokumentówInterpretacja wykresów

Kontekst

1.049M

Maks. wyjście

393.216K

Tokeny wejściowe

$0.3 / 1M tokenów

Tokeny wyjściowe

$1.2 / 1M tokenów

DeepSeek V4 Pro 0813

DeepSeekdeepseek-v4-pro-0813

DeepSeek V4 Pro 0813 to flagowy model typu open-weights do zaawansowanego rozumowania, złożonego kodowania i zadań agentowych, z kontekstem 1 000 000 tokenów i trybami myślenia.

Analiza pełnych baz koduWieloetapowa automatyzacjaSynteza dużych zbiorów informacjiAnaliza długich raportów finansowych

Kontekst

1.049M

Maks. wyjście

393.216K

Tokeny wejściowe

$1.32 / 1M tokenów

Tokeny wyjściowe

$3.96 / 1M tokenów