DeepSeek V4.1 Flash 1017 API
DeepSeek V4.1 Flash 1017, metin ve görüntü girdisi alan, bir milyon token'a kadar bağlamı destekleyen ve açık ağırlıklı sunulan çok modlu bir dil modelidir.
DeepSeek V4.1 Flash 1017, DeepSeek tarafından Ekim 2026'da yayımlanan çok modlu bir dil modelidir. Metin ve görüntü girdisini kabul edip metin üretir; girdi bağlamı bir milyon token'a kadar çıkarken çıktı sınırı 384.000 tokendir. Seyrek etkinleştirmeli karma uzman (mixture-of-experts) mimarisi kullanır ve sürekli ayarlanabilir akıl yürütme eforu sayesinde kullanıcılar düşünme derinliğini ihtiyaçlarına göre değiştirebilir. Model MIT lisansıyla yayımlandığından ticari kullanıma ve kendi sunucunuzda barındırmaya açıktır; açık ağırlıklı olarak indirilip kendi donanımınızda çalıştırılabilir.
Model özellikle uzun bağlamlı çok modlu akıl yürütme, kodlama, belge anlama ve araç kullanan ajan uygulamaları için tasarlanmıştır. Belge analizi, grafik yorumlama ve görsel soru yanıtlama gibi görevlerde de kullanılabilir. Raporlara göre V4 Pro modelini performans, hız ve görev tamamlama süresi açısından geride bırakır; önceki V4.1 Flash sürümüne kıyasla neredeyse tüm kıyaslamalarda iyileşme gösterir. Ajan görevlerinde 77,0 puana ulaşırken görev başına ortalama maliyet0,20 ABD dolarının hemen altındadır ve düşük akıl yürütme ayarında bile yüzde 72'nin üzerine çıkar. Görev yürütme süresini ve çıktı uzunluğunu azaltır; V4.1 ailesinin maliyet verimli katmanı olarak konumlanır.
Model DeepSeek, NVIDIA NIM ve diğer platformlar üzerinden kullanılabilir; Transformers, vLLM, SGLang ve Docker Model Runner ile çalıştırılabilir. Jinja biçiminde bir sohbet şablonu içermez; bunun yerine istem kodlaması için kendi içinde eksiksiz bir Python referans uygulaması sunar. Ayrıca aynı istem biçimini sağlayan, Python bağlantılarına sahip Rust kütüphanelerinden oluşan deepseek-recipe paketiyle birlikte gelir. Bilgi kesim tarihi Mayıs 2025'tir. Bazı kaynaklarda model boyutu 763,2 milyar toplam parametre, bazılarında ise 552 milyar omurga parametresi olarak bildirilir; bu farklılık sayım yöntemlerinden kaynaklanıyor olabilir. Model bazı kıyaslamalarda Opus 5'in gerisinde kalır.
Güncellendi:
MODEL ID
deepseek-v4.1-flash-1017- Bağlam
- 1.049M
- Maks. çıktı
- 393.216K
- Önerilen API
- messages
- Giriş
- text / image
- Çıkış
- text
Öne çıkanlar
- Bir milyon token'a kadar girdi bağlamı
- 384.000 token çıktı sınırı
- Metin ve görüntü girdisi
- Ayarlanabilir akıl yürütme eforu
- MIT lisanslı açık ağırlıklı model
- deepseek-recipe Rust kütüphaneleri
Sağlayıcılar
Sağlayıcılar arasındaki API fiyatlarını karşılaştırın. Tüm ücretleri ve koşulları görmek için bir sağlayıcı seçin.
| $0.3 | $1.2 | $0.007 | |
| $0.02 | $1 | $0.015 |
$10 ile neler alınır
- Giriş
- 33,3 Mn token
- Çıkış
- 8,3 Mn token
Güncel giriş ve çıkış fiyatlarına göre tahmin, indirimler hariç.
Kıyaslamalar
- 42.6
HLE (araçsız)
önceki V4.1 Flash 36.8 puan almıştı
- 42.3
Terminal-Bench 4.0
önceki V4.1 Flash 31.2 puan almıştı
- 77.0
DeepSWE v1.1
- 29.1
ProgramBench
- 68.2
NL2Repo-Bench
- 60.5
Automation-Bench v1.0.6
- 35.4
Agents Last Exam
- 72.1
Apex Bench v1.1
Puanlar model sağlayıcısının yayımladığı şekildedir.
Akıl yürütme
- Varsayılan çaba düzeyi
- high
- Varsayılan olarak etkin
- Evet
- Her zaman etkin
- Hayır
- Kullanılabilir çaba düzeyleri
- max / high / low / none
Hızlı başlangıç
Bu modeli Felo API Platform uyumlu API'lerle çağırmak için hazır kod. Kod yazmadan önce istemleri test etmek isterseniz Playground'da başlayın.
API anahtarınızı alın
Felo API Platform hesabınızdan bir anahtar oluşturun ve ortam değişkeni olarak ayarlayın.
export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"İlk isteğinizi yapın
Bu model kimliğini Felo API Platform endpoint'iyle kullanın. X-Request-Id gibi isteğe bağlı istek başlıkları sorun gidermeye yardımcı olabilir.
deepseek-v4.1-flash-1017Bu model akıl yürütme yeteneğine sahiptir. Seçtiğiniz protokol ve model rotası akıl yürütme kontrolleri sunuyorsa, konuşmaya devam ederken döndürülen akıl yürütme üst verilerini koruyun.
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-1017",
"max_tokens": 1024,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
]
}),
});
if (!response.ok) throw new Error(await response.text());
console.log(await response.json());Üçüncü taraf SDK'ları kullanma
baseURL'yi şu adrese ayarlayarak uyumlu SDK'ları kullanın: https://openapi.felo.ai/api/v1. Claude tarzı istemciler için Anthropic uyumlu temel URL'yi kullanın. https://openapi.felo.ai/api.
Akışı etkinleştirin
Yanıtları server-sent events olarak almak için stream: true ekleyin.
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-1017",
"max_tokens": 1024,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
],
"stream": true
}'Endpoint
Felo API Platform uyumlu model çağırma yüzeyleri sunar. Uygulamanızın veya ajan istemcinizin zaten desteklediği yüzeyi seçin.
Messages
Claude tarzı istemciler için Anthropic uyumlu mesajlar.
POST
https://openapi.felo.ai/api/v1/messagesParametreler
modelstringdeepseek-v4.1-flash-1017Çağrılacak herkese açık model kimliği.max_tokensinteger—Oluşturulacak maksimum token sayısı.messagesarray—Chat Completions için konuşma mesajları.frequency_penalty———include_reasoning———logit_bias———logprobs———max_completion_tokens———min_p———parallel_tool_calls———presence_penalty———reasoning———reasoning_effort———repetition_penalty———response_formatobject—Desteklendiğinde yapılandırılmış çıktı ister.seed———stop———structured_outputs———temperaturenumber—Desteklendiğinde yanıt çeşitliliğini kontrol eder.tool_choicestring or object—Bir aracın çağrılıp çağrılmayacağını kontrol eder.toolsarray—Uyumlu şemayı izleyen araç çağırma tanımları.top_k———top_logprobs———top_p———Sık sorulan sorular
Model tanıtımı: DeepSeek V4.1 Flash 1017?
DeepSeek V4.1 Flash 1017, DeepSeek tarafından Ekim 2026'da yayımlanan çok modlu bir dil modelidir. Metin ve görüntü girdisini kabul edip metin üretir; girdi bağlamı bir milyon token'a kadar çıkarken çıktı sınırı 384.000 tokendir. Seyrek etkinleştirmeli karma uzman (mixture-of-experts) mimarisi kullanır ve sürekli ayarlanabilir akıl yürütme eforu sayesinde kullanıcılar düşünme derinliğini ihtiyaçlarına göre değiştirebilir. Model MIT lisansıyla yayımlandığından ticari kullanıma ve kendi sunucunuzda barındırmaya açıktır; açık ağırlıklı olarak indirilip kendi donanımınızda çalıştırılabilir. Model özellikle uzun bağlamlı çok modlu akıl yürütme, kodlama, belge anlama ve araç kullanan ajan uygulamaları için tasarlanmıştır. Belge analizi, grafik yorumlama ve görsel soru yanıtlama gibi görevlerde de kullanılabilir. Raporlara göre V4 Pro modelini performans, hız ve görev tamamlama süresi açısından geride bırakır; önceki V4.1 Flash sürümüne kıyasla neredeyse tüm kıyaslamalarda iyileşme gösterir. Ajan görevlerinde 77,0 puana ulaşırken görev başına ortalama maliyet0,20 ABD dolarının hemen altındadır ve düşük akıl yürütme ayarında bile yüzde 72'nin üzerine çıkar. Görev yürütme süresini ve çıktı uzunluğunu azaltır; V4.1 ailesinin maliyet verimli katmanı olarak konumlanır. Model DeepSeek, NVIDIA NIM ve diğer platformlar üzerinden kullanılabilir; Transformers, vLLM, SGLang ve Docker Model Runner ile çalıştırılabilir. Jinja biçiminde bir sohbet şablonu içermez; bunun yerine istem kodlaması için kendi içinde eksiksiz bir Python referans uygulaması sunar. Ayrıca aynı istem biçimini sağlayan, Python bağlantılarına sahip Rust kütüphanelerinden oluşan deepseek-recipe paketiyle birlikte gelir. Bilgi kesim tarihi Mayıs 2025'tir. Bazı kaynaklarda model boyutu 763,2 milyar toplam parametre, bazılarında ise 552 milyar omurga parametresi olarak bildirilir; bu farklılık sayım yöntemlerinden kaynaklanıyor olabilir. Model bazı kıyaslamalarda Opus 5'in gerisinde kalır.
Kullanım nasıl faturalandırılır?
Faturanız kullandığınız sağlayıcıya, fiyatlarına ve kullanımınıza bağlıdır. Daha uzun girişler veya başka koşullar farklı fiyatlara tabi olabilir.
Model hangi girdi türlerini destekliyor?
Metin ve görüntü girdisini kabul eder, çıktı olarak metin üretir.
Bağlam ve çıktı uzunluğu ne kadar?
Girdi bağlamı bir milyon token'a kadar çıkabilir; çıktı sınırı 384.000 tokendir.
Hangi görevler için uygundur?
Uzun bağlamlı çok modlu akıl yürütme, kodlama, belge anlama, belge analizi, grafik yorumlama, görsel soru yanıtlama ve araç kullanan ajan uygulamaları için tasarlanmıştır.
Kendi donanımımda çalıştırabilir miyim?
Evet, model açık ağırlıklı olarak sunulur ve MIT lisansıyla ticari kullanım ile kendi sunucunuzda barındırma dahil olmak üzere indirilip kendi donanımınızda çalıştırılabilir.
Önceki V4.1 Flash sürümünden farkı nedir?
Neredeyse tüm kıyaslamalarda önceki sürüme göre iyileşme gösterir; örneğin HLE (araçsız) sonucu 42,6'ya, Terminal-Bench 4.0 sonucu 42,3'e yükselmiştir. Ayrıca raporlara göre V4 Pro modelini performans, hız ve görev tamamlama süresi açısından geride bırakır.
Hangi çalışma ortamlarında kullanılabilir?
Transformers, vLLM, SGLang ve Docker Model Runner ile kullanılabilir; DeepSeek, NVIDIA NIM ve diğer platformlar üzerinden erişilebilir.
İlgili modeller
DeepSeek V4.1 Flash
DeepSeekdeepseek-v4.1-flashDeepSeek V4.1 Flash, bir milyon token bağlam penceresi ve yerel görsel anlama desteğiyle metin ile görüntü girdilerini işleyen, açık ağırlıklı bir çok kipli uzmanlar karışımı modeldir.
Bağlam
1.049M
Maks. çıktı
943.718K
Giriş tokenları
$0.3 / 1M token
Çıkış tokenları
$1.2 / 1M token
DeepSeek V4 Pro 0813
DeepSeekdeepseek-v4-pro-0813DeepSeek V4 Pro 0813, 1 milyon token bağlam penceresi ve üç kademeli düşünme moduyla uzun ufuklu ajan görevleri ile karmaşık kodlama için tasarlanmış amiral gemisi bir modeldir.
Bağlam
1.049M
Maks. çıktı
393.216K
Giriş tokenları
$1.32 / 1M token
Çıkış tokenları
$3.96 / 1M token