DeepSeek V4.1 Flash | DeepSeek Multimodal LLM API Pricing

Name: DeepSeek V4.1 Flash API
Brand: deepseek
Price: 0.3 USD
Availability: InStock

deepseek/deepseek-v4.1-flash

Veröffentlichungsdatum: 2026-09-10

1,048,576 context · $0.30/M input tokens · $1.20/M output tokens

DeepSeek V4.1 Flash is a sparse mixture-of-experts model from DeepSeek, and the first built on the company's Causal Encoder-Decoder (CED) architecture. It activates 8B parameters on input and 16B on...

Preise

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Eingabe$0.30 / M Tokens

Ausgabe$1.20 / M Tokens

Cache Read$0.0060 / M Tokens

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deepseek/deepseek-v4.1-flash

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API-Nutzung

Verwenden Sie die folgenden Codebeispiele zur Integration mit unserer API:

import OpenAI from 'openai';

if (!process.env.WAVESPEED_API_KEY) throw new Error('Set WAVESPEED_API_KEY');
const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.WAVESPEED_API_KEY,
  baseURL: 'https://llm.wavespeed.ai/v1',
  timeout: 120_000,
  maxRetries: 0,
});

try {
  const response = await client.chat.completions.create({
    model: 'deepseek/deepseek-v4.1-flash',
    messages: [{ role: 'user', content: 'Hello!' }],
  });
  const body = response as typeof response & { error?: { message?: string } };
  if (body.error) throw new Error(body.error.message || 'LLM generation failed');
  console.log(response.choices[0]?.message?.content ?? '');
} catch (error) {
  console.error('LLM request failed:', error);
  process.exitCode = 1;
}

import OpenAI from 'openai';

if (!process.env.WAVESPEED_API_KEY) throw new Error('Set WAVESPEED_API_KEY');
const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.WAVESPEED_API_KEY,
  baseURL: 'https://llm.wavespeed.ai/v1',
  timeout: 120_000,
  maxRetries: 0,
});

try {
  const response = await client.chat.completions.create({
    model: 'deepseek/deepseek-v4.1-flash',
    messages: [{ role: 'user', content: 'Hello!' }],
  });
  const body = response as typeof response & { error?: { message?: string } };
  if (body.error) throw new Error(body.error.message || 'LLM generation failed');
  console.log(response.choices[0]?.message?.content ?? '');
} catch (error) {
  console.error('LLM request failed:', error);
  process.exitCode = 1;
}

Modelleinführung

DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash

This model is available through the WaveSpeed AI OpenAI-compatible API for chat completions and compatible application workflows.

Why It Looks Great

text+image->text architecture for Text, Image to Text workloads
1048576 context window for long prompts, document analysis, and multi-turn workflows
Vision input support for image understanding and multimodal tasks
Function calling and tool-use support for agentic application workflows
Structured output support for JSON responses and schema-constrained generation
Reasoning controls available through supported parameters

Key Features

Context Window: 1048576 tokens
Max Input: 917504 tokens
Max Output: 131072 tokens
Vision: Supported
Function Calling: Supported
Structured Outputs: Supported
Image Generation: Not listed
Audio Input: Not listed
Supported Parameters: frequency_penalty, include_reasoning, logit_bias, logprobs, max_tokens, min_p, parallel_tool_calls, presence_penalty, reasoning, reasoning_effort, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_a, top_k, top_logprobs, top_p

Specifications

Specification	Value
Provider	deepseek
Model Type	Chat Completions model
Architecture	text+image->text
Context Window	1048576 tokens
Max Input	917504 tokens
Max Output	131072 tokens
Input	Text, Image
Output	Text
Vision	Supported
Function Calling	Supported
Structured Outputs	Supported
Release Date	September 10, 2026

How to Use

Write your prompt - describe the task, provide context, and specify the desired output format.
Submit - the model processes your request and returns the response.

API Integration

Base URL: https://llm.wavespeed.ai/v1 API Endpoint: chat/completions Model ID: deepseek/deepseek-v4.1-flash

API Usage

Python SDK

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://llm.wavespeed.ai/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek/deepseek-v4.1-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}]
)

print(response.choices[0].message.content)

cURL

curl https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "deepseek/deepseek-v4.1-flash",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Notes

Model: deepseek/deepseek-v4.1-flash
Provider: deepseek

Info

Anbieterdeepseek

Typllm

Unterstützte Funktionen

Eingabe

TextBild

Ausgabe

Text

Kontext1,048,576

Max. Ausgabe384,000

Vision✓ Unterstützt

Function Calling✓ Unterstützt

API-Zugriffsanleitung

Base URLhttps://llm.wavespeed.ai/v1

API-Endpunktchat/completions

Modell-IDdeepseek/deepseek-v4.1-flash

Häufige Fragen zu DeepSeek V4.1 Flash

Wie viel kostet die DeepSeek V4.1 Flash-API?+

Preise auf WaveSpeedAI: $0.30 pro Million Input-Tokens und $1.20 pro Million Output-Tokens. Prompt-Caching und Batch-Verarbeitung werden separat berechnet und reduzieren die effektiven Kosten bei langen, sich wiederholenden Workloads.

Wie groß ist das Kontextfenster von DeepSeek V4.1 Flash?+

DeepSeek V4.1 Flash unterstützt bis zu 1049K Kontext-Tokens und bis zu 384K Output-Tokens pro Anfrage.

Ist DeepSeek V4.1 Flash OpenAI-kompatibel?+

WaveSpeedAI stellt DeepSeek V4.1 Flash unter https://llm.wavespeed.ai/v1 über die OpenAI-kompatible Chat-Completions-Schnittstelle bereit. Bei den meisten OpenAI-SDK-Clients reichen Base-URL und API-Schlüssel; optionale Felder hängen vom Modell ab.

Wie starte ich mit DeepSeek V4.1 Flash?+

Melden Sie sich bei WaveSpeedAI an, erstellen Sie unter Access Keys einen API-Schlüssel und senden Sie eine Anfrage mit der oben gezeigten Modell-ID an https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions. Verfügbarkeit, Fähigkeiten und Preise finden Sie im aktuellen Modellkatalog.