deepseek/deepseek-v4.1-flash
प्रकाशन तिथि: 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...
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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;
}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...
This model is available through the WaveSpeed AI OpenAI-compatible API for chat completions and compatible application workflows.
| 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 |
Base URL: https://llm.wavespeed.ai/v1 API Endpoint: chat/completions Model ID: deepseek/deepseek-v4.1-flash
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 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!"}]
}'
deepseek/deepseek-v4.1-flash
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...
इनपुट
$0.3 /M
आउटपुट
$1.2 /M
कॉन्टेक्स्ट
1049K
अधिकतम आउटपुट
384K
विज़न
समर्थित
टूल उपयोग
समर्थित
हमारे एकीकृत API के ज़रिए DeepSeek V4.1 Flash तक पहुंचें — OpenAI-कम्पैटिबल, कोई कोल्ड स्टार्ट नहीं, पारदर्शी मूल्य निर्धारण।
WaveSpeedAI पर मूल्य निर्धारण: प्रति मिलियन इनपुट टोकन $0.30 और प्रति मिलियन आउटपुट टोकन $1.20। प्रॉम्प्ट कैशिंग और बैच प्रोसेसिंग की बिलिंग अलग से होती है और लंबे, दोहराव वाले वर्कलोड पर प्रभावी लागत कम करती है।
DeepSeek V4.1 Flash प्रति अनुरोध 384K टोकन तक के आउटपुट के साथ 1049K टोकन तक के कॉन्टेक्स्ट को सपोर्ट करता है।
WaveSpeedAI DeepSeek V4.1 Flash को https://llm.wavespeed.ai/v1 पर OpenAI-कम्पैटिबल Chat Completions इंटरफ़ेस के ज़रिए उपलब्ध कराता है। अधिकांश OpenAI SDK क्लाइंट बेस URL और API कुंजी बदलकर काम करते हैं; वैकल्पिक फ़ील्ड चयनित मॉडल पर निर्भर करते हैं।
WaveSpeedAI में साइन इन करें, Access Keys में एक API कुंजी बनाएं, फिर ऊपर दिखाए गए मॉडल id के साथ https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions पर एक अनुरोध भेजें। उपलब्धता, क्षमताओं और मूल्य निर्धारण के लिए वर्तमान मॉडल कैटलॉग देखें।