DeepSeek V4.1 Flash 1017 | DeepSeek Multimodal LLM API Pricing

Name: DeepSeek V4.1 Flash 1017 API
Brand: deepseek
Price: 0.3 USD
Availability: InStock

deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017

प्रकाशन तिथि: 2026-10-17

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

DeepSeek V4.1 Flash 1017 is the October 17, 2026 snapshot of DeepSeek V4.1 Flash, served by DeepSeek under the deepseek-flash API model name. V4.1 Flash is a sparse mixture-of-experts model...

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इनपुट$0.30 / M Tokens

आउटपुट$1.20 / M Tokens

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deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017

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API उपयोग

हमारे API के साथ एकीकृत करने के लिए निम्नलिखित कोड उदाहरणों का उपयोग करें:

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-1017',
    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-1017',
    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;
}

मॉडल परिचय

DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017

DeepSeek V4.1 Flash 1017 is the October 17, 2026 snapshot of DeepSeek V4.1 Flash, served by DeepSeek under the deepseek-flash API model name. V4.1 Flash is a sparse mixture-of-experts model...

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: 655360 tokens
Max Output: 393216 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_completion_tokens, 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_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	655360 tokens
Max Output	393216 tokens
Input	Text, Image
Output	Text
Vision	Supported
Function Calling	Supported
Structured Outputs	Supported
Release Date	October 17, 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-1017

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-1017",
    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-1017",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Notes

Model: deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017
Provider: deepseek

जानकारी

प्रदाताdeepseek

प्रकारllm

समर्थित कार्यक्षमता

इनपुट

टेक्स्टछवि

आउटपुट

टेक्स्ट

कॉन्टेक्स्ट1,048,576

अधिकतम आउटपुट393,216

विज़न✓ समर्थित

फ़ंक्शन कॉलिंग✓ समर्थित

API एक्सेस गाइड

बेस URLhttps://llm.wavespeed.ai/v1

API एंडपॉइंटchat/completions

मॉडल IDdeepseek/deepseek-v4.1-flash-1017

WaveSpeedAI पर DeepSeek V4.1 Flash 1017 आज़माएं

हमारे एकीकृत API के ज़रिए DeepSeek V4.1 Flash 1017 तक पहुंचें — OpenAI-कम्पैटिबल, कोई कोल्ड स्टार्ट नहीं, पारदर्शी मूल्य निर्धारण।

DeepSeek V4.1 Flash 1017 के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

API के ज़रिए DeepSeek V4.1 Flash 1017 की लागत कितनी है?+

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 1017 की कॉन्टेक्स्ट विंडो क्या है?+

DeepSeek V4.1 Flash 1017 प्रति अनुरोध 393K टोकन तक के आउटपुट के साथ 1049K टोकन तक के कॉन्टेक्स्ट को सपोर्ट करता है।

क्या DeepSeek V4.1 Flash 1017 OpenAI-कम्पैटिबल है?+

WaveSpeedAI DeepSeek V4.1 Flash 1017 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।

मैं DeepSeek V4.1 Flash 1017 के साथ कैसे शुरू करूं?+

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।