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

Data publikacji: 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...

Cennik

Płać za użycie

Bez kosztów początkowych, płacisz tylko za to, czego używasz

Wejście$0.30 / M Tokens

Wyjście$1.20 / M Tokens

Cache Read$0.0060 / M Tokens

Wypróbuj model

deepseek/deepseek-v4.1-flash

Online

Cześć! Jestem pomocnym asystentem AI. W czym mogę pomóc?

Gotowe użyć tego modelu w lokalnym coding agent?Konfiguracja agenta

Użycie API

Użyj poniższych przykładów kodu, aby zintegrować się z naszym 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;
}

Wprowadzenie do modelu

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

Dostawcadeepseek

Typllm

Obsługiwane funkcje

Wejście

TekstObraz

Wyjście

Tekst

Kontekst1,048,576

Maks. wyjście384,000

Vision✓ Obsługiwane

Function Calling✓ Obsługiwane

Przewodnik dostępu do API

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

API Endpointchat/completions

ID modeludeepseek/deepseek-v4.1-flash

Najczęstsze pytania o DeepSeek V4.1 Flash

Ile kosztuje API DeepSeek V4.1 Flash?+

Cennik na WaveSpeedAI: $0.30 za milion tokenów wejściowych i $1.20 za milion tokenów wyjściowych. Prompt caching i przetwarzanie wsadowe są rozliczane oddzielnie i obniżają efektywny koszt długich, powtarzalnych obciążeń.

Jakie jest okno kontekstu DeepSeek V4.1 Flash?+

DeepSeek V4.1 Flash obsługuje do 1049K tokenów kontekstu i do 384K tokenów wyjściowych na zapytanie.

Czy DeepSeek V4.1 Flash jest kompatybilny z OpenAI?+

WaveSpeedAI udostępnia DeepSeek V4.1 Flash pod adresem https://llm.wavespeed.ai/v1 przez interfejs Chat Completions zgodny z OpenAI. W większości klientów OpenAI SDK wystarczy zmienić base URL i klucz API; opcjonalne pola zależą od modelu.

Jak zacząć z DeepSeek V4.1 Flash?+

Zaloguj się do WaveSpeedAI, utwórz klucz API w Access Keys i wyślij żądanie do https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions z identyfikatorem modelu pokazanym powyżej. Bieżącą dostępność, możliwości i ceny sprawdź w katalogu modeli.