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

deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017

Data publikacji: 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...

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-1017
Online
deepseek
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-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;
}

Wprowadzenie do modelu

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

SpecificationValue
Providerdeepseek
Model TypeChat Completions model
Architecturetext+image->text
Context Window1048576 tokens
Max Input655360 tokens
Max Output393216 tokens
InputText, Image
OutputText
VisionSupported
Function CallingSupported
Structured OutputsSupported
Release DateOctober 17, 2026

How to Use

  1. Write your prompt - describe the task, provide context, and specify the desired output format.
  2. 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

Info

Dostawcadeepseek
Typllm

Obsługiwane funkcje

Wejście
TekstObraz
Wyjście
Tekst
Kontekst1,048,576
Maks. wyjście393,216
Vision✓ Obsługiwane
Function Calling✓ Obsługiwane

Przewodnik dostępu do API

Base URLhttps://llm.wavespeed.ai/v1
API Endpointchat/completions
ID modeludeepseek/deepseek-v4.1-flash-1017

DeepSeek V4.1 Flash 1017 API

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...

Wejście

$0.3 /M

Wyjście

$1.2 /M

Kontekst

1049K

Maks. wyjście

393K

Vision

Obsługiwane

Użycie narzędzi

Obsługiwane

Wypróbuj DeepSeek V4.1 Flash 1017 w WaveSpeedAI

Uzyskaj dostęp do DeepSeek V4.1 Flash 1017 przez nasze ujednolicone API — kompatybilne z OpenAI, bez zimnych startów, przejrzyste ceny.

Najczęstsze pytania o DeepSeek V4.1 Flash 1017

Ile kosztuje API DeepSeek V4.1 Flash 1017?+

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 1017?+

DeepSeek V4.1 Flash 1017 obsługuje do 1049K tokenów kontekstu i do 393K tokenów wyjściowych na zapytanie.

Czy DeepSeek V4.1 Flash 1017 jest kompatybilny z OpenAI?+

WaveSpeedAI udostępnia DeepSeek V4.1 Flash 1017 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 1017?+

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.

Powiązane API LLM