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

ลองใช้โมเดล

deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017

ออนไลน์

สวัสดี! ฉันคือผู้ช่วย AI พร้อมช่วยคุณ ต้องการให้ช่วยอะไรไหม?

พร้อมใช้โมเดลนี้ใน coding agent บนเครื่องหรือยัง?ตั้งค่า agent

การใช้งาน API

ใช้ตัวอย่างโค้ดต่อไปนี้เพื่อผสานรวมกับ API ของเรา:

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;
}

แนะนำโมเดล

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

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ DeepSeek V4.1 Flash 1017

DeepSeek V4.1 Flash 1017 API ราคาเท่าไหร่?+

ราคาบน WaveSpeedAI: $0.30 ต่อล้านโทเคนอินพุต และ $1.20 ต่อล้านโทเคนเอาต์พุต Prompt caching และ batch processing คิดค่าบริการแยกและช่วยลดต้นทุนที่แท้จริงสำหรับภาระงานที่ยาวและทำซ้ำ

DeepSeek V4.1 Flash 1017 มี context window เท่าใด?+

DeepSeek V4.1 Flash 1017 รองรับสูงสุด 1049K โทเคนคอนเท็กซ์ และสูงสุด 393K โทเคนเอาต์พุตต่อคำขอ

DeepSeek V4.1 Flash 1017 เข้ากันได้กับ OpenAI หรือไม่?+

WaveSpeedAI ให้บริการ DeepSeek V4.1 Flash 1017 ที่ https://llm.wavespeed.ai/v1 ผ่านอินเทอร์เฟซ Chat Completions ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ไคลเอนต์ OpenAI SDK ส่วนใหญ่ใช้งานได้โดยเปลี่ยน base URL และ API key ส่วนฟิลด์เสริมขึ้นอยู่กับโมเดล

จะเริ่มใช้ DeepSeek V4.1 Flash 1017 ได้อย่างไร?+

ลงชื่อเข้าใช้ WaveSpeedAI สร้าง API key ใน Access Keys แล้วส่งคำขอไปยัง https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions โดยใช้ model id ที่แสดงด้านบน ตรวจสอบความพร้อมใช้งาน ความสามารถ และราคาจากแคตตาล็อกโมเดลปัจจุบัน

ราคา