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

deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017

Yayın tarihi: 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...

Fiyatlandırma

Kullandıkça öde

Ön ödeme yok, yalnızca kullandığınız kadar ödeyin

Giriş$0.30 / M Tokens
Çıkış$1.20 / M Tokens
Cache Read$0.0060 / M Tokens

Modeli dene

deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017
Çevrimiçi
deepseek
Merhaba! Yardımcı bir yapay zeka asistanıyım. Size nasıl yardımcı olabilirim?
Bu modeli yerel bir coding agent içinde kullanmaya hazır mısınız?Agent setup

API Kullanımı

API'mizle entegre etmek için aşağıdaki kod örneklerini kullanın:

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;
}

Model Tanıtımı

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

Bilgi

Sağlayıcıdeepseek
Türllm

Desteklenen İşlevsellik

Giriş
MetinGörsel
Çıkış
Metin
Bağlam1,048,576
Maks. Çıkış393,216
Vision✓ Destekleniyor
Function Calling✓ Destekleniyor

API Erişim Kılavuzu

Base URLhttps://llm.wavespeed.ai/v1
API Endpointchat/completions
Model IDdeepseek/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...

Giriş

$0.3 /M

Çıkış

$1.2 /M

Bağlam

1049K

Maks. Çıkış

393K

Vision

Destekleniyor

Araç Kullanımı

Destekleniyor

DeepSeek V4.1 Flash 1017'i WaveSpeedAI'da deneyin

Birleşik API'miz aracılığıyla DeepSeek V4.1 Flash 1017'e erişin — OpenAI uyumlu, soğuk başlatma yok, şeffaf fiyatlandırma.

DeepSeek V4.1 Flash 1017 hakkında sık sorulan sorular

DeepSeek V4.1 Flash 1017 API ücreti ne kadar?+

WaveSpeedAI fiyatlandırması: milyon giriş tokenı başına $0.30 ve milyon çıkış tokenı başına $1.20. Prompt caching ve toplu işleme ayrı faturalanır ve uzun, tekrar eden yüklerde etkin maliyeti düşürür.

DeepSeek V4.1 Flash 1017'in bağlam penceresi nedir?+

DeepSeek V4.1 Flash 1017 istek başına 1049K bağlam tokenını ve 393K çıkış tokenını destekler.

DeepSeek V4.1 Flash 1017 OpenAI uyumlu mu?+

WaveSpeedAI, DeepSeek V4.1 Flash 1017 modelini https://llm.wavespeed.ai/v1 adresindeki OpenAI uyumlu Chat Completions arayüzü üzerinden sunar. Çoğu OpenAI SDK istemcisinde base URL ve API anahtarını değiştirmek yeterlidir; isteğe bağlı alanlar modele bağlıdır.

DeepSeek V4.1 Flash 1017'e nasıl başlarım?+

WaveSpeedAI’a giriş yapın, Access Keys bölümünde bir API anahtarı oluşturun ve yukarıdaki model id ile https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions adresine istek gönderin. Güncel kullanılabilirlik, özellikler ve fiyatlar için model kataloğunu kontrol edin.

İlgili LLM API'leri