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

deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017

Ngày phát hành: 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...

Giá cả

Trả theo mức dùng

Không tốn phí trả trước, chỉ trả cho những gì bạn dùng

Đầu vào$0.30 / M Tokens
Đầu ra$1.20 / M Tokens
Cache Read$0.0060 / M Tokens

Dùng thử mô hình

deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017
Trực tuyến
deepseek
Xin chào! Tôi là trợ lý AI hữu ích. Tôi có thể giúp gì cho bạn?
Sẵn sàng dùng model này trong coding agent local?Setup agent

Sử dụng API

Dùng các ví dụ mã sau để tích hợp với API của chúng tôi:

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;
}

Giới thiệu mô hình

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

Thông tin

Nhà cung cấpdeepseek
Loạillm

Tính năng được hỗ trợ

Đầu vào
Văn bảnHình ảnh
Đầu ra
Văn bản
Ngữ cảnh1,048,576
Đầu ra tối đa393,216
Thị giác✓ Được hỗ trợ
Gọi hàm✓ Được hỗ trợ

Hướng dẫn truy cập API

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...

Đầu Vào

$0.3 /M

Đầu Ra

$1.2 /M

Ngữ Cảnh

1049K

Đầu Ra Tối Đa

393K

Thị Giác

Được Hỗ Trợ

Sử Dụng Công Cụ

Được Hỗ Trợ

Thử DeepSeek V4.1 Flash 1017 trên WaveSpeedAI

Truy cập DeepSeek V4.1 Flash 1017 qua API hợp nhất của chúng tôi — tương thích OpenAI, không khởi động nguội, giá minh bạch.

Câu Hỏi Thường Gặp về DeepSeek V4.1 Flash 1017

DeepSeek V4.1 Flash 1017 có giá bao nhiêu qua API?+

Giá trên WaveSpeedAI: $0.30 mỗi triệu token đầu vào và $1.20 mỗi triệu token đầu ra. Prompt caching và xử lý theo lô được tính riêng và giảm chi phí thực tế cho các khối lượng công việc dài, lặp lại.

Cửa sổ ngữ cảnh của DeepSeek V4.1 Flash 1017 là gì?+

DeepSeek V4.1 Flash 1017 hỗ trợ tối đa 1049K token ngữ cảnh với tối đa 393K token đầu ra mỗi yêu cầu.

DeepSeek V4.1 Flash 1017 có tương thích OpenAI không?+

WaveSpeedAI cung cấp DeepSeek V4.1 Flash 1017 tại https://llm.wavespeed.ai/v1 qua giao diện Chat Completions tương thích OpenAI. Hầu hết các client OpenAI SDK hoạt động bằng cách đổi base URL và API key; các trường tùy chọn phụ thuộc vào mô hình được chọn.

Làm thế nào để bắt đầu với DeepSeek V4.1 Flash 1017?+

Đăng nhập vào WaveSpeedAI, tạo một API key trong Access Keys, rồi gửi một yêu cầu đến https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions với model id hiển thị phía trên. Kiểm tra danh mục mô hình hiện tại để biết tính khả dụng, khả năng và giá cả.

Các API LLM Liên Quan