DeepSeek V4.1 Flash
deepseek-v4.1-flashDeepSeek V4.1 Flash 支持文字与图片理解，适合编程、终端和界面智能体，以及需要持续完成的长流程任务。
- 起始價格
- 輸入 / 輸出 · 1M
- 上下文
- 1M
- 最大輸入窗口
- 最大輸出
- 393.2K
- 單次回應最大 token 數
- 模態
- →
Pricing by Supplier
比較同一模型在不同供應商的價格與服務表現。
| 供應商 | Discount | 輸入/M | 輸出/M | ||
|---|---|---|---|---|---|
Oofficial 官方接口直连 | — | $75 | $75 | ||
Baidu | 省35% | $48.75 | $48.75 |
左右滑動表格，查看完整價格與效能。
能力 / 支援的模態
廠商與數據私隱
效能
基準測試
標準化評測得分。百分比越高越好，並展示排名百分位。
指標來源：Artificial Analysis 2026-09-30·DeepSeek V4.1 Flash
目前基準快照不包含此模型。
缺少模型或測量值不代表零分。
基準圖表保留來源中的模型選擇和推理設定。缺少模型或測量值不代表零分，基準成本或速度也不是本站的服務承諾。
About DeepSeek V4.1 Flash
从文本推理走向视觉协作
DeepSeek V4.1 Flash 可以结合文字与图片进行分析，适合编程助手、终端工作流和计算机使用智能体。它能围绕代码、日志与界面截图理解一个问题，让视觉信息参与后续判断，而不是把截图内容与文本任务分开处理。
适合需要多次观察和行动的工作
例如排查一个后台页面，可以先读取错误日志，再对照截图判断用户实际看到的状态，随后修改代码并检查结果。长流程任务则可以保留项目材料、关键约束与阶段成果，让模型持续推进到有明确完成标志的结果。应用提供终端、浏览器或其他工具后，这些分析才能转成实际操作。
图像理解适合界面分析、图表解读和视觉信息提取。输入截图时，应保留必要的上下文，并说明希望发现的问题；文字很小或画面不完整时，补充局部清晰截图比要求模型猜测更有效。
长任务也需要明确边界
V4.1 Flash支持思考与非思考模式，也支持JSON输出和工具调用。可以按任务选择相应方式：格式化提取重在字段稳定，复杂排障重在证据链与验证。多步骤执行中要保留失败信息和中间结果，并设置阶段检查点，避免模型在缺少实际状态时继续推测。
Use cases and prompting
视觉排障示例
“这是后台保存设置后的截图、浏览器报错和对应组件代码。请先说明界面状态与日志能共同证明什么，再沿提交与回显流程定位问题。提出最小修复，并验证保存失败、重复提交和刷新后回显三种情况。”
需要实际修改与测试时，让应用提供相关文件和执行工具。
截图里能看见信息，为什么仍会识别错？
小字、压缩和遮挡会影响判断。提供原尺寸或局部放大的清晰截图，并说明要关注的区域。
怎样让多步骤任务有明确结束？
事先写出完成条件，例如测试通过、页面回显正确、输出文件可打开；每一步根据实际结果检查，而不是只确认计划已写完。
API access
API 介面文件
呼叫示例
/v1/chat/completions| 參數 | 類型 | 預設值 / 範圍 | 說明資訊 |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | 採樣溫度；越低越穩定 |
top_p | number | = 10 ~ 1 | 核採樣累積概率 |
max_tokens | integer | >= 1 | 回應中最大 token 數 |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 懲罰高頻 token 的重複出現 |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 鼓勵引入新話題 |
stop | array | — | 最多 4 個停止生成的字串 |
seed | integer | — | 盡量保證可復現的採樣種子 |
n | integer | = 1>= 1 | 生成的候選條數 |
stream | boolean | = false | 透過 SSE 串流返回 token |
response_format | object | — | 強制輸出 JSON 物件或符合 Schema 的結果 |
tools | array | — | 模型可呼叫的工具 / 函數聲明 |
tool_choice | string | autononerequired | 工具選擇策略或具體工具名 |
logprobs | boolean | = false | 返回每個 token 的對數概率 |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | 每個 token 返回的 top 概率數量 |
logit_bias | object | — | 按 token 的 logit 偏置映射 |
user | string | — | 用於風險審計的終端用戶標識 |
替換 <YOUR_API_KEY> 替換為 API 金鑰頁面中的金鑰。
身份驗證
所有請求必須攜帶 Authorization: Bearer <TOKEN> 請求頭。Anthropic 格式的端點也接受 x-api-key 請求頭。
在「令牌」頁面生成 API Key，可以按模型、分組、IP、速率等維度精細化授權。
支援的參數
| 參數 | 類型 | 預設值 / 範圍 | 說明資訊 |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | 採樣溫度；越低越穩定 |
top_p | number | = 10 ~ 1 | 核採樣累積概率 |
max_tokens | integer | >= 1 | 回應中最大 token 數 |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 懲罰高頻 token 的重複出現 |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 鼓勵引入新話題 |
stop | array | — | 最多 4 個停止生成的字串 |
seed | integer | — | 盡量保證可復現的採樣種子 |
n | integer | = 1>= 1 | 生成的候選條數 |
stream | boolean | = false | 透過 SSE 串流返回 token |
response_format | object | — | 強制輸出 JSON 物件或符合 Schema 的結果 |
tools | array | — | 模型可呼叫的工具 / 函數聲明 |
tool_choice | string | autononerequired | 工具選擇策略或具體工具名 |
logprobs | boolean | = false | 返回每個 token 的對數概率 |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | 每個 token 返回的 top 概率數量 |
logit_bias | object | — | 按 token 的 logit 偏置映射 |
user | string | — | 用於風險審計的終端用戶標識 |
速率限制
| 供應商 | RPM | TPM | RPD |
|---|---|---|---|
| Baidu | 無限制 | 無限制 | 無限制 |
| official | 無限制 | 無限制 | 無限制 |
無限制
Frequently asked questions about deepseek-v4.1-flash
What is deepseek-v4.1-flash?
DeepSeek V4.1 Flash 支持文字与图片理解，适合编程、终端和界面智能体，以及需要持续完成的长流程任务。
How do I call deepseek-v4.1-flash?
Create an API key with access to deepseek-v4.1-flash, then use the exact model ID and a supported endpoint from the API access section. Request fields depend on the selected endpoint.
How is deepseek-v4.1-flash priced?
Pricing depends on the selected provider group and the model billing unit. The current input, output, request, or media prices are shown on this page before sign-up.
What is the context window of deepseek-v4.1-flash?
The model catalog lists a context window of 1048576 tokens. Check the selected endpoint for request limits.
What is the maximum output of deepseek-v4.1-flash?
The model catalog lists a maximum output of 393216 tokens. Your request settings may set a lower limit.
How should I evaluate deepseek-v4.1-flash for my project?
Start with the use cases and prompting guidance on this page, then evaluate the model with representative inputs from your project.