DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash (batch)

DeepSeek V4.1 Flash (batch) es un modelo de generación de texto de DeepSeek, listado en api14 bajo el id de modelo deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch. Es un modelo de mezcla de expertos dispersa y el primero de la compañía construido sobre su arquitectura Causal Encoder-Decoder. La fecha de lanzamiento del proveedor es 2026-09-10. La etiqueta batch marca esta variante como la opción de procesamiento por lotes para el modelo Flash.

El modelo acepta entrada de texto e imagen y devuelve salida de texto, por lo que puede manejar tanto indicaciones de lenguaje como indicaciones que incluyen imágenes. Tiene una ventana de contexto de 1.048.576 tokens, lo suficientemente grande como para contener documentos muy largos, bases de código o historiales de conversación extensos en una sola solicitud. La longitud máxima de salida es de 131.072 tokens, por lo que las respuestas también pueden ser largas. Los parámetros de solicitud admitidos incluyen temperature, top_p, top_k, min_p, frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, logit_bias, seed, stop, max_tokens, response_format, structured_outputs, tool_choice, tools, reasoning, reasoning_effort e include_reasoning.

Debido a que lee tanto texto como imágenes y puede producir salidas largas, el modelo es adecuado para tareas como resumir informes o contratos largos, responder preguntas sobre grandes conjuntos de documentos, extraer datos estructurados de entradas mixtas de texto e imagen, y generar borradores de formato largo. Los parámetros de llamada a herramientas (tools y tool_choice) lo hacen utilizable como el motor de razonamiento en un agente o flujo de trabajo que necesita llamar a funciones externas. Las salidas estructuradas y response_format ayudan cuando necesitas que la respuesta siga un esquema fijo, y los parámetros de razonamiento te permiten controlar cuánto razonamiento interno realiza el modelo antes de responder.

Llamas al modelo a través de la API compatible con OpenAI de api14 usando el id de modelo deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch, de la misma manera en que llamarías a cualquier endpoint de finalizaciones de chat estilo OpenAI. Establece el campo model a ese id y envía tus mensajes, incluyendo contenido de imagen donde sea necesario. La solicitud admite los parámetros listados arriba, por lo que puedes establecer temperature, top_p, top_k, min_p, los parámetros de penalización, logit_bias, seed, stop, max_tokens, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, reasoning, reasoning_effort e include_reasoning directamente en el cuerpo de la solicitud.

La variante batch es la que debes elegir cuando tu carga de trabajo puede procesarse por lotes en lugar de interactivamente. Si necesitas un equilibrio diferente entre latencia y capacidad, o un modelo que produzca modalidades distintas al texto, otro modelo en api14 puede ajustarse mejor. Los datos aquí cubren solo salida de texto, por lo que las tareas que requieren generación de imagen, audio o video quedan fuera de lo que este modelo proporciona.