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DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017

deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017

टेक्स्टइनपुट: text · imageToolsReasoning1M17 अक्टू॰ 2026 को जोड़ा गया

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DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017 एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 67% कम है।
10,48,576 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
agents और integrations के लिए tool (function) calling सपोर्ट करता है।
schema के साथ structured JSON output सपोर्ट करता है।
reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
इनपुट के रूप में इमेज स्वीकार करता है (vision)।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.00158 है।

DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017 के बारे में

DeepSeek V4.1 Flash 1017, DeepSeek का एक टेक्स्ट जनरेशन मॉडल है, जिसे DeepSeek V4.1 Flash के 17 अक्टूबर, 2026 स्नैपशॉट के रूप में जारी किया गया है। DeepSeek अंतर्निहित मॉडल को अपने ही deepseek-flash API मॉडल नाम के तहत सेवा प्रदान करता है, और यह स्नैपशॉट api14 पर deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017 के रूप में उपलब्ध संस्करण है। यह एक sparse mixture-of-experts मॉडल है, जिसका अर्थ है कि किसी भी दिए गए टोकन के लिए नेटवर्क का केवल एक हिस्सा सक्रिय रहता है, यह एक ऐसा डिज़ाइन है जो आम तौर पर कुल पैरामीटर संख्या के सापेक्ष अनुमान को तेज़ बनाए रखता है। यदि आप DeepSeek से एक सामान्य प्रयोजन वाला टेक्स्ट मॉडल चुन रहे हैं, तो यह बड़े फ्लैगशिप वेरिएंट के बजाय Flash श्रेणी का है।

क्षमता के पक्ष में, मॉडल टेक्स्ट और इमेज इनपुट स्वीकार करता है और केवल टेक्स्ट लौटाता है, इसलिए यह अंदर आने की दिशा में मल्टीमॉडल है लेकिन बाहर जाने की दिशा में नहीं। कॉन्टेक्स्ट विंडो 1,048,576 टोकन है, जो बहुत लंबे दस्तावेज़ों, पूरे कोड रिपॉजिटरी, या विस्तारित बातचीत इतिहास को एक ही अनुरोध में रखने के लिए पर्याप्त बड़ी है। अधिकतम आउटपुट 393,216 टोकन है, इसलिए अधिकांश मामलों में बिना कटौती के लंबी फॉर्म जनरेशन संभव है। समर्थित अनुरोध पैरामीटर में temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, stop, max_tokens, logprobs और top_logprobs, response_format, tool_choice और tools, साथ ही रीज़निंग नियंत्रण शामिल हैं: reasoning, reasoning_effort और include_reasoning। यह संयोजन एक ऐसे मॉडल की ओर इशारा करता है जो संरचित आउटपुट निर्देशों का पालन कर सकता है और पूछे जाने पर अपना रीज़निंग ट्रेस भी दिखा सकता है।

ये क्षमताएँ कुछ ठोस उपयोगों की ओर संकेत करती हैं। लंबा कॉन्टेक्स्ट दस्तावेज़ विश्लेषण के लिए उपयुक्त है, जैसे लंबे अनुबंधों, शोध पत्रों, या लॉग फ़ाइलों को बिना चंकिंग के सारांशित करना या क्वेरी करना। इमेज इनपुट इसे उन कार्यों के लिए उपयोगी बनाता है जो स्क्रीनशॉट या स्कैन किए गए पृष्ठों को टेक्स्ट निर्देशों के साथ मिलाते हैं, उदाहरण के लिए किसी फॉर्म इमेज से संरचित डेटा निकालना या किसी आरेख के बारे में प्रश्नों का उत्तर देना। टूल कॉलिंग और संरचित प्रतिक्रिया प्रारूप एजेंट शैली के वर्कफ़्लो और पाइपलाइनों के लिए उपयुक्त हैं जहाँ मॉडल को JSON उत्सर्जित करना या फ़ंक्शन को इनवोक करना होता है। रीज़निंग पैरामीटर तब उपयोगी होते हैं जब आप चाहते हैं कि मॉडल किसी कठिन समस्या पर अधिक प्रयास करे, या जब आप रीज़निंग को अंतिम उत्तर से अलग निरीक्षण करना चाहते हैं।

api14 के माध्यम से इसे कॉल करना किसी अन्य OpenAI संगत मॉडल की तरह ही काम करता है। अपने क्लाइंट को api14 बेस URL पर इंगित करें, अपनी api14 कुंजी का उपयोग करें, और model फ़ील्ड को deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017 पर सेट करें। चूँकि एंडपॉइंट OpenAI chat completions आकार का अनुसरण करता है, मौजूदा SDK और लाइब्रेरी बिना किसी संशोधन के काम करते हैं; आप अनुरोध बॉडी में messages, और वैकल्पिक रूप से ऊपर सूचीबद्ध कोई भी समर्थित पैरामीटर पास करते हैं। स्ट्रीमिंग, टूल कॉल और संरचित आउटपुट सभी उन्हीं पैरामीटरों द्वारा संचालित होते हैं, न कि किसी प्रदाता विशिष्ट एक्सटेंशन द्वारा।

एक व्यावहारिक नोट: यह एक Flash श्रेणी का मॉडल है, इसलिए यदि आपका वर्कलोड DeepSeek से उपलब्ध गहनतम रीज़निंग पर निर्भर करता है, तो कोई बड़ा सहोदर मॉडल बेहतर फिट हो सकता है, और reasoning_effort पैरामीटर आपको इस मॉडल के भीतर गति और गहराई के बीच संतुलन बनाने देता है। यह भी ध्यान रखें कि आउटपुट केवल टेक्स्ट है, इसलिए जनरेट की गई इमेज या ऑडियो की आवश्यकता वाला कोई भी कार्य इसके दायरे से बाहर है। टेक्स्ट और इमेज इन, टेक्स्ट आउट, बहुत बड़े कॉन्टेक्स्ट और टूल समर्थन के साथ, यह पहले मूल्यांकन करने के लिए एक उचित डिफ़ॉल्ट है।

DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017 API कैसे कॉल करें

अपने dashboard में API key बनाएं।
अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017" पर सेट करें।

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_completion_tokensmax_tokensmin_pparallel_tool_callspresence_penaltyreasoningreasoning_effortrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 10,48,576
अधिकतम आउटपुट: 3,93,216
इनपुट: text, image
आउटपुट: text

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017 API की कीमत कितनी है?: DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017 की कीमत इनपुट $0.52 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017 की context window कितनी है?: DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017 हर request में 10,48,576 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 3,93,216 आउटपुट tokens तक लिखता है।
DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017 क्या कर सकता है?: DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017 text, image स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output, reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
अपने कोड से DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017 कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017 के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: MiniMax: MiniMax M3.1 Flash, LiquidAI: LFM2.5-24B-A2B, Upstage: Solar Pro 4। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

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