DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash (batch)

DeepSeek V4.1 Flash (batch) adalah model generasi teks dari DeepSeek, terdaftar di api14 dengan model id deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch. Ini adalah model sparse mixture-of-experts dan yang pertama dari perusahaan yang dibangun di atas arsitektur Causal Encoder-Decoder. Tanggal rilis penyedia adalah 2026-09-10. Label batch menandai varian ini sebagai opsi pemrosesan batch untuk model Flash.

Model ini menerima input teks dan gambar serta mengembalikan output teks, sehingga dapat menangani prompt bahasa maupun prompt yang menyertakan gambar. Model ini memiliki context window 1.048.576 token, yang cukup besar untuk menampung dokumen yang sangat panjang, basis kode atau riwayat percakapan panjang dalam satu permintaan. Panjang output maksimum adalah 131.072 token, sehingga respons juga bisa panjang. Parameter permintaan yang didukung meliputi 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 dan include_reasoning.

Karena model ini membaca teks dan gambar serta dapat menghasilkan output panjang, model ini cocok untuk tugas seperti merangkum laporan atau kontrak yang panjang, menjawab pertanyaan atas kumpulan dokumen besar, mengekstrak data terstruktur dari input campuran teks dan gambar, dan menghasilkan draf bentuk panjang. Parameter pemanggilan tool (tools dan tool_choice) membuatnya dapat digunakan sebagai mesin penalaran dalam agen atau alur kerja yang perlu memanggil fungsi eksternal. Structured outputs dan response_format membantu ketika Anda memerlukan balasan mengikuti skema tetap, dan parameter reasoning memungkinkan Anda mengontrol seberapa banyak penalaran internal yang dilakukan model sebelum menjawab.

Anda memanggil model ini melalui API yang kompatibel dengan OpenAI dari api14 menggunakan model id deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch, dengan cara yang sama seperti Anda memanggil endpoint chat completions bergaya OpenAI lainnya. Setel field model ke id tersebut dan kirim pesan Anda, termasuk konten gambar bila diperlukan. Permintaan mendukung parameter yang tercantum di atas, sehingga Anda dapat menyetel temperature, top_p, top_k, min_p, parameter penalti, logit_bias, seed, stop, max_tokens, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, reasoning, reasoning_effort dan include_reasoning langsung di body permintaan.

Varian batch adalah pilihan yang tepat ketika beban kerja Anda dapat diproses secara batch daripada interaktif. Jika Anda memerlukan trade-off berbeda antara latensi dan kemampuan, atau model yang mengeluarkan modalitas selain teks, model lain di api14 mungkin lebih cocok. Fakta di sini hanya mencakup output teks, sehingga tugas yang memerlukan generasi gambar, audio atau video berada di luar apa yang disediakan model ini.