DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash (batch)

DeepSeek V4.1 Flash (batch) は DeepSeek のテキスト生成モデルで、api14 にモデル ID deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch として掲載されています。これはスパースな mixture-of-experts モデルであり、同社が Causal Encoder-Decoder アーキテクチャに基づいて構築した最初のモデルです。プロバイダーのリリース日は 2026-09-10 です。batch というラベルは、このバリアントが Flash モデルのバッチ処理オプションであることを示しています。

このモデルはテキストと画像の入力を受け付け、テキスト出力を返すため、言語プロンプトと画像を含むプロンプトの両方を処理できます。コンテキストウィンドウは 1,048,576 トークンで、非常に長いドキュメント、コードベース、長い会話履歴を 1 回のリクエストに収めるのに十分な大きさです。最大出力長は 131,072 トークンなので、応答も長くできます。サポートされるリクエストパラメータには、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、include_reasoning があります。

テキストと画像の両方を読み取り、長い出力を生成できるため、このモデルは長いレポートや契約書の要約、大規模なドキュメントセットに対する質問応答、テキストと画像が混在する入力からの構造化データの抽出、長文ドラフトの生成といったタスクに適しています。ツール呼び出しパラメータ (tools と tool_choice) により、外部関数を呼び出す必要があるエージェントやワークフローにおける推論エンジンとして使用できます。構造化出力と response_format は、返信を固定スキーマに従わせる必要がある場合に役立ち、reasoning パラメータを使うと、回答前にモデルが実行する内部推論の量を制御できます。

このモデルは、api14 の OpenAI 互換 API を通じて、モデル ID deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch を使用して呼び出します。これは、任意の OpenAI 形式の chat completions エンドポイントを呼び出す場合と同じ方法です。model フィールドをその ID に設定し、必要に応じて画像コンテンツを含むメッセージを送信します。リクエストは上記のパラメータをサポートしているため、temperature、top_p、top_k、min_p、各種ペナルティパラメータ、logit_bias、seed、stop、max_tokens、response_format、structured_outputs、tools、tool_choice、reasoning、reasoning_effort、include_reasoning をリクエストボディに直接設定できます。

batch バリアントは、ワークロードを対話形式ではなくバッチで処理できる場合に選ぶべきものです。レイテンシと能力の間で異なるトレードオフが必要な場合、またはテキスト以外のモダリティを出力するモデルが必要な場合は、api14 上の別のモデルの方が適している可能性があります。ここに記載した事実はテキスト出力のみを対象としているため、画像、音声、動画の生成を必要とするタスクはこのモデルが提供する範囲外です。