DeepSeek-V4.1-Flash adalah unggulan ringan dari keluarga arsitektur baru DeepSeek, yang memadatkan total parameter MoE sebanyak 552B untuk menghadirkan kecerdasan melampaui unggulan di berbagai tolok ukur utama, termasuk mengungguli DeepSeek-V4-Pro. Model ini mengadopsi desain asimetris Causal Encoder-Decoder dengan parameter aktif sebanyak 8B untuk input dan 16B untuk output, serta menawarkan pemahaman visual multimodal native. Penggunaan KV Cache dipangkas hingga seperempat dari HBM generasi sebelumnya dan seperdelapan dari penyimpanan SSD-nya, sehingga secara drastis menurunkan biaya untuk beban kerja konteks panjang dan agentic. Dengan jendela konteks sebesar 1M token dan output maksimum hingga 384K token, model ini menyeimbangkan throughput tinggi, latensi rendah, dan efisiensi biaya yang luar biasa.
Penyedia Layanan Inferensi
Penyedia layanan inferensi untuk deepseek-v4.1-flash adalah Alibaba Cloud Model Studio.
Kemampuan Model
Tiongkok (Beijing)
| Kemampuan | Dukungan | Kemampuan | Dukungan |
|---|---|---|---|
Modalitas Input | Teks, Gambar | Modalitas Output | Teks |
Pengalaman Model | Didukung | Function Calling | Didukung |
Structured Outputs | Didukung | Pencarian Web | Didukung |
Prefix Completion | Tidak Didukung | Caching Konteks | Didukung |
Inferensi Batch | Tidak Didukung | Fine-tuning | Tidak Didukung |
Singapore
Cakupan: International
| Kemampuan | Dukungan | Kemampuan | Dukungan |
|---|---|---|---|
Modalitas Input | Teks, Gambar | Modalitas Output | Teks |
Pengalaman Model | Didukung | Function Calling | Didukung |
Structured Outputs | Didukung | Pencarian Web | Didukung |
Prefix Completion | Tidak Didukung | Caching Konteks | Didukung |
Inferensi Batch | Tidak Didukung | Fine-tuning | Tidak Didukung |
Germany (Frankfurt)
Cakupan: Global
| Kemampuan | Dukungan | Kemampuan | Dukungan |
|---|---|---|---|
Modalitas Input | Teks, Gambar | Modalitas Output | Teks |
Pengalaman Model | Didukung | Function Calling | Didukung |
Structured Outputs | Didukung | Pencarian Web | Tidak Didukung |
Prefix Completion | Tidak Didukung | Caching Konteks | Didukung |
Inferensi Batch | Tidak Didukung | Fine-tuning | Tidak Didukung |
AS (Virginia)
Cakupan: Global
| Kemampuan | Dukungan | Kemampuan | Dukungan |
|---|---|---|---|
Modalitas Input | Teks, Gambar | Modalitas Output | Teks |
Pengalaman Model | Didukung | Function Calling | Didukung |
Structured Outputs | Didukung | Pencarian Web | Tidak Didukung |
Prefix Completion | Tidak Didukung | Caching Konteks | Didukung |
Inferensi Batch | Tidak Didukung | Fine-tuning | Tidak Didukung |
Japan (Tokyo)
Cakupan: Global
| Kemampuan | Dukungan | Kemampuan | Dukungan |
|---|---|---|---|
Modalitas Input | Teks, Gambar | Modalitas Output | Teks |
Pengalaman Model | Didukung | Function Calling | Didukung |
Structured Outputs | Didukung | Pencarian Web | Tidak Didukung |
Prefix Completion | Tidak Didukung | Caching Konteks | Didukung |
Inferensi Batch | Tidak Didukung | Fine-tuning | Tidak Didukung |
Batas Konteks
| Parameter | Nilai | Parameter | Nilai |
|---|---|---|---|
Panjang Input Maksimum | 1000000 | Panjang Output Maksimum | 393216 |
Jendela Konteks | 1000000 | Panjang Input Maksimum (Mode Berpikir) | 1000000 |
Panjang Output Maksimum (Mode Berpikir) | 393216 | Panjang Chain-of-Thought Maksimum | 393216 |
Harga
Halaman ini hanya menampilkan harga asli untuk panggilan API model, tidak termasuk promosi waktu terbatas. Kunjungi Konsol Model Studio untuk penawaran promosi.
Jam idle berlangsung pukul 22.00 hingga 08.00 hari berikutnya (UTC+8); waktu lainnya adalah jam sibuk.
Tiongkok (Beijing)
| Item Penagihan | Harga (USD) | Unit |
|---|---|---|
Input (Jam idle) | 0.141 | Per 1M token |
Input (Jam sibuk) | 0.283 | Per 1M token |
Output (Jam idle) | 0.565 | Per 1M token |
Output (Jam sibuk) | 1.131 | Per 1M token |
Input(Cache Implisit, Jam idle) | 0.014 | Per 1M token |
Input(Cache Implisit, Jam sibuk) | 0.028 | Per 1M token |
Singapore
Cakupan: International
| Item Penagihan | Harga (USD) | Unit |
|---|---|---|
Input (Jam idle) | 0.15 | Per 1M token |
Input (Jam sibuk) | 0.3 | Per 1M token |
Output (Jam idle) | 0.6 | Per 1M token |
Output (Jam sibuk) | 1.2 | Per 1M token |
Input(Cache Implisit, Jam idle) | 0.015 | Per 1M token |
Input(Cache Implisit, Jam sibuk) | 0.03 | Per 1M token |
Germany (Frankfurt)
Cakupan: Global
| Item Penagihan | Harga (USD) | Unit |
|---|---|---|
Input (Jam idle) | 0.141 | Per 1M token |
Input (Jam sibuk) | 0.283 | Per 1M token |
Output (Jam idle) | 0.565 | Per 1M token |
Output (Jam sibuk) | 1.131 | Per 1M token |
Input(Cache Implisit, Jam idle) | 0.014 | Per 1M token |
Input(Cache Implisit, Jam sibuk) | 0.028 | Per 1M token |
AS (Virginia)
Cakupan: Global
| Item Penagihan | Harga (USD) | Unit |
|---|---|---|
Input (Jam idle) | 0.141 | Per 1M token |
Input (Jam sibuk) | 0.283 | Per 1M token |
Output (Jam idle) | 0.565 | Per 1M token |
Output (Jam sibuk) | 1.131 | Per 1M token |
Input(Cache Implisit, Jam idle) | 0.014 | Per 1M token |
Input(Cache Implisit, Jam sibuk) | 0.028 | Per 1M token |
Japan (Tokyo)
Cakupan: Global
| Item Penagihan | Harga (USD) | Unit |
|---|---|---|
Input (Jam idle) | 0.141 | Per 1M token |
Input (Jam sibuk) | 0.283 | Per 1M token |
Output (Jam idle) | 0.565 | Per 1M token |
Output (Jam sibuk) | 1.131 | Per 1M token |
Input(Cache Implisit, Jam idle) | 0.014 | Per 1M token |
Input(Cache Implisit, Jam sibuk) | 0.028 | Per 1M token |
Batas Laju
Tiongkok (Beijing)
| Parameter | Nilai |
|---|---|
RPM (Permintaan Per Menit) | 15000 |
TPM (Token Per Menit) | 1,200,000 |
Singapore
Cakupan: International
| Parameter | Nilai |
|---|---|
RPM (Permintaan Per Menit) | 10000 |
TPM (Token Per Menit) | 1,200,000 |
Germany (Frankfurt)
Cakupan: Global
| Parameter | Nilai |
|---|---|
RPM (Permintaan Per Menit) | 15000 |
TPM (Token Per Menit) | 1,200,000 |
AS (Virginia)
Cakupan: Global
| Parameter | Nilai |
|---|---|
RPM (Permintaan Per Menit) | 15000 |
TPM (Token Per Menit) | 1,200,000 |
Japan (Tokyo)
Cakupan: Global
| Parameter | Nilai |
|---|---|
RPM (Permintaan Per Menit) | 15000 |
TPM (Token Per Menit) | 1,200,000 |
Hong Kong (Tiongkok)
Cakupan: Global
| Parameter | Nilai |
|---|---|
RPM (Permintaan Per Menit) | 15000 |
TPM (Token Per Menit) | 1,200,000 |
Versi Snapshot
deepseek-v4.1-flash-1017
DeepSeek-V4.1-Flash-1017 adalah iterasi terbaru dari V4.1-Flash, yang dilatih dengan pembelajaran penguatan berbasis umpan balik mandiri untuk memberikan peningkatan signifikan dibandingkan pendahulunya di berbagai tolok ukur seperti Terminal-Bench 4.0, DeepSWE v1.1, dan ProgramBench. Model ini juga mempersingkat waktu eksekusi tugas dan panjang output untuk mencapai titik optimal Pareto baru antara kinerja dan biaya di berbagai harness evaluasi. Kemampuannya untuk membangun proyek lengkap dari nol semakin diperkuat, sehingga memungkinkan tugas pemrograman "berbasis keinginan" seperti pengembangan game dan pemodelan 3D, sekaligus mempertahankan MoE dengan 552B parameter, pemahaman visual multimodal native, jendela konteks 1M token, dan output maksimum 384K token yang sama.
Penyedia Layanan Inferensi
Penyedia layanan inferensi untuk deepseek-v4.1-flash-1017 adalah Alibaba Cloud Model Studio.
Kemampuan Model
Kemampuan berikut berlaku di keenam wilayah: Tiongkok (Beijing), Singapura, Jerman (Frankfurt), AS (Virginia), Jepang (Tokyo), dan Hong Kong (Tiongkok).
| Kemampuan | Dukungan |
|---|---|
| Modalitas input | Teks, Gambar |
| Modalitas output | Teks |
| Pengalaman model | Didukung |
| Mode berpikir | Didukung |
| Function Calling | Didukung |
| Output terstruktur (JSON Object) | Didukung |
| Caching konteks implisit | Didukung |
| Pencarian web | Didukung |
| Kelanjutan prefiks | Tidak didukung |
| Inferensi batch | Tidak didukung |
| Fine-tuning | Tidak didukung |
| Chat Completions | Didukung |
| Responses API | Didukung |
| Anthropic API | Didukung |
Responses API mendukung alat bawaan web_search, web_extractor, dan code_interpreter. Anthropic API mendukung alat bawaan web_search dan web_fetch. Pada Chat Completions, tool_choice mendukung auto, none, required, serta penentuan fungsi berdasarkan nama.
Batas Konteks
| Parameter | Nilai |
|---|---|
| Panjang input maksimum | 1.000.000 token |
| Panjang output maksimum | 393.216 token |
| Jendela konteks | 1.000.000 token |
| Panjang input maksimum (mode berpikir) | 1.000.000 token |
| Panjang output maksimum (mode berpikir) | 393.216 token |
| Panjang chain-of-thought maksimum | 393.216 token |
Harga
Berikut adalah harga dasar untuk panggilan API model, tidak termasuk diskon promosi. Kunjungi Model Studio Console untuk informasi promosi.
Jam idle berlangsung pukul 22:00 hingga 08:00 hari berikutnya (UTC+8); waktu lainnya adalah jam sibuk.
Tiongkok (Beijing)
| Item penagihan | Harga (USD) | Unit |
|---|---|---|
| Input (jam idle) | 0,141 | Per 1M token |
| Input (jam sibuk) | 0,283 | Per 1M token |
| Output (jam idle) | 0,565 | Per 1M token |
| Output (jam sibuk) | 1,131 | Per 1M token |
| Input (cache hit, jam idle) | 0,014 | Per 1M token |
| Input (cache hit, jam sibuk) | 0,028 | Per 1M token |
Singapore
Cakupan: International
| Item penagihan | Harga (USD) | Unit |
|---|---|---|
| Input (jam idle) | 0,15 | Per 1M token |
| Input (jam sibuk) | 0,3 | Per 1M token |
| Output (jam idle) | 0,6 | Per 1M token |
| Output (jam sibuk) | 1,2 | Per 1M token |
| Input (cache hit, jam idle) | 0,015 | Per 1M token |
| Input (cache hit, jam sibuk) | 0,03 | Per 1M token |
Germany (Frankfurt)
Cakupan: Global
| Item penagihan | Harga (USD) | Unit |
|---|---|---|
| Input (jam idle) | 0,141 | Per 1M token |
| Input (jam sibuk) | 0,283 | Per 1M token |
| Output (jam idle) | 0,565 | Per 1M token |
| Output (jam sibuk) | 1,131 | Per 1M token |
| Input (cache hit, jam idle) | 0,014 | Per 1M token |
| Input (cache hit, jam sibuk) | 0,028 | Per 1M token |
AS (Virginia)
Cakupan: Global
| Item penagihan | Harga (USD) | Unit |
|---|---|---|
| Input (jam idle) | 0,141 | Per 1M token |
| Input (jam sibuk) | 0,283 | Per 1M token |
| Output (jam idle) | 0,565 | Per 1M token |
| Output (jam sibuk) | 1,131 | Per 1M token |
| Input (cache hit, jam idle) | 0,014 | Per 1M token |
| Input (cache hit, jam sibuk) | 0,028 | Per 1M token |
Japan (Tokyo)
Cakupan: Global
| Item penagihan | Harga (USD) | Unit |
|---|---|---|
| Input (jam idle) | 0,141 | Per 1M token |
| Input (jam sibuk) | 0,283 | Per 1M token |
| Output (jam idle) | 0,565 | Per 1M token |
| Output (jam sibuk) | 1,131 | Per 1M token |
| Input (cache hit, jam idle) | 0,014 | Per 1M token |
| Input (cache hit, jam sibuk) | 0,028 | Per 1M token |
Hong Kong (Tiongkok)
Cakupan: Global
| Item penagihan | Harga (USD) | Unit |
|---|---|---|
| Input (jam idle) | 0,141 | Per 1M token |
| Input (jam sibuk) | 0,283 | Per 1M token |
| Output (jam idle) | 0,565 | Per 1M token |
| Output (jam sibuk) | 1,131 | Per 1M token |
| Input (cache hit, jam idle) | 0,014 | Per 1M token |
| Input (cache hit, jam sibuk) | 0,028 | Per 1M token |
Batas Laju
Tiongkok (Beijing)
| Parameter | Nilai |
|---|---|
| RPM (permintaan per menit) | 15.000 |
| TPM (token per menit) | 1.200.000 |
Singapore
Cakupan: International
| Parameter | Nilai |
|---|---|
| RPM (permintaan per menit) | 10.000 |
| TPM (token per menit) | 1.200.000 |
Germany (Frankfurt)
Cakupan: Global
| Parameter | Nilai |
|---|---|
| RPM (permintaan per menit) | 15.000 |
| TPM (token per menit) | 1.200.000 |
AS (Virginia)
Cakupan: Global
| Parameter | Nilai |
|---|---|
| RPM (permintaan per menit) | 15.000 |
| TPM (token per menit) | 1.200.000 |
Japan (Tokyo)
Cakupan: Global
| Parameter | Nilai |
|---|---|
| RPM (permintaan per menit) | 15.000 |
| TPM (token per menit) | 1.200.000 |
Hong Kong (Tiongkok)
Cakupan: Global
| Parameter | Nilai |
|---|---|
| RPM (permintaan per menit) | 15.000 |
| TPM (token per menit) | 1.200.000 |
Metode Pemanggilan
Tetapkan kolom model ke deepseek-v4.1-flash-1017 untuk memanggil versi snapshot.