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DeepSeek V4.1 Flash 1017

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Laut DeepSeek nutzt die offizielle Direkt-API seit dem Update vom 2026-10-17 DeepSeek-V4.1-Flash-1017. Serviceoptionen von Drittanbietern können ältere Versionen verwenden; ihr 1017-Status ist nicht verifiziert. DeepSeek nennt für V4.1 Flash offiziell Bildeingaben, 1M Token Kontext und bis zu 384K Ausgabe-Token. Verwenden Sie auf RunAPI deepseek-flash; Bildeingaben sowie diese Kontext- und Ausgabegrenzen wurden noch nicht für alle Serviceoptionen getestet.

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API Key holen PREISE
Modellgesundheit Unzureichende Daten
runapi.ai
# Base URL
https://runapi.ai

# Endpoints
POST /v1/chat/completions
POST /v1/responses
POST /v1/messages
POST /v1beta/models/deepseek-flash:generateContent
POST /v1beta/models/deepseek-flash:streamGenerateContent

curl https://runapi.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $RUNAPI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "deepseek-flash",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Refaktoriere dieses Python-Modul für bessere Lesbarkeit, erkläre jede Änderung und füge dann Unit-Tests für die Edge Cases hinzu."
    }
  ]
}'
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://runapi.ai/v1",
    api_key="your-runapi-key"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Refaktoriere dieses Python-Modul für bessere Lesbarkeit, erkläre jede Änderung und füge dann Unit-Tests für die Edge Cases hinzu."}]
)
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://runapi.ai/v1",
  apiKey: "your-runapi-key"
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "deepseek-flash",
  messages: [{ role: "user", content: "Refaktoriere dieses Python-Modul für bessere Lesbarkeit, erkläre jede Änderung und füge dann Unit-Tests für die Edge Cases hinzu." }]
});
https://runapi.ai 5 endpoints

4 Versionen verfügbar

Vollständige Modellreferenz: Endpunkte, Parameter und Preise →

ÜBERBLICK

Das ist neu in DeepSeek V4.1 Flash 1017

Seit dem 10. September 2026 bietet DeepSeek V4.1 Flash über seine API an. Es ist das kleinste Modell einer neuen Architekturfamilie: ein Mixture-of-Experts mit 552B Parametern, aufgebaut als kausaler Encoder-Decoder. Beim Lesen der Eingabe sind 8B Parameter aktiv, beim Schreiben der Ausgabe 16B. V4 Flash behielt bis zu seinem Juli-Update die Architektur von V4 Preview, und für Bilder brauchte man ein separates experimentelles Vision-Modell. Laut DeepSeek nutzt die offizielle Direkt-API seit dem Update vom 2026-10-17 DeepSeek-V4.1-Flash-1017. Serviceoptionen von Drittanbietern können ältere Versionen verwenden; ihr 1017-Status ist nicht verifiziert. DeepSeek nennt für V4.1 Flash offiziell Bildeingaben, 1M Token Kontext und bis zu 384K Ausgabe-Token. Verwenden Sie auf RunAPI deepseek-flash; Bildeingaben sowie diese Kontext- und Ausgabegrenzen wurden noch nicht für alle Serviceoptionen getestet.

Auch der KV-Cache ist geschrumpft. Laut DeepSeek braucht er nur ein Viertel des HBM und ein Achtel des SSD-Speichers der Vorgängergeneration, was die bei Agenten oft hohen Kosten für Cache-Treffer senkt. Neue Pre-Training-Methoden und ein umfangreicheres RL-Post-Training führen nach Angaben von DeepSeek zu Benchmark-Werten über dem hauseigenen V4-Pro.

Der Modellname blieb beim Release gleich. DeepSeek stellt V4.1 Flash als deepseek-flash bereit; diese ID wandert mit jeder neuen Flash-Version mit, eine ID deepseek-v4.1-flash gibt es nicht. RunAPI nutzt dieselbe ID auf seinen OpenAI- und Anthropic-kompatiblen Endpunkten.

Veröffentlicht
10. September 2026
Architektur
552B MoE, kausaler Encoder-Decoder
Aktive Parameter
8B für die Eingabe, 16B für die Ausgabe
Kontextfenster
1M Tokens. Offizielle DeepSeek-Spezifikation; noch nicht für alle RunAPI-Serviceoptionen getestet
Maximale Ausgabe
384K Tokens. Offizielle DeepSeek-Spezifikation; noch nicht für alle RunAPI-Serviceoptionen getestet
Thinking
Standardmäßig an, Non-Thinking-Modus wählbar
API-Modell-ID
deepseek-flash
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Specifications

DATENBLATT

Anbieter DeepSeek
Modell-ID deepseek-flash
Modalität Text
Aufgabentypen Synchronous
API-Endpunkt /v1/chat/completions
/v1/responses
/v1/messages
/v1beta/models/deepseek-flash:generateContent
/v1beta/models/deepseek-flash:streamGenerateContent
Abrechnungseinheit 1K-Token
Katalogstatus Betriebsbereit
SO FUNKTIONIERT ES

Dieses Modell in 3 Schritten verwenden

  1. API-Schlüssel erstellen

    Registriere dich kostenlos und erstelle im Dashboard einen API-Schlüssel für deepseek-flash.

  2. Anfrage senden

    Sende eine POST-Anfrage an /v1/chat/completions mit der Modell-ID deepseek-flash und deinen Parametern.

  3. Ergebnisse abrufen

    Lies die fertige deepseek-flash-Antwort direkt vom Endpoint.

Was dieses Modell bietet

Endpoint-Abdeckung

Stellt 2 öffentliche(n) Endpoint(s) bereit: chat_completion, message.

Nutzungsbasierte Abrechnung

Gemessen nach 1K-Token, ohne Abo-Anforderung.

DeepSeek V4.1 Flash 1017 PREISE

Endpunkt
Preis
chat_completion
Eingabe: $0.30 / 1 Mio. Tokens Ausgabe: $1.20 / 1 Mio. Tokens
  • Cache-Lesen: $0.01 / 1 Mio. Tokens
message
Eingabe: $0.30 / 1 Mio. Tokens Ausgabe: $1.20 / 1 Mio. Tokens
  • Cache-Lesen: $0.01 / 1 Mio. Tokens
API-REFERENZ

Endpunktspezifikation

Endpunkt
POST /v1/chat/completions
Modell-ID
deepseek-flash
Aufgabentypen
chat_completion, message

Anfrageparameter

Für diesen Endpunkt sind keine Anfrageparameter veröffentlicht.

ANWENDUNGSFÄLLE

Chat

Nutze LLMs für Chat und Reasoning.

Code

Generiere und prüfe Implementierungsarbeit.

Automatisierung

Verbinde Modelle mit Backend-Tasks.

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deepseek-v4-flash von DeepSeek Eingabe $0.30 / 1 Mio. Tokens | Ausgabe $1.20 / 1 Mio. Tokens deepseek-v4-flash-vision-exp von DeepSeek Eingabe $0.30 / 1 Mio. Tokens | Ausgabe $1.20 / 1 Mio. Tokens deepseek-v4-pro von DeepSeek Eingabe $1.32 / 1 Mio. Tokens | Ausgabe $3.96 / 1 Mio. Tokens Claude von Anthropic $0.08 / 1 Mio. Tokens
FAQ

Häufige Fragen zu DeepSeek V4.1 Flash 1017

Ist DeepSeek V4.1 Flash ein neues Modell oder ein nachtrainiertes V4 Flash?

Ein neues Modell. DeepSeek hat es auf einer neuen Architektur als kausalen Encoder-Decoder mit 552B Parametern aufgebaut und mit neuen Pre-Training-Methoden sowie mehr RL trainiert. Das V4-Flash-Update vom Juli 2026 behielt die alte Architektur und wurde nur neu nachtrainiert.

Wie schneidet V4.1 Flash im Vergleich zu V4 Flash ab?

Nach den von DeepSeek veröffentlichten Zahlen stieg Terminal-Bench 2.1 von 82,7 auf 90,6, CyberGym von 76,7 auf 88,1 und Agents' Last Exam von 25,2 auf 31,8. Alle drei Werte stammen von DeepSeek selbst aus dem Changelog.

Wie groß sind Kontextfenster und Ausgabelimit von V4.1 Flash?

Laut DeepSeek nutzt die offizielle Direkt-API seit dem Update vom 2026-10-17 DeepSeek-V4.1-Flash-1017. Serviceoptionen von Drittanbietern können ältere Versionen verwenden; ihr 1017-Status ist nicht verifiziert. DeepSeek nennt für V4.1 Flash offiziell Bildeingaben, 1M Token Kontext und bis zu 384K Ausgabe-Token. Verwenden Sie auf RunAPI deepseek-flash; Bildeingaben sowie diese Kontext- und Ausgabegrenzen wurden noch nicht für alle Serviceoptionen getestet.

Unterstützt V4.1 Flash Tool-Aufrufe und JSON-Ausgabe?

Ja. In der Modelltabelle von DeepSeek sind Tool-Aufrufe und JSON-Ausgabe für V4.1 Flash als unterstützt markiert.

Funktionieren Anfragen an deepseek-v4-flash noch?

Verwenden Sie für neuen Code deepseek-flash. Laut DeepSeek bedient die offizielle Direkt-API die eingestellten Namen deepseek-v4-flash und deepseek-v4-flash-vision-exp mit DeepSeek-V4.1-Flash-1017 zum Flash-Preis. Die Zuordnung zu 1017 bei Drittanbietern ist weiterhin unbestätigt.

Wie wähle ich deepseek-flash aus?

Übergib die im Quickstart angezeigte Modell-ID.

Sind die Preise nutzungsbasiert?

Ja. Preise werden pro Aufruf oder Einheit gemessen.

Kann ich später die Variante wechseln?

Ja. Die Variante ist ein Anfrageparameter. Ändere die Modell-ID, ohne Codeänderungen, erneute Authentifizierung oder separate Abrechnungseinrichtung. Alle Varianten nutzen denselben API Key und dasselbe Anfrageformat.

Unterstützt sie Streaming?

Wo Streaming verfügbar ist, streamt RunAPI durchgängig. LLM-Modelle unterstützen Streaming auf Token-Ebene. Medienmodelle liefern Ergebnisse über Async-Task-Polling oder Webhook-Callbacks.

Wo melde ich Qualitätsprobleme?

Öffne ein Issue im öffentlichen GitHub-Repository oder schreibe an den Support unter [email protected]. Gib Task-ID und Modell-ID an, damit das Team die betreffende Generierung untersuchen kann.

Brauche ich ein separates Anbieterkonto?

Nein. Dein RunAPI API Key reicht für diese Variante und jedes andere Modell im Katalog. Du brauchst kein Konto beim zugrunde liegenden Anbieter.

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