Cobertura de endpoints
Expone 2 endpoint(s) público(s): chat_completion, message.
DeepSeek
DeepSeek V4.1 Flash 1017
TextoSegún DeepSeek, la API oficial directa usa DeepSeek-V4.1-Flash-1017 desde la actualización del 2026-10-17. Las opciones de servicio de terceros pueden usar versiones anteriores; su actualización a 1017 no está verificada. DeepSeek anuncia oficialmente entrada de imágenes, un contexto de 1M de tokens y hasta 384K tokens de salida para V4.1 Flash. En RunAPI, usa deepseek-flash; la entrada de imágenes y estos límites de contexto y salida aún no se han probado en todas las opciones de servicio.
Salud del modelo
Datos insuficientes
# 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": "Refactoriza este módulo de Python para mejorar su legibilidad, explica cada cambio y añade pruebas unitarias para los casos extremos."
}
]
}'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": "Refactoriza este módulo de Python para mejorar su legibilidad, explica cada cambio y añade pruebas unitarias para los casos extremos."}]
)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: "Refactoriza este módulo de Python para mejorar su legibilidad, explica cada cambio y añade pruebas unitarias para los casos extremos." }]
});4 versiones disponibles
Ficha completa del modelo: endpoints, parámetros y precios →
RESUMEN
Qué cambió en DeepSeek V4.1 Flash 1017
DeepSeek publicó V4.1 Flash en su API el 10 de septiembre de 2026. Es el modelo más pequeño de una nueva familia de arquitecturas: un Mixture-of-Experts de 552B parámetros construido como codificador-decodificador causal, que activa 8B parámetros al leer la entrada y 16B al escribir la salida. V4 Flash mantuvo la arquitectura de V4 Preview hasta su actualización de julio, y para trabajar con imágenes hacía falta un modelo de visión experimental aparte. Según DeepSeek, la API oficial directa usa DeepSeek-V4.1-Flash-1017 desde la actualización del 2026-10-17. Las opciones de servicio de terceros pueden usar versiones anteriores; su actualización a 1017 no está verificada. DeepSeek anuncia oficialmente entrada de imágenes, un contexto de 1M de tokens y hasta 384K tokens de salida para V4.1 Flash. En RunAPI, usa deepseek-flash; la entrada de imágenes y estos límites de contexto y salida aún no se han probado en todas las opciones de servicio.
La caché KV también se redujo. Según DeepSeek, necesita una cuarta parte de la HBM y una octava parte del almacenamiento SSD de la generación anterior, lo que abarata los aciertos de caché, un coste que en los agentes suele pesar mucho. DeepSeek atribuye a nuevos métodos de preentrenamiento y a un post-entrenamiento RL a mayor escala unos resultados de benchmark por encima de su propio V4-Pro.
El nombre del modelo no cambió con esta versión. DeepSeek ofrece V4.1 Flash como deepseek-flash, un ID que pasa a cada nueva versión Flash; no existe un ID deepseek-v4.1-flash. RunAPI usa el mismo ID en sus endpoints compatibles con OpenAI y con Anthropic.
Lanzamiento
10 de septiembre de 2026
Arquitectura
MoE de 552B, codificador-decodificador causal
Parámetros activos
8B para la entrada, 16B para la salida
Ventana de contexto
1 millón de tokens. Especificación oficial de DeepSeek; aún no probada en todas las opciones de servicio de RunAPI
Salida máxima
384K tokens. Especificación oficial de DeepSeek; aún no probada en todas las opciones de servicio de RunAPI
Razonamiento
Activado por defecto, con modo sin razonamiento
ID del modelo en la API
deepseek-flash
Playground
Prueba DeepSeek V4.1 Flash 1017
Elige cualquier modelo y genera en segundos.
Especificaciones
FICHA TÉCNICA
| Proveedor | DeepSeek |
| ID del modelo | deepseek-flash |
| Modalidad | Texto |
| Tipos de tarea | Synchronous |
| Endpoint de API | /v1/chat/completions |
| /v1/responses |
| /v1/messages | |
| /v1beta/models/deepseek-flash:generateContent | |
| /v1beta/models/deepseek-flash:streamGenerateContent | |
| Unidad de facturación | 1K tokens |
| Estado del catálogo | Operativo |
CÓMO FUNCIONA
Usa este modelo en 3 pasos
-
Crea tu clave
Regístrate gratis y crea una clave de API para deepseek-flash desde el panel de control.
-
Envía una solicitud
Envía una solicitud POST a /v1/chat/completions con el identificador del modelo deepseek-flash y tus parámetros.
-
Obtén resultados
Lee directamente la respuesta completada de deepseek-flash desde el endpoint.
Qué ofrece este modelo
Facturación por uso
Medido por 1K tokens sin requisito de suscripción.
DeepSeek V4.1 Flash 1017 PRECIOS
Endpoint
Precio
chat_completion
Entrada:
$0.30 / 1M de tokens
Salida:
$1.20 / 1M de tokens
- Lectura de caché: $0.01 / 1M de tokens
message
Entrada:
$0.30 / 1M de tokens
Salida:
$1.20 / 1M de tokens
- Lectura de caché: $0.01 / 1M de tokens
REFERENCIA API
Especificación del endpoint
- Endpoint
- POST /v1/chat/completions
- ID del modelo
- deepseek-flash
- Tipos de tarea
- chat_completion, message
Parámetros de solicitud
No hay parámetros de solicitud publicados para este endpoint.
CASOS DE USO
Chat
Usa LLMs para chat y razonamiento.
Código
Genera y revisa trabajo de implementación.
Automatización
Conecta modelos a tareas backend.
RELACIONADO
FAQ
Preguntas frecuentes sobre DeepSeek V4.1 Flash 1017
¿DeepSeek V4.1 Flash es un modelo nuevo o un V4 Flash reentrenado?
Es un modelo nuevo. DeepSeek lo construyó sobre una arquitectura nueva de codificador-decodificador causal con 552B parámetros y lo entrenó con nuevos métodos de preentrenamiento y más RL. La actualización de V4 Flash de julio de 2026 conservaba la arquitectura anterior y solo repitió el post-entrenamiento.
¿Qué puntuaciones saca V4.1 Flash frente a V4 Flash?
Con las cifras que publicó DeepSeek, Terminal-Bench 2.1 sube de 82,7 a 90,6, CyberGym de 76,7 a 88,1 y Agents' Last Exam de 25,2 a 31,8. Las tres cifras son de DeepSeek y salen de su registro de cambios.
¿Qué ventana de contexto y qué límite de salida tiene V4.1 Flash?
Según DeepSeek, la API oficial directa usa DeepSeek-V4.1-Flash-1017 desde la actualización del 2026-10-17. Las opciones de servicio de terceros pueden usar versiones anteriores; su actualización a 1017 no está verificada. DeepSeek anuncia oficialmente entrada de imágenes, un contexto de 1M de tokens y hasta 384K tokens de salida para V4.1 Flash. En RunAPI, usa deepseek-flash; la entrada de imágenes y estos límites de contexto y salida aún no se han probado en todas las opciones de servicio.
¿V4.1 Flash admite llamadas a herramientas y salida JSON?
Sí. La tabla de modelos de DeepSeek marca las llamadas a herramientas y la salida JSON como compatibles en V4.1 Flash.
¿Siguen funcionando las solicitudes a deepseek-v4-flash?
Usa deepseek-flash en código nuevo. Según DeepSeek, su API oficial directa atiende los nombres retirados deepseek-v4-flash y deepseek-v4-flash-vision-exp con DeepSeek-V4.1-Flash-1017 al precio de Flash. Las asignaciones a 1017 en opciones de servicio de terceros siguen sin confirmarse.
¿Cómo selecciono deepseek-flash?
Pasa el ID de modelo que aparece en el quickstart.
¿El precio es por uso?
Sí. El precio se mide por llamada o unidad.
¿Puedo cambiar de variante después?
Sí. La variante es un parámetro de la petición. Cambia el ID de modelo sin cambios de código, nueva autenticación ni configuración de facturación separada. Todas las variantes comparten la misma API key y el mismo formato de petición.
¿Admite streaming?
Cuando está disponible, RunAPI transmite de extremo a extremo. Los modelos LLM admiten streaming a nivel de token. Los modelos multimedia usan polling de tareas async o callbacks de webhook para entregar los resultados.
¿Dónde reporto problemas de calidad?
Abre una issue en el repositorio público de GitHub o escribe a soporte en [email protected]. Incluye el ID de tarea y el ID de modelo para que el equipo pueda investigar esa generación.
¿Necesito una cuenta separada con el proveedor?
No. Tu API key de RunAPI basta para acceder a esta variante y a todos los demás modelos del catálogo. No necesitas cuentas con el proveedor subyacente.
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