DeepSeek V4.1 Flash
Rede Neural
DeepSeek V4.1 Flash é um modelo MoE esparso da DeepSeek com arquitetura Causal Encoder-Decoder, disponível no BotHub via API única.
Especificações
- Entrada
- texto, imagens, documentos
- Saída
- texto
- Tamanho do contexto
- 1 048 576 tokens
- Comprimento máximo de resposta
- 943 718 tokens
- Níveis de raciocínio
- nenhum, baixo, alto, max
- Recursos
- raciocínio, chamada de funções
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Custo da resposta
(por 1M tokens)
Como funciona DeepSeek V4.1 Flash?
DeepSeek V4.1 Flash é um modelo MoE esparso da DeepSeek e o primeiro da empresa construído com a arquitetura Causal Encoder-Decoder (CED). Na entrada, ele ativa cerca de 8B de parâmetros e, na geração, 16B, mantendo a carga computacional moderada. A combinação de CED e especialistas esparsos diferencia esta versão das anteriores da DeepSeek. No BotHub, o modelo está disponível imediatamente: sem VPN ou cartões estrangeiros, com pagamento em rublos via cartões russos e cobrança apenas pelo uso real de tokens, que não expiram. No mesmo painel, há mais de 250 modelos, permitindo testar a mesma solicitação em várias redes neurais e comparar respostas. Para desenvolvedores, oferecemos uma API única compatível com OpenAI: conecte o DeepSeek V4.1 Flash e altere o modelo com uma linha de código, sem reescrever a integração. As conversas são criptografadas via AES-GCM e não são armazenadas. Empresas têm acesso a contratos, faturas, EDI e painel administrativo com limites. Ideal para resumir documentos longos, responder a tickets de suporte, criar rascunhos e extrair dados estruturados de registros brutos.Perguntas frequentes sobre DeepSeek V4.1 Flash
Você pode usar os resultados da geração para fins comerciais. Todos os direitos sobre o conteúdo criado pertencem a você. A única restrição: certifique-se de que a solicitação não inclua materiais de terceiros protegidos por direitos autorais. A responsabilidade pelo cumprimento dos direitos sobre os dados de entrada é do usuário.
O modelo trabalha com texto, aceita documentos e imagens, suporta raciocínio antes da resposta e chamada de funções. A janela de contexto é de 1.048.576 tokens, permitindo carregar relatórios extensos, bases de código e conversas longas: para analisar, escrever e refatorar código, encontrar erros, preparar resumos e análises.
O limite de saída é de 943.718 tokens por resposta, um volume muito grande para geração. Você pode obter seções inteiras de documentação, grandes módulos de código, análises detalhadas e relatórios estruturados longos sem dividir a tarefa em dezenas de solicitações separadas.
Sim, o modo de raciocínio está confirmado em nossos dados. O modelo constrói uma cadeia de passos antes da resposta final, o que ajuda significativamente em tarefas de lógica, matemática e STEM, na depuração de código e na análise de condições onde não apenas o resultado, mas o processo de solução verificável é importante.
Sim, o modelo suporta function calling e saída estruturada em JSON. Você pode conectá-lo a serviços externos, bancos de dados e ferramentas próprias, recebendo respostas no esquema definido. Através da API única compatível com OpenAI do BotHub, isso é conectado sem reescrever a integração ao alternar para outro modelo.
O modelo aceita imagens e documentos como entrada — isso está confirmado em nossos dados: você pode enviar capturas de tela, diagramas, PDFs ou tabelas e discutir o conteúdo. A entrada de áudio e vídeo não está marcada, portanto, para esses formatos, é mais conveniente escolher um modelo especializado na mesma interface.
As características linguísticas do modelo não estão registradas em nossos dados, portanto, a maneira mais precisa de verificar é testando diretamente na sua tarefa. A interface do BotHub e o pagamento são em rublos com cartões russos, sem VPN, e o pagamento é feito pelo uso real de tokens, então um teste custará pouco.