प्रकार
स्पेक
दर
इनपुट
प्रति 1M प्रॉम्प्ट टोकन
$0.20
आउटपुट
प्रति 1M जेनरेट किए गए टोकन
$0.80
अंतर्निहित कैश पढ़ा गया
प्रति 1M कैश्ड इनपुट टोकन
$0.02
वेब खोज (लिंकअप)
प्रति कॉल जब लागू किया जाता है
$0.013
DeepSeek V4.1 Flash 1017 और Qwen3.8 Flash साथ-साथ: विशेषताएं, क्षमताएं, पैरामीटर और EmpirioLabs कैटलॉग की लाइव कीमतें।
DeepSeek 
Alibaba Cloud पाठ निर्माणDeepSeek का DeepSeek V4.1 Flash 1017 और Alibaba Cloud का Qwen3.8 Flash दोनों पाठ निर्माण श्रेणी में आते हैं और EmpirioLabs API के ज़रिए उपलब्ध हैं।
| स्पेक | DeepSeek V4.1 Flash 1017 | Qwen3.8 Flash |
|---|---|---|
| मॉडल ID | deepseek-v4-1-flash-1017 | qwen3-8-flash |
| निर्माता | DeepSeek | Alibaba Cloud |
| रिलीज | 17 अक्टू॰ 2026 | 26 अग॰ 2026 |
| कॉन्टेक्स्ट विंडो | 1M टोकन | 983.6K टोकन |
| अधिकतम आउटपुट | 3,93,216 टोकन | 1,31,072 टोकन |
| इनपुट | टेक्स्ट इमेज | टेक्स्ट इमेज वीडियो |
| आउटपुट | टेक्स्ट | टेक्स्ट |
| संरचित आउटपुट | JSON मोड | JSON Schema |
| रीजन | Singapore | Singapore |
| एंडपॉइंट | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/deepseek-v4-1-flash-1017:generateContent | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/qwen3-8-flash:generateContent |
| क्षमताएं |
दोनों मॉडलों के लिए EmpirioLabs कैटलॉग की लाइव दरें। हर दर तालिका हमेशा API की वास्तविक बिलिंग से मेल खाती है।
EmpirioLabs पर हर मॉडल के लिए सूचीबद्ध रिक्वेस्ट पैरामीटर, और जहां लागू हो वहां मान्य मान या सीमा। डैश उस पैरामीटर को दिखाता है जो मॉडल के लिए सूचीबद्ध नहीं है।
| पैरामीटर | DeepSeek V4.1 Flash 1017 | Qwen3.8 Flash |
|---|---|---|
| temperature | 0 से 2 डिफॉल्ट: 0.7 | 0 से 1.99 डिफॉल्ट: 0.7 |
| top_p | 0 से 1 डिफॉल्ट: 0.9 | 0 से 1 डिफॉल्ट: 0.9 |
| max_tokens | 1 से 393216 | 1 से 131072 |
| stop | string | string |
| enable_thinking | boolean डिफॉल्ट: true | boolean डिफॉल्ट: true |
| reasoning_effort | none, low, medium, high, max डिफॉल्ट: medium | none, low, medium, high, max |
| thinking_budget | 1 से 393216 डिफॉल्ट: 32768 | 1 से 262144 |
| response_format | enum | enum |
| web_search_linkup | boolean डिफॉल्ट: false | - |
| disable_formatting | boolean डिफॉल्ट: false | boolean डिफॉल्ट: false |
| preserve_thinking | - | boolean डिफॉल्ट: true |
| seed | - | 0 से 2147483647 |
| top_k | - | 1 से 100 |
| presence_penalty | - | -2 से 2 |
| repetition_penalty | - | 0.1 से 2 |
| n | - | 1 से 4 डिफॉल्ट: 1 |
सोच डिफ़ॉल्ट रूप से सक्षम है और इसे अक्षम किया जा सकता है। रीजनिंग टोकन को आउटपुट टोकन के रूप में बिल किया जाता है। छवि इनपुट पाठ के साथ स्वीकार किया जाता है। JSON मोड समर्थित है। इस मॉडल पर सख्त JSON स्कीमा आउटपुट उपलब्ध नहीं है। वैकल्पिक लिंकअप वेब खोज का बिल केवल तभी भेजा जाता है जब लागू किया जाता है। 27 अक्टूबर, 2026 से, deepseek-v4-1-flash मॉडल आईडी इस मॉडल द्वारा प्रदान की जाती हैं।
पाठ, छवि और वीडियो इनपुट समर्थित हैं। वेब खोज, वेब चिमटा, कोड दुभाषिया, text-to-image खोज, और image-to-image खोज वैकल्पिक अंतर्निहित उपकरण हैं जो tool_* मापदंडों के माध्यम से उजागर होते हैं। वेब खोज, text-to-image खोज, और image-to-image खोज प्रत्येक आह्वान कॉल के लिए $0.02 जोड़ती है; वेब एक्सट्रैक्टर और कोड दुभाषिया बिना किसी अतिरिक्त लागत के चलते हैं। वेब एक्सट्रैक्टर के लिए वेब खोज की आवश्यकता होती है, और वेब एक्सट्रैक्टर और कोड दुभाषिया दोनों को सोचने की आवश्यकता होती है। एक एकल अनुरोध एक उपकरण को एक से अधिक बार आमंत्रित कर सकता है, और प्रत्येक आह्वान कॉल का बिल किया जाता है। थिंकिंग टोकन को आउटपुट टोकन के रूप में बिल किया जाता है।
DeepSeek V4.1 Flash 1017 OpenAI-संगत Chat Completions API देता है। किसी भी OpenAI SDK को अपनी EmpirioLabs API key के साथ https://api.empiriolabs.ai/v1 पर सेट करें और model id deepseek-v4-1-flash-1017 उपयोग करें। दोनों मॉडल एक ही एंडपॉइंट से कॉल किए जाते हैं। model को deepseek-v4-1-flash-1017 या qwen3-8-flash पर सेट करें। EmpirioLabs डैशबोर्ड से API key प्राप्त करें।
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "deepseek-v4-1-flash-1017",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
]
}'prompt परीक्षण और तुलना रन जिनमें दोनों मॉडल शामिल हैं।
DeepSeek V4.1 Flash 1017 नई रिलीज़ है (17 अक्टू॰ 2026); Qwen3.8 Flash 26 अग॰ 2026 को रिलीज़ हुआ था। DeepSeek V4.1 Flash 1017 की कॉन्टेक्स्ट विंडो बड़ी है: 1M टोकन, जबकि Qwen3.8 Flash की 983.6K। हर जवाब में DeepSeek V4.1 Flash 1017 अधिकतम 3,93,216 आउटपुट टोकन लौटाता है, Qwen3.8 Flash अधिकतम 1,31,072। इस पेज की विशेषताएं, दर तालिकाएं और पैरामीटर EmpirioLabs के लाइव कैटलॉग से आते हैं।
DeepSeek V4.1 Flash 1017 नई रिलीज़ है (17 अक्टू॰ 2026); Qwen3.8 Flash 26 अग॰ 2026 को रिलीज़ हुआ था।
इनपुट (प्रति 1M प्रॉम्प्ट टोकन) और आउटपुट (प्रति 1M जेनरेट किए गए टोकन) के लिए Qwen3.8 Flash की दर कम है। दोनों लाइव दर तालिकाएं इस पेज पर हैं और हमेशा API की वास्तविक बिलिंग से मेल खाती हैं।
हां। दोनों मॉडल एक ही EmpirioLabs API key के साथ POST /v1/chat/completions इस्तेमाल करते हैं, इसलिए ज़्यादातर इंटीग्रेशन सिर्फ model मान बदलकर स्विच हो जाते हैं। अगर आप किसी मॉडल-विशेष पैरामीटर पर निर्भर हैं तो पहले इस पेज की पैरामीटर तालिका देखें।
हां। हर मॉडल को EmpirioLabs playground में खोलें और API के पैरामीटरों के साथ दोनों पर एक ही prompt चलाएं।
हमारे मूल्य निर्धारण की जाँच करें या यदि आप चाहते हैं कि आपका अपना मॉडल हमारे स्टैक पर तैनात किया जाए, तो पहुंचें।
