पोस्ट-प्रशिक्षित 1017 मजबूत कोडिंग और एजेंट परिणामों, तेजी से कार्य पूरा करने, छोटे आउटपुट, छवि इनपुट और 1M संदर्भ विंडो के साथ रिलीज।
DeepSeekपाठ निर्माण1M कॉन्टेक्स्टरिलीज 17 अक्टू॰ 2026Singaporeस्वामित्व वाला एंडपॉइंटनयापोस्ट-प्रशिक्षित 1017 मजबूत कोडिंग और एजेंट परिणामों, तेजी से कार्य पूरा करने, छोटे आउटपुट, छवि इनपुट और 1M संदर्भ विंडो के साथ रिलीज।
टेक्स्ट और इमेज इनपुट, enable_thinking और thinking_budget के साथ हाइब्रिड थिंकिंग, फंक्शन कॉलिंग, JSON मोड आउटपुट और वैकल्पिक लिंकअप वेब सर्च का समर्थन करता है। थिंकिंग टोकन को आउटपुट टोकन के रूप में बिल किया जाता है।
इस नाम से भी जाना जाता है DeepSeek Flash 1017
deepseek-v4-1-flash-1017/v1/chat/completionsPOST/v1/responsesPOST/v1/messagesPOST/v1beta/models/deepseek-v4-1-flash-1017:generateContentdeepseek-v4.1-flash-1017deepseek/deepseek-v4-1-flash-1017deepseek-ai/deepseek-v4-1-flash-1017deepseek-v4-1-flashdeepseek-v4.1-flashdeepseek/deepseek-v4-1-flashdeepseek-ai/deepseek-v4-1-flashEmpirioLabs कैटलॉग से लाइव pay-as-you-go दरें। आप सिर्फ उतना ही भुगतान करते हैं जितना उपयोग करते हैं, कोई मासिक न्यूनतम नहीं।
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। 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."}
]
}'from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.empiriolabs.ai/v1",
api_key="YOUR_EMPIRIOLABS_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v4-1-flash-1017",
messages=[{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}],
)
print(response.choices[0].message.content)EmpirioLabs पर DeepSeek V4.1 Flash 1017 API द्वारा समर्थित request पैरामीटर। फ़ील्ड छोड़ने पर डिफ़ॉल्ट मान लागू होते हैं।
| पैरामीटर | प्रकार | डिफॉल्ट | रेंज / मान | विवरण |
|---|---|---|---|---|
| temperature | number | 0.7 | 0 से 2 | नमूना तापमान। 0 = नियतात्मक, 2 = अधिकतम यादृच्छिकता। |
| top_p | number | 0.9 | 0 से 1 | नाभिक नमूनाकरण संभाव्यता द्रव्यमान। निचला = अधिक केंद्रित। |
| max_tokens | number | 4096 | 1 से 393216 | अधिकतम आउटपुट टोकन। |
| stop | string | - | - | 4 स्ट्रिंग्स तक जहां मॉडल आगे टोकन उत्पन्न करना बंद कर देगा। |
| enable_thinking | boolean | true | - | उत्तर देने से पहले step-by-step तर्क सक्षम करें। |
| reasoning_effort | enum | medium | none, low, medium, high, max | तर्क प्रयास स्तर। कोई भी सोच को अक्षम नहीं करता है। निम्न, मध्यम, उच्च और अधिकतम सेट चयनित मॉडल के आकार के बाउंड थिंकिंग बजट। OpenAI-शैली reasoning_effort फ़ील्ड के... |
| thinking_budget | number | 32768 | 1 से 393216 | रीजनिंग प्रक्रिया के लिए आरक्षित अधिकतम टोकन। 393216 तक। |
| response_format | enum | - | - | आउटपुट को वैध JSON ऑब्जेक्ट (JSON मोड) के रूप में लौटाएं। अपने प्रॉम्प्ट में उन फ़ील्ड का वर्णन करें जिन्हें आप चाहते हैं। |
| web_search_linkup | boolean | false | - | लिंकअप द्वारा संचालित वैकल्पिक वेब खोज। सक्षम होने पर, हाल के वेब स्रोतों को आपके नवीनतम उपयोगकर्ता संदेश को क्वेरी के रूप में उपयोग करके पुनर्प्राप्त किया जाता है और मॉडल को अतिरिक्त संदर्भ के रूप में प्रदान किया जाता है। मॉडल की सामान्य टोकन लागत के शीर्ष पर लागू होने पर प्रति कॉल $0.013 जोड़ता है। डिफ़ॉल्ट रूप से अक्षम। |
| disable_formatting | boolean | false | - | सक्षम होने पर, गेटवे "स्रोत" पाद लेख को सहायक प्रतिक्रियाओं में नहीं जोड़ेगा जो लिंकअप वेब खोज का उपयोग करते हैं। उपयोगी जब मॉडल आउटपुट को किसी अन्य सिस्टम में पाइप... |
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।
EmpirioLabs पर DeepSeek V4.1 Flash 1017 का बिल उपयोग के अनुसार बनता है: इनपुट $0.30 प्रति 1M प्रॉम्प्ट टोकन; उत्पादन $1.20 प्रति 1M जेनरेट किए गए टोकन; वेब खोज (लिंकअप) $0.013 प्रति कॉल जब लागू किया जाता है। इस पेज की लाइव दर तालिका हमेशा API की वास्तविक बिलिंग से मेल खाती है।
DeepSeek V4.1 Flash 1017 1M टोकन की context window समर्थित करता है, प्रति उत्तर अधिकतम 3,93,216 आउटपुट टोकन के साथ।
हां। DeepSeek V4.1 Flash 1017 OpenAI-संगत Chat Completions API देता है, इसलिए मौजूदा OpenAI SDKs base_url को https://api.empiriolabs.ai/v1 पर सेट करके और model id deepseek-v4-1-flash-1017 रखकर काम करते हैं।
हां। EmpirioLabs playground ब्राउज़र में DeepSeek V4.1 Flash 1017 को उन्हीं पैरामीटरों के साथ चलाता है जो API देता है, ताकि आप कोड लिखने से पहले prompt आज़मा सकें।
EmpirioLabs खाता बनाएं, फिर डैशबोर्ड में API Keys में key जनरेट करें। बिलिंग pay-as-you-go क्रेडिट से होती है, इसलिए आप सिर्फ अपनी requests का भुगतान करते हैं।
हमारे मूल्य निर्धारण की जाँच करें या यदि आप चाहते हैं कि आपका अपना मॉडल हमारे स्टैक पर तैनात किया जाए, तो पहुंचें।
