Como Usar a API DeepSeek v4.1 Flash 1017

DeepSeek v4.1 Flash 1017 está disponível no EmpirioLabs. É a atualização de 17 de outubro do DeepSeek para DeepSeek V4.1 Flash. O DeepSeek relata resultados de codificação e agentes mais fortes, conclusão de tarefas mais rápida e respostas mais curtas do que a versão de setembro. O modelo mantém a entrada de imagem do Flash V4.1, o pensamento híbrido, a chamada de funções e a janela de contexto de 1M tokens, com até 384K tokens de saída.

Assista ao filme de lançamento

Todos os programas do filme foram escritos pelo DeepSeek V4.1 Flash 1017 em uma única cena e são mostrados rodando conforme escrito. A trilha sonora foi gerada pela ACE-Step no EmpirioLabs. Assista no YouTube.

O que o modelo faz

Entrada de texto e imagem. Envie capturas de tela, diagramas e fotos no mesmo pedido do prompt, usando o padrão image_url Bloqueio de conteúdo.

Pensamento híbrido. O pensamento está ativado por padrão, então o modelo raciocina antes de responder. Set activar pensar para falso para respostas de menor latência, ou limite o raciocínio com thinking_budget.

Ferramentas e saída estruturada. O modo chamada de função e JSON funcionam no endpoint de conclusão do chat. A busca opcional no site Linkup adiciona resultados web recentes ao contexto quando você define web_search_linkup para Verdade.

Como chamar o DeepSeek V4.1 de Flash 1017

Use o endpoint de conclusão de chat compatível com OpenAI e configure modelo para deepseek-v4-1-flash-1017. Essa solicitação dá ao modelo uma ferramenta e permite que ele decida quando chamá-lo:

curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \ -H "Autorização: Portador $EMPIRIOLABS_API_KEY" \ -H "Tipo-Conteúdo: application/json" \ -d '{ "modelo": "deepseek-v4-1-flash-1017", "enable_thinking": verdadeiro, "thinking_budget": 8192, "mensagens": [ {"papel": "usuário", "conteúdo": "O teste test_parse_dates falha após o último commit. Leia src/dates.py e me diga o que verificar primeiro."} ], "ferramentas": [ { "tipo": "função", "função": { "nome": "read_file", "descrição": "Leia um arquivo do repositório", "parâmetros": { "tipo": "objeto", "propriedades": {"caminho": "string"}}, "requerido": ["caminho"] } } } ] }'

A resposta contém um read_file chamada de ferramenta com o path como argumento. Execute a ferramenta, adicione seu resultado como um ferramenta e enviar a conversa de volta para a próxima etapa. O mesmo ID do modelo funciona nos endpoints Respostas, Mensagens e compatíveis com Gemini listados na página do modelo.

Flash 1017 ou V4.1?

ID do modelo datado. deepseek-v4-1-flash-1017 sempre serve para a versão de 17 de outubro, então avaliações e prompts de produção mantêm o mesmo modelo até você mudar o ID.

ID de modelo anterior. deepseek-v4-1-flash aposenta-se em 27 de outubro de 2026. A partir dessa data, continua funcionando e é atendida por deepseek-v4-1-flash-1017, então o código que ainda envia não precisa de alteração.

Notas operacionais

• O modo JSON precisa da palavra json nas mensagens. A response_format do tipo json_object é rejeitado, a menos que a palavra json apareça no prompt. Saída estrita do esquema JSON (json_schema) não está disponível neste modelo.
• As respostas do link terminam com uma lista de Fontes. Definir disable_formatting para Verdade quando outro programa lê a saída e espera apenas a resposta.

Preços

O uso de tokens é cobrado com uma taxa de entrada publicada e uma taxa de saída publicada, sem taxa separada de entrada cacheada. Tokens de raciocínio são faturados como tokens de saída. A busca web do Linkup adiciona uma pequena taxa por chamada apenas quando está em execução. Veja o live página do modelo e página de preços Para as taxas atuais.

Comece a construir

Experimente o DeepSeek v4.1 Flash 1017 no Área de reprodução, ler Documentação da API, ou comparar com outros modelos na Catálogo de modelos.

Divulgação: Este artigo foi escrito com assistência de IA e revisado por EmpirioLabs IA.