DeepSeek V4.1 Flash 1017 可在EmpirioLabs上购买。 这是DeepSeek于10月17日发布的更新 DeepSeek V4.1 闪存.DeepSeek 报告称，编码和代理结果更强，任务完成更快，回答更短，均优于九月版本。该模型保留了 V4.1 Flash 的图像输入、混合思维、函数调用和 100 万令牌上下文窗口，输出令牌最多可达 384K 个。
观看启动影片
影片中的每个程序均由DeepSeek V4.1 Flash 1017一次性编写，并按剧本运行。配乐由ACE-Step on EmpirioLabs生成。 在YouTube上观看。 。 。.
模型的作用
文本和图片输入。 请在同一请求中发送截图、示意图和照片，使用标准 image_url 内容块。
混合思维。 思考默认开启，所以模型会先推理再回答。集合 启用 思考 到 错误 对于较低延迟的回复，或者用以下方式限制推理 thinking_budget。 。 。.
工具和结构化输出。 函数调用和 JSON 模式在聊天完成端点上工作。可选的 Linkup 网页搜索会在设置时将最近的网页结果添加到上下文中 web_search_linkup 到 确实如此。 。 。.
如何调用 DeepSeek V4.1 Flash 1017
使用兼容 OpenAI 的聊天完成终端并设置 模型 到 deepseek-v4-1-flash-1017.该请求为模型提供了一个工具，使其决定何时调用：
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \ -h “授权：承载者 $EMPIRIOLABS_API_KEY” \ -h “内容类型：application/json” \ -d '{ “model”： “deepseek-v4-1-flash-1017”， “enable_thinking”： true， “thinking_budget”： 8192， “messages”： [ {“role”： “user”， “content”： “测试test_parse_dates在最后一次提交后失败。请阅读src/dates.py并告诉我该先检查什么。“} ]， ”tools“： [ { ”type“： ”function“， ”function“： { ”name“： ”read_file“， ”description“： ”从仓库读取文件“， ”parameters“： { ”type“： ”object“， ”properties“： {”path“： {”type“： ”string“}}， ”required“： [”path“] }'该回复包含 read_file 工具调用，路径作为参数。运行该工具，将其结果添加为 工具 消息，并将对话发送回去进行下一步。相同的模型ID适用于模型页面上列出的响应、消息和兼容Gemini的端点。
1017 还是 V4.1 闪存？
型号编号过时。 deepseek-v4-1-flash-1017 始终服务于 10 月 17 日的发布，因此评估和生产提示在更改 ID 前保持相同模型。
早期型号ID。 deepseek-v4-1-flash 将于2026年10月27日退休。从那天起，它继续运营，并由 deepseek-v4-1-flash-1017，所以仍然发送它的代码无需更改。
作战笔记
- JSON 模式需要在消息中加入单词 json。 A
response_format类型json_object除非提示词中出现单词 json，否则会被拒绝。严格的 JSON 模式输出 （json_schema）在该型号上不存在。 - 联动回答以“来源列表”结尾。 设定
disable_formatting到确实如此当另一个程序读取输出并仅期望得到答案时。
定价
令牌使用以一个已发布的输入速率和一个已发布的输出速率计费，没有单独的缓存输入速率。推理令牌以输出令牌计费。链接网络搜索只有在运行时才会按呼叫收取少量费用。查看实时 模型页面 以及 定价页面 以当前利率为例。
开始建造
试试 DeepSeek V4.1 Flash 1017 在 游戏场,阅读 API 文档，或者将其与其他模型进行比较 型号目录。 。 。.
披露:这篇文章是在AI的协助下撰写的,并由EmpirioLabs AI审查.
