deepseek

DeepSeek V4.1 Flash

অ্যাসিমেট্রিক MoE আর্কিটেকচারের উপর তৈরি DeepSeek V4.1 Flash প্রতি মিলিয়ন ইনপুট টোকেনে মাত্র $0.15 খরচে ১M context, নেটিভ ভিশন এবং প্রতি সেকেন্ডে ৪০০ tok...

Open WeightsMoEMultimodal VisionCode GenerationReasoning
deepseek logodeepseekDeepSeek V42026-09-10
কনটেক্সট
1Mটোকেন
সর্বোচ্চ আউটপুট
384Kটোকেন
ইনপুট মূল্য
$0.15/ 1M
আউটপুট মূল্য
$0.60/ 1M
মোডালিটি:TextImage
ক্ষমতা:ভিশনটুলসস্ট্রিমিংরিজনিং
বেঞ্চমার্ক
GPQA
90.9%
GPQA: স্নাতকোত্তর স্তরের বিজ্ঞান প্রশ্ন. জীববিজ্ঞান, পদার্থবিজ্ঞান এবং রসায়ন থেকে 448 টি প্রশ্ন সহ কঠোর বেঞ্চমার্ক। PhD বিশেষজ্ঞরা মাত্র 65-74% নির্ভুলতা অর্জন করেন। DeepSeek V4.1 Flash এই বেঞ্চমার্কে 90.9% স্কোর করেছে।
HLE
36.8%
HLE: বিশেষজ্ঞ স্তরের যুক্তি. বিশেষায়িত ক্ষেত্রে বিশেষজ্ঞ স্তরের যুক্তি প্রদর্শনের জন্য মডেলের ক্ষমতা পরীক্ষা করে। DeepSeek V4.1 Flash এই বেঞ্চমার্কে 36.8% স্কোর করেছে।
MMLU
91%
MMLU: বিশাল মাল্টিটাস্ক ভাষা বোঝাপড়া. 57 টি একাডেমিক বিষয়ে 16,000 প্রশ্ন সহ ব্যাপক বেঞ্চমার্ক। DeepSeek V4.1 Flash এই বেঞ্চমার্কে 91% স্কোর করেছে।
MMLU Pro
81.2%
MMLU Pro: MMLU পেশাদার সংস্করণ. 12,032 প্রশ্ন এবং কঠিন 10-অপশন ফরম্যাট সহ MMLU এর উন্নত সংস্করণ। DeepSeek V4.1 Flash এই বেঞ্চমার্কে 81.2% স্কোর করেছে।
SimpleQA
49%
SimpleQA: তথ্যগত নির্ভুলতা বেঞ্চমার্ক. সঠিক, তথ্যভিত্তিক উত্তর প্রদানের মডেলের ক্ষমতা পরীক্ষা করে। DeepSeek V4.1 Flash এই বেঞ্চমার্কে 49% স্কোর করেছে।
IFEval
89.5%
IFEval: নির্দেশ অনুসরণ মূল্যায়ন. মডেল কতটা ভালোভাবে নির্দিষ্ট নির্দেশ এবং সীমাবদ্ধতা অনুসরণ করে তা পরিমাপ করে। DeepSeek V4.1 Flash এই বেঞ্চমার্কে 89.5% স্কোর করেছে।
AIME 2025
87.5%
AIME 2025: আমেরিকান আমন্ত্রণমূলক গণিত পরীক্ষা. মর্যাদাপূর্ণ AIME পরীক্ষা থেকে প্রতিযোগিতা স্তরের গণিত সমস্যা। DeepSeek V4.1 Flash এই বেঞ্চমার্কে 87.5% স্কোর করেছে।
MATH
88.5%
MATH: গাণিতিক সমস্যা সমাধান. বীজগণিত, জ্যামিতি, ক্যালকুলাসে সমস্যা সমাধান পরীক্ষা করা ব্যাপক গণিত বেঞ্চমার্ক। DeepSeek V4.1 Flash এই বেঞ্চমার্কে 88.5% স্কোর করেছে।
GSM8k
96.8%
GSM8k: প্রাথমিক বিদ্যালয় গণিত 8K. প্রাথমিক বিদ্যালয় স্তরের 8,500 গণিত শব্দ সমস্যা। DeepSeek V4.1 Flash এই বেঞ্চমার্কে 96.8% স্কোর করেছে।
MGSM
92%
MGSM: বহুভাষিক প্রাথমিক গণিত. 10 টি ভাষায় অনুবাদিত GSM8k বেঞ্চমার্ক। DeepSeek V4.1 Flash এই বেঞ্চমার্কে 92% স্কোর করেছে।
MathVista
72.5%
MathVista: গাণিতিক ভিজ্যুয়াল রিজনিং. ভিজ্যুয়াল উপাদান সহ গণিত সমস্যা সমাধানের ক্ষমতা পরীক্ষা করে। DeepSeek V4.1 Flash এই বেঞ্চমার্কে 72.5% স্কোর করেছে।
SWE-Bench
74.2%
SWE-Bench: সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং বেঞ্চমার্ক. AI মডেলগুলি Python প্রকল্পে প্রকৃত GitHub সমস্যা সমাধান করার চেষ্টা করে। DeepSeek V4.1 Flash এই বেঞ্চমার্কে 74.2% স্কোর করেছে।
HumanEval
92.5%
HumanEval: Python প্রোগ্রামিং সমস্যা. 164 টি প্রোগ্রামিং সমস্যা যেখানে মডেলগুলিকে সঠিক Python ফাংশন বাস্তবায়ন তৈরি করতে হবে। DeepSeek V4.1 Flash এই বেঞ্চমার্কে 92.5% স্কোর করেছে।
LiveCodeBench
73.3%
LiveCodeBench: লাইভ কোডিং বেঞ্চমার্ক. ক্রমাগত আপডেট হওয়া, বাস্তব-বিশ্ব প্রোগ্রামিং চ্যালেঞ্জে কোডিং দক্ষতা পরীক্ষা করে। DeepSeek V4.1 Flash এই বেঞ্চমার্কে 73.3% স্কোর করেছে।
MMMU
78.9%
MMMU: মাল্টিমোডাল বোঝাপড়া. 30 টি বিশ্ববিদ্যালয় বিষয় থেকে মাল্টিমোডাল বোঝাপড়া বেঞ্চমার্ক। DeepSeek V4.1 Flash এই বেঞ্চমার্কে 78.9% স্কোর করেছে।
MMMU Pro
58.4%
MMMU Pro: MMMU পেশাদার সংস্করণ. আরও চ্যালেঞ্জিং প্রশ্ন সহ MMMU এর উন্নত সংস্করণ। DeepSeek V4.1 Flash এই বেঞ্চমার্কে 58.4% স্কোর করেছে।
ChartQA
88%
ChartQA: চার্ট প্রশ্ন ও উত্তর. চার্ট এবং গ্রাফ থেকে তথ্য বোঝা এবং বিশ্লেষণ করার ক্ষমতা পরীক্ষা করে। DeepSeek V4.1 Flash এই বেঞ্চমার্কে 88% স্কোর করেছে।
DocVQA
93%
DocVQA: ডকুমেন্ট ভিজ্যুয়াল প্রশ্ন. ডকুমেন্ট ছবি থেকে তথ্য বের করার ক্ষমতা পরীক্ষা করে। DeepSeek V4.1 Flash এই বেঞ্চমার্কে 93% স্কোর করেছে।
Terminal-Bench
90.6%
Terminal-Bench: টার্মিনাল/CLI কাজ. কমান্ড-লাইন অপারেশন সম্পাদন করার ক্ষমতা পরীক্ষা করে। DeepSeek V4.1 Flash এই বেঞ্চমার্কে 90.6% স্কোর করেছে।
ARC-AGI
11.4%
ARC-AGI: বিমূর্তকরণ এবং যুক্তি. নতুন প্যাটার্ন স্বীকৃতি ধাঁধার মাধ্যমে তরল বুদ্ধিমত্তা পরীক্ষা করে। DeepSeek V4.1 Flash এই বেঞ্চমার্কে 11.4% স্কোর করেছে।

DeepSeek V4.1 Flash সম্পর্কে

DeepSeek V4.1 Flash এর ক্ষমতা, বৈশিষ্ট্য এবং কীভাবে এটি আপনাকে ভালো ফলাফল অর্জন করতে সাহায্য করতে পারে জানুন।

DeepSeek V4.1 Flash হলো একটি ওপেন-ওয়েট mixture-of-experts মডেল যাতে মোট ৫৫২ বিলিয়ন parameters রয়েছে। হাই-থ্রুপুট ওয়ার্কলোডের সময় inference খরচ কমানোর জন্য মডেলটি একটি অ্যাসিম্বেট্রিক কজ্যাল এনকোডার-ডিকোডার স্ট্রাকচার নিয়ে এসেছে। ইনকামিং প্রম্পট প্রসেস করার সময় নেটওয়ার্কটি মাত্র ৮ বিলিয়ন parameters অ্যাক্টিভেট করে, যা token জেনারেশনের সময় বেড়ে ১৬ বিলিয়ন হয়। এর বেকবোনে লেয়ার জুড়ে শেয়ার করা সংকুচিত কী-ভ্যালু ক্যাচিং, একটি টু-স্টেজ স্পার্স ইনডেক্সার এবং ১৯৬ বিলিয়ন parameter বিশিষ্ট একটি Engram লুকআপ মেমরি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, যা ৪৫ ট্রিলিয়ন token কর্পাসে ট্রেন করা হয়েছে।

V4 ফ্যামিলির আগের সংস্করণগুলোর বিপরীতে, আলাদা ভিশন চেকপয়েন্ট ছাড়াই এতে নেটিভ ভিজ্যুয়াল আন্ডারস্ট্যান্ডিং স্ট্যান্ডার্ড হিসেবে পাওয়া যায়। মডেলটি স্ট্যান্ডার্ড টেক্সট প্রম্পটের ভেতরে সরাসরি ছবি গ্রহণ করে এবং আর্কিটেকচারাল চার্ট, UI লেআউট ও টেকনিক্যাল ডায়াগ্রামের মতো ভিজ্যুয়াল আর্টিফ্যাক্টগুলো মূল্যায়ন করে। সমান্তরালভাবে, থিঙ্কিং মোড নেটিভভাবে কাজ করে, চূড়ান্ত উত্তর তৈরি করার আগে স্পষ্ট রিজোনিং ট্রেস জেনারেট করে। মডার্ন অ্যাকিলারেটর ক্লাস্টারে মডেলটি প্রতি সেকেন্ডে ৩০০ থেকে ৪২৭ tokens জেনারেশন স্পিডে কাজ করে, যা অনেক ছোট ডেন্স মডেলের লেটেন্সি প্রোফাইলের সাথে মিলে যায় বা ছাড়িয়ে যায় এবং একই সাথে PhD-লেভেলের রিজোনিং সক্ষমতা বজায় রাখে।

DeepSeek V4.1 Flash-কে বড় আকারের V4 Pro ফ্ল্যাগশিপের সরাসরি বিকল্প হিসেবে পজিশন করেছে। ফ্রন্টএন্ড জেনারেশন, টার্মিনাল অপারেশন এবং সফটওয়্যার ডিবাগিং নিয়ে থার্ড-পার্টি মূল্যায়নে, V4.1 Flash কম লেটেন্সি এবং কম কম্পিউট খরচে কাজ করার পাশাপাশি V4 Pro-এর নির্ভুলতাকে ছাড়িয়ে গেছে। মডেলটি হাই-ভলিউম এজেন্টিক এনভায়রনমেন্ট, স্বয়ংক্রিয় টার্মিনাল টুলিং এবং ক্রমাগত কোড সিন্থেসিস ওয়ার্কফ্লোর চাহিদা মেটায় যেখানে সাধারণত ফ্ল্যাগশিপ API প্রাইসিং অনেক বেশি হয়ে থাকে।

DeepSeek V4.1 Flash

DeepSeek V4.1 Flash এর ব্যবহারের ক্ষেত্র

দুর্দান্ত ফলাফল অর্জন করতে DeepSeek V4.1 Flash ব্যবহারের বিভিন্ন উপায় আবিষ্কার করুন।

স্বায়ত্তশাসিত টার্মিনাল এবং শেল অপারেশন

সিস্টেম ডায়াগনস্টিকস এক্সিকিউট করে, বিল্ড টুল চালায় এবং কন্টেইনারাইজড সিস্টেমের ভেতরে এনভায়রনমেন্ট ত্রুটি সমাধান করে, যা Terminal-Bench 2.1-এ ৯০.৬ স্কোর অর্জন করেছে।

ফুল-স্ট্যাক UI এবং ফ্রন্টএন্ড প্রোটোটাইপিং

একক টেক্সট বা ইমেজ প্রম্পট থেকে ইন্টারেক্টিভ সিঙ্গেল-পেজ অ্যাপ্লিকেশন, WebGL শেডার, Three.js 3D এনভায়রনমেন্ট এবং রেসপনসিভ ড্যাশবোর্ড লেআউট জেনারেট করে।

জটিল মাল্টি-ফাইল কোড ডিবাগিং

এর ১ মিলিয়ন token context-এর মধ্যে পুরো মাল্টি-রিপোজিটরি সফটওয়্যার প্রজেক্ট স্ক্যান করে, ক্রস-ফাইল আমদানি ট্র্যাক করে এবং ইনভার্টেড লজিক বা রেস কন্ডিশন ঠিক করে।

স্বয়ংক্রিয় ভিজ্যুয়াল ডকুমেন্ট এক্সট্র্যাকশন

স্ট্রাকচারড JSON স্কিমা এবং কার্যকরী API কন্ট্রাক্ট আউটপুট করতে জটিল আর্কিটেকচারাল ব্লুপ্রিন্ট, ডেটা ফ্লো ডায়াগ্রাম এবং ইউজার ইন্টারফেস মক পরিদর্শন করে।

হাই-থ্রুপুট এজেন্টিক টুল কলিং

অবিরত ব্যাকগ্রাউন্ড রিজোনিং লুপ চালায় যা লাইভ REST এন্ডপয়েন্ট পোল করে, SQL ডাটাবেস কোয়েরি করে এবং একাধিক এক্সিকিউশন টার্ন জুড়ে ইনভেরিয়েন্ট স্টেট পরিবর্তন যাচাই করে।

বহুভাষিক অনুবাদ এবং ডায়ালেক্ট অ্যানালাইসিস

শাব্দিক অর্থ বদলে ফেলার ঝুঁকি না নিয়ে অনিশ্চিত অনুবাদগুলোকে চিহ্নিত করার পাশাপাশি কম-রিসোর্স ডায়ালেক্ট জুড়ে প্রবাদ, আঞ্চলিক ভাষা এবং টেকনিক্যাল ডকুমেন্টেশন অনুবাদ করে।

শক্তি

সীমাবদ্ধতা

অ্যাসিমেট্রিক MoE এফিশিয়েন্সি: মোট ৫৫২B-এর মধ্যে ইনপুটে মাত্র ৮B parameters এবং আউটপুটে ১৬B parameters অ্যাক্টিভেট করে, যার ফলে অফ-পিক ইনপুট প্রাইসিং প্রতি মিলিয়ন tokens-এ $0.15 রাখা সম্ভব হয়।
লজিক ওভারথিংকিং: ব্যবহারকারী যদি থিঙ্কিং এফোর্ট সীমিত না করেন, তবে সোজা সাপ্টা কোডিং প্রম্পটে অতিরিক্ত রিজোনিং টোকেন খরচ করে ফেলে।
স্টেট-অফ-দ্যা-আর্ট এজেন্ট পারফরম্যান্স: Terminal-Bench 2.1-এ ৯০.৬% এবং DeepSWE v1.1-এ ৭৪.২% অর্জন করে, যা ইঞ্জিনিয়ারিং টাস্কে ফ্ল্যাগশিপ প্রোপায়েটরি অপশনগুলোর সমান বা তার চেয়েও ভালো পারফর্ম করে।
কিনেমেটিক ফিজিক্সের অনুপস্থিতি বা ভুলত্রুটি: 3js টেস্টে জটিল 3D কিনেমেটিক অ্যানিমেশন জেনারেট করার সময় মাঝে মাঝে মোশন পাথ অ্যানোমালি এবং ত্রুটিপূর্ণ ফিজিক্স তৈরি করে।
হাই-থ্রুপুট জেনারেশন: প্রতি সেকেন্ডে ৩০০ থেকে ৪২৭ tokens-এর পরীক্ষিত ডিকোডিং স্পিড প্রদান করে, রিজোনিং-হেভি এজেন্টদের জন্য টার্নঅ্যারাউন্ড টাইম উল্লেখযোগ্যভাবে কমিয়ে দেয়।
এস্থেটিক বা নান্দনিক UI সীমাবদ্ধতা: ফাঁকফোকর ও টাইপোগ্রাফির দিক থেকে প্রোপায়েটরি ফ্ল্যাগশিপ মডেলগুলোর থেকে কিছুটা পিছিয়ে থাকে, যার ফলে ফাংশনাল কিন্তু দেখতে জেনেরিক ড্যাশবোর্ড হায়ারার্কি তৈরি হয়।
ইউনিফাইড মাল্টিমোডাল Context: সেকেন্ডারি ভিশন অ্যাডাপ্টারের ওভারহেড ছাড়াই ১,০০০,০০০ token context window-এর মধ্যে নেটিভভাবে ভিজ্যুয়াল এবং টেক্সট tokens ইনপুট নেয়।
স্থানীয় মেমরির ব্যাপক চাহিদা: ফুল-প্রিসিশন লোকাল হোস্টিংয়ের ক্ষেত্রে বিশাল ৫৫২B parameter মেমরি ফুটপ্রিন্ট ফিট করার জন্য বিশেষায়িত মাল্টি-GPU ক্লাস্টার সেটআপের প্রয়োজন হয়।

API দ্রুত শুরু

deepseek/deepseek-v4.1-flash

ডকুমেন্টেশন দেখুন
deepseek SDK
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api.deepseek.com",
  apiKey: process.env.DEEPSEEK_API_KEY,
});

async function main() {
  const completion = await client.chat.completions.create({
    model: "deepseek-flash",
    messages: [
      { role: "system", content: "You are an expert systems engineer." },
      { role: "user", content: "Write a high-performance WebGL compute shader." },
    ],
  });

  console.log(completion.choices[0].message.content);
}

main();

SDK ইনস্টল করুন এবং কয়েক মিনিটের মধ্যে API কল করা শুরু করুন।

DeepSeek V4.1 Flash সম্পর্কে মানুষ কী বলছে

DeepSeek V4.1 Flash সম্পর্কে কমিউনিটি কী ভাবছে দেখুন

ব্যবহারকারীর রিকোয়েস্টের ওপর ভিত্তি করে এটি প্রাত্যহিক ডিজাইনের কাজে মাত্র ১.৪% খরচে GPT-6 Astra-এর স্কোরের ৯৮% অর্জন করেছে। Astra ছাড়া বাকি সব মডেল কম স্কোর করেছে এবং বেশি খরচ নিয়েছে।
OpenDesign (@OpenDesignHQ)
twitter
Deepseek V4.1 Flash-এ মোট ৫৫২B, ৮/১৬B অ্যাক্টিভ এবং ৪৫T tokens-এ ট্রেন করা একটি নতুন আর্কিটেকচার রয়েছে... এটি সম্ভবত দীর্ঘ সময়ের মধ্যে দেখা সবচেয়ে অভিনব আর্কিটেকচারগুলোর একটি, বেশ অসাধারণ।
Elie Bakouch (@eliebakouch)
twitter
মানুষ যেমনটা ভাবে গতির গুরুত্ব তার চেয়ে অনেক বেশি, সত্যি বলতে আমি বেশিরভাগ প্রোডাক্ট ইউজ কেসের জন্য সামান্য কম মানের কিন্তু দ্বিগুণ দ্রুতগতির একটি মডেল বেছে নেব।
MoneyLovesSpeed
hackernews
এক পর্যায়ে এটি প্রতি সেকেন্ডে ৪২৭ টোকেনের পাগলাটে গতি ছুঁয়েছিল। তবে সবচেয়ে মজার বিষয় হলো, পুরো রানটির জন্য মাত্র ৩০ সেন্ট খরচ হয়েছে বলে জানা গেছে।
WorldofAI
youtube
V4 Pro কোয়েরিগুলো স্বয়ংক্রিয়ভাবে V4.1 Flash-এ রিডাইরেক্ট হওয়ার বিষয়টিই বলে দেয় এই আর্কিটেকচারটি আসলে কতটা চমৎকার।
KevDev99
reddit
এই প্রাইস টীয়ারের একটি মডেলের জন্য Terminal-Bench-এ ৯০.৬ স্কোর বেশ দুর্দান্ত। এজেন্টিক টুলিং এখন আমূল সস্তা হয়ে গেছে।
SysAdminHero
reddit

DeepSeek V4.1 Flash সম্পর্কে ভিডিও

DeepSeek V4.1 Flash সম্পর্কে টিউটোরিয়াল, রিভিউ এবং আলোচনা দেখুন

এই নতুন DeepSeek version 4.1 flash মডেলটি অবিশ্বাস্য রকমের দ্রুত। আপনি প্রতি সেকেন্ডে প্রায় ৪০০ টোকেন পাচ্ছেন, এবং এর গতি সত্যি বলতে দারুণ।

এই পর্যায়ের সক্ষমতা সম্পন্ন একটি রিজোনিং মডেলের জন্য এই গতি অত্যন্ত চিত্তাকর্ষক, বিশেষ করে যখন এটি কেবল একটি টেম্পোরারি টেস্ট বিল্ড।

এক পর্যায়ে এটি প্রতি সেকেন্ডে ৪২৭ টোকেনের পাগলাটে গতি ছুঁয়েছিল। তবে সবচেয়ে মজার বিষয় হলো, পুরো রানটির জন্য মাত্র ৩০ সেন্ট খরচ হয়েছে বলে জানা গেছে।

রিয়েল ওয়ার্ল্ড টেস্টে প্রতি সেকেন্ডে ৩০০ থেকে ৪০০-এর বেশি টোকেন দেখা যাচ্ছে, যা GPT6 Astra-এর ডিজাইন বেঞ্চমার্ক স্কোরের ৯৮% ছুঁয়ে ফেলেছে।

এটি শুধু কোড জেনারেট করছে না, বরং নিজেই নিজের গণিত যাচাই করছে। এটি এমনকি নিজেই অরবিট কন্ট্রোল ডাম্পিংয়ের একটি সূক্ষ্ম বাগ ধরে ফেলেছে।

মডেলটির ওয়েটস ফাইনাল ভার্সনে রিলিজ হওয়ার পর আমরা এটি চেক করে দেখব। আবার বলছি, চ্যানেলটিকে সাহায্য করতে চাইলে দয়া করে মেম্বার হন। ধন্যবাদ

কৃত্রিম বিশ্লেষণের পুরো টেস্ট স্যুটটি চালাতে এই মডেলটিতে ৭২ ডলার খরচ হয়। একই ইন্টেলিজেন্স স্কোরওয়ালা মডেলগুলোর তুলনায় এটি ১০ গুণ সস্তা।

DeepSeek V4 Flash আসলে সমস্ত মডেলের মধ্যে সবচেয়ে সস্তা, এবং সমপরিমাণ খরচওয়ালা GPT 5.6 Luna ইন্টেলিজেন্স ইনডেক্সে আসলে দুই পয়েন্ট পেছনে রয়েছে।

চীনা ল্যাবগুলোর এসে মার্কিন ল্যাবগুলোর চেয়ে কম মূল্যে ভালো সার্ভিস দেওয়ার এবং একই সাথে তাদের ইন্টেলিজেন্সের সমকক্ষ হওয়ার এই ট্রেন্ডটি আমি বেশ উপভোগ করছি।

শুধু প্রম্পটের চেয়ে বেশি

আপনার ওয়ার্কফ্লো সুপারচার্জ করুন AI অটোমেশন দিয়ে

Automatio AI এজেন্ট, ওয়েব অটোমেশন এবং স্মার্ট ইন্টিগ্রেশনের শক্তি একত্রিত করে আপনাকে কম সময়ে আরও বেশি অর্জন করতে সাহায্য করে।

AI এজেন্ট
ওয়েব অটোমেশন
স্মার্ট ওয়ার্কফ্লো

DeepSeek V4.1 Flash এর জন্য প্রো টিপস

DeepSeek V4.1 Flash থেকে সর্বাধিক পেতে এবং ভালো ফলাফল অর্জন করতে বিশেষজ্ঞ টিপস।

রিজোনিং এফোর্ট ম্যানেজ করুন

টোকেন ব্যবহার অপ্টিমাইজ করতে সাধারণ CRUD জেনারেশনের জন্য রিজোনিং এফোর্ট low-এ সেট করুন এবং মাল্টি-স্টেপ ম্যাথ বা জটিল কোডবেজ বাগ সমাধান করার সময় high বা max-এ সেট করুন।

প্রম্পট ক্যাচিং সর্বোচ্চ করুন

$0.003/M অফ-পিক রেটে প্রম্পট ক্যাশ হিট বাড়াতে context window-এর শুরুতে পরপর সিস্টেম প্রম্পট এবং স্ট্যাটিক ফাইল রেফারেন্সগুলো এক সাথে রাখুন।

সরাসরি মাল্টিমোডাল ইনপুট দিন

স্প্যাটিয়াল বা স্থানিক নির্ভুলতা বাড়াতে লেআউট স্পেসিফিকেশন ম্যানুয়ালি না লিখে CSS প্রয়োজনীয়তার পাশাপাশি সরাসরি র, ইমেজ এবং ভিজ্যুয়াল মকআপ দিন।

অফিসিয়াল মডেল স্ট্রিং ব্যবহার করুন

সর্বশেষ সক্রিয় চেকপয়েন্ট এবং সবচেয়ে সাশ্রয়ী মূল্যে স্বয়ংক্রিয় রাউটিং নিশ্চিত করতে API রিকোয়েস্টে অফিসিয়াল deepseek-flash মডেল স্ট্রিং ব্যবহার করুন।

প্রশংসাপত্র

আমাদের ব্যবহারকারীরা কী বলেন

হাজার হাজার সন্তুষ্ট ব্যবহারকারীদের সাথে যোগ দিন যারা তাদের ওয়ার্কফ্লো রূপান্তরিত করেছেন

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

সম্পর্কিত AI Models

moonshot

Kimi k2.6

Moonshot

Kimi k2.6 is Moonshot AI's 1T-parameter MoE model featuring a 256K context window, native video input, and elite performance in autonomous agentic coding.

256K context
$0.95/$4.00/1M
anthropic

Claude Opus 4.6

Anthropic

Claude Opus 4.6 is Anthropic's flagship model featuring a 1M token context window, Adaptive Thinking, and world-class coding and reasoning performance.

1M context
$5.00/$25.00/1M
google

Gemini 3 Flash

Google

Gemini 3 Flash is Google's high-speed multimodal model featuring a 1M token context window, elite 90.4% GPQA reasoning, and autonomous browser automation tools.

1M context
$0.50/$3.00/1M
deepseek

DeepSeek v4

DeepSeek

DeepSeek v4 is a 1.6T parameter MoE model featuring a 1M token context window and native multimodal support for text, vision, and video at disruptive prices.

1M context
$1.74/$3.48/1M
anthropic

Claude Sonnet 4.6

Anthropic

Claude Sonnet 4.6 offers frontier performance for coding and computer use with a massive 1M token context window for only $3/1M tokens.

1M context
$3.00/$15.00/1M
google

Gemini 3 Pro

Google

Google's Gemini 3 Pro is a multimodal powerhouse featuring a 1M token context window, native video processing, and industry-leading reasoning performance.

1M context
$2.00/$12.00/1M
alibaba

Qwen 3.7 Max

alibaba

Qwen 3.7 Max is Alibaba’s flagship AI model for deep reasoning and autonomous agent tasks, featuring a 256k context window and top-tier coding performance.

256K context
$1.20/$6.00/1M
openai

GPT-5.2 Pro

OpenAI

GPT-5.2 Pro is OpenAI's 2025 flagship reasoning model featuring Extended Thinking for SOTA performance in mathematics, coding, and expert knowledge work.

400K context
$21.00/$168.00/1M

DeepSeek V4.1 Flash সম্পর্কে সাধারণ প্রশ্নাবলী

DeepSeek V4.1 Flash সম্পর্কে সাধারণ প্রশ্নের উত্তর খুঁজুন