Wie viel kostet die Ausführung von DeepSeek V4.1 Flash über die API?

Die Preise außerhalb der Spitzenzeiten (Off-Peak) liegen bei 0,15 $ pro Million Input-Token bei Cache-Misses, 0,003 $ pro Million bei Cache-Hits und 0,60 $ pro Million Output-Token. Während der Hauptverkehrszeiten erhöhen sich die Input-Kosten auf 0,30 $ pro Million und die Output-Kosten erreichen 1,20 $ pro Million.

Wie groß ist das Kontextfenster und die maximale Output-Länge?

Das Modell unterstützt ein Kontextfenster von 1.000.000 Token und kann bis zu 384.000 Output-Token in einer einzigen Antwort generieren. Dies ermöglicht das Einlesen kompletter Unternehmens-Codebasen in einem einzigen Prompt.

Erfordert DeepSeek V4.1 Flash ein separates Modell für Vision?

Nein, das visuelle Verständnis ist direkt in die Basis-Weights integriert. Sie können Bilder, Diagramme und Screenshots direkt an die Chat-Completion-API senden, ohne zu einer visionsspezifischen Variante wechseln zu müssen.

Wie aktiviere oder deaktiviere ich den Reasoning-Modus?

Das Reasoning ist standardmäßig aktiv, aber Sie können den Parameter für den Denkaufwand (Thinking Effort) auf low, high oder max stellen oder das Denken komplett umgehen. Durch Anpassen der Aufwandsstufen wird gesteuert, wie viele interne Monolog-Token das Modell generiert, bevor es seine Antwort liefert.

Was ist mit DeepSeek V4 Pro und früheren V4 Flash Checkpoints passiert?

Sowohl V4 Flash als auch V4 Flash Vision Exp wurden eingestellt; ihre API-Endpunkte werden automatisch zu V4.1 Flash umgeleitet. Ältere Anfragen für V4 Pro werden ebenfalls zum niedrigeren Preistarif auf V4.1 Flash umgeleitet.

Ist DeepSeek V4.1 Flash mit OpenAI-Client-Bibliotheken kompatibel?

Ja, die DeepSeek API stellt einen OpenAI-kompatiblen Endpunkt unter https://api.deepseek.com bereit. Entwickler müssen zur Integration lediglich ihre baseURL und ihren API-Key aktualisieren.

Kann ich die Model Weights lokal auf eigener Hardware ausführen?

Ja, die Model Weights werden auf Hugging Face unter einer offenen Lizenz gehostet. Angesichts von 552 Milliarden Parametern erfordert die lokale Ausführung Multi-GPU-Systeme mit viel RAM oder spezialisierte quantisierte Inference-Engines wie SGLang.

Welche Generierungsgeschwindigkeiten können Entwickler in der Produktion erwarten?

Die Decodierungsgeschwindigkeiten liegen bei Live-API-Anfragen typischerweise zwischen 300 und 427 Token pro Sekunde. Diese Geschwindigkeit ermöglicht es Agentic-Tools, komplexe Multi-Turn-Schleifen in Sekunden abzuschließen.

DeepSeek V4.1 Flash

DeepSeek V4.1 Flash bietet 1M Kontext, native Vision und 400 tok/s Inference für 0,15 $ pro Million Input-Token auf einer asymmetrischen MoE-Architektur.

Open WeightsMoEMultimodal VisionCode GenerationReasoning

deepseekDeepSeek V42026-09-10

Kontext

1MToken

Max. Ausgabe

384KToken

Eingabepreis

$0.15/ 1M

Ausgabepreis

$0.60/ 1M

Modalität:TextImage

Fähigkeiten:VisionToolsStreamingLogik

Benchmarks

GPQA

90.9%

HLE

36.8%

MMLU

91%

MMLU Pro

81.2%

SimpleQA

49%

IFEval

89.5%

AIME 2025

87.5%

MATH

88.5%

GSM8k

96.8%

MGSM

92%

MathVista

72.5%

SWE-Bench

74.2%

HumanEval

92.5%

LiveCodeBench

73.3%

MMMU

78.9%

MMMU Pro

58.4%

ChartQA

88%

DocVQA

93%

Terminal-Bench

90.6%

ARC-AGI

11.4%

API-Dokumentation anzeigen

Über DeepSeek V4.1 Flash

Erfahren Sie mehr über die Fähigkeiten, Funktionen und Einsatzmöglichkeiten von DeepSeek V4.1 Flash.

DeepSeek V4.1 Flash ist ein Open-Weight Mixture-of-Experts-Modell mit insgesamt 552 Milliarden Parametern. Das Modell führt eine asymmetrische kausale Encoder-Decoder-Struktur ein, die darauf ausgelegt ist, Inference-Kosten bei Workloads mit hohem Durchsatz zu minimieren. Bei der Verarbeitung eingehender Prompts aktiviert das Netzwerk nur 8 Milliarden Parameter, was sich während der Token-Generierung auf 16 Milliarden erhöht. Das zugrundeliegende Backbone beinhaltet komprimiertes Key-Value-Caching, das über Schichten hinweg geteilt wird, einen zweistufigen Sparse Indexer und einen Engram Lookup Memory mit 196 Milliarden Parametern, die alle auf einem Korpus von 45 Billionen Token trainiert wurden.

Im Gegensatz zu früheren Iterationen der V4-Familie ist ein natives visuelles Verständnis standardmäßig ohne einen separaten Vision-Checkpoint integriert. Das Modell akzeptiert Bilder direkt in Standard-Text-Prompts und wertet visuelle Artefakte wie Architekturdiagramme, UI-Layouts und technische Zeichnungen aus. Parallel dazu arbeitet der Denkmodus (Thinking Mode) nativ und generiert explizite Reasoning-Spuren, bevor endgültige Antworten ausgegeben werden. Das Modell arbeitet auf modernen Beschleuniger-Clustern mit Generierungsgeschwindigkeiten zwischen 300 und 427 Token pro Sekunde, wodurch es das Latenzprofil viel kleinerer Dense-Modelle erreicht oder übertrifft und gleichzeitig Reasoning-Fähigkeiten auf PhD-Niveau beibehält.

DeepSeek positionierte V4.1 Flash als direkten Ersatz für das größere V4 Pro Flaggschiff. In Evaluierungen durch Dritte, die Frontend-Generierung, Terminal-Operationen und Software-Debugging umfassen, erreichte oder übertraf V4.1 Flash die Genauigkeit von V4 Pro bei gleichzeitig geringerer Latenz und geringerem Rechenaufwand. Das Modell bedient hochvolumige Agentic-Umgebungen, automatisierte Terminal-Tools und kontinuierliche Code-Synthese-Workflows, bei denen die Flaggschiff-API-Preise normalerweise unerschwinglich sind.

Anwendungsfälle für DeepSeek V4.1 Flash

Entdecken Sie die verschiedenen Möglichkeiten, DeepSeek V4.1 Flash für großartige Ergebnisse zu nutzen.

Autonome Terminal- und Shell-Operationen

Führt Systemdiagnosen aus, bedient Build-Tools und behebt Umgebungsfehler in containerisierten Systemen, womit ein Score von 90,6 auf dem Terminal-Bench 2.1 erreicht wird.

Full-Stack-UI- und Frontend-Prototyping

Generiert interaktive Single-Page-Anwendungen, WebGL-Shader, Three.js-3D-Umgebungen und responsive Dashboard-Layouts aus Single-Shot-Text- oder Bild-Prompts.

Komplexes Multi-File-Code-Debugging

Durchsucht gesamte Softwareprojekte mit mehreren Repositories innerhalb seines 1-Million-Token-Kontexts, verfolgt dateiübergreifende Imports und behebt invertierte Logik oder Race Conditions.

Automatisierte visuelle Dokumentenextraktion

Inspiziert komplexe Architekturpläne, Datenflussdiagramme und Benutzeroberflächen-Mocks, um strukturierte JSON-Schemas und umsetzbare API-Verträge auszugeben.

High-Throughput Agentic Tool Calling

Führt kontinuierliche Hintergrund-Reasoning-Schleifen aus, die Live-REST-Endpunkte abfragen, SQL-Datenbanken durchsuchen und unveränderliche Statusänderungen über mehrere Ausführungsschritte hinweg verifizieren.

Mehrsprachige Übersetzung und Dialektanalyse

Übersetzt Redewendungen, regionalen Slang und technische Dokumentationen in ressourcenarmen Dialekten und markiert dabei unsichere Übersetzungen, anstatt Begriffe zu halluzinieren.

Stärken

Einschränkungen

Asymmetrische MoE-Effizienz: Aktiviert von insgesamt 552B Parametern nur 8B beim Input und 16B beim Output, wodurch die Off-Peak-Input-Preise bei 0,15 $ pro Million Token gehalten werden.

Logisches Überdenken: Verwendet übermäßige Reasoning-Token für unkomplizierte Coding-Prompts, wenn der Denkaufwand vom Nutzer nicht eingeschränkt wird.

State-of-the-Art Agenten-Performance: Erreicht 90,6 % im Terminal-Bench 2.1 und 74,2 % in DeepSWE v1.1, wodurch proprietäre Flaggschiff-Optionen bei technischen Aufgaben erreicht oder übertroffen werden.

Ung Genauigkeiten bei der Kinematik-Physik: Erzeugt gelegentliche Bewegungsbahn-Anomalien und fragwürdige Physik bei der Generierung komplexer 3D-kinematischer Animationen in Three.js-Tests.

High-Throughput Generierung: Liefert verifizierte Decodierungsgeschwindigkeiten zwischen 300 und 427 Token pro Sekunde, was die Bearbeitungszeiten für reasoning-lastige Agenten drastisch verkürzt.

Ästhetische UI-Einschränkungen: Hinter proprietären Flaggschiff-Modellen bei anspruchsvoller Typografie und Abständen zurück und erzeugt funktionale, aber visuell generische Dashboard-Hierarchien.

Einheitlicher multimodaler Kontext: Verarbeitet visuelle und Text-Token nativ in einem Kontextfenster von 1.000.000 Token ohne den Overhead sekundärer Vision-Adapter.

Hohe lokale Speicheranforderungen: Erfordert spezialisierte Multi-GPU-Cluster-Setups, um den massiven Speicherbedarf von 552B Parametern für ein lokales Full-Precision-Hosting unterzubringen.

API-Schnellstart

deepseek/deepseek-v4.1-flash

Dokumentation anzeigen

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();

Installieren Sie das SDK und beginnen Sie in wenigen Minuten mit API-Aufrufen.

Was die Leute über DeepSeek V4.1 Flash sagen

Sehen Sie, was die Community über DeepSeek V4.1 Flash denkt

“Es erreichte 98 % des Scores von GPT-6 Astra zu 1,4 % der Kosten bei alltäglichen Designaufgaben basierend auf Nutzeranfragen. Jedes Modell außer Astra schnitt schlechter ab UND kostete mehr.”

— OpenDesign (@OpenDesignHQ)

twitter

“Deepseek V4.1 Flash 552B total, 8/16B aktiv mit einer neuen Architektur trainiert auf 45T Token... das ist wahrscheinlich die neuartigste Architektur, die ich seit langem gesehen habe, ziemlich krass.”

— Elie Bakouch (@eliebakouch)

twitter

“Geschwindigkeit ist viel wichtiger, als die meisten denken. Ehrlich gesagt würde ich für die meisten Produkt-Use-Cases ein etwas schlechteres Modell nehmen, das doppelt so schnell ist.”

— MoneyLovesSpeed

hackernews

“Zu einem Zeitpunkt erreichte es einen Wahnsinnswert von 427 Token pro Sekunde. Das Verrückteste daran ist jedoch, dass der gesamte Durchlauf angeblich nur 30 Cent gekostet hat.”

— WorldofAI

youtube

“Die Tatsache, dass V4 Pro-Anfragen automatisch zu V4.1 Flash umgeleitet werden, sagt alles darüber aus, wie gut diese Architektur tatsächlich ist.”

— KevDev99

“Terminal-Bench mit 90,6 ist der Wahnsinn für ein Modell in dieser Preisklasse. Agentic Tooling ist gerade drastisch günstiger geworden.”

— SysAdminHero

Videos über DeepSeek V4.1 Flash

Schauen Sie Tutorials, Rezensionen und Diskussionen über DeepSeek V4.1 Flash

“Dieses neue DeepSeek Version 4.1 Flash-Modell ist lächerlich schnell. Man bekommt etwa 400 Token pro Sekunde und die Geschwindigkeit ist ehrlich gesagt einfach Wahnsinn.”

“Für ein Reasoning-Modell mit diesem Leistungsniveau ist diese Art von Geschwindigkeit wirklich beeindruckend, besonders wenn man bedenkt, dass dies nur ein temporärer Test-Build ist.”

“Zu einem Zeitpunkt erreichte es einen Wahnsinnswert von 427 Token pro Sekunde. Das Verrückteste daran ist jedoch, dass der gesamte Durchlauf angeblich nur 30 Cent gekostet hat.”

“Praxistests messen 300 bis über 400 Token pro Sekunde und erreichen 98 % des Design-Benchmark-Scores von GPT-6 Astra.”

“Es generiert nicht nur Code, sondern überprüft tatsächlich seine eigene Mathematik. Es hat sogar selbst einen unauffälligen Orbit-Control-Bug entdeckt.”

“Weights und sobald es in der fertigen Version veröffentlicht wird, werden wir es uns ansehen. Nochmal, wenn ihr den Kanal unterstützen wollt, werdet bitte Mitglied. Danke”

“Um die gesamte Testsuite von Artificial Analysis auszuführen, kostet es mit diesem Modell 72 $. Das ist 10-mal günstiger als Modelle mit denselben Intelligenzwerten.”

“DeepSeek V4 Flash ist tatsächlich das günstigste von allen Modellen, und GPT 5.6 Luna, das dasselbe kostet, liegt beim Intelligence Index tatsächlich zwei Punkte dahinter.”

“Ich genieße diesen Trend definitiv, dass die chinesischen Labors kommen und die US-Labors beim Preis unterbieten und gleichzeitig deren Intelligenz erreichen.”

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Pro-Tipps für DeepSeek V4.1 Flash

Expertentipps, um das Beste aus DeepSeek V4.1 Flash herauszuholen.

Reasoning-Aufwand verwalten

Setzen Sie den Reasoning-Aufwand für einfache CRUD-Generierungen auf low und für die Lösung von mehrstufigen Matheaufgaben oder komplexen Codebase-Bugs auf high oder max, um die Token-Nutzung zu optimieren.

Prompt Caching maximieren

Gruppieren Sie aufeinanderfolgende System-Prompts und statische Dateireferenzen früh im Kontextfenster, um Prompt-Cache-Hits zum Off-Peak-Tarif von 0,003 $/M zu maximieren.

Direkter multimodaler Input

Geben Sie Roohbilder und visuelle Mockups direkt zusammen mit den CSS-Anforderungen an, anstatt Layout-Spezifikationen manuell abzuschreiben, um eine bessere räumliche Genauigkeit zu erzielen.

Offizielle Modell-Strings verwenden

Verwenden Sie den offiziellen deepseek-flash Modell-String in API-Anfragen, um die automatische Weiterleitung zum neuesten aktiven Checkpoint und zur effizientesten Preisgestaltung sicherzustellen.

Erfahrungsberichte

Was Unsere Nutzer Sagen

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