通过 API 运行 DeepSeek V4.1 Flash 的费用是多少？

非高峰时段的定价为：缓存未命中时每百万输入 token 0.15 美元，缓存命中时每百万 token 0.003 美元，输出 token 为每百万 0.60 美元。在高峰时段，输入成本增加到每百万 0.30 美元，输出成本达到每百万 1.20 美元。

context window 和最大输出长度是多少？

该模型支持 1,000,000 token 的 context window，并且在单次响应中最多可生成 384,000 个输出 token。这使得在单个 prompt 中输入整个企业级代码库成为可能。

DeepSeek V4.1 Flash 是否需要单独的视觉模型？

不需要，视觉理解能力已经直接内置于基础权重中。你可以将图像、图表和截图直接发送到 chat completion API 中，而无需切换到特定的视觉变体模型。

如何启用或禁用 reasoning 模式？

推理默认处于开启状态，但你可以将 thinking effort 参数设置为 low、high 或 max，或者完全绕过思考过程。调整努力程度可以控制模型在给出响应之前生成的内部独白 token 数量。

DeepSeek V4 Pro 和早期的 V4 Flash 检查点发生了什么变化？

V4 Flash 和 V4 Flash Vision Exp 均已退役，其 API 端点已自动重定向到 V4.1 Flash。对 V4 Pro 的旧请求也会以较低的定价层级自动重定向到 V4.1 Flash。

DeepSeek V4.1 Flash 是否兼容 OpenAI 客户端库？

是的，DeepSeek API 提供了兼容 OpenAI 的端点，地址为 https://api.deepseek.com。开发者只需更新 baseURL 和 API key 即可完成集成。

我可以在自己的硬件上本地运行模型权重吗？

是的，模型权重托管在 Hugging Face 上并采用开源许可。鉴于其拥有 5520 亿个参数，本地运行需要高内存的多 GPU 系统或 SGLang 等专用的量化推理引擎。

开发者在生产环境中可以期待怎样的生成速度？

在实时 API 请求期间，解码速度通常在每秒 300 到 427 个 token 之间。这种速度使 agentic 工具能够在几秒钟内完成复杂的多轮循环。

DeepSeek V4.1 Flash

DeepSeek V4.1 Flash 基于非对称 MoE 架构，提供 1M context、原生视觉以及每秒 400 token 的推理速度，每百万输入 token 仅需 $0.15。

Open WeightsMoEMultimodal VisionCode GenerationReasoning

deepseekDeepSeek V42026-09-10

上下文

1Mtokens

最大输出

384Ktokens

输入价格

$0.15/ 1M

输出价格

$0.60/ 1M

模态:TextImage

能力:视觉工具流式传输推理

基准测试

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%

查看API文档

关于 DeepSeek V4.1 Flash

了解 DeepSeek V4.1 Flash 的功能、特性以及它如何帮助您获得更好的效果。

DeepSeek V4.1 Flash 是一种 open-source 的 mixture-of-experts 模型，总共包含 5520 亿个参数。该模型引入了非对称因果编码器-解码器结构，旨在最小化高吞吐量工作负载期间的推理成本。在处理传入的 prompt 时，网络仅激活 80 亿个参数，在 token 生成期间增加到 160 亿个。底层骨干网结合了跨层共享的压缩 key-value 缓存、两阶段稀疏索引器以及 1960 亿参数的 Engram 查找内存，所有这些都在 45 万亿 token 的语料库上进行了训练。

与 V4 系列的早期迭代不同，原生视觉理解作为标准配置提供，无需单独的视觉检查点。该模型可以直接在标准文本 prompt 中接受图像，并评估诸如架构图、UI 布局和技术图表等视觉构件。与此同时，thinking 模式原生运行，在生成最终答案之前生成显式的 reasoning 轨迹。该模型在现代加速器集群上的生成速度在每秒 300 到 427 个 token 之间，匹配或超过了更小的 dense 模型的延迟水平，同时保留了 PhD 级别的 reasoning 能力。

DeepSeek 将 V4.1 Flash 定位为更大的 V4 Pro flagship 的直接替代品。在涵盖前端生成、终端操作和软件调试的第三方评估中，V4.1 Flash 在更低延迟和更少计算开销下，达到或超过了 V4 Pro 的准确率。该模型服务于高容量 agentic 环境、自动化终端工具以及连续的代码合成工作流，在这些场景中，flagship API 定价通常令人望而却步。

DeepSeek V4.1 Flash 的使用案例

发现使用 DeepSeek V4.1 Flash 获得出色效果的不同方式。

自主终端与 Shell 操作

在容器化系统中执行系统诊断、运行构建工具并解决环境错误，在 Terminal-Bench 2.1 上获得了 90.6 的高分。

全栈 UI 与前端原型设计

通过单次文本或图像 prompt 生成交互式单页应用、WebGL 着色器、Three.js 3D 环境以及响应式仪表盘布局。

复杂多文件代码调试

在其 100 万 token 的 context window 内扫描整个多仓库软件项目，追踪跨文件导入，并修复倒置逻辑或竞态条件。

自动化视觉文档提取

检查复杂的架构蓝图、数据流图和用户界面原型，以输出结构化的 JSON 模式和可执行的 API 契约。

高吞吐量 Agentic 工具调用

运行连续的后台推理循环，轮询实时 REST 端点、查询 SQL 数据库，并在多个执行轮次中验证不变状态的变化。

多语言翻译与方言分析

翻译低资源方言中的习语、地区俚语和技术文档，同时标记不确定的翻译，而不是产生幻觉术语。

优势

局限性

非对称 MoE 效率: 在总共 5520 亿参数中，输入时仅激活 80 亿，输出时激活 160 亿，将非高峰期输入定价保持在每百万 token 0.15 美元。

逻辑过度思考: 如果用户的 thinking effort 未加约束，模型会在简单的编码 prompt 上消耗过多的推理 token。

state-of-the-art 的 agent 性能: 在 Terminal-Bench 2.1 上达到 90.6%，在 DeepSWE v1.1 上达到 74.2%，在工程任务上匹配甚至超越了 flagship 闭源选项。

运动物理学不准确: 在 3js 测试中生成复杂的 3D 运动学动画时，偶尔会出现运动路径异常和可疑的物理效果。

高吞吐量生成: 提供每秒 300 到 427 个 token 的经验证解码速度，大大缩短了重推理 agent 的周转时间。

美观 UI 局限性: 在复杂的排版和间距方面落后于闭源 flagship 模型，产生功能完善但视觉上千篇一律的仪表盘层级。

统一的多模态 context: 在 1,000,000 token 的 context window 内原生吞吐视觉和文本 token，无需二次视觉适配器的开销。

苛刻的本地内存需求: 需要专用的多 GPU 集群设置，才能容纳用于全精度本地托管的庞大 5520 亿参数内存占用。

API快速入门

deepseek/deepseek-v4.1-flash

查看文档

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();

安装SDK并在几分钟内开始进行API调用。

人们对 DeepSeek V4.1 Flash 的评价

看看社区对 DeepSeek V4.1 Flash 的看法

“根据用户请求，它在日常设计任务中以 1.4% 的成本达到了 GPT-6 Astra 分数的 98%。除了 Astra 之外，其他所有模型的分数都更低且成本更高。”

— OpenDesign (@OpenDesignHQ)

twitter

“Deepseek V4.1 Flash 总计 5520 亿参数，80 亿/160 亿激活，采用在 45T token 上训练的新架构……这可能是近期我见过最具创新性的架构了，相当疯狂。”

— Elie Bakouch (@eliebakouch)

twitter

“说实话，速度比大多数人想象的要重要得多，对于大多数产品用例，我宁愿选择一个稍微差一点但速度快 2 倍的模型。”

— MoneyLovesSpeed

hackernews

“有那么一会儿，它飙升到了每秒 427 个 token 的惊人速度。但最疯狂的是，据报道整个运行成本仅为 30 美分。”

— WorldofAI

youtube

“V4 Pro 查询被自动重定向到 V4.1 Flash 这一事实，向你说明了该架构实际有多么优秀。”

— KevDev99

“对于这个价格区间的模型来说，Terminal-Bench 达到 90.6 真是太疯狂了。Agentic 工具的成本刚刚大幅下降。”

— SysAdminHero

关于 DeepSeek V4.1 Flash 的视频

观看关于 DeepSeek V4.1 Flash 的教程、评测和讨论

“这个新的 DeepSeek 4.1 flash 模型快得离谱。你的速度大约是每秒 400 个 token，说实话，这个速度简直疯狂。”

“对于一个具备这种能力水平的推理模型来说，这种速度确实令人印象深刻，考虑到这只是一个临时的测试版本。”

“有那么一会儿，它飙升到了每秒 427 个 token 的惊人速度。但是，最疯狂的部分据说是整个运行成本只需 30 美分。”

“现实世界的测试测得每秒 300 到 400 多个 token，达到了 GPT6 Astra 设计 benchmark 分数的 98%。”

“它不只是在生成代码，它实际上在验证自己的数学。它甚至自己捕捉到了一个微妙的轨道控制丢弃 bug。”

“权重一旦在最终版本中发布，我们就会去查看它。再次提醒，如果你想支持这个频道，请成为会员。谢谢”

“使用这个模型运行整个 Artificial Analysis 测试套件的成本是 72 美元。这比拥有相同 intelligence 分数的模型便宜 10 倍。”

“DeepSeek V4 Flash 实际上是所有模型中最便宜的，而成本相同的 GPT 5.6 Luna 在 Intelligence Index 上实际上落后了两分。”

“我确实很喜欢这种中国实验室进入市场、在定价上压低美国实验室同时又与其 intelligence 相匹配的趋势。”

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DeepSeek V4.1 Flash专业提示

专家提示助您充分利用DeepSeek V4.1 Flash。

管理推理努力程度

对于简单的 CRUD 生成，将 reasoning effort 设置为 low；在解决多步数学计算或复杂的代码库 Bug 时设置为 high 或 max，以优化 token 使用量。

最大化 prompt 缓存

将连续的系统 prompt 和静态文件引用放在 context window 的靠前位置，以便在非高峰期以每百万 0.003 美元的费率最大化 prompt 缓存命中率。

直接多模态输入

直接提供原始图像和视觉原型以及 CSS 需求，而不是手动转录布局规范，以获得更好的空间准确性。

使用官方模型字符串

在 API 请求中使用官方的 deepseek-flash 模型字符串，以确保自动路由到最新的活动检查点和最高效的定价。

用户评价

用户怎么说

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