DeepSeek V4.1 Flash API

上新LLM

通过 DeepSeek V4.1 Flash API 可调用 DeepSeek 最新的 Flash 路由，OmniaKey 已经直接提供 2026 年 10 月 17 日的 1017 版本：1M 上下文、原生图像输入，以及 low 到 max 的思考模式。

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输入 · USD / 100 万 Token$0.15 USD
输出 · USD / 100 万 Token$0.6 USD
上下文1M
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模型定位与用途

DeepSeek V4.1 Flash 是 DeepSeek V4 系列在 OmniaKey 上的快速档型号，目录 ID 为 deepseek-flash，提供的是 DeepSeek 称为 1017 的 2026 年 10 月 17 日版本。它把 1M 上下文、原生图片输入、工具调用以及 low 到 max 的推理强度放在一起，默认 high。在目录里它与 DeepSeek V4 Pro 并列，属于价格更低的一档，也是两者中唯一标注视觉的型号。

1017 沿用了同一个 ID，现有调用已经在跑新版本。高频抽取、读截图、在超长日志里检索这类任务适合它：账单主要由输出 Token 决定，真正的风险是推理跑得过长。纯文本任务如果自己的对比显示 V4 Pro 更好，就继续用 V4 Pro；只有必须固定旧名称、不在意窗口与图片时，才留在旧的 V4 Flash ID 上。

发布当天的抽查把它和 V4 Pro 放在五项任务上：30 项算术解析器测试、发票抽取、四路并行调用、藏进 263K Token 日志里的三个代码，以及一张柱状图。在两者都能跑的四项任务上，它的答案与 V4 Pro 一致，每一项都更早结束；柱状图那一项 V4 Pro 无法输入图片，它把四个问题全部答对。一个下午、每项一次只是抽查，具体时间记录在测试列表里。

适合高频率的编程与 Agent 循环，尤其是需要读取截图或示意图、且输出成本占大头的长会话；1017 沿用 deepseek-flash 同一个模型 ID，现有调用已经在用最新版。

适合的编程任务

发票字段转 JSON

从一封德英混排的供应商邮件里抽出十个字段，其中的数字按欧洲写法书写，折扣只作用于其中一行。这类任务把推理强度设为 low，要求严格 JSON，写入数据库前先核对合计。

读图表与截图

就一张图问四五个带编号的问题：最高月份、最低月份、平均值，以及两条序列之间的一处差距。图片会先缩放并折算成固定 Token 预算，因此每个问题都要指向图上真实出现的数字，答案再自己对照像素核验。

超长日志里检索

把二十五万 Token 的日志放进一次请求，要求给出指定代码及其行号和上下文。1M 窗口不需要切块，流式输出能让长回合不断线。要求给命中行本身，比要求总结整个运行过程更容易核对。

实测记录

2026-10-27 通过 OmniaKey API 用一条标准编码提示词实测（取 3 次运行的中位数），并做了三项能力探测。

标准编码提示词的输出 token 数（含推理）: 3,754
这段输出按当前价格计算的费用: $0.0023
JSON 模式: 通过
工具调用: 通过
图像输入: 通过

在我们的 30 项解析器测试中，DeepSeek V4.1 Flash 用 88 秒通过了全部测试用例，而 V4 Pro 得到相同结果用了 20.7 分钟。
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运行发票邮件抽取任务时，DeepSeek V4.1 Flash 用 5.2 秒返回了全部十个字段，V4 Pro 用了 22.1 秒。
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四路工具调用测试要求 DeepSeek V4.1 Flash 给出两个城市的天气和当地时间，四次调用全部正确，用时 2.6 秒。
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我们把三个当前有效的徽章码藏进一份 263K Token 的日志里，DeepSeek V4.1 Flash 用 24.1 秒把三个都找了出来。
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把一张柱状图发给 DeepSeek V4.1 Flash，它用 3.8 秒把四个问题全部答对。
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技术规格

本页已核验的目录参数与接入信息。

模型 ID: deepseek-flash
上下文: 1M
输入与工具: 视觉理解 · 工具调用 · 快速响应
API 端点: /v1/chat/completions
缓存命中 / 100 万: $0.003 USD
编程客户端: Claude Code · Codex · Cursor · Cline · Aider

使用前需要注意

DeepSeek 把每张图缩放后折算的输入 Token 上限定为 1,024 个，密集表格或满是细小文字的页面容易丢细节。只问需要的字段，并回到原图核对。
在思考模式下挂了工具时，后续请求必须把之前的 reasoning_content 传回，DeepSeek 的指南称缺少它会返回 HTTP 400。
填充中间内容（FIM）只在关闭思考时可用，基于该模式做编辑器功能时需要另走一条非思考路径。
DeepSeek 把 deepseek-v4-flash 与 deepseek-v4-flash-vision-exp 在其自家接口上视为该版本的临时别名，代码里应固定 deepseek-flash，而不是依赖可能被撤下的名字。

同系列模型对比

结合任务定位与当前目录价格选择合适的模型。

模型	更适合	上下文	输入	输出
DeepSeek V4.1 Flash当前页 deepseek-flash	高频编程、抽取与读图任务，走 DeepSeek 更低一档的价格，推理强度可以调低。	1M	$0.15 USD 官方原价 $0.15 USD	$0.6 USD 官方原价 $0.6 USD
DeepSeek V4 Pro deepseek-v4-pro	纯文本任务，且自己的测试显示旗舰回答更好、能够承受更高费率时用它。	1M	$0.435 USD 官方原价 $0.435 USD	$0.87 USD 官方原价 $0.87 USD
DeepSeek V4 Flash deepseek-v4-flash	旧 Flash ID 上的纯文本循环，目录没有为它标注上下文窗口，也没有视觉。		$0.14 USD 官方原价 $0.14 USD	$0.28 USD 官方原价 $0.28 USD

多 SDK 快速接入

cURL、Python 与 TypeScript 共用同一个 Base URL 和模型 ID。

流式 Chat Completion

curl https://api.omniakey.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OMNIAKEY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-flash",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Review this pull request"}
    ],
    "stream": true
  }'

Token 成本估算

输入预计的输入与输出 Token 数量，对比当前目录价格。

输入 Token输出 Token

OmniaKey 预估: US$0.027
按官方价格预估: US$0.027
预计节省: US$0.00

估算仅包含输入与输出 Token。缓存、重试、工具调用以及客户端的 Token 统计方式都可能影响最终费用。

资料来源与核验

本页模型信息与链接于 2026-10-27 完成核验；上游行为以提供商最新文档为准。

常见问题

OmniaKey 上的 DeepSeek V4.1 Flash 如何计费？

OmniaKey 按官方原价计费：每 100 万输入 Token $0.15 USD，每 100 万输出 Token $0.6 USD，均以美元（USD）计算。

DeepSeek V4.1 Flash 的上下文窗口是多少？

当前标注的上下文窗口为 1M。实际可用上限还可能受到客户端和上游请求格式影响。

V4.1 Flash 的 1017 是什么？

它是 DeepSeek 在 2026 年 10 月 17 日对 V4.1 Flash 的更新，也是 deepseek-flash 此后一直提供的版本。DeepSeek 的更新日志把它列为小幅更新，而不是新模型；目录里这个 ID 仍是一行，标为新模型，1M 上下文、图片输入与工具调用沿用 9 月发布时的样子。

1017 需要改代码吗？

不需要。DeepSeek 10 月 17 日的更新日志称其为小幅更新，并说调用方式没有变化，因此请求里已经写着 deepseek-flash 的代码照常可用，只是换成了新版本。变的是 ID 背后的版本，请求结构与能力列表都没有变：1M 上下文、图片输入、工具调用，以及 low 到 max 的推理强度都与原来一样。发布当天的抽查里，在两者都能跑的四项任务上，它的答案与 V4 Pro 一致。

V4.1 Flash 怎么调用？

向 https://api.omniakey.com/v1/chat/completions 发送请求，model 字段填 deepseek-flash 即可。目录还为该型号列出 claude-code、codex、cursor、cline 与 aider 等客户端，它们都使用同一个 Base URL 和密钥。请求里把 max_tokens 留足，长思考的回合记得打开流式输出。

V4.1 Flash 能读图片吗？

能。目录为该型号标注视觉，V4 Pro 没有；DeepSeek 的图片指南说明每张图缩放后最多折算 1,024 个输入 Token，一次请求最多 600 张。它能读图表、截图和扫描文字，但不生成图片，字号很小的文本仍需二次核对。

在你们的测试里 V4.1 Flash 和 V4 Pro 相比如何？

在两者都能跑的四项任务上，它的答案与 V4 Pro 一致，而且每一项都更早结束。两者都通过了全部 30 项解析器测试，都返回了发票的十个字段，都在一次回复里完成四次工具调用。它还读了一张 V4 Pro 无法输入图片的柱状图，具体时间与测试结果列在一起。

推理强度该设成哪一档？

思考默认开启在 high，可选 low、high 与 max。抽取和分类这类答案已经很明确的任务用 low，Agent 循环保持 high，只有在自己的结果证明值得多花输出 Token 时才试 max。强度直接影响输出 Token，而输出有自己的费率。