DeepSeek-V4.1-Flash هو أصغر نموذج في معمارية عائلة DeepSeek الجديدة، تم إصداره في 10 سبتمبر 2026، مع فهم بصري متعدد الوسائط أصلي — الخليفة الإنتاجي لكل من V4 Flash وتجربة V4 Flash Vision. تستهدف المعمارية الجديدة سقفًا أعلى من القدرات، واستدلالًا أسرع وإنتاجية أعلى، وتشير تقارير DeepSeek إلى أن V4.1 Flash يتفوق بشكل شامل على V4 Pro في الأداء والتكلفة والسرعة وإجمالي وقت المهام. يقبل النصوص والصور مع إخراج نصي، ويوفر نافذة سياق تبلغ 1M توكن مع ما يصل إلى 384K توكن للإخراج، ويدعم وضع التفكير (افتراضي، مع جهد قابل للتحديد منخفض / مرتفع / أقصى) ووضع عدم التفكير عبر واجهات Chat Completions وResponses وواجهة برمجة التطبيقات المتوافقة مع Anthropic، بالإضافة إلى إخراج JSON وأدوات الاستدعاء وإكمال بادئة الدردشة؛ تعمل FIM في وضع عدم التفكير فقط. أوزان النموذج مفتوحة على Hugging Face (deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash). المعايير الرسمية عند الإصدار: 90.6 على Terminal-Bench 2.1، و74.2 على DeepSWE v1.1، و65.4 على NL2Repo-Bench، و90.9 على GPQA Diamond، و63.9 على HLE مع الأدوات، ونتائج رؤية وكيل قوية (89.6 BabyVision، و78.9 Chartography مع الأدوات). تم تخفيض الأسعار بالتزامن مع الإصدار: 0.15$ لكل مليون توكن إدخال (عدم إصابة ذاكرة التخزين المؤقت)، و0.60$ لكل مليون توكن إخراج، و0.003$ لكل مليون توكن عند الإصابة بذاكرة التخزين المؤقت خلال فترات خارج ساعات الذروة، مع مضاعفة الأسعار خلال ساعات الذروة (01:00-06:00 و06:00-10:00 بتوقيت UTC)؛ جميع الأوقات الأخرى بما في ذلك عطلات نهاية الأسبوع تعتبر خارج ساعات الذروة.
DeepSeek V4.1 Flash هو نموذج DeepSeek متاح عبر OrcaRouter، بوابة API المتوافقة مع OpenAI. يقبل إدخال النصوص والصور، ويمتلك نافذة سياق تبلغ 1,048,576 رمزًا، ويمكنه توليد ما يصل إلى 384,000 رمز في…
يقبل DeepSeek V4.1 Flash النصوص والصور كمدخلات ويعيد النصوص. عمليًا، يغطي ذلك ثلاثة أنماط عامة واسعة. الأول هو فهم المستندات: إدراج لقطات شاشة لجداول أو صفحات ممسوحة ضوئيًا أو مخططات إلى جانب تعليمات مكتوبة. الثاني هو الإرساء البصري، حيث تُحلَّل لقطة شاشة لواجهة أو مخطط أو حالة خطأ في سياق محادثة أو مواصفات أطول. الثالث هو الاستدلال بالوسائط المختلطة، حيث تُقرن مجموعة نصية طويلة ببضع صور تُثبّت السؤال. المخرجات نصية فقط، لذا يصف النموذج ما يراه أو يستخرجه أو يشرحه بدلًا من إنشاء صور. تُحتسب رموز الصور كإدخال ويُحاسب عليها بسعر $0.15 لكل مليون رمز إدخال، وهو نفس سعر إدخال النص على OrcaRouter. بالنسبة لأحمال العمل التي يكفي فيها النص وحده، قد يكون نموذج نصي فقط أرخص، لكن V4.1 Flash يتجنب تشغيل مسار رؤية منفصل للمهام البصرية الخفيفة.
الاستخدامات شديدة الملاءمة هي تحليل السياق الطويل مع إجابة طويلة، وفهم الشيفرة عبر مستودعات كبيرة، ومراجعة المستندات متعددة الوسائط، والحلقات الوكيلية التي تحتاج إلى حمل قدر كبير من الحالة. ولأن الحد الأقصى للإخراج يصل إلى 384,000 توكن، يمكن للنموذج أن يعيد تقارير كاملة، أو ملاحظات ترحيل، أو شيفرة موسّعة بدلاً من ملخصات قصيرة. وتشمل الاستخدامات المعقولة الأخرى خطوط معالجة تحوّل النصوص المكتوبة إلى ملاحظات منظمة، ومقارنة العقود، وسير عمل الدعم حيث يُحتفظ بالسجل الكامل ضمن السياق. وتشير نتيجة 90.9 في GPQA Diamond إلى قوة في أسئلة العلوم بمستوى الدراسات العليا، مما يوجّه نحو الإجابة عن الأسئلة التقنية والبحثية بدلاً من النثر وحده. وهو أقل ملاءمة بشكل واضح لحركة الطلبات الصغيرة عالية التكرار، لأن استدعاء تصنيف قصير لا يحتاج إلى نافذة من مليون توكن، وكذلك للمهام التي تتطلب توليد الصور، لأن الإخراج نصي فقط.
تحدّ العديد من النماذج الإخراج عند بضعة آلاف من التوكنات، مما يفرض تجميعًا متعدد الجولات لأي شيء طويل. سقف 384,000 توكن يتيح لـ DeepSeek V4.1 Flash إصدار مُخرَج كامل في تمريرة واحدة: مواصفة تقنية كاملة، أو خطة ترحيل طويلة، أو فرق مُعلّق موسّع، أو إعادة كتابة كاملة لنصّ محادثة. عادةً ما يحافظ التوليد بتمريرة واحدة على الاتساق الداخلي بشكل أفضل من تجميع إجابة من استدعاءات قصيرة كثيرة، لأن النموذج لا يفقد الخيط بين الجولات. المقايضة هي التكلفة. يُحتسب الإخراج بسعر $0.60 لكل 1M من توكنات الإخراج على OrcaRouter، أي أربعة أضعاف سعر الإدخال، لذا فإن التوليد الطويل جدًا هو الجزء المكلف في الطلب. استخدم السقف حيث تكون للإجابة الطويلة المتماسكة قيمة حقيقية، واضبط max_tokens ليتوافق مع المهمة، وتجنّب أن يسترسل النموذج حينما تكفي إجابة من فقرتين.
السياق الكبير وسقف الإخراج المرتفع قدرات تدفع ثمنها. إذا كانت المهمة تحتاج فقط إلى موجه قصير وإجابة قصيرة، مثل تصنيف النوايا، أو استخراج الكيانات، أو التوجيه، أو إعادة الصياغة البسيطة، فإن النافذة الإضافية لا تضيف شيئًا، وعادة ما يكلف نموذج أصغر في مكان آخر على OrcaRouter أقل لكل استدعاء. وينطبق الشيء نفسه على وظائف المعالجة المجمعة عالية الحجم حيث تكون المدخلات مقسمة بالفعل إلى أجزاء حسب التصميم. اختر DeepSeek V4.1 Flash عندما تحتاج المهمة فعلاً إلى النافذة: مستندات كاملة، أو سياق برمجي طويل، أو مراجعة متعددة الصور، أو إجابة طويلة بمرور واحد. قاعدة مفيدة هي تقدير حجم الموجه والإخراج المتوقع أولاً. إذا كان كلاهما متواضعًا، فقارن التكلفة الإجمالية للرموز مقابل خيار أصغر. إذا وصل الموجه إلى مئات الآلاف من الرموز، فإن البديل عادة هو خط أنابيب استرجاع، والذي يجلب معه تكلفته الهندسية وفقدان المعلومات.
GPQA Diamond هي مجموعة من أسئلة العلوم على مستوى الدراسات العليا كُتبت لمقاومة البحث البسيط، لذا تعكس الدرجات الاستدلال على مادة تقنية صعبة بدلًا من تذكّر حقائق شائعة. يسجّل DeepSeek V4.1 Flash نتيجة 90.9 في هذا المعيار. وتشير النتيجة المرتفعة هنا إلى أن النموذج يتعامل بكفاءة مع الاستدلال العلمي متعدد الخطوات والأسئلة الدقيقة في المجال. لا يعني ذلك أن النموذج بالقوة نفسها في كل مهمة. GPQA Diamond ضيّق النطاق: فهو لا يقول إلا القليل عن الاسترجاع في السياقات الطويلة، أو النبرة، أو اتباع التعليمات تحت مطالبات غير منظمة، أو جودة الشيفرة على نطاق واسع. تعامل مع 90.9 كنقطة بيانات واحدة تؤكد قدرة الاستدلال التقني، وتحقق منها على عبء العمل الخاص بك. ابنِ مجموعة تقييم صغيرة مستمدة من مدخلاتك الحقيقية، بما في ذلك المستندات الطويلة والمطالبات التي تجمع الصورة والنص، وقارن المخرجات على تلك المجموعة قبل اعتماد مسار إنتاجي على OrcaRouter.
يعتمد زمن التأخير في DeepSeek V4.1 Flash في الغالب على مقدار ما تطلب منه توليده. يتأثر زمن الوصول إلى أول رمز بحجم المطالبة وحمل المزوّد، بينما يزداد إجمالي زمن الاستجابة مع طول المخرجات. مع حد أقصى يبلغ 384,000 رمز، فإن التوليد بطول أقصى هو بطبيعته طلب طويل الأمد. لا توجد أرقام منشورة لزمن التأخير لهذا الطراز على OrcaRouter، لذا قِس باستخدام مطالباتك الخاصة بدلًا من افتراض رقم. خطوات عملية: حدّد سقفًا لـ max_tokens في المسارات التفاعلية لتبقى الاستجابات محدودة، وبثّ الرموز حتى يرى المستخدمون تقدمًا، واحتفظ بعمليات التوليد الطويلة جدًا للمهام الخلفية. في ظل التزامن العالي، توقّع أن تشكّل حدود معدل نقل المزوّد معدلك الفعلي، وتعامل مع ذلك بقائمة انتظار أو إعادة المحاولة وفقًا لذلك. قارن مع طرازك الحالي باستخدام المطالبات نفسها، وتتبّع زمن الوصول إلى أول رمز بشكل منفصل عن المدة الإجمالية.
تفيد المقاييس المعيارية في تضييق مجال ما، لا في ترتيب النماذج في الإنتاج. يقيس كل اختبار مهارة محددة ومقيّدة ضمن تنسيق مطالبة ثابت. يكافئ GPQA Diamond الاستدلال العلمي على مستوى الدراسات العليا، بينما يكافئ معيار برمجي سلوكًا مختلفًا تمامًا. لا تنتقل الدرجة العالية في مجال ما تلقائيًا، وغالبًا ما تكون الفوارق الصغيرة بين النماذج ضمن تباين التشغيلات المتكررة. تساعد ممارستان. أولًا، تحقق من أن مهمة المعيار تشبه مهمتك. درجة 90.9 على GPQA Diamond ذات معنى للبحث وللإجابة عن الأسئلة التقنية، وأقل أهمية لنبرة الدردشة أو الاستخراج. ثانيًا، اختبر ببياناتك الخاصة: اجمع عينة تمثيلية، وحدد قاعدة تسجيل، وقس. على OrcaRouter يمكنك توجيه الطلب نفسه إلى معرّفات نماذج مختلفة عبر واجهة برمجة تطبيقات واحدة متوافقة مع OpenAI ومقارنة المخرجات مباشرة، وهو أكثر إفادة من موقع على لوحة الصدارة وحده.
هناك ثلاثة حدود يجدر التخطيط لها. أولًا، الإخراج نصي فقط: يقبل النموذج إدخال الصور، لكنه لن ينتج صورًا. ثانيًا، الإخراجات الطويلة تكلف أكثر، وعند $0.60 لكل 1M من رموز الإخراج، أي أربعة أضعاف معدل الإدخال، تكون التوليدات المطوّلة هي خطر التكلفة الرئيسي. ثالثًا، نافذة السياق الكبيرة لا تضمن استخدام كل تفصيل. الانتباه عبر مليون رمز هو قدرة ينبغي أن تتحقق منها على مستنداتك الخاصة بدلًا من افتراضها. هناك أيضًا قيود تشغيلية. المطالبات الكبيرة جدًا تستغرق وقتًا أطول للمعالجة وتستهلك ميزانية المعدل أسرع. يُقدَّم النموذج من DeepSeek عبر OrcaRouter، لذا تتبع الإتاحة البنية التحتية للمزوّد وأي حدود يفرضونها. تتفاوت دقة النماذج متعددة الوسائط على المخططات الكثيفة، أو الكتابة اليدوية، أو عمليات المسح منخفضة الدقة؛ تحقق على عينات تمثيلية قبل توجيه أعمال الاستخراج الحرجة إليه.
يتم احتساب DeepSeek V4.1 Flash بسعر $0.15 لكل 1M رمز إدخال و$0.60 لكل 1M رمز إخراج. يمرّر OrcaRouter هذه الرسوم بسعر المزوّد دون أي هامش ربح، لذا فإن الرقم الذي تراه هو سعر المزوّد وليس سعر إعادة بيع. يشمل الإدخال كل ما ترسله: رموز النص، ورموز الصور، والسجل المتراكم للمحادثة. ويغطي الإخراج كل ما يولّده النموذج، بما في ذلك وسائط استدعاء الأدوات وأي نص استدلالي يصدره. الفوترة قائمة على الرموز، لذا فإن الطلب الأرخص يستخدم ببساطة رموزًا أقل. لا تُوصف أي رسوم منفصلة لنافذة السياق نفسها: فنافذة 1,048,576 رمزًا هي حدّ، وليست رسمًا. من الطبيعي أن تكلف المطالبة الكبيرة أكثر لأنها تحتوي على رموز إدخال أكثر. تتبّع الاستخدام لكل مسار حتى تتمكن من عزو الإنفاق إلى الميزات التي تولّده فعليًا.
هناك مضاعِفان يحددان إنفاقك: عدد الرموز الداخلة وعدد الرموز الخارجة. الجانب الأغلى هو الإخراج عند $0.60 لكل مليون رمز مقابل $0.15 لكل مليون رمز إدخال، أي فرق أربعة أضعاف. الطلب الذي يقرأ 200,000 رمز ويكتب 500 رمز يغلب عليه الإدخال. أما الطلب الذي يقرأ 2,000 رمز ويكتب 20,000 فيغلب عليه الإخراج. معرفة أي نمط ينطبق على منتجك تخبرك بمكان التحسين. وتتبع ذلك ثلاث روافع. قلّص السياق: أدرج فقط المستندات والسجل التي تحتاجها المهمة، حتى مع توفر 1,048,576 رمزًا. ضع حدًا أقصى للإخراج: اضبط max_tokens على المتطلب الحقيقي بدلًا من السقف. وجمّع الطلبات: الاستدعاءات الأقل والأكبر حجمًا تتجنب إعادة إرسال السياق نفسه مرارًا، وهو غالبًا أهدأ مصدر للهدر في التطبيقات ذات السياق الطويل.
يُحاسب OrcaRouter على DeepSeek V4.1 Flash بسعر المزوّد دون أي هامش ربح، لذا يُمرَّر أي خصم من جانب المزوّد أو سعر إدخال مخزّن مؤقتًا كما هو بدلًا من استيعابه أو إضافة هامش عليه. أما إذا كان الإدخال المخزّن مؤقتًا بخصم متاحًا لهذا الطراز، وتحت أي شروط، فتحدّده DeepSeek، لذا تأكّد من ذلك في وثائق المزوّد الحالية قبل أن تُدرج أي وفورات في الميزانية. ما تتحكّم فيه مباشرةً هو تصميم الأوامر. أبقِ بادئة ثابتة، مثل تعليمات النظام والمخطط والسياق المسترجَع، وأضِف المحتوى المتغيّر في النهاية كي ينطبق أي إعادة استخدام للبادئة يدعمها المزوّد. أعد استخدام السياق نفسه عبر الاستدعاءات في دفعة واحدة بدلًا من إعادة إرساله لكل عنصر. اختصر السجل السابق بقوة، ولخّص الأدوار السابقة بمجرد أن تنتفي الحاجة إليها. تقلّل هذه العادات رموز الإدخال، وهو الموضع الذي تستهلك فيه أحمال السياق الطويل عادةً.
وجّه عميلاً متوافقاً مع OpenAI إلى https://api.orcarouter.ai/v1 واضبط النموذج على deepseek/deepseek-v4.1-flash. ولأن OrcaRouter يوفّر واجهة chat completions الخاصة بـ OpenAI، فإن حزم SDK الحالية لـ Python وJavaScript ولغات أخرى تعمل مع تغيير عنوان URL الأساسي ومعرّف النموذج بالإضافة إلى مفتاح API الخاص بـ OrcaRouter. يرسل الطلب الأدنى مصفوفة messages تتضمن أدوار system وuser لديك، بالإضافة إلى معاملات اختيارية مثل max_tokens وtemperature وstream. يتبع إدخال الصور تنسيق المحتوى متعدد الوسائط القياسي، مع أجزاء الصور إلى جانب أجزاء النص في رسالة المستخدم نفسها. تعود الاستجابات بالشكل المعتاد، لذا ينتقل كود التحليل والبث ومعالجة استدعاءات الأدوات دون تغيير. راجع صفحة نموذج OrcaRouter للاطلاع على أي ملاحظات خاصة بكل نموذج حول المعاملات، وسجّل الاستجابات الخام لأول بضع استدعاءات أثناء ضبط حجم المطالبة وحدود الإخراج.
أربعة معاملات تشكّل معظم طلبات DeepSeek V4.1 Flash. يحدد max_tokens سقف الإخراج، وهو أداة التحكم الرئيسية في التكلفة نظرًا لحد أقصى يبلغ 384,000 توكن؛ اضبطه على ما تتطلبه المهمة، وليس على الحد الأقصى. يتحكم temperature في التباين، لذا أبقِه منخفضًا للاستخراج والإخراج المهيكل والكود، وأعلى للصياغة. يتيح لك stream إظهار التقدم في عمليات التوليد الطويلة، وهو أمر مهم عندما قد يصل الرد إلى عشرات الآلاف من التوكنات. ينبغي أن تحمل تعليمات النظام متطلبات التنسيق والسلامة. بالنسبة للصور، تُعد مصفوفة المحتوى القياسية متعددة الوسائط هي الآلية الواجب استخدامها. بالنسبة للمطالبات الطويلة، ضع في اعتبارك ما إذا كانت كل وثيقة مضمنة ضرورية، لأن توكنات الإدخال تُحتسب بتكلفة $0.15 لكل 1M. إذا كان النموذج يدعم استدعاء الأدوات عبر المخطط المتوافق مع OpenAI، فعرّف أدوات ضيقة وموثقة جيدًا بدلًا من الأدوات واسعة النطاق. اضبط مهلة من جهة العميل تطابق أطول عملية توليد تتوقعها.
الترحيل صغير عن قصد. غيّر عنوان URL الأساسي إلى https://api.orcarouter.ai/v1، واستبدل سلسلة النموذج بـ deepseek/deepseek-v4.1-flash، وقدّم مفتاح API الخاص بـ OrcaRouter. تظل مخططات الطلب والاستجابة متوافقة مع OpenAI، لذا لا تحتاج مصفوفات الرسائل وأحداث البث وحمولات استدعاء الأدوات إلى إعادة كتابة هيكلية. العمل يكمن في السلوك، وليس في البنية التحتية. نموذج بنافذة سياق تبلغ 1,048,576 رمزًا وسقف إخراج يبلغ 384,000 رمزًا يدعو إلى مطالبات لم يكن نموذجك السابق قادرًا على قبولها. اغتنم الفرصة لرفع جودة السياق بدلًا من تضخيم حجم المطالبة بشكل أعمى، لأن رموز الإدخال تكلف $0.15 لكل 1M. أعد ضبط max_tokens ودرجة الحرارة ومنطق إعادة المحاولة، ثم أعد تشغيل مجموعة التقييم الخاصة بك. راجع افتراضات المُرمِّز وتقسيم المطالبات أيضًا: قد يكون منطق التقسيم إلى أجزاء المصمم لنافذة صغيرة غير ضروري الآن، وتركه في مكانه قد يجزئ السياق.
يتم توفير الصور كأجزاء محتوى في رسالة المستخدم، لتتوافق مع تنسيق OpenAI متعدد الوسائط: يصبح محتوى الرسالة مصفوفة تحتوي على أجزاء نصية وأجزاء صور، حيث يتم إعطاء كل صورة إما عنوان URL أو بيانات base64. عادةً ما تخلط المكالمة النموذجية نصًا طويلًا، مثل مواصفات أو نص مكتوب أو محادثة سابقة، مع لقطة شاشة واحدة أو أكثر أو صفحات ممسوحة ضوئيًا، وتطرح سؤالًا يعتمد على كليهما. قم بتغيير الحجم قبل الرفع. الصور الكبيرة جدًا تضيف رموز إدخال، ويتم تحصيل رسوم الإدخال بمبلغ $0.15 لكل مليون رمز، لذا فإن إرسال لقطات كاملة الدقة لمخططات بسيطة يهدر الميزانية دون تحسين الدقة. اقتطع المنطقة المهمة واستخدم دقة واضحة للمواد كثيفة النصوص. إذا كانت المهمة تتطلب العديد من الصور، فقم بتجميعها منطقيًا في طلب واحد بدلاً من إصدار استدعاء منفصل لكل صورة، مما يعيد إرسال سياق النص الخاص بك في كل مرة.
غالبًا ما تتصدر النماذج من فئة Frontier-class في أصعب اختبارات الاستدلال والبرمجة، لكنها عادةً تتقاضى مبالغ أكبر بكثير لكل رمز، وقد تضع سقفًا للمخرجات أقل بكثير مما يسمح به DeepSeek V4.1 Flash. نتيجة هذا النموذج البالغة 90.9 في GPQA Diamond تضعه في نطاق موثوق للاستدلال العلمي على مستوى الدراسات العليا، بينما يُبقي التسعير عند 0.15 دولار لكل مليون رمز إدخال و0.60 دولار لكل مليون رمز إخراج العمل ذا السياق الطويل ميسور التكلفة. عادةً ما يعود الاختيار إلى ثلاثة أسئلة. ما مدى صعوبة مهمة الاستدلال، وهل تهم فجوة الدقة بالنسبة لها؟ ما طول الإدخال، وكم توفر نافذة سعة 1,048,576 رمزًا من تعقيد خط المعالجة؟ ما طول الإخراج، بالنظر إلى سقف 384,000 رمز؟ بالنسبة للتحليل الكثيف للمستندات، والتوليد الطويل بتمريرة واحدة، والمراجعة متعددة الوسائط بكميات كبيرة، غالبًا ما يكون V4.1 Flash الخيار العملي. بالنسبة لأصعب خطوات الاستدلال، فكّر في توجيه تلك الاستدعاءات إلى نموذج أعلى تكلفة على OrcaRouter.
يتيح OrcaRouter العديد من النماذج خلف واجهة برمجة تطبيقات واحدة متوافقة مع OpenAI، لذا فإن المقارنة مسألة تبديل معرّف النموذج بدلاً من دمج بائع ثانٍ. ضمن عائلة DeepSeek، المحاور المهمة هي السعر، ونافذة السياق، والحد الأقصى للإخراج. يجمع V4.1 Flash بين نافذة من 1,048,576 رمزًا وحد إخراج يبلغ 384,000 رمزًا بسعر $0.15 لكل مليون رمز إدخال و$0.60 لكل مليون رمز إخراج. تكون النماذج الأصغر أو الأرخص منطقية عندما تكون المطالبات والأجوبة قصيرة ولا تضيف النافذة الإضافية أي قيمة. تكون البدائل القادرة على الرؤية مهمة عندما تحتاج إلى إخراج صور بدلاً من إدخال صور. قد تتفوق نماذج البرمجة أو الاستدلال المتخصصة في المهام الضيقة. نظرًا لأن OrcaRouter يسعّر بسعر المزود بدون هامش ربح، فإن المقارنة عادلة تمامًا على الرموز: قم بتشغيل مطالبات متطابقة عبر كلا المعرّفين، وقس التكلفة والجودة، ووجّه حسب المهمة.
اختر شيئًا آخر عندما لا يتوافق شكل المهمة مع نقاط قوة النموذج. مهام التصنيف أو التوجيه أو الاستخراج القصيرة وعالية التكرار لا تستفيد شيئًا من نافذة بحجم 1,048,576 رمزًا، وتكون أقل تكلفة على نموذج أصغر. أما المهام التي تتطلب صورًا مولّدة فتحتاج إلى فئة مختلفة تمامًا من النماذج. إذا كانت خطوة استدلال واحدة صعبة تهيمن على الجودة، مثل الرياضيات بأسلوب المبرهنات أو التصميم الدقيق للخوارزميات، فقد يستحق نموذج متقدم يُستخدم لتلك الخطوة فقط السعر الأعلى. من المعقول أيضًا الجمع بين النماذج. استخدم DeepSeek V4.1 Flash لقراءة المدخلات الطويلة، وجمع الأدلة، وصياغة مخرجات موسّعة بتكلفة $0.15 لكل 1M من رموز الإدخال و$0.60 لكل 1M من رموز الإخراج، ثم صعّد قرارات محددة إلى نموذج أعلى تكلفة للتحقق منها. تجعل واجهة OrcaRouter المتوافقة مع OpenAI هذا التوجيه تغييرًا في الإعدادات بدلًا من تكامل جديد.
متوافق مع OpenAI — أبقِ على SDK الحالي
https://api.orcarouter.ai/v1https://api.orcarouter.aiimport os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key=os.environ["ORCAROUTER_API_KEY"],
)
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek/deepseek-v4.1-flash",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoninglogprobsmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatstopstreamstream_optionstemperaturethinkingtool_choicetoolstop_logprobstop_puser_id| الإدخال / 1M توكن · خارج الذروة | $0.150 |
|---|---|
| الإخراج / 1M توكن · خارج الذروة | $0.600 |
| قراءة الذاكرة المؤقتة / 1M · خارج الذروة | $0.0030 |
| ساعات الذروة | 01:00–04:00, 06:00–10:00 ×2 (UTC) |
| الإدخال / 1M توكن · ×2 | $0.300 |
| الإخراج / 1M توكن · ×2 | $1.20 |
| قراءة الذاكرة المؤقتة / 1M · ×2 | $0.0060 |
| العملة | USD |
تقدير بناءً على السعر المُعلن
تقدير فقط — يعتمد العدد الفعلي للرموز على مُجزّئ الرموز الخاص بالمزوّد.
ما يتحدث عنه المطورون هذا الأسبوع
GET /api/public/models/deepseek/deepseek-v4.1-flashفتح @misc{orcarouter_deepseek_v4_1_flash,
title = {DeepSeek V4.1 Flash API},
author = {DeepSeek},
year = {2026},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/deepseek/deepseek-v4.1-flash}
}DeepSeek. (2026). DeepSeek V4.1 Flash API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/deepseek/deepseek-v4.1-flash