DeepSeek-V4.1-Flash adalah model terkecil dalam keluarga arsitektur baru DeepSeek, dirilis pada 10 September 2026, dengan pemahaman visual multimodal native — penerus produksi dari V4 Flash dan eksperimen V4 Flash Vision. Arsitektur baru ini menargetkan batas atas kemampuan yang lebih tinggi, inferensi yang lebih cepat, dan throughput yang lebih tinggi, dan DeepSeek melaporkan bahwa V4.1 Flash secara komprehensif melampaui V4 Pro dalam hal performa, biaya, kecepatan, dan total waktu tugas. Model ini menerima teks dan gambar dengan keluaran teks, melayani jendela konteks 1M token dengan hingga 384K token keluaran, serta mendukung mode berpikir (default, dengan effort yang dapat dipilih: low / high / max) dan mode non-berpikir di seluruh API Chat Completions, Responses, dan API yang kompatibel dengan Anthropic, bersama dengan keluaran JSON, panggilan tool, dan penyelesaian prefiks chat; FIM hanya berfungsi dalam mode non-berpikir saja. Bobot model terbuka di Hugging Face (deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash). Tolok ukur resmi pada saat rilis: 90.6 pada Terminal-Bench 2.1, 74.2 pada DeepSWE v1.1, 65.4 pada NL2Repo-Bench, 90.9 pada GPQA Diamond, 63.9 pada HLE dengan tool, dan hasil agen visi native yang kuat (89.6 BabyVision, 78.9 Chartography dengan tool). Harga juga dipangkas bersamaan dengan rilis: $0.15/M input (cache miss), $0.60/M output, dan $0.003/M untuk cache hits dengan tarif di luar jam sibuk, menjadi dua kali lipat selama jam sibuk hari kerja (01:00-04:00 dan 06:00-10:00 UTC); semua jam lainnya termasuk akhir pekan berada di luar jam sibuk.
DeepSeek V4.1 Flash adalah model DeepSeek yang tersedia melalui OrcaRouter, gateway API yang kompatibel dengan OpenAI. Model ini menerima input teks dan gambar, memiliki jendela konteks 1.048.576…
DeepSeek V4.1 Flash menerima teks dan gambar sebagai masukan dan mengembalikan teks. Dalam praktiknya, hal itu mencakup tiga pola umum. Yang pertama adalah pemahaman dokumen: memasukkan tangkapan layar tabel, halaman hasil pindai, atau diagram bersama instruksi tertulis. Yang kedua adalah visual grounding, ketika tangkapan layar antarmuka, bagan, atau status kesalahan dianalisis dalam konteks percakapan atau spesifikasi yang lebih panjang. Yang ketiga adalah penalaran modalitas campuran, ketika korpus tekstual yang panjang dipasangkan dengan beberapa gambar yang menjangkarkan pertanyaan. Keluarannya hanya berupa teks, sehingga model mendeskripsikan, mengekstrak, atau menjelaskan apa yang dilihatnya alih-alih menghasilkan gambar. Token gambar dihitung sebagai masukan dan ditagih $0.15 per 1M token masukan, tarif yang sama dengan masukan teks di OrcaRouter. Untuk beban kerja ketika teks saja sudah memadai, model khusus teks mungkin lebih murah, tetapi V4.1 Flash menghindari menjalankan pipeline visi terpisah untuk tugas visual ringan.
Kesesuaian yang kuat adalah analisis konteks panjang dengan jawaban panjang, pemahaman kode di seluruh repositori besar, peninjauan dokumen multimodal, dan loop agentik yang perlu membawa banyak status. Karena output maksimum mencapai 384.000 token, model dapat mengembalikan laporan lengkap, catatan migrasi, atau kode yang diperluas, bukan ringkasan singkat. Penggunaan lain yang masuk akal mencakup pipeline transkrip-ke-catatan terstruktur, perbandingan kontrak, dan alur kerja dukungan yang mempertahankan riwayat lengkap dalam konteks. Skor GPQA Diamond 90,9 menunjukkan kekuatan pada pertanyaan sains tingkat pascasarjana, yang mengarah pada tanya jawab berorientasi teknis dan riset, bukan hanya prosa. Model ini kurang jelas cocok untuk lalu lintas permintaan kecil berfrekuensi tinggi, karena panggilan klasifikasi singkat tidak memerlukan jendela satu juta token, dan untuk tugas yang memerlukan pembuatan gambar, karena outputnya hanya teks.
Banyak model membatasi keluaran pada beberapa ribu token, yang memaksa penjahitan multi-giliran untuk apa pun yang panjang. Batas 384.000 token memungkinkan DeepSeek V4.1 Flash menghasilkan seluruh artefak dalam satu lintasan: spesifikasi teknis lengkap, rencana migrasi yang panjang, diff beranotasi yang diperluas, atau penulisan ulang transkrip secara lengkap. Generasi satu-lintasan biasanya mempertahankan konsistensi internal lebih baik daripada menyusun jawaban dari banyak panggilan singkat, karena model tidak pernah kehilangan benang merah antar-giliran. Trade-off-nya adalah biaya. Keluaran ditagih sebesar $0.60 per 1 juta token keluaran di OrcaRouter, empat kali tarif masukan, jadi generasi yang sangat panjang adalah bagian yang mahal dari sebuah permintaan. Gunakan batas tersebut ketika jawaban panjang yang koheren memiliki nilai nyata, atur max_tokens agar sesuai dengan tugas, dan hindari membiarkan model bertele-tele ketika jawaban dua paragraf sudah cukup.
Konteks besar dan batas keluaran yang tinggi adalah kemampuan yang Anda bayar. Jika suatu tugas hanya membutuhkan prompt pendek dan jawaban pendek, seperti klasifikasi intent, ekstraksi entitas, perutean, atau penulisan ulang sederhana, jendela ekstra tidak menambah apa pun, dan model yang lebih kecil di tempat lain di OrcaRouter biasanya akan lebih murah per panggilan. Hal yang sama berlaku untuk pekerjaan batch bervolume tinggi yang inputnya sudah dipotong-potong sejak desain. Pilih DeepSeek V4.1 Flash ketika pekerjaan benar-benar membutuhkan jendela tersebut: dokumen utuh, konteks kode yang panjang, peninjauan banyak gambar, atau jawaban panjang sekali jalan. Aturan yang berguna adalah memperkirakan ukuran prompt dan keluaran yang diharapkan terlebih dahulu. Jika keduanya tidak besar, bandingkan total biaya token dengan opsi yang lebih kecil. Jika prompt mencapai ratusan ribu token, alternatifnya biasanya berupa pipeline retrieval, yang membawa biaya rekayasa dan kehilangan informasi tersendiri.
GPQA Diamond adalah sekumpulan pertanyaan sains tingkat pascasarjana yang ditulis untuk menolak pencarian sederhana, sehingga skornya mencerminkan penalaran atas materi teknis yang sulit, bukan sekadar mengingat fakta umum. DeepSeek V4.1 Flash meraih skor 90,9 pada tolok ukur ini. Hasil yang tinggi di sini menunjukkan bahwa model tersebut mampu menangani penalaran ilmiah multi-langkah dan pertanyaan domain yang presisi dengan kompeten. Ini tidak berarti model tersebut sama kuatnya pada setiap tugas. GPQA Diamond bersifat sempit: hasil ini tidak banyak berbicara tentang pengambilan konteks panjang, nada, kepatuhan terhadap instruksi pada prompt yang berantakan, atau kualitas kode dalam skala besar. Perlakukan 90,9 sebagai satu titik data yang mengonfirmasi kemampuan penalaran teknis, lalu validasi pada beban kerja Anda sendiri. Susun kumpulan evaluasi kecil yang diambil dari input nyata Anda, termasuk dokumen panjang dan prompt gambar-plus-teks, lalu bandingkan output pada kumpulan itu sebelum menetapkan rute produksi di OrcaRouter.
Latensi pada DeepSeek V4.1 Flash sebagian besar bergantung pada seberapa banyak yang Anda minta untuk dihasilkan. Waktu ke token pertama dipengaruhi oleh ukuran prompt dan beban penyedia, sementara total waktu respons bertambah seiring panjang output. Dengan batas 384.000 token, generasi dengan panjang maksimum secara inheren merupakan permintaan yang berjalan lama. Tidak ada angka latensi yang dipublikasikan untuk model ini di OrcaRouter, jadi ukur dengan prompt Anda sendiri alih-alih mengasumsikan suatu angka. Langkah praktis: batasi max_tokens untuk jalur interaktif agar respons tetap terbatas, alirkan token agar pengguna melihat kemajuan, dan sisihkan generasi yang sangat panjang untuk tugas latar belakang. Di bawah konkurensi tinggi, perkirakan batas throughput penyedia akan membentuk laju efektif Anda, dan antrekan atau coba lagi sesuai kebutuhan. Bandingkan dengan model Anda saat ini menggunakan prompt yang sama, dan lacak waktu ke token pertama secara terpisah dari total durasi.
Benchmark berguna untuk mempersempit bidang, bukan untuk memberi peringkat model di produksi. Setiap pengujian mengukur keterampilan spesifik yang terbatas dalam format prompt yang tetap. GPQA Diamond memberi imbalan pada penalaran ilmiah tingkat pascasarjana, sedangkan benchmark pemrograman memberi imbalan pada perilaku yang sepenuhnya berbeda. Skor yang kuat di satu area tidak otomatis dapat dialihkan, dan celah kecil antar model sering kali berada dalam variasi antar-eksekusi. Ada dua praktik yang membantu. Pertama, periksa apakah tugas benchmark tersebut mirip dengan tugas Anda. Nilai 90,9 pada GPQA Diamond bermakna untuk penelitian dan penjawaban pertanyaan teknis, tetapi kurang bermakna untuk gaya percakapan atau ekstraksi. Kedua, uji dengan data Anda sendiri: susun sampel yang representatif, tentukan aturan penilaian, dan ukur. Di OrcaRouter, Anda dapat merutekan permintaan yang sama ke berbagai id model melalui satu API yang kompatibel dengan OpenAI dan membandingkan output secara langsung, yang lebih informatif daripada posisi papan peringkat saja.
Ada tiga batasan yang perlu direncanakan. Pertama, keluarannya hanya teks: model menerima masukan gambar, tetapi tidak akan menghasilkan gambar. Kedua, keluaran panjang lebih mahal, dan pada $0.60 per 1 juta token keluaran, empat kali tarif masukan, generasi yang bertele-tele menjadi risiko biaya utama. Ketiga, jendela konteks yang besar tidak menjamin bahwa setiap detail digunakan. Atensi terhadap lebih dari satu juta token adalah kemampuan yang harus Anda verifikasi pada dokumen Anda sendiri alih-alih mengasumsikannya. Ada juga kendala operasional. Prompt yang sangat besar memerlukan waktu lebih lama untuk diproses dan mengonsumsi anggaran laju lebih cepat. Model ini dilayani oleh DeepSeek melalui OrcaRouter, sehingga ketersediaannya mengikuti infrastruktur penyedia dan batasan apa pun yang mereka terapkan. Akurasi multimodal pada bagan yang padat, tulisan tangan, atau pindaian beresolusi rendah bervariasi; validasi pada sampel yang representatif sebelum mengarahkan pekerjaan ekstraksi kritis ke model ini.
DeepSeek V4.1 Flash ditagih sebesar $0.15 per 1M token input dan $0.60 per 1M token output. OrcaRouter meneruskan tarif ini sesuai tarif penyedia tanpa markup, jadi angka yang Anda lihat adalah harga penyedia, bukan harga jual kembali. Input mencakup semua yang Anda kirim: token teks, token gambar, dan riwayat percakapan yang terakumulasi. Output mencakup semua yang dihasilkan model, termasuk argumen pemanggilan tool dan teks penalaran apa pun yang dikeluarkannya. Penagihan berbasis token, jadi permintaan yang lebih murah hanya menggunakan lebih sedikit token. Tidak ada biaya terpisah yang dijelaskan untuk jendela konteks itu sendiri: jendela 1.048.576 token adalah batas, bukan biaya. Prompt yang besar secara alami lebih mahal karena berisi lebih banyak token input. Lacak penggunaan per rute agar Anda dapat mengatribusikan pengeluaran ke fitur yang benar-benar menghasilkannya.
Dua pengganda menentukan pengeluaran Anda: berapa banyak token yang masuk dan berapa banyak yang keluar. Output adalah sisi yang lebih mahal, yaitu $0.60 per 1 juta token dibandingkan $0.15 per 1 juta token input, selisih empat kali lipat. Permintaan yang membaca 200.000 token dan menulis 500 token didominasi oleh input. Permintaan yang membaca 2.000 token dan menulis 20.000 token didominasi oleh output. Mengetahui pola mana yang dimiliki produk Anda memberi tahu Anda di mana harus mengoptimalkan. Ada tiga tuas berikut. Pangkas konteks: sertakan hanya dokumen dan riwayat yang dibutuhkan suatu tugas, meskipun 1.048.576 token tersedia. Batasi output: tetapkan max_tokens ke kebutuhan sebenarnya, bukan plafonnya. Dan batch: panggilan yang lebih sedikit tetapi lebih besar menghindari pengiriman ulang konteks yang sama secara berulang, yang sering menjadi sumber pemborosan paling senyap dalam aplikasi berkonteks panjang.
DeepSeek V4.1 Flash ditagih oleh OrcaRouter pada tarif penyedia tanpa markup, sehingga diskon dari sisi penyedia atau tarif input yang di-cache diteruskan, bukan diserap atau ditambahi markup. Apakah input yang di-cache dengan diskon tersedia untuk model ini, dan dalam kondisi apa, ditentukan oleh DeepSeek, jadi konfirmasikan hal itu di dokumentasi penyedia saat ini sebelum Anda memperhitungkan penghematan ke dalam anggaran. Yang Anda kendalikan secara langsung adalah desain prompt. Pertahankan awalan yang stabil, seperti instruksi sistem, skema, dan konteks yang diambil, lalu tambahkan konten variabel di akhir agar penggunaan ulang awalan apa pun yang didukung penyedia dapat diterapkan. Gunakan kembali konteks yang identik di seluruh panggilan dalam satu batch alih-alih mengirimnya ulang per item. Persingkat riwayat secara agresif, dengan merangkum giliran sebelumnya begitu tidak lagi diperlukan. Kebiasaan ini mengurangi token input, tempat beban kerja konteks panjang biasanya menghabiskan biaya.
Arahkan klien yang kompatibel dengan OpenAI ke https://api.orcarouter.ai/v1 dan setel model ke deepseek/deepseek-v4.1-flash. Karena OrcaRouter mengekspos antarmuka chat completions OpenAI, SDK yang sudah ada untuk Python, JavaScript, dan bahasa lain berfungsi hanya dengan mengubah base URL dan id model ditambah kunci API OrcaRouter Anda. Permintaan minimal mengirim array messages dengan giliran system dan user Anda, ditambah parameter opsional seperti max_tokens, temperature, dan stream. Input gambar mengikuti format konten multimodal standar, dengan bagian gambar di samping bagian teks dalam pesan user yang sama. Respons kembali dalam bentuk yang biasa, sehingga kode parsing, streaming, dan penanganan tool-call tetap berfungsi tanpa perubahan. Periksa halaman model OrcaRouter untuk catatan parameter per model, dan catat respons mentah untuk beberapa panggilan pertama saat Anda menyetel ukuran prompt dan batas output.
Empat parameter membentuk sebagian besar permintaan DeepSeek V4.1 Flash. max_tokens menetapkan batas atas keluaran dan merupakan kontrol biaya utama dengan maksimum 384.000 token; tetapkan sesuai kebutuhan tugas, bukan pada nilai maksimum. temperature mengatur variabilitas, jadi pertahankan tetap rendah untuk ekstraksi, keluaran terstruktur, dan kode, serta lebih tinggi untuk penyusunan draf. stream memungkinkan Anda menampilkan progres pada generasi panjang, yang penting ketika respons dapat mencapai puluhan ribu token. Instruksi sistem harus membawa persyaratan format dan keamanan. Untuk gambar, array konten multimodal standar adalah mekanisme yang digunakan. Untuk prompt panjang, pertimbangkan apakah setiap dokumen yang disertakan diperlukan, karena token masukan ditagih sebesar $0.15 per 1 juta. Jika model mendukung pemanggilan alat melalui skema yang kompatibel dengan OpenAI, tentukan alat yang sempit dan terdokumentasi dengan baik, bukan yang luas. Tetapkan timeout sisi klien yang sesuai dengan generasi terpanjang yang Anda harapkan.
Migrasi ini sengaja dibuat kecil. Ubah base URL menjadi https://api.orcarouter.ai/v1, ganti string model dengan deepseek/deepseek-v4.1-flash, dan sediakan kunci API OrcaRouter. Skema permintaan dan respons tetap kompatibel dengan OpenAI, jadi array pesan, peristiwa streaming, dan payload pemanggilan tool tidak perlu ditulis ulang secara struktural. Pekerjaannya ada pada perilaku, bukan pada pipa penghubungnya. Model dengan jendela 1.048.576 token dan batas keluaran 384.000 token membuka peluang untuk prompt yang tidak dapat diterima model Anda sebelumnya. Manfaatkan kesempatan ini untuk meningkatkan kualitas konteks alih-alih membengkakkan ukuran prompt secara membabi buta, karena token masukan berbiaya $0,15 per 1 juta. Setel ulang max_tokens, temperature, dan logika percobaan ulang, lalu jalankan kembali kumpulan evaluasi Anda. Tinjau juga asumsi tokeniser dan pemecahan prompt: logika pemotongan yang dibangun untuk jendela kecil mungkin kini tidak diperlukan lagi, dan membiarkannya tetap ada dapat memecah konteks.
Gambar disediakan sebagai bagian konten dalam pesan pengguna, sesuai dengan format multimodal OpenAI: konten pesan menjadi array yang berisi bagian teks dan bagian gambar, dengan setiap gambar diberikan URL atau data base64. Panggilan tipikal mencampur badan teks yang panjang, seperti spesifikasi, transkrip, atau percakapan sebelumnya, dengan satu atau lebih tangkapan layar atau halaman hasil pindai, dan mengajukan pertanyaan yang bergantung pada keduanya. Ubah ukuran sebelum mengunggah. Gambar yang sangat besar menambah token masukan, dan masukan ditagih $0.15 per 1 juta token, jadi mengirim tangkapan resolusi penuh dari diagram sederhana memboroskan anggaran tanpa meningkatkan akurasi. Pangkas ke area yang penting dan gunakan resolusi yang terbaca untuk materi yang banyak teks. Jika suatu tugas membutuhkan banyak gambar, kelompokkan secara logis dalam satu permintaan daripada mengirim panggilan terpisah per gambar, yang mengirim ulang konteks teks Anda setiap kali.
Model kelas terdepan sering unggul dalam tolok ukur penalaran dan coding tersulit, tetapi biasanya mengenakan biaya jauh lebih mahal per token dan dapat membatasi output jauh di bawah yang diizinkan DeepSeek V4.1 Flash. Skor 90,9 model ini pada GPQA Diamond menempatkannya di wilayah yang kredibel untuk penalaran sains tingkat pascasarjana, sementara harga $0,15 per 1 juta token input dan $0,60 per 1 juta token output menjaga pekerjaan konteks panjang tetap terjangkau. Pilihan ini biasanya bermuara pada tiga pertanyaan. Seberapa sulit tugas penalarannya, dan apakah selisih akurasi itu penting untuknya? Seberapa panjang inputnya, dan seberapa besar penghematan kompleksitas pipeline yang diberikan jendela 1.048.576 token? Seberapa panjang outputnya, dengan batas 384.000 token? Untuk analisis yang berat dokumen, generasi sekali jalan yang panjang, dan tinjauan multimodal dalam volume besar, V4.1 Flash sering menjadi pilihan praktis. Untuk langkah penalaran tersulit, pertimbangkan mengarahkan panggilan tersebut ke model yang lebih mahal di OrcaRouter.
OrcaRouter menyediakan banyak model di balik satu API yang kompatibel dengan OpenAI, sehingga perbandingan cukup dengan mengganti id model alih-alih mengintegrasikan vendor kedua. Dalam keluarga DeepSeek, sumbu yang penting adalah harga, jendela konteks, dan batas keluaran. V4.1 Flash memasangkan jendela 1.048.576 token dengan batas keluaran 384.000 token pada $0,15 per 1 juta token masukan dan $0,60 per 1 juta token keluaran. Model yang lebih kecil atau lebih murah masuk akal ketika prompt dan jawaban singkat dan jendela tambahan tidak memberi nilai tambah. Alternatif yang mampu memproses visi menjadi penting ketika Anda memerlukan keluaran gambar alih-alih masukan gambar. Model kode atau penalaran khusus mungkin menang pada tugas-tugas yang sempit. Karena OrcaRouter menetapkan harga sesuai tarif penyedia tanpa markup, perbandingannya setara secara token: jalankan prompt identik melalui kedua id, ukur biaya dan kualitas, lalu rutekan sesuai tugas.
Pilih sesuatu yang lain saat bentuk tugas tidak cocok dengan kekuatan model. Pekerjaan klasifikasi, perutean, atau ekstraksi yang singkat dan berfrekuensi tinggi tidak mendapatkan apa pun dari jendela 1,048,576 token dan lebih murah pada model yang lebih kecil. Tugas yang memerlukan gambar yang dihasilkan membutuhkan kelas model yang sepenuhnya berbeda. Jika satu langkah penalaran sulit mendominasi kualitas, seperti matematika bergaya teorema atau desain algoritme yang rumit, model frontier yang hanya digunakan untuk langkah itu mungkin sepadan dengan tarif yang lebih tinggi. Masuk akal juga untuk menggabungkan model. Gunakan DeepSeek V4.1 Flash untuk membaca input panjang, mengumpulkan bukti, dan menyusun draf output panjang dengan $0.15 per 1 juta token input dan $0.60 per 1 juta token output, lalu eskalasikan keputusan tertentu ke model yang lebih mahal untuk verifikasi. API OrcaRouter yang kompatibel dengan OpenAI membuat perutean itu menjadi perubahan konfigurasi, bukan integrasi baru.
Kompatibel OpenAI — pakai SDK Anda yang sekarang
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| Input / 1M token · Di luar jam sibuk | $0.150 |
|---|---|
| Output / 1M token · Di luar jam sibuk | $0.600 |
| Baca cache / 1M · Di luar jam sibuk | $0.0030 |
| Jam sibuk | 01:00–04:00, 06:00–10:00 ×2 (UTC) |
| Input / 1M token · ×2 | $0.300 |
| Output / 1M token · ×2 | $1.20 |
| Baca cache / 1M · ×2 | $0.0060 |
| Mata uang | USD |
Perkiraan berdasarkan harga daftar
Hanya perkiraan — jumlah token sebenarnya bergantung pada tokenizer penyedia.
Yang dibicarakan developer minggu ini
GET /api/public/models/deepseek/deepseek-v4.1-flashBuka @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