DeepSeek-V4.1-Flash to najmniejszy model w nowej rodzinie architektur DeepSeek, wydany 10 września 2026 r., z natywnym multimodalnym rozumieniem obrazu — produkcyjny następca zarówno V4 Flash, jak i eksperymentu V4 Flash Vision. Nowa architektura celuje w wyższy sufit możliwości, szybszą inferencję i wyższą przepustowość, a DeepSeek podaje, że V4.1 Flash kompleksowo przewyższa V4 Pro pod względem wydajności, kosztów, szybkości i całkowitego czasu realizacji zadań. Akceptuje tekst i obrazy z wyjściem tekstowym, obsługuje okno kontekstowe 1M tokenów z maksymalnie 384K tokenami wyjściowymi oraz wspiera tryby myślenia (domyślny, z wybieranym poziomem zaangażowania niski / wysoki / maksymalny) i bez myślenia w ramach API Chat Completions, Responses i API kompatybilnych z Anthropic, a także wyjście JSON, wywołania narzędzi i dopełnianie prefiksu czatu; tryb FIM działa wyłącznie w trybie bez myślenia. Wagi modelu są otwarte na Hugging Face (deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash). Oficjalne benchmarki w momencie wydania: 90.6 w Terminal-Bench 2.1, 74.2 w DeepSWE v1.1, 65.4 w NL2Repo-Bench, 90.9 w GPQA Diamond, 63.9 w HLE z narzędziami oraz mocne wyniki agenta z natywnym widzeniem (89.6 BabyVision, 78.9 Chartography z narzędziami). Ceny zostały obniżone wraz z wydaniem: $0.15/mln tokenów wejściowych (brak trafienia w pamięć podręczną), $0.60/mln tokenów wyjściowych i $0.003/mln tokenów przy trafieniach w pamięć podręczną według stawek poza godzinami szczytu, z podwojeniem w godzinach szczytu w dni powszednie (01:00-04:00 i 06:00-10:00 UTC); wszystkie pozostałe godziny, w tym weekendy, są poza godzinami szczytu.
DeepSeek V4.1 Flash to model DeepSeek dostępny przez OrcaRouter, bramę API zgodną z OpenAI. Przyjmuje dane wejściowe w formie tekstu i obrazów, ma okno kontekstowe wynoszące 1 048 576 tokenów i może…
DeepSeek V4.1 Flash przyjmuje jako dane wejściowe tekst i obrazy, a zwraca tekst. W praktyce obejmuje to trzy szerokie wzorce. Pierwszy to rozumienie dokumentów: wrzucanie zrzutów ekranu tabel, zeskanowanych stron lub diagramów wraz z pisemnymi instrukcjami. Drugi to zakotwiczenie wizualne, w którym zrzut ekranu interfejsu, wykresu lub stanu błędu jest analizowany w kontekście dłuższej rozmowy lub specyfikacji. Trzeci to rozumowanie mieszanej modalności, w którym długi korpus tekstowy łączy się z kilkoma obrazami zakotwiczającymi pytanie. Dane wyjściowe to wyłącznie tekst, więc model opisuje, wyodrębnia lub wyjaśnia to, co widzi, zamiast generować obrazy. Tokeny obrazów liczą się jako dane wejściowe i są rozliczane po stawce 0,15 USD za 1 mln tokenów wejściowych, takiej samej jak w przypadku tekstu wejściowego w OrcaRouter. W przypadku obciążeń, w których sam tekst wystarcza, model wyłącznie tekstowy może być tańszy, ale V4.1 Flash pozwala uniknąć uruchamiania osobnego potoku przetwarzania wizyjnego do lekkich zadań wizualnych.
Mocne zastosowania to analiza długiego kontekstu z długą odpowiedzią, rozumienie kodu w dużych repozytoriach, multimodalny przegląd dokumentów oraz pętle agentowe, które muszą utrzymywać duży stan. Ponieważ maksymalna długość wyjścia sięga 384 000 tokenów, model może zwracać pełne raporty, notatki migracyjne lub rozszerzony kod, a nie krótkie streszczenia. Inne rozsądne zastosowania obejmują potoki przekształcania transkrypcji w ustrukturyzowane notatki, porównywanie umów oraz przepływy pracy obsługi, w których pełna historia jest zachowywana w kontekście. Wynik 90,9 w GPQA Diamond sugeruje mocną stronę w pytaniach naukowych na poziomie magisterskim, co wskazuje na odpowiadanie na pytania techniczne i badawcze, a nie tylko na prozę. Jest mniej oczywiście odpowiedni do ruchu o wysokiej częstotliwości i bardzo małych żądaniach, ponieważ krótkie wywołanie klasyfikacyjne nie potrzebuje okna miliona tokenów, oraz do zadań wymagających generowania obrazów, ponieważ wyjście jest wyłącznie tekstowe.
Wiele modeli ogranicza liczbę tokenów wyjściowych do kilku tysięcy, co wymusza składanie odpowiedzi z wielu tur w przypadku dłuższych treści. Limit 384 000 tokenów pozwala DeepSeek V4.1 Flash wygenerować cały artefakt w jednym przebiegu: pełną specyfikację techniczną, długi plan migracji, rozbudowany diff z adnotacjami lub kompletne przepisanie transkrypcji. Generowanie w jednym przebiegu zwykle lepiej zachowuje spójność wewnętrzną niż składanie odpowiedzi z wielu krótkich wywołań, ponieważ model nie traci wątku między turami. Kompromisem jest koszt. Dane wyjściowe są rozliczane po 0,60 USD za 1 mln tokenów wyjściowych w OrcaRouter, czyli czterokrotnie więcej niż stawka za dane wejściowe, więc bardzo długa generacja jest kosztowną częścią żądania. Używaj tego limitu tam, gdzie spójna długa odpowiedź ma realną wartość, ustawiaj max_tokens odpowiednio do zadania i nie pozwalaj modelowi rozwodzić się, gdy wystarczyłaby odpowiedź złożona z dwóch akapitów.
Duży kontekst i wysoki limit danych wyjściowych to możliwości, za które płacisz. Jeśli zadanie wymaga tylko krótkiego promptu i krótkiej odpowiedzi, na przykład klasyfikacji intencji, ekstrakcji encji, routingu lub prostego przepisania tekstu, dodatkowe okno nic nie wnosi, a mniejszy model gdzie indziej w OrcaRouter będzie zwykle kosztować mniej za wywołanie. To samo dotyczy zadań wsadowych o dużym wolumenie, w których dane wejściowe są już z założenia dzielone na fragmenty. Wybierz DeepSeek V4.1 Flash, gdy zadanie naprawdę wymaga tego okna: całych dokumentów, długiego kontekstu kodu, przeglądu wielu obrazów lub długiej odpowiedzi w jednym przebiegu. Przydatną zasadą jest najpierw oszacować rozmiar promptu i oczekiwany wynik. Jeśli oba są umiarkowane, porównaj całkowity koszt tokenów z mniejszą opcją. Jeśli prompt sięga setek tysięcy tokenów, alternatywą jest zwykle potok wyszukiwania, który wiąże się z własnym kosztem inżynieryjnym i utratą informacji.
GPQA Diamond to zestaw pytań naukowych na poziomie magisterskim, napisanych tak, aby utrudnić proste wyszukiwanie, więc wyniki odzwierciedlają rozumowanie na trudnym materiale technicznym, a nie przypominanie sobie powszechnych faktów. DeepSeek V4.1 Flash uzyskuje 90,9 w tym benchmarku. Wysoki wynik tutaj wskazuje, że model kompetentnie radzi sobie z wieloetapowym rozumowaniem naukowym i precyzyjnymi pytaniami dziedzinowymi. Nie oznacza to, że model jest równie mocny w każdym zadaniu. GPQA Diamond ma wąski zakres: niewiele mówi o wyszukiwaniu w długim kontekście, tonie, podążaniu za instrukcjami w przypadku nieuporządkowanych promptów czy o jakości kodu w dużej skali. Traktuj 90,9 jako jeden punkt danych potwierdzający umiejętność rozumowania technicznego i zweryfikuj go na własnym obciążeniu. Zbuduj niewielki zestaw ewaluacyjny na podstawie rzeczywistych danych wejściowych, obejmujący długie dokumenty oraz prompty zawierające obraz i tekst, i porównaj wyniki na tym zestawie, zanim zatwierdzisz trasę produkcyjną w OrcaRouter.
Opóźnienie w DeepSeek V4.1 Flash zależy głównie od tego, ile każesz mu wygenerować. Na czas do pierwszego tokenu wpływa rozmiar promptu i obciążenie dostawcy, natomiast całkowity czas odpowiedzi rośnie wraz z długością wyjścia. Przy limicie 384 000 tokenów generowanie o maksymalnej długości jest z natury długotrwałym żądaniem. Dla tego modelu w OrcaRouter nie są dostępne żadne opublikowane dane dotyczące opóźnień, więc mierz przy użyciu własnych promptów, zamiast zakładać jakąś liczbę. Praktyczne kroki: ogranicz max_tokens dla ścieżek interaktywnych, aby odpowiedzi pozostawały ograniczone, strumieniuj tokeny, aby użytkownicy widzieli postęp, a bardzo długie generowania zarezerwuj dla zadań w tle. Przy wysokiej współbieżności spodziewaj się, że limity przepustowości dostawcy będą kształtować Twoją efektywną szybkość; odpowiednio kolejkuj lub ponawiaj. Porównaj z obecnym modelem przy użyciu tych samych promptów i śledź czas do pierwszego tokenu oddzielnie od całkowitego czasu trwania.
Benchmarki są przydatne do zawężania obszaru, a nie do rankingowania modeli w środowisku produkcyjnym. Każdy test mierzy konkretną, ograniczoną umiejętność w ustalonym formacie promptu. GPQA Diamond premiuje naukowe rozumowanie na poziomie absolwenta, podczas gdy benchmark kodowania premiuje zupełnie inne zachowania. Wysoki wynik w jednym obszarze nie przekłada się automatycznie na inne, a niewielkie różnice między modelami często mieszczą się w granicach wariancji między uruchomieniami. Pomagają dwie praktyki. Po pierwsze, sprawdź, czy zadanie w benchmarku przypomina twoje. Wynik 90,9 w GPQA Diamond ma znaczenie dla badań i odpowiadania na pytania techniczne, a w mniejszym stopniu dla tonu czatu lub ekstrakcji. Po drugie, testuj na własnych danych: zbierz reprezentatywną próbkę, zdefiniuj regułę oceniania i mierz. W OrcaRouter możesz kierować to samo żądanie do różnych identyfikatorów modeli przez jedno API zgodne z OpenAI i bezpośrednio porównywać wyniki, co daje więcej informacji niż sama pozycja w rankingu.
Trzy ograniczenia warto uwzględnić w planach. Po pierwsze, dane wyjściowe to wyłącznie tekst: model przyjmuje obrazy na wejściu, ale nie generuje obrazów. Po drugie, długie dane wyjściowe kosztują więcej, a przy $0.60 za 1 mln tokenów wyjściowych — czterokrotności stawki wejściowej — rozwlekłe generacje są głównym ryzykiem kosztowym. Po trzecie, duże okno kontekstowe nie gwarantuje, że każdy szczegół zostanie wykorzystany. Obsługa uwagi na ponad milionie tokenów to zdolność, którą należy zweryfikować na własnych dokumentach, a nie zakładać. Istnieją również ograniczenia operacyjne. Bardzo duże prompty przetwarzają się dłużej i szybciej wyczerpują limit szybkości. Model jest udostępniany przez DeepSeek za pośrednictwem OrcaRouter, więc dostępność zależy od infrastruktury dostawcy i wszelkich stosowanych przez niego ograniczeń. Dokładność multimodalna w przypadku gęstych wykresów, pisma odręcznego lub skanów o niskiej rozdzielczości bywa różna; zweryfikuj ją na reprezentatywnych próbkach, zanim skierujesz do niego krytyczne zadania ekstrakcji.
DeepSeek V4.1 Flash jest rozliczany według stawki $0.15 za 1 mln tokenów wejściowych i $0.60 za 1 mln tokenów wyjściowych. OrcaRouter przekazuje te koszty po stawce dostawcy z zerową marżą, więc widoczna kwota to cena dostawcy, a nie cena odsprzedaży. Dane wejściowe obejmują wszystko, co wysyłasz: tokeny tekstu, tokeny obrazów oraz zgromadzoną historię rozmowy. Dane wyjściowe obejmują wszystko, co generuje model, w tym argumenty wywołań narzędzi i dowolny emitowany tekst rozumowania. Rozliczanie opiera się na tokenach, więc tańsze żądanie po prostu zużywa mniej tokenów. Nie opisano osobnej opłaty za samo okno kontekstu: okno o rozmiarze 1,048,576 tokenów to limit, a nie opłata. Duży prompt naturalnie kosztuje więcej, ponieważ zawiera więcej tokenów wejściowych. Śledź użycie według tras, aby móc przypisać wydatki do funkcji, które faktycznie je generują.
O Twoich wydatkach decydują dwa mnożniki: ile tokenów wchodzi i ile wychodzi. Wyjście jest droższą stroną — 0,60 USD za 1 mln tokenów w porównaniu z 0,15 USD za 1 mln tokenów wejściowych, czyli czterokrotna różnica. Żądanie, które odczytuje 200 000 tokenów i zapisuje 500 tokenów, jest zdominowane przez wejście. Żądanie, które odczytuje 2000 tokenów i zapisuje 20 000, jest zdominowane przez wyjście. Wiedza o tym, który wzorzec występuje w Twoim produkcie, mówi, gdzie optymalizować. Wynikają z tego trzy dźwignie. Przytnij kontekst: uwzględniaj tylko dokumenty i historię potrzebne do zadania, nawet jeśli dostępnych jest 1 048 576 tokenów. Ogranicz wyjście: ustaw max_tokens na rzeczywiste wymaganie, a nie na pułap. I grupuj: mniej, większych wywołań pozwala uniknąć wielokrotnego wysyłania tego samego kontekstu, co często jest najmniej oczywistym źródłem marnotrawstwa w aplikacjach z długim kontekstem.
DeepSeek V4.1 Flash jest rozliczany przez OrcaRouter według stawki dostawcy bez marży, więc wszelkie rabaty po stronie dostawcy lub stawki za buforowane dane wejściowe są przekazywane dalej, a nie pochłaniane ani objęte marżą. To, czy dla tego modelu dostępne są rabatowane buforowane dane wejściowe i na jakich warunkach, ustala DeepSeek, więc potwierdź to w aktualnej dokumentacji dostawcy, zanim uwzględnisz oszczędności w budżecie. To, co kontrolujesz bezpośrednio, to projektowanie promptów. Utrzymuj stabilny prefiks, taki jak instrukcje systemowe, schemat i pobrany kontekst, a treść zmienną dodawaj na końcu, aby wszelkie ponowne wykorzystanie prefiksu obsługiwane przez dostawcę mogło zadziałać. W ramach partii używaj tego samego kontekstu w wywołaniach, zamiast wysyłać go ponownie dla każdego elementu. Agresywnie skracaj historię, podsumowując wcześniejsze tury, gdy przestają być potrzebne. Te nawyki zmniejszają liczbę tokenów wejściowych, na które zwykle zużywają się obciążenia z długim kontekstem.
Skieruj klienta zgodnego z OpenAI na https://api.orcarouter.ai/v1 i ustaw model na deepseek/deepseek-v4.1-flash. Ponieważ OrcaRouter udostępnia interfejs uzupełnień czatu OpenAI, istniejące zestawy SDK dla języka Python, JavaScript i innych języków działają po zmianie bazowego adresu URL i identyfikatora modelu oraz dodaniu klucza API OrcaRouter. Minimalne żądanie wysyła tablicę messages z Twoimi turami system i user oraz opcjonalnymi parametrami, takimi jak max_tokens, temperature i stream. Dane wejściowe obrazu są zgodne ze standardowym formatem treści multimodalnej, z częściami obrazu obok części tekstowych w tej samej wiadomości użytkownika. Odpowiedzi wracają w zwykłym kształcie, więc kod do parsowania, strumieniowania i obsługi wywołań narzędzi przenosi się bez zmian. Sprawdź stronę modelu OrcaRouter, aby zapoznać się z uwagami dotyczącymi parametrów dla poszczególnych modeli, i rejestruj surowe odpowiedzi przy pierwszych kilku wywołaniach, gdy dostrajasz rozmiar promptu i limity danych wyjściowych.
Cztery parametry kształtują większość żądań do DeepSeek V4.1 Flash. max_tokens ustawia górny limit danych wyjściowych i jest głównym mechanizmem kontroli kosztów, biorąc pod uwagę maksimum wynoszące 384 000 tokenów; ustaw go na wartość potrzebną do zadania, a nie na maksimum. temperature odpowiada za zmienność, więc utrzymuj ją nisko w przypadku ekstrakcji, ustrukturyzowanych danych wyjściowych i kodu, a wyżej przy tworzeniu tekstu. stream pozwala pokazywać postęp przy długich generacjach, co ma znaczenie, gdy odpowiedź może osiągnąć dziesiątki tysięcy tokenów. Instrukcje systemowe powinny zawierać wymagania dotyczące formatu i bezpieczeństwa. W przypadku obrazów mechanizmem, którego należy użyć, jest standardowa tablica treści multimodalnej. Przy długich promptach zastanów się, czy każdy dołączony dokument jest konieczny, ponieważ tokeny wejściowe są rozliczane po 0,15 USD za 1 mln. Jeśli model obsługuje wywoływanie narzędzi przez schemat zgodny z OpenAI, definiuj wąskie, dobrze udokumentowane narzędzia zamiast szerokich. Ustaw limit czasu po stronie klienta odpowiadający najdłuższej oczekiwanej generacji.
Migracja jest celowo niewielka. Zmień bazowy adres URL na https://api.orcarouter.ai/v1, zastąp ciąg modelu ciągiem deepseek/deepseek-v4.1-flash i podaj klucz API OrcaRouter. Schematy żądań i odpowiedzi pozostają zgodne z OpenAI, więc tablice komunikatów, zdarzenia strumieniowania i ładunki wywołań narzędzi nie wymagają przepisania strukturalnego. Praca polega na zachowaniu, a nie na warstwie technicznej. Model z oknem 1 048 576 tokenów i limitem wyjścia 384 000 tokenów zachęca do promptów, których Twój poprzedni model nie mógł przyjąć. Wykorzystaj okazję, aby podnieść jakość kontekstu, zamiast bezmyślnie zwiększać rozmiar promptu, ponieważ tokeny wejściowe kosztują $0.15 za 1 mln. Dostrój ponownie max_tokens, temperature i logikę ponownych prób, a następnie uruchom ponownie swój zestaw ewaluacyjny. Przejrzyj także założenia dotyczące tokenizatora i dzielenia promptów: logika dzielenia na fragmenty zbudowana dla małego okna może teraz być zbędna, a pozostawienie jej w miejscu może fragmentować kontekst.
Obrazy są dostarczane jako części zawartości w wiadomości użytkownika, zgodnie z formatem multimodalnym OpenAI: zawartość wiadomości staje się tablicą zawierającą części tekstowe i części z obrazami, przy czym każdy obraz ma podany albo URL, albo dane base64. Typowe wywołanie łączy długą treść tekstową, taką jak specyfikacja, transkrypcja lub wcześniejsza rozmowa, z jednym lub więcej zrzutami ekranu albo zeskanowanymi stronami, i zadaje pytanie, które zależy od obu. Zmień rozmiar przed przesłaniem. Bardzo duże obrazy dodają tokeny wejściowe, a dane wejściowe są rozliczane po $0.15 za 1M tokenów, więc wysyłanie przechwyceń w pełnej rozdzielczości prostych diagramów marnuje budżet, nie poprawiając dokładności. Przytnij do istotnego obszaru i użyj czytelnej rozdzielczości dla materiałów o dużej ilości tekstu. Jeśli zadanie wymaga wielu obrazów, zgrupuj je logicznie w jednym żądaniu, zamiast wysyłać osobne wywołanie dla każdego obrazu, co za każdym razem ponownie wysyła kontekst tekstowy.
Modele klasy frontier często przodują w najtrudniejszych benchmarkach rozumowania i kodowania, ale zazwyczaj pobierają znacznie wyższą opłatę za token i mogą ograniczać dane wyjściowe znacznie poniżej tego, co pozwala DeepSeek V4.1 Flash. Wynik 90,9 tego modelu w GPQA Diamond plasuje go w wiarygodnym zakresie rozumowania naukowego na poziomie absolwenta, a cena 0,15 USD za 1 mln tokenów wejściowych i 0,60 USD za 1 mln tokenów wyjściowych sprawia, że praca z długim kontekstem pozostaje przystępna cenowo. Wybór zwykle sprowadza się do trzech pytań. Jak trudne jest zadanie rozumowania i czy różnica w dokładności ma dla niego znaczenie? Jak długie jest wejście i ile złożoności potoku pozwala zaoszczędzić okno 1 048 576 tokenów? Jak długie jest wyjście, biorąc pod uwagę limit 384 000 tokenów? W przypadku analizy opartej w dużym stopniu na dokumentach, długiego generowania w jednym przebiegu i multimodalnego przeglądu na dużą skalę V4.1 Flash jest często praktycznym wyborem. W przypadku najtrudniejszych kroków rozumowania rozważ przekierowanie tych wywołań do droższego modelu w OrcaRouter.
OrcaRouter udostępnia wiele modeli za jednym API zgodnym z OpenAI, więc porównanie sprowadza się do przełączenia identyfikatora modelu, a nie do integrowania drugiego dostawcy. W rodzinie DeepSeek istotne osie to cena, okno kontekstowe i limit wyjścia. V4.1 Flash łączy okno 1,048,576 tokenów z limitem wyjścia 384,000 tokenów przy cenie $0.15 za 1 mln tokenów wejściowych i $0.60 za 1 mln tokenów wyjściowych. Mniejsze lub tańsze modele mają sens, gdy prompty i odpowiedzi są krótkie, a dodatkowe okno nie wnosi żadnej wartości. Alternatywy obsługujące wizję mają znaczenie, gdy potrzebujesz obrazu na wyjściu, a nie na wejściu. Wyspecjalizowane modele kodu lub rozumowania mogą wygrywać w wąskich zadaniach. Ponieważ OrcaRouter stosuje ceny dostawcy bez marży, porównanie odbywa się na równych zasadach pod względem tokenów: uruchom identyczne prompty przez oba identyfikatory, zmierz koszt i jakość, a następnie kieruj ruch w zależności od zadania.
Wybierz coś innego, gdy kształt zadania nie pasuje do mocnych stron modelu. Krótkie, częste zadania klasyfikacji, routingu lub ekstrakcji nie zyskują nic na oknie 1 048 576 tokenów i są tańsze w mniejszym modelu. Zadania wymagające generowanych obrazów potrzebują zupełnie innej klasy modelu. Jeśli o jakości decyduje pojedynczy trudny krok rozumowania, taki jak matematyka wymagająca dowodzenia twierdzeń lub subtelne projektowanie algorytmów, model czołowy używany tylko do tego kroku może być wart wyższej stawki. Rozsądne jest również łączenie modeli. Użyj DeepSeek V4.1 Flash do odczytywania długich danych wejściowych, zbierania dowodów i przygotowywania rozbudowanych wyników w cenie 0,15 USD za 1 mln tokenów wejściowych i 0,60 USD za 1 mln tokenów wyjściowych, a następnie eskaluj konkretne decyzje do droższego modelu w celu weryfikacji. Interfejs API OrcaRouter zgodny z OpenAI sprawia, że takie routowanie to zmiana konfiguracji, a nie nowa integracja.
Zgodne z OpenAI — zostań przy swoim SDK
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| Wejście / 1M tokenów · Poza szczytem | $0.150 |
|---|---|
| Wyjście / 1M tokenów · Poza szczytem | $0.600 |
| Odczyt cache / 1M · Poza szczytem | $0.0030 |
| Godziny szczytu | 01:00–04:00, 06:00–10:00 ×2 (UTC) |
| Wejście / 1M tokenów · ×2 | $0.300 |
| Wyjście / 1M tokenów · ×2 | $1.20 |
| Odczyt cache / 1M · ×2 | $0.0060 |
| Waluta | USD |
Szacunek na podstawie cennika
Tylko szacunek — rzeczywista liczba tokenów zależy od tokenizatora dostawcy.
O czym mówią programiści w tym tygodniu
GET /api/public/models/deepseek/deepseek-v4.1-flashOtwórz @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