DeepSeek-V4.1-Flash — самая компактная модель в новой архитектурной линейке DeepSeek, выпущенная 10 сентября 2026 года, с нативным мультимодальным визуальным пониманием — производственный преемник как V4 Flash, так и эксперимента V4 Flash Vision. Новая архитектура нацелена на более высокий потолок возможностей, более быстрый инференс и более высокую пропускную способность; DeepSeek сообщает, что V4.1 Flash всесторонне превосходит V4 Pro по производительности, стоимости, скорости и общему времени выполнения задач. Модель принимает текст и изображения с выводом текста, обслуживает контекстное окно на 1 млн токенов с объёмом вывода до 384 тыс. токенов, поддерживает режимы рассуждения (по умолчанию, с выбираемым уровнем усилий низкий / высокий / максимальный) и без рассуждения в API Chat Completions, Responses и Anthropic-совместимом API, а также вывод JSON, инструментальные вызовы и завершение префикса в чате; FIM работает только в режиме без рассуждения. Веса модели открыты на Hugging Face (deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash). Официальные бенчмарки на момент выпуска: 90.6 на Terminal-Bench 2.1, 74.2 на DeepSWE v1.1, 65.4 на NL2Repo-Bench, 90.9 на GPQA Diamond, 63.9 на HLE с инструментами и сильные результаты нативных агентов с визуальным восприятием (89.6 BabyVision, 78.9 Chartography с инструментами). Цены были снижены одновременно с выпуском: $0.15/млн на вход (промах кэша), $0.60/млн на выход и $0.003/млн при попадании в кэш по тарифам вне пиковых часов, с удвоением в пиковые часы будних дней (01:00–04:00 и 06:00–10:00 UTC); все остальные часы, включая выходные, считаются внепиковыми.
DeepSeek V4.1 Flash — это модель DeepSeek, доступная через OrcaRouter, API-шлюз, совместимый с OpenAI. Она принимает текстовый и графический ввод, имеет контекстное окно в 1 048 576 токенов и может…
DeepSeek V4.1 Flash принимает на вход текст и изображения и возвращает текст. На практике это охватывает три широких сценария. Первый — понимание документов: загрузка скриншотов таблиц, отсканированных страниц или диаграмм вместе с письменными инструкциями. Второй — визуальная привязка, когда скриншот интерфейса, графика или состояния ошибки анализируется в контексте более длительного диалога или спецификации. Третий — рассуждение со смешанными модальностями, когда длинный текстовый корпус сопоставляется с несколькими изображениями, которые служат опорой для вопроса. Вывод — только текст, поэтому модель описывает, извлекает или объясняет то, что видит, а не генерирует изображения. Токены изображений учитываются как входные и тарифицируются по $0.15 за 1 млн входных токенов — по той же ставке, что и текстовый ввод в OrcaRouter. Для рабочих нагрузок, где достаточно только текста, чисто текстовая модель может оказаться дешевле, но V4.1 Flash позволяет не запускать отдельный конвейер компьютерного зрения для лёгких визуальных задач.
Наиболее подходящие сценарии — анализ длинного контекста с длинным ответом, понимание кода в больших репозиториях, мультимодальная проверка документов и агентные циклы, которым нужно удерживать большой объём состояния. Поскольку максимальный объём вывода достигает 384 000 токенов, модель может возвращать полные отчёты, заметки о миграции или расширенный код, а не краткие резюме. Другие разумные варианты использования включают конвейеры преобразования транскриптов в структурированные заметки, сравнение контрактов и рабочие процессы поддержки, в которых полная история сохраняется в контексте. Оценка 90.9 GPQA Diamond указывает на сильные стороны в научных вопросах уровня выпускника, что говорит о технических и исследовательских ответах на вопросы, а не только о работе с прозой. Она менее очевидно подходит для высокочастотного трафика с мелкими запросами, поскольку короткому вызову классификации не нужно окно на миллион токенов, а также для задач, требующих генерации изображений, потому что вывод представляет собой только текст.
Многие модели ограничивают вывод несколькими тысячами токенов, что вынуждает сшивать несколько ходов для всего длинного. Потолок в 384 000 токенов позволяет DeepSeek V4.1 Flash выдавать целый артефакт за один проход: полную техническую спецификацию, длинный план миграции, расширенный аннотированный diff или полное переписывание расшифровки. Однопроходная генерация обычно лучше сохраняет внутреннюю согласованность, чем сборка ответа из множества коротких вызовов, потому что модель не теряет нить между ходами. Компромисс — стоимость. Вывод тарифицируется по $0.60 за 1 млн выходных токенов на OrcaRouter, в четыре раза выше ставки за входные токены, поэтому очень длинная генерация — дорогая часть запроса. Используйте этот потолок там, где связный длинный ответ действительно ценен, задавайте max_tokens в соответствии с задачей и не позволяйте модели растекаться мыслью, когда достаточно ответа в два абзаца.
Большой контекст и высокий потолок вывода — это возможности, за которые вы платите. Если задача требует лишь короткого промпта и короткого ответа, например, классификации намерений, извлечения сущностей, маршрутизации или простого переписывания, дополнительное окно ничего не даёт, и меньшая модель на OrcaRouter обычно стоит меньше за вызов. То же самое относится к массовым пакетным заданиям, где входные данные уже разбиты на части по замыслу. Выбирайте DeepSeek V4.1 Flash, когда задаче действительно нужно окно: целые документы, длинный контекст кода, просмотр нескольких изображений или длинный ответ за один проход. Полезное правило — сначала оценить размер промпта и ожидаемый вывод. Если оба они умеренны, сравните общую стоимость токенов с меньшим вариантом. Если промпт достигает сотен тысяч токенов, альтернативой обычно является конвейер извлечения, который несёт свои инженерные затраты и потерю информации.
GPQA Diamond — это набор научных вопросов уровня выпускника, составленных так, чтобы их нельзя было решить простым поиском, поэтому оценки отражают умение рассуждать над сложным техническим материалом, а не воспроизведение общеизвестных фактов. DeepSeek V4.1 Flash набирает 90,9 балла в этом бенчмарке. Высокий результат здесь указывает на то, что модель компетентно справляется с многошаговыми научными рассуждениями и точными предметными вопросами. Это не означает, что модель одинаково сильна в каждой задаче. GPQA Diamond — узкий бенчмарк: он мало говорит об извлечении информации из длинного контекста, тональности, следовании инструкциям при неаккуратных промптах или качестве кода в масштабе. Рассматривайте 90,9 как одну точку данных, подтверждающую способность к техническим рассуждениям, и проверьте это на собственной рабочей нагрузке. Соберите небольшой набор для оценки на основе ваших реальных входных данных, включая длинные документы и промпты с изображениями и текстом, и сравните выходные данные на этом наборе, прежде чем закреплять продакшен-маршрут на OrcaRouter.
Задержка в DeepSeek V4.1 Flash в основном зависит от того, сколько вы просите сгенерировать. Время до первого токена зависит от размера промпта и загрузки провайдера, а общее время ответа растёт с длиной вывода. При потолке в 384 000 токенов генерация максимальной длины по своей природе является долго выполняющимся запросом. Опубликованных данных о задержке для этой модели на OrcaRouter нет, поэтому измеряйте на собственных промптах, а не предполагайте какое-то число. Практические шаги: ограничивайте max_tokens для интерактивных сценариев, чтобы ответы оставались ограниченными, передавайте токены потоком, чтобы пользователи видели прогресс, и отводите очень длинные генерации фоновым задачам. При высокой конкурентности ожидайте, что ограничения пропускной способности провайдера будут определять вашу эффективную скорость, и ставьте запросы в очередь или повторяйте их соответственно. Сравнивайте с вашей текущей моделью на тех же промптах и отслеживайте время до первого токена отдельно от общей длительности.
Бенчмарки полезны для сужения области, а не для ранжирования моделей в продакшене. Каждый тест измеряет конкретный, ограниченный навык при фиксированном формате промпта. GPQA Diamond вознаграждает научное рассуждение уровня выпускника, тогда как бенчмарк по программированию вознаграждает совершенно иное поведение. Высокий балл в одной области не переносится автоматически, а небольшие разрывы между моделями часто находятся в пределах разброса от запуска к запуску. Две практики помогают. Во-первых, проверьте, что задача бенчмарка похожа на вашу. 90.9 на GPQA Diamond значимо для исследований и ответов на технические вопросы, но меньше — для тона общения или извлечения данных. Во-вторых, тестируйте на своих данных: соберите репрезентативную выборку, определите правило оценки и измерьте. В OrcaRouter вы можете направлять один и тот же запрос к разным идентификаторам моделей через один OpenAI-совместимый API и напрямую сравнивать выводы, что информативнее, чем одна только позиция в таблице лидеров.
Стоит заранее учесть три ограничения. Во-первых, вывод — только текст: модель принимает изображения на вход, но не создаёт изображения. Во-вторых, длинные выводы стоят дороже, а при $0.60 за 1M выходных токенов, что в четыре раза превышает тариф за входные токены, многословные генерации являются основным риском по затратам. В-третьих, большое контекстное окно не гарантирует, что используется каждая деталь. Внимание на миллионе токенов — это возможность, которую следует проверять на собственных документах, а не предполагать. Также есть эксплуатационные ограничения. Очень большие промпты обрабатываются дольше и быстрее расходуют квоту запросов. Модель предоставляется DeepSeek через OrcaRouter, поэтому доступность зависит от инфраструктуры провайдера и любых применяемых им ограничений. Точность мультимодальной обработки насыщенных графиков, рукописного текста или сканов с низким разрешением варьируется; проверяйте её на репрезентативных образцах, прежде чем направлять на неё критически важные задачи извлечения данных.
DeepSeek V4.1 Flash тарифицируется по $0.15 за 1 млн входных токенов и $0.60 за 1 млн выходных токенов. OrcaRouter передаёт их по тарифу провайдера с нулевой наценкой, поэтому указанная сумма — это цена провайдера, а не цена перепродажи. Входные данные включают всё, что вы отправляете: текстовые токены, токены изображений и накопленную историю беседы. Выходные данные охватывают всё, что генерирует модель, включая аргументы вызова инструментов и любой текст рассуждений, который она выдаёт. Оплата основана на токенах, поэтому более дешёвый запрос просто использует меньше токенов. Отдельная плата за само контекстное окно не описана: окно в 1,048,576 токенов — это ограничение, а не плата. Большой промпт, естественно, стоит дороже, потому что содержит больше входных токенов. Отслеживайте использование по каждому маршруту, чтобы относить расходы на функции, которые действительно их создают.
Два множителя определяют ваши затраты: сколько токенов подаётся на вход и сколько выходит. Выход — более дорогая сторона: $0.60 за 1M токенов против $0.15 за 1M входных токенов, четырёхкратная разница. В запросе, который читает 200,000 токенов и записывает 500 токенов, доминирует вход. В запросе, который читает 2,000 токенов и записывает 20,000, доминирует выход. Зная, какой шаблон у вашего продукта, вы понимаете, где оптимизировать. Отсюда следуют три рычага. Сократите контекст: включайте только те документы и историю, которые нужны задаче, даже если доступно 1,048,576 токенов. Ограничьте выход: установите max_tokens на реальную потребность, а не на потолок. И пакетирование: меньшее количество более крупных вызовов позволяет избежать повторной отправки одного и того же контекста, что часто является самым незаметным источником потерь в приложениях с длинным контекстом.
DeepSeek V4.1 Flash тарифицируется OrcaRouter по ставке провайдера без наценки, поэтому любая скидка со стороны провайдера или тариф на кэшированный ввод передаются как есть, а не поглощаются и не увеличиваются наценкой. Доступность кэшированного ввода со скидкой для этой модели и условия её предоставления определяет DeepSeek, поэтому уточните это в актуальной документации провайдера, прежде чем закладывать экономию в бюджет. Что вы контролируете напрямую — так это дизайн промпта. Сохраняйте стабильный префикс, например системные инструкции, схему и извлечённый контекст, а переменное содержимое добавляйте в конец, чтобы можно было задействовать любое поддерживаемое провайдером переиспользование префикса. Повторно используйте идентичный контекст в вызовах внутри пакета, а не отправляйте его заново для каждого элемента. Агрессивно сокращайте историю, суммируя предыдущие ходы, как только они перестают быть нужны. Эти привычки уменьшают число входных токенов, на которые обычно и приходятся затраты в рабочих нагрузках с длинным контекстом.
Направьте OpenAI-совместимый клиент на https://api.orcarouter.ai/v1 и установите модель deepseek/deepseek-v4.1-flash. Поскольку OrcaRouter предоставляет интерфейс OpenAI chat completions, существующие SDK для Python, JavaScript и других языков работают после изменения base URL и model id, а также с вашим ключом API OrcaRouter. Минимальный запрос отправляет массив messages с вашими репликами system и user, а также необязательные параметры, такие как max_tokens, temperature и stream. Ввод изображений следует стандартному мультимодальному формату содержимого, где части с изображениями находятся рядом с текстовыми частями в одном и том же сообщении user. Ответы возвращаются в обычной форме, поэтому код разбора, потоковой передачи и обработки вызовов инструментов переносится без изменений. Проверьте страницу модели OrcaRouter на наличие примечаний к параметрам для конкретной модели и логируйте необработанные ответы для первых нескольких вызовов, пока вы настраиваете размер промпта и ограничения вывода.
Четыре параметра определяют большинство запросов к DeepSeek V4.1 Flash. max_tokens задаёт верхний предел вывода и является основным средством контроля затрат при максимальном значении 384 000 токенов; устанавливайте его в соответствии с потребностями задачи, а не на максимум. temperature управляет вариативностью, поэтому оставляйте его низким для извлечения данных, структурированного вывода и кода, и более высоким для черновиков. stream позволяет отображать прогресс при длительной генерации, что важно, когда ответ может достигать десятков тысяч токенов. Системные инструкции должны нести требования к формату и безопасности. Для изображений используйте стандартный массив мультимодального контента. Для длинных подсказок подумайте, нужен ли каждый включённый документ, поскольку входные токены тарифицируются по $0.15 за 1 млн. Если модель поддерживает вызов инструментов через схему, совместимую с OpenAI, определяйте узкие, хорошо документированные инструменты, а не широкие. Установите тайм-аут на стороне клиента, соответствующий самой длительной ожидаемой генерации.
Миграция намеренно минимальна. Измените базовый URL на https://api.orcarouter.ai/v1, замените строку модели на deepseek/deepseek-v4.1-flash и укажите ключ API OrcaRouter. Схемы запросов и ответов остаются OpenAI-совместимыми, поэтому массивы сообщений, события потоковой передачи и полезные данные вызовов инструментов не требуют структурной переработки. Работа заключается в поведении, а не в технической обвязке. Модель с окном в 1,048,576 токенов и потолком вывода в 384,000 токенов допускает промпты, которые ваша предыдущая модель не могла принять. Воспользуйтесь возможностью повысить качество контекста, а не слепо раздувать размер промпта, поскольку входные токены стоят $0.15 за 1M. Перенастройте max_tokens, temperature и логику повторных попыток, затем повторно запустите ваш набор для оценки. Также пересмотрите допущения токенизатора и разбиения промптов: логика разбиения на фрагменты, созданная для небольшого окна, теперь может быть ненужной, и если оставить её на месте, это может фрагментировать контекст.
Изображения передаются как части содержимого в сообщении пользователя, соответствуя мультимодальному формату OpenAI: содержимое сообщения становится массивом, содержащим текстовые части и части-изображения, при этом каждое изображение представлено либо URL, либо данными base64. Типичный вызов сочетает длинный текстовый блок, например спецификацию, расшифровку или предыдущий разговор, с одним или несколькими скриншотами или отсканированными страницами и задаёт вопрос, зависящий от обоих. Измените размер перед загрузкой. Очень большие изображения добавляют входные токены, а ввод оплачивается по цене $0.15 за 1 млн токенов, поэтому отправка полноразмерных снимков простых диаграмм расходует бюджет без улучшения точности. Обрежьте до важной области и используйте разборчивое разрешение для материалов с большим объёмом текста. Если задаче требуется много изображений, группируйте их логически в одном запросе, а не отправляйте отдельный вызов для каждого изображения, что каждый раз повторно отправляет ваш текстовый контекст.
Модели класса Frontier часто лидируют в самых сложных бенчмарках на рассуждение и программирование, но обычно берут существенно больше за токен и могут ограничивать вывод гораздо ниже того, что позволяет DeepSeek V4.1 Flash. Результат этой модели 90.9 на GPQA Diamond выводит её в заслуживающую доверия категорию для научных рассуждений уровня выпускника, а цена $0.15 за 1M входных токенов и $0.60 за 1M выходных токенов делает работу с длинным контекстом доступной. Выбор обычно сводится к трём вопросам. Насколько сложна задача рассуждения и имеет ли для неё значение разрыв в точности? Насколько длин вход и сколько экономит окно в 1,048,576 токенов в плане сложности пайплайна? Насколько длин выход с учётом потолка в 384,000 токенов? Для анализа с большим объёмом документов, длинной генерации за один проход и мультимодальной проверки в больших объёмах V4.1 Flash часто оказывается практичным выбором. Для самых сложных шагов рассуждения рассмотрите маршрутизацию этих вызовов к более дорогой модели на OrcaRouter.
OrcaRouter предоставляет множество моделей за одним API, совместимым с OpenAI, поэтому сравнение сводится к переключению идентификатора модели, а не к интеграции второго поставщика. В семействе DeepSeek значимые оси — цена, контекстное окно и предел вывода. V4.1 Flash сочетает окно в 1 048 576 токенов с ограничением вывода в 384 000 токенов при цене $0.15 за 1 млн входных и $0.60 за 1 млн выходных токенов. Меньшие или более дешёвые модели имеют смысл, когда промпты и ответы короткие и дополнительное окно не даёт преимущества. Альтернативы с поддержкой изображений важны, когда нужен вывод изображений, а не их ввод. Специализированные модели для кода или рассуждений могут выигрывать на узких задачах. Поскольку OrcaRouter устанавливает цену по тарифу провайдера без наценки, сравнение по токенам получается честным: пропустите идентичные промпты через оба идентификатора, измерьте стоимость и качество и маршрутизируйте в зависимости от задачи.
Выбирайте что-то другое, когда форма задачи не соответствует сильным сторонам модели. Короткие, высокочастотные задачи классификации, маршрутизации или извлечения ничего не выигрывают от окна в 1 048 576 токенов и обходятся дешевле на меньшей модели. Задачи, требующие генерации изображений, нуждаются в совершенно другом классе моделей. Если качество определяется одним сложным шагом рассуждения, например математикой теоретического характера или тонким проектированием алгоритма, фронтирная модель, используемая только для этого шага, может стоить более высокой ставки. Также разумно комбинировать модели. Используйте DeepSeek V4.1 Flash для чтения длинных входных данных, сбора доказательств и черновой подготовки расширенного вывода по цене $0.15 за 1M входных и $0.60 за 1M выходных токенов, а затем передавайте отдельные решения более дорогой модели для проверки. Совместимый с OpenAI API OrcaRouter превращает такую маршрутизацию в изменение конфигурации, а не в новую интеграцию.
Совместимо с OpenAI — оставьте свой 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| Ввод / 1M токенов · Внепиковое время | $0.150 |
|---|---|
| Вывод / 1M токенов · Внепиковое время | $0.600 |
| Чтение кэша / 1M · Внепиковое время | $0.0030 |
| Пиковые часы | 01:00–04:00, 06:00–10:00 ×2 (UTC) |
| Ввод / 1M токенов · ×2 | $0.300 |
| Вывод / 1M токенов · ×2 | $1.20 |
| Чтение кэша / 1M · ×2 | $0.0060 |
| Валюта | USD |
Оценка по прайс-листу
Только оценка — фактическое число токенов зависит от токенизатора провайдера.
О чём говорят разработчики на этой неделе
GET /api/public/models/deepseek/deepseek-v4.1-flashОткрыть @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