DeepSeek-V4.1-Flash 是 DeepSeek 新架構系列中最小的模型，於 2026 年 9 月 10 日發布，具備原生多模態視覺理解——是 V4 Flash 和 V4 Flash Vision 實驗兩者的生產後繼者。新架構 旨在達成更高的能力上限、更快的推理速度和更高的吞吐量，DeepSeek 報告稱 V4.1 Flash 在效能、成本、速度和總任務時間上全面超越 V4 Pro。它接受文字和圖像輸入並產生文字輸出，提供 1M token 的上下文視窗，最高 可達 384K 輸出 token，並支援思考（預設，可選擇努力程度：低 / 高 / 最高）和非思考模式，適用於 Chat Completions、Responses 和 Anthropic 相容的 API，以及 JSON 輸出、工具呼叫和聊天前綴補全；FIM 僅在非思考 模式下運作。模型權重在 Hugging Face 上開放（deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash）。 發布時的官方基準：Terminal-Bench 2.1 上 90.6，DeepSWE v1.1 上 74.2，NL2Repo-Bench 上 65.4，GPQA Diamond 上 90.9，使用工具的 HLE 上 63.9，以及強勁的原生視覺智能體結果（BabyVision 89.6，使用工具的 Chartography 78.9）。定價也隨發布下調： 離峰時段輸入 $0.15/M（快取未命中）、輸出 $0.60/M、快取命中 $0.003/M，平日尖峰時段（01:00-04:00 和 06:00-10:00 UTC）價格翻倍；其他所有時段（包括週末）皆為離峰。
DeepSeek V4.1 Flash 是一款可透過 OrcaRouter（相容於 OpenAI 的 API 閘道）使用的 DeepSeek 模型。它接受文字與圖片輸入，具備 1,048,576 個 token 的上下文視窗，單次回應最多可生成 384,000 個 token。OrcaRouter 依供應商費率計價，每 100 萬個輸入 token 收費 $0.15，每 100 萬個輸出…
DeepSeek V4.1 Flash 接受文字與圖像作為輸入，並回傳文字。在實務上，這涵蓋三種主要模式。第一種是文件理解：在書面指示旁附上表格、掃描頁面或圖表的螢幕截圖。第二種是視覺定位，也就是在較長的對話或規格說明的脈絡下，分析介面、圖表或錯誤狀態的螢幕截圖。第三種是混合模態推理，將長篇文字語料與少數幾張能錨定問題的圖像搭配使用。 輸出僅限文字，因此模型會描述、擷取或解釋它所看到的內容，而非生成圖像。圖像 token 計入輸入，並以每 100 萬個輸入 token 0.15 美元的價格計費，與 OrcaRouter 上的文字輸入費率相同。對於純文字便足以因應的工作負載，僅支援文字的模型可能更便宜，但 V4.1 Flash 可避免為輕量的視覺任務額外執行獨立的視覺管線。
長脈絡分析搭配長答案、跨大型儲存庫的程式碼理解、多模態文件審閱，以及需要承載大量狀態的代理式迴圈，都是它特別擅長的場景。由於最大輸出可達 384,000 個 token，模型能回傳完整報告、遷移筆記或延伸程式碼，而不只是簡短摘要。 其他合理的用途包括逐字稿轉結構化筆記的流程、合約比對，以及在脈絡中保留完整歷程的支援工作流程。90.9 的 GPQA Diamond 分數顯示它在研究所程度的科學問題上表現強勁，這意味著它適合技術與研究導向的問答，而不只是處理一般散文。它較不適合高頻、極小請求的流量，因為簡短的分类呼叫不需要百萬 token 的脈絡窗；也不適合需要生成圖像的任務，因為它的輸出僅限文字。
許多模型將輸出上限設在數千個詞元，這使得任何長篇內容都必須以多輪拼接的方式完成。384,000 詞元的上限讓 DeepSeek V4.1 Flash 能一次產出完整的成品：一份完整技術規格、一份冗長的遷移計畫、一份延伸的註解式差異檔，或是一份完整的逐字稿改寫。單次生成通常比從多次短呼叫拼湊答案更能保持內部一致性，因為模型不會在輪次之間失去脈絡。 取捨在於成本。在 OrcaRouter 上，輸出以每 1M 輸出詞元 $0.60 計費，是輸入費率的四倍，因此極長的生成會是請求中最昂貴的部分。在連貫長答案確實有價值時使用這個上限，將 max_tokens 設定為符合工作所需，並避免在兩段式答案就足夠時讓模型漫談。
大上下文與高輸出上限是你付費換來的能力。如果一項任務只需要簡短的提示詞和簡短的回答，例如意圖分類、實體擷取、路由或簡單改寫，額外的視窗毫無助益，而 OrcaRouter 上其他地方較小的模型每次呼叫通常成本更低。同樣的道理也適用於輸入在設計上早已分塊的高流量批次工作。 當任務確實需要那麼大的視窗時——整份文件、冗長的程式碼上下文、多圖審閱，或長時間的單次輸出——就選擇 DeepSeek V4.1 Flash。一個實用的原則是一開始先估計提示詞大小與預期輸出。如果兩者都不大，就把總 token 成本拿來與較小的選項比較。如果提示詞動輒數十萬個 token，替代方案通常是檢索流程，而這會帶來自身的工程成本與資訊損失。
GPQA Diamond 是一組研究所程度的科學題目，設計用來抵抗單純查詢，因此分數反映的是對艱深技術材料的推理，而非對常見事實的記憶。DeepSeek V4.1 Flash 在此基準測試上得分 90.9。此處的高分結果表示該模型能勝任多步驟科學推理與精確的領域問題。 這不代表該模型在每項任務上都同樣強大。GPQA Diamond 的涵蓋範圍狹窄：它對長上下文檢索、語氣、雜亂提示下的指令遵循，或大規模程式碼品質幾乎沒有說明力。請將 90.9 視為一個確認技術推理能力的資料點，並在你自己的工作負載上驗證該結果。從你的真實輸入中建立一個小型評估集，包含長文件與圖像加文字提示，並在決定於 OrcaRouter 上採用正式生產路由之前，先在該集合上比較輸出。
DeepSeek V4.1 Flash 的延遲主要取決於你要求它生成多少內容。首個 token 的時間會受到提示詞大小與供應商負載影響，而總回應時間則會隨輸出長度增加。在 384,000-token 的上限下，最大長度的生成本質上就是長時間執行的請求。OrcaRouter 上沒有此模型已公布的延遲數據，因此請用自己的提示詞實測，而不要假設某個數字。 實用步驟：為互動式路徑設定 max_tokens 上限，讓回應保持有界；以串流方式傳送 token，讓使用者看到進度；並把非常長的生成保留給背景工作。在高併發下，預期供應商輸送量限制會左右你的有效速率，並據此排隊或重試。用相同提示詞與你目前的模型比較，並將首個 token 的時間與總持續時間分開追蹤。
基準測試有助於縮小選擇範圍，而非用來為正式環境中的模型排名。每項測試都在固定的提示格式下，衡量某種特定且受限的能力。GPQA Diamond 獎勵的是研究所程度的科學推理，而程式編寫基準測試獎勵的則是截然不同的行為。某一領域的高分不會自動移轉到其他領域，而且模型之間的微小差距往往落在每次執行之間的變異範圍內。 有兩種做法很有幫助。第一，確認基準測試的任務與你的任務相似。在 GPQA Diamond 上取得 90.9 分，對研究和技術問答具有意義，但對聊天語氣或擷取就沒那麼重要。第二，用你自己的資料進行測試：彙整一份具代表性的樣本、定義評分規則，然後進行測量。在 OrcaRouter 上，你可以透過單一 OpenAI 相容 API 將同一個請求路由到不同的模型 ID，並直接比較輸出結果，這比單看排行榜名次更具參考價值。
有三項限制值得事先規劃。首先，輸出僅限文字：模型可接受圖像輸入，但不會產生圖像。其次，較長的輸出成本更高，以每 1M 個輸出 token 為 $0.60 計算，是輸入費率的四倍，因此冗長的生成內容是主要的成本風險。第三，龐大的上下文視窗並不保證每個細節都會被用到。對百萬個 token 的注意力是一項能力，你應該在自己的文件上驗證，而非直接假設。 此外還有一些營運上的限制。極大的提示需要更長的處理時間，也會更快消耗速率額度。此模型由 DeepSeek 透過 OrcaRouter 提供服務，因此可用性取決於該供應商的基礎架構及其套用的任何限制。對於密集圖表、手寫字跡或低解析度掃描檔，多模態準確度會有所差異；在將關鍵的擷取工作交由它處理之前，請先以具代表性的樣本進行驗證。
DeepSeek V4.1 Flash 的計費為每 1M 輸入 token $0.15，每 1M 輸出 token $0.60。OrcaRouter 以供應商費率零加成直接傳遞這些價格，因此你看到的數字是供應商的價格，而非轉售價格。輸入包含你傳送的一切：文字 token、圖片 token，以及對話累積的歷史記錄。輸出涵蓋模型產生的所有內容，包括工具呼叫引數及它輸出的任何推理文字。 計費是基於 token，因此較便宜的請求單純使用較少 token。並未描述針對上下文視窗本身另外收費：1,048,576-token 的視窗是一項限制，而非費用。大型提示自然會花費更多，因為它包含更多輸入 token。依路由追蹤使用量，以便將支出歸因到實際產生這些用量的功能。
有兩個乘數決定你的花費：輸入多少個 token，以及輸出多少個 token。輸出是較昂貴的一側，每 1M 個 token 要價 $0.60，而每 1M 個輸入 token 為 $0.15，相差四倍。一個讀取 200,000 個 token、寫出 500 個 token 的請求，主要由輸入主導。一個讀取 2,000 個 token、寫出 20,000 個 token 的請求，則由輸出主導。了解你的產品屬於哪一種模式，就能知道該從哪裡著手最佳化。 接著是三個槓桿。精簡上下文：只納入任務真正需要的文件與歷史紀錄，即使可用的 token 多達 1,048,576 個。限制輸出：把 max_tokens 設為實際需求，而不是上限值。以及批次處理：較少但較大的呼叫可避免反覆重送相同的上下文，這往往是長上下文應用中最不易察覺的浪費來源。
DeepSeek V4.1 Flash 由 OrcaRouter 以供應商費率零加成計費，因此任何供應商端的折扣或快取輸入費率都會直接反映，而不是被吸收或加成。此模型是否提供折扣的快取輸入，以及在何種條件下提供，由 DeepSeek 決定，因此在將節省金額計入預算之前，請先查閱供應商目前的最新文件確認。 你直接可控的是提示設計。保留穩定的前綴，例如系統指示、結構描述與檢索到的上下文，並將可變內容附加在尾端，讓供應商支援的任何前綴重用都能套用。在批次中跨呼叫重用相同的上下文，而不是每個項目都重新傳送。積極縮短歷史記錄，在較早的回合不再需要時就加以摘要。這些習慣可減少輸入符元，而長上下文工作負載通常花費最多的正是此處。
將 OpenAI 相容的用戶端指向 https://api.orcarouter.ai/v1，並將模型設為 deepseek/deepseek-v4.1-flash。由於 OrcaRouter 對外提供 OpenAI 聊天補全介面，現有的 Python、JavaScript 及其他語言 SDK 只需變更 base URL 與 model id，並加上你的 OrcaRouter API key 即可運作。 最小請求會傳送包含 system 與 user 輪次的 messages 陣列，以及 max_tokens、temperature、stream 等選用參數。圖片輸入遵循標準多模態內容格式，圖片部分會與文字部分並列於同一則 user 訊息中。回應會以一般格式回傳，因此解析、串流與工具呼叫處理程式碼可原封不動沿用。請查看 OrcaRouter 模型頁面以瞭解各模型的參數注意事項，並在調整 prompt 大小與輸出限制時，記錄前幾次呼叫的原始回應。
四個參數形塑了大多數 DeepSeek V4.1 Flash 請求。max_tokens 設定輸出上限，且在最高 384,000 個 token 的限制下，是主要的成本控制手段；請依任務需求設定，而不是設到最大值。temperature 控制變異性，因此在擷取、結構化輸出與程式碼方面應保持低值，而在草擬內容時可調高。stream 可讓你在長時間生成時顯示進度，這在回應可能長達數萬個 token 時很重要。系統指令應包含格式與安全需求。 對於圖像，應使用標準的多模態內容陣列機制。對於長提示，請考慮是否每份納入的文件都必要，因為輸入 token 以每 100 萬個 $0.15 計費。如果模型透過 OpenAI 相容結構描述支援工具呼叫，請定義範圍狹窄且文件完善的工具，而不是範圍廣泛的工具。設定符合你預期最長生成時間的用戶端逾時。
遷移刻意保持精簡。將基礎 URL 改為 https://api.orcarouter.ai/v1，將模型字串替換為 deepseek/deepseek-v4.1-flash，並提供 OrcaRouter API 金鑰。請求和回應結構描述維持與 OpenAI 相容，因此訊息陣列、串流事件和工具呼叫酬載不需要結構性重寫。 工作重點在行為，而非底層管線。具有 1,048,576 token 視窗與 384,000 token 輸出上限的模型，能接受你先前模型無法接受的提示。請把握機會提升上下文品質，而不是盲目膨脹提示大小，因為輸入 token 每 1M 的費用為 $0.15。重新調整 max_tokens、temperature 和重試邏輯，然後重新執行你的評估集。也要檢視分詞器與提示分割的假設：為小視窗打造的分塊邏輯現在可能已無必要，而將它保留在原處可能導致上下文片段化。
圖像會以內容部分的形式提供在使用者訊息中，符合 OpenAI 多模態格式：訊息內容會變成一個陣列，包含文字部分與圖像部分，每張圖像會以 URL 或 base64 資料的形式給出。典型的呼叫會混合一大段文字內容（例如規格書、逐字稿或先前的對話）與一或多張截圖或掃描頁面，並提出一個同時依賴兩者的問題。 上傳前先調整大小。非常大的圖像會增加輸入權杖，而輸入每 1M 權杖以 $0.15 計費，因此傳送簡單圖表的全解析度截圖只會浪費預算，卻不會提升準確度。請裁切到真正重要的區域，並針對文字密集的素材使用清晰可辨的解析度。如果一項任務需要許多圖像，請將它們依邏輯分組在同一次請求中，而不是每張圖像各發一次呼叫，因為那樣每次都會重新傳送你的文字脈絡。
前沿級模型往往在最困難的推理與程式編寫基準測試中領先，但通常每 token 收費高出許多，且輸出上限可能遠低於 DeepSeek V4.1 Flash 所允許的範圍。此模型在 GPQA Diamond 拿下 90.9 分，使其在研究所程度的科學推理上具備可信的實力，而每 100 萬輸入 token 0.15 美元、每 100 萬輸出 token 0.60 美元的定價，則讓長脈絡作業維持在可負擔的範圍內。 選擇通常取決於三個問題。推理任務有多難，而準確度差距對它而言重要嗎？輸入有多長，而 1,048,576 token 的脈絡窗能省下多少管線複雜度？輸出有多長，考量到 384,000 token 的上限？對於文件密集的分析、長時間的單次生成，以及大量的多模態審閱，V4.1 Flash 往往是務實的選擇。至於最困難的推理步驟，可考慮將那些呼叫路由到 OrcaRouter 上更昂貴的模型。
OrcaRouter 在單一 OpenAI 相容 API 背後提供了眾多模型，因此比較時只需要切換模型 id，而不必再整合第二家供應商。在 DeepSeek 系列中，真正有意義的比較軸線是價格、上下文視窗與輸出上限。V4.1 Flash 將 1,048,576-token 的視窗與 384,000-token 的輸出上限配在一起，價格為每 1M 輸入 token $0.15、每 1M 輸出 token $0.60。 當提示與回答都很短、而額外視窗不帶來任何價值時，較小或較便宜的模型就說得通。當你需要的是影像輸出而非影像輸入時，具備視覺能力的替代方案就很重要。專門的程式碼或推理模型可能在狹窄的任務上勝出。由於 OrcaRouter 以供應商價格計價、零加成，因此在 token 上是同基準的比較：讓相同的提示跑過兩個 id，衡量成本與品質，再依任務分流。
當任務型態與模型的強項不符時，請改選其他方案。短小、高頻的分類、路由或擷取工作，從 1,048,576 個 token 的窗口中毫無受益，而且在較小的模型上成本更低。需要生成影像的任務則需要完全不同類別的模型。如果單一困難的推理步驟主導了品質，例如定理式的數學或細膩的演算法設計，那麼只在該步驟使用前沿模型，或許值得較高的費率。 合併使用模型也是合理的做法。使用 DeepSeek V4.1 Flash 來閱讀長輸入、蒐集證據，並以每 1M 輸入 token 0.15 美元、每 1M 輸出 token 0.60 美元的價格草擬長篇輸出，然後將特定決策升級至成本較高的模型進行驗證。OrcaRouter 的 OpenAI 相容 API 讓這樣的路由只需變更設定，而不必進行全新的整合。
相容 OpenAI——沿用你現有的 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| 輸入 / 1M tokens · 離峰 | $0.150 |
|---|---|
| 輸出 / 1M tokens · 離峰 | $0.600 |
| 快取讀取 / 1M · 離峰 | $0.0030 |
| 尖峰時段 | 01:00–04:00, 06:00–10:00 ×2 (UTC) |
| 輸入 / 1M tokens · ×2 | $0.300 |
| 輸出 / 1M tokens · ×2 | $1.20 |
| 快取讀取 / 1M · ×2 | $0.0060 |
| 貨幣 | USD |
基於標價的估算
僅為估算——實際 Token 數取決於供應商的分詞器。
本週開發者的討論
@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