DeepSeek-V4.1-Flash API

DeepSeek-V4.1-Flash-1017, DeepSeek-V4.1-Flash’ın 2026-10-17 tarihli güncellemesidir: açık ağırlıklı (MIT), çok modlu, 1 milyon token bağlamlı bir MoE modeli. DeepSeek API’sindeki deepseek-flash model kimliğini (Wokey’de deepseek-v4.1-flash; deepseek-flash da çalışmaya devam eder) ve fiyatını korur: yoğun saatlerde 1 milyon token başına $0.30 girdi / $1.20 çıktı, yoğun olmayan saatlerde bunun yarısı. Bu sayfada DeepSeek’in Opus 5, Kimi K3 ve GLM-5.3 karşısındaki benchmark’larını, V4 Pro ve GPT-6 Luna gibi aynı sınıftaki modellerle karşılaştırmayı, ücretsiz bir seçenek olup olmadığını, thinking ve effort ayarlarını, yerel kurulumu (DeepSeek’in açık kaynaklı çıkarım motoru DeepInfer dahil), entegrasyonların en sık takıldığı istek kurallarını ve modeli Wokey API anahtarıyla çağırmayı bulabilirsiniz.

Bir bakışta DeepSeek-V4.1-Flash-1017

Yayın tarihi
2026-10-17; aynı gün DeepSeek’in web sitesinde, uygulamasında ve API’sinde. 2026-09-10 tarihli V4.1-Flash’ın yerini DeepSeek API’sindeki aynı deepseek-flash model kimliğiyle alır; çağırma yöntemi ve fiyat değişmedi
Neler değişti
DeepSeek bunu daha yüksek benchmark puanları, daha hızlı görev tamamlama ve daha kısa çıktılar getiren küçük bir güncelleme olarak tanımlıyor ve performans ile maliyette Pareto iyileştirmesi diyor; model DeepSeek Harness (v0.2.1-rc.1 veya üzeri önerilir), Tencent CodeBuddy ve WorkBuddy için optimize edildi
Model ve ağırlıklar
DeepSeek’in Causal Encoder-Decoder (CED) mimarisi üzerine kurulu çok modlu bir MoE; V4.1-Flash teknik raporu 552B omurga parametresi ve kod çözmede token başına 16B aktif parametre veriyor, Hugging Face’teki ağırlık dosyaları toplam 763B parametre içeriyor; kod ve ağırlıklar MIT lisanslıdır
Bağlam ve çıktı
1 milyon token bağlam ve istek başına en fazla 384K (393,216) çıktı token’ı; metin ve görsel girdisi, metin çıktısı; model kartı max_tokens değerinin en az 256K olmasını önerir
Thinking ve effort
Thinking varsayılan olarak açıktır ve effort high’dır; reasoning_effort low / high / max kabul eder; thinking: {type: "disabled"} onu kapatır, Responses API’de reasoning.effort "none" aynı işi görür
Resmi fiyat
Yoğun saatlerde 1 milyon token başına $0.30 girdi / $1.20 çıktı ve önbellek isabetinde $0.006; yoğun olmayan saatlerde bunun yarısı ($0.15 / $0.60 / $0.003). Yoğun saatler hafta içi 01:00–04:00 ve 06:00–10:00 UTC’dir
API ve araçlar
DeepSeek; araç çağırma, JSON çıktısı ve FIM tamamlama (yalnızca thinking kapalıyken) ile OpenAI Chat Completions, Responses ve Anthropic Messages biçimlerini sunar; Wokey /v1/chat/completions, /v1/responses ve /v1/messages sunar

· Kaynaklar: DeepSeek · Change log · Pricing · Hugging Face · arXiv · Artificial Analysis · DeepInfer

Resmi benchmark’lar: V4.1-Flash-1017 vs V4.1-Flash vs Kimi K3 vs GLM-5.3 vs GPT-5.6 Sol vs Opus 5

DeepSeek’in Hugging Face’teki model kartından alınmıştır ve 2026-10-17 tarihli değişiklik günlüğüyle örtüşür; bunlar sağlayıcının kendi bildirdiği sonuçlardır, “—” ise puan yayımlanmadığı anlamına gelir. Buradaki Opus 5, Opus 5.5 (2026-09-22) değil, daha eski Claude Opus 5’tir; GPT-5.6 Sol da GPT-6.1 Sol değildir.

BenchmarkV4.1-Flash-1017V4.1-FlashKimi K3GLM-5.3GPT-5.6 SolOpus 5
HLE (no tools)42.6%36.8%43.5%—44.5%56.3%
Terminal-Bench 4.042.3%31.2%12.6%37.9%39.9%51.8%
DeepSWE v1.177.0%74.2%67.5%66.9%73.0%74.0%
ProgramBench29.1%20.3%17.5%19.0%23.0%37.0%
NL2Repo-Bench68.2%65.4%58.0%58.0%56.8%75.3%
AutomationBench v1.0.660.5%54.8%46.7%48.8%45.8%50.3%
Agents’ Last Exam35.4%31.8%27.6%28.5%26.7%28.6%
Apex Bench v1.172.1%64.6%47.8%56.6%54.3%65.8%
Chartography (tools)83.0%78.9%68.1%—79.9%84.0%
BabyVision (tools)92.5%89.6%85.7%—88.9%94.1%
ZeroBench-main (tools)51.0%49.0%41.0%—53.0%52.0%

HLE satırı araçsız puandır; DeepSeek yalnızca metin alt kümesinde 1017 için %44.0, önceki sürüm için %39.1 de bildiriyor ve GLM-5.3 için verdiği rakam (%42.0) da yalnızca metindir, bu yüzden o hücre boş bırakıldı. Terminal-Bench 4.0 Claude Code harness’ında, DeepSWE v1.1 Mini-SWE-V2’de, ZeroBench ise Pass@5 ile çalıştırıldı. Farklı sağlayıcıların tabloları hücre hücre karşılaştırılamaz: Moonshot’ın kendi model kartı Kimi K3 için ProgramBench’te %77.8 verirken burada %17.5’tir; DeepSeek, GLM-5.3 için AutomationBench v1.0.6’da %48.8 verirken Z.ai’nin sayfasında %48.2’dir. K3 (%67.5) ve GLM-5.3 (%66.9) için DeepSWE v1.1 rakamları Z.ai’nin tablosuyla örtüşür.

Hangisini seçmeli: V4.1-Flash-1017, Claude Opus, Kimi K3, GLM-5.3, aynı sınıftaki modeller veya V4 Pro

V4.1-Flash’tan (0910) yükseltme

Değiştirmeniz gereken bir şey yok: deepseek-flash 2026-10-17’de aynı fiyatla 1017’ye geçti; Wokey’de deepseek-flash ve deepseek-v4.1-flash aynı modeldir. DeepSeek’in tablosunda en büyük artışlar agent ve terminal görevlerinde: Terminal-Bench 4.0 %31.2’den %42.3’e, ProgramBench %20.3’ten %29.1’e, Apex Bench v1.1 %64.6’dan %72.1’e, DeepSWE v1.1 %74.2’den %77.0’a. DeepSeek ayrıca modelin görevleri daha hızlı ve daha kısa çıktılarla tamamladığını söylüyor; reasoning çıktı olarak ücretlendirildiği için görev başına maliyet düşer. Daha kısa çıktıları doğrulayan bağımsız bir test henüz yok.

Claude Opus 5 / Opus 5.5 ile karşılaştırma

DeepSeek’in kendi tablosunda bile en zor satırlarda Opus 5 önde: HLE %56.3 vs %42.6, Terminal-Bench 4.0 %51.8 vs %42.3, ProgramBench %37.0 vs %29.1, NL2Repo-Bench %75.3 vs %68.2 ve üç görsel benchmark’ın tümü; 1017 ise DeepSWE v1.1 (%77.0 vs %74.0), AutomationBench (%60.5 vs %50.3), Agents’ Last Exam ve Apex Bench’te önde. 2026-09-22’de çıkan Opus 5.5 tabloda yok. Opus 5.5’in resmi fiyatı $4 / $20’dir; 1017’nin yoğun saat girdi fiyatının yaklaşık 13 katı, yoğun saat çıktı fiyatının 17 katı. En zor geliştirme işleri ve ilk seferde doğru olması gereken işler için Opus’u seçin; görev başına maliyetin önemli olduğu yüksek hacimli agent döngüleri, alt agent’lar ve rutin kodlama için 1017’yi kullanın.

Kimi K3 ve GLM-5.3 ile karşılaştırma

DeepSeek’in tablosunda 1017 her kodlama ve agent satırında ikisinin de önünde; örneğin DeepSWE v1.1 %77.0 vs %67.5 (K3) ve %66.9 (GLM-5.3), Terminal-Bench 4.0 %42.3 vs %12.6 ve %37.9; yalnızca HLE’de K3 biraz daha yüksek (%43.5 vs %42.6). Fiyat farkı daha da büyük: K3’ün resmi fiyatı $3 / $15, GLM-5.3’ünki $1.4 / $4.4; 1017 ise yoğun saatlerde $0.30 / $1.20. GLM-5.3 yalnızca metin destekler, K3 video da kabul eder; görseli hem 1017 hem K3 kabul eder. Bunlar DeepSeek’in rakamlarıdır; karar vermeden önce Z.ai’nin ve Moonshot’ın kendi tablolarına da bakın.

GPT-6 Luna, GLM-5.3-Flash ve Claude Haiku 5.5 ile karşılaştırma

Yüksek hacimli işlerde gerçek alternatifler aynı sınıftaki bu modellerdir ve hepsi Wokey’de mevcuttur. Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2’de şimdilik yalnızca Eylül sürümü V4.1-Flash var: max effort’ta görev başına $0.27 ile 39 puan; aynı sürümde Claude Haiku 5.5 43 (görev başına $0.21), GLM-5.3-Flash 42 ($0.28), GPT-6 Luna 38 ($0.07, görev başına en ucuzu) puan alıyor. AA henüz 1017’yi puanlamadı. Resmi fiyatlar: Luna $0.10 / $0.50, GLM-5.3-Flash $0.15 / $0.50, Haiku 5.5 100K token’a kadar olan prompt’larda $0.10 / $0.50, üzerinde bunun beş katı; DeepSeek yoğun saatlerde $0.30 / $1.20, yoğun olmayan saatlerde $0.15 / $0.60. En ucuz önbellek isabeti DeepSeek’tedir ($0.003–$0.006; Luna ve Haiku 5.5’te $0.01, GLM-5.3-Flash’ta $0.03) ve uzun bir öneki tekrar tekrar gönderen agent döngülerinde en büyük maliyet kalemi budur. AA’nın ölçtüğü çıktı hızı: Haiku 5.5 için yaklaşık 235 token/sn, DeepSeek için 176, Luna için 120, GLM-5.3-Flash için 71. Görev başına en düşük maliyet için Luna’yı, bu sınıftaki en yüksek puan için Haiku 5.5 veya GLM-5.3-Flash’ı (Haiku 5.5’te uzun prompt’lar beş kat pahalıdır), önbelleği yoğun kullanan uzun agent döngüleri için veya açık ağırlık istiyorsanız 1017’yi seçin.

DeepSeek V4 Pro ile karşılaştırma

DeepSeek bir V4.1 Pro yayımlamadı. deepseek-v4-pro hâlâ 0813 snapshot’ıdır; yoğun saatlerde $1.32 / $3.96, girdide Flash’ın 4.4 katı, çıktıda 3.3 katıdır, görsel girdisi yoktur ve eşzamanlılık limiti Flash’ın 2,500’üne karşı 500’dür. DeepSeek, Pro puanlarını 1017 ile yan yana yayımlamıyor; Z.ai’nin GLM-5.3 tablosunda V4 Pro 0813 DeepSWE v1.1’de %62.7 alıyor; bu, DeepSeek’in 1017 için bildirdiği %77.0’ın altında, ancak harness’lar farklı olabilir. Yeni projelerde deepseek-v4.1-flash kullanın.

Effort seçimi

Thinking varsayılan olarak high’dır. DeepSeek istenen seviyeleri üçe indirger: minimal ve low → low; medium, high ve xhigh → high; max ve ultra → max. Kodlama ve agent’lar için varsayılan high’da kalın, en zor akıl yürütme için max’i, veri çıkarma ve kısa yanıtlar için low’u kullanın; FIM, sınıflandırma veya gecikmeye duyarlı çağrılarda thinking’i kapatın (thinking: {type: "disabled"}). Reasoning token’ları çıktı fiyatından ücretlendirilir.

DeepSeek thinking modu dokümantasyonu

Bağımsız değerlendirmeler

  • Kingy AI: 2026-10-17’de Vercel AI Gateway üzerinden yapılan küçük bir pilot test: deterministik değerlendiricili yedi sabit görev, her biri iki kez, GPT-6.1 Sol, Claude Sonnet 5.5 ve Qwen3.8-27B karşısında. 1017, Sol ve Sonnet’in hepsi 14’te 14 yaptı; yani test seti bunları sıralayamadı. 1017’nin en net avantajı maliyetti: Sol’un yaklaşık $0.058’ine ve Sonnet’in $0.065’ine karşı yaklaşık $0.016. Hız karışıktı: sıradan görevlerde 2.47 sn medyan (Sonnet 1.59 sn, Sol 4.77 sn), ancak Sonnet’in yaklaşık 3 sn’de bitirdiği bir aralık çıkarma görevinde 27–28 sn. Yazar daha kısa çıktı iddiasını doğrulamadı ve agent harness’larını test etmedi.
  • Paweł Huryn (Bug Hunt Bench): Bu yılın başında öncü modellerin bulamadığı 105 hatanın yerleştirildiği iki gerçek depo; modelin bunları bulup düzeltmesi gerekiyor. 1017 max effort’ta ilk turda 34, üç turun ortalamasında 38.7 puan aldı; Eylül sürümü 21.7 almıştı. Aynı testte Opus 5.5 (max) 41.7, Gemini 4 Argon (high) 40.7 alıyor. High effort’ta iki turun ortalaması 32 oldu; high’daki Opus 5.5 (31.7) ile aynı seviyede. Yazar, 1017’nin turdan tura diğer modellerden çok daha fazla değişkenlik gösterdiğini belirtiyor.
  • ML_Bear (X): Büyük ölçüde olumsuz bir ilk izlenim: son derece ucuz (Opus’un yaklaşık 1/16’sı), kısa çıktılarda hızlı ama uzun çıktılarda yavaş; en ciddi zaafı ayrıntılı talimatları kaçırması, doğruluğu Sol ve Opus’un çok gerisinde; Japoncası zayıf; strict JSON Schema modu yok. Öneri, doğruluğun daha az önemli olduğu yüksek hacimli işlerde kullanmak.
  • Startup Fortune: Sürümün puanlarından çok paketlenme biçimiyle önemli olduğunu savunuyor: Eylül’deki V4.1-Flash lansmanı gibi yeni bir DeepSeek Harness sürümü ve adı anılan iş ortağı araçlarla birlikte çıktı ve geliştiricileri DeepSeek’in uçtan uca kontrol ettiği bir yığına yönlendiriyor. Yazı ayrıca MIT lisansının modeli herhangi bir araçta çalıştırmaya izin verdiğini belirtiyor.

1017’yi Claude Code’da kullanma ve kontrol edilmesi gereken istek kuralları

Bu kurallar DeepSeek’in API dokümantasyonundan ve model kartından, ayrıca Wokey’in deepseek-v4.1-flash isteklerini yönlendirme biçiminden derlenmiştir. Geçiş yapmadan veya ilk entegrasyondan önce bunları kontrol edin.

  • DeepSeek API’sinde modelin adı deepseek-flash’tır: ayrı bir 1017 kimliği yoktur ve önceki sürüm sabitlenemez. Wokey’de deepseek-v4.1-flash kullanın; eski deepseek-flash kimliği de çalışmaya devam eder, aynı model ve aynı fiyattır.
  • Wokey’de deepseek-v4-flash ayrı bir modeldir; ilk rotası Volcengine’in DeepSeek V4 Flash dağıtımıdır ve görsel kabul etmez. 1017’yi kullanmak için kimliği deepseek-v4.1-flash olarak değiştirin. (DeepSeek’in kendi API’sinde eski ad artık 1017’yi çalıştırıyor.)
  • Thinking modunda tools kullanırken, araç çağrısı olmayan turlar dahil önceki her assistant turunun reasoning_content alanını geri gönderin; aksi halde DeepSeek 400 döndürür (The reasoning_content in the thinking mode must be passed back to the API). Dönen message nesnesini olduğu gibi eklemek yeterlidir; tools yoksa bu alan yok sayılır.
  • Thinking modunda temperature, presence_penalty ve frequency_penalty kabul edilir ama etkisizdir; 0.95’in altındaki top_p 0.95’e yükseltilir. Model kartı temperature 1.0 ve top_p 1.0 önerir.
  • Yapılandırılmış çıktı: response_format yalnızca json_object destekler (geçerli JSON; prompt’ta “json” geçmeli ve örnek bir biçim gösterilmelidir), json_schema desteklenmez. DeepSeek’in strict fonksiyon çağırması /beta base URL’sindeki bir beta özelliğidir ve Wokey standart uç noktayı çağırır; bu yüzden araç argümanlarını kendiniz doğrulayın.
  • İstek başına en fazla 384K (393,216) çıktı token’ı; model kartı max_tokens değerinin en az 256K olmasını önerir ve reasoning çıktı olarak ücretlendirilir, bu yüzden çıktı bütçenizde pay bırakın.
  • Yoğun saatler: DeepSeek hafta içi 01:00–04:00 ve 06:00–10:00 UTC (Pekin saatiyle 09:00–12:00 ve 14:00–18:00) arasında tam fiyat, diğer zamanlarda yarı fiyat uygular. Wokey aynı zaman aralıklarını kullanır; hafta sonu veya bu saatlerin dışındaki toplu işler yarı fiyatına gelir. DeepSeek’ten farklı olarak Wokey, Çin’in resmi tatillerini yoğun olmayan saat saymaz.
  • Claude Code’da kullanım: ANTHROPIC_BASE_URL değerini https://api.wokey.ai, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN değerini Wokey API anahtarınız, ANTHROPIC_MODEL değerini deepseek-v4.1-flash olarak ayarlayın. Codex CLI /v1/responses, OpenCode /v1/chat/completions kullanır; yukarıdaki istemci kılavuzlarına bakın. DeepSeek’in önerdiği agent olan DeepSeek Harness da Wokey ile çalışır; kurulum /docs/deepseek-harness adresindedir.

Araç çağrısından sonraki istek, reasoning_content geri gönderilerek (/v1/chat/completions)

{
  "model": "deepseek-v4.1-flash",
  "reasoning_effort": "high",
  "tools": [{ "type": "function", "function": { "name": "read_file", "parameters": { "type": "object", "properties": { "path": { "type": "string" } }, "required": ["path"] } } }],
  "messages": [
    { "role": "user", "content": "Why does the build fail?" },
    { "role": "assistant", "content": null, "reasoning_content": "Read the build log first.", "tool_calls": [{ "id": "call_1", "type": "function", "function": { "name": "read_file", "arguments": "{\"path\":\"build.log\"}" } }] },
    { "role": "tool", "tool_call_id": "call_1", "content": "error TS2307: Cannot find module './config'" }
  ]
}
Model kimliği
deepseek-v4.1-flash
Sağlayıcılar
deepseek, opencode, ollama, volcengine
Arz durumu
Şu anda çağrılabilir

Güncel katalog fiyatları

Fiyatlar 1 milyon token başınadır; ücretlendirmede isteğin işlendiği andaki fiyat esas alınır.

KalemWokeyResmi referansTasarruf
Input$0.15$0.350%
Output$0.6$1.250%
Cache read$0.003$0.00650%
Cache write———

Resmi fiyat kaynağı: https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing

Hacim fiyatlandırması: DeepSeek V4.1 Flash için bir günde $100 / $200 ödeyin, ertesi gün DeepSeek V4.1 Flash için %10 / %20 indirim uygulansın — otomatik ve üst sınır olmadan. Kuralları gör

Search / Fetch ücretleri ve Wokey desteği

DeepSeek Search / Fetch API çağrıları nasıl ücretlendirilir?

Search yapılandırılmış web sonuçları, Fetch ise tek bir sayfayı Markdown olarak döndürür. DeepSeek, her API için İngilizce kılavuzunda 1,000 başarılı istek başına $0.75, Çince kılavuzunda ¥5 fiyat belirtir. Bunlar para birimine özel resmi tarifelerdir; Wokey fiyatı veya döviz çevirisi değildir. Yalnızca sonuç içeren HTTP 200 yanıtları ücretlendirilir: boş olmayan bir Search sonuç dizisi veya Fetch’ten gelen sayfa içeriği. Hatalar, boş aramalar ve zaman aşımları ücretlendirilmez; count istek başına fiyatı değiştirmez. Search ve Fetch ayrı sayılır; bu yüzden bir aramanın ardından yapılan birkaç fetch tek bir ücretli çağrı değildir. Model token’ları ayrıca ücretlendirilir.

1 Kasım 2026’da hangi aramalar ücretlendirilmeye başlıyor?

DeepSeek’e göre, resmi DeepSeek API’si kullanılarak DeepSeek Harness, Claude Code veya Codex üzerinden yapılan sunucu tarafı Search/Fetch araç çağrılarında geçici olarak araç ücreti alınmıyor. İstek başına ücretlendirme 2026-11-01 00:00 Pekin saatiyle (UTC+8, Singapur ile aynı saat farkı) başlar. Bu muafiyet, doğrudan yapılan her Search/Fetch API çağrısını ücretsiz yapmaz ve model token ücretlerini kaldırmaz. Bu resmi politika, Wokey’nin ücretsiz kullanım taahhüdü değildir.

Wokey’deki deepseek-v4.1-flash bağımsız Search / Fetch’i destekliyor mu?

Wokey, bu sayfada listelenen model çıkarım arayüzlerini sunar; bağımsız /v1/tools/search veya /v1/tools/fetch uç noktalarını sunmaz. Araç çağırma desteği, upstream’in her yerleşik web aracının desteklendiği anlamına gelmez. Model istekleri içindeki sunucu tarafı arama, gerçek tedarik rotasına bağlıdır ve şu anda doğrulanmış, tek tip desteklenen bir Wokey özelliği olarak listelenmez; bu sayfada çağrı başına bir Wokey Search/Fetch fiyatı yayımlanmaz. Belgelenmiş bağımsız arama ve fetch desteği için api.deepseek.com ile bir DeepSeek API anahtarı kullanın; bu, Wokey model çağrılarından ayrı yapılandırılır ve ücretlendirilir.

· DeepSeek · Search & Fetch (USD) · DeepSeek · Search & Fetch (CNY) · DeepSeek · Change log

Wokey üzerinde ölçüldü

Son 28 gün (2026-10-13 – 2026-11-09), her pazartesi güncellenir · 200+ hesaptan gerçek istekler

İlk token süresi, kısa prompt
2.1 sn (Medyan · 8K token altı prompt · p90 4.8 sn)
İlk token süresi, agent boyutunda prompt
3.6 sn (Medyan · 32K–128K token prompt)
Prompt önbellek isabet oranı
94% (Önbellekten okunan girdi token payı)

En çok kullanılan istemciler: OpenCode 29%, Magpie 24%, DeepSeek Harness 23%. İstemcisi tanınan istekler içindeki pay; istemcinin tanındığı isteklerin oranı 25%.

Nasıl ölçülüyor

İlk token süresi, Wokey gateway'inin isteği almasından ilk akış içeriğine (metin, akıl yürütme özeti veya ret) kadar geçen süredir. Kuyrukta beklemeyi, başka bir hesapta yeniden denemeleri ve modelin düşünme süresini içerir; bu yüzden upstream'in kendi ilk token gecikmesinden uzundur. Yalnızca başarılı streaming istekleri sayılır ve prompt boyutuna (girdi artı önbellek okuma ve yazma) göre gruplanır.

Önbellek isabet oranı = başarılı isteklerde önbellekten okunan token ÷ girdi token'ı. İstemciye ve kullanım biçimine bağlıdır; önbellek isabet oranı sayfaları bunu istemci bazında gösterir.

Kurumsal hesaplar ve Wokey'nin kendi test hesapları hariç tutulur. Bir model, son 28 günde en az 20 kullanıcı tarafından kullanıldığında ve tek bir kullanıcı isteklerinin %50 kadarından fazlasını göndermediğinde gösterilir; aynı referans zinciriyle kaydolan hesaplar tek kullanıcı sayılır. Her ilk token süresi değeri için en az 500 istek gerekir.

İstemciye göre önbellek isabet oranı

Model yetenekleri

Context
1,000,000 tokens
Maksimum çıktı
393,216 tokens
Streaming
Destekleniyor
Tools
Destekleniyor
Vision
Destekleniyor
Desteklenen API biçimleri
/v1/chat/completions · /v1/responses · /v1/messages

İstek gönderin

/v1/chat/completions

curl https://api.wokey.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $WOKEY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"deepseek-v4.1-flash","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'

/v1/responses

curl https://api.wokey.ai/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $WOKEY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"deepseek-v4.1-flash","input":"Hello"}'

/v1/messages

curl https://api.wokey.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $WOKEY_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"deepseek-v4.1-flash","max_tokens":1024,"messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'

Araçlarınızda DeepSeek-V4.1-Flash kullanın

Gateway adresi https://api.wokey.ai (OpenAI uyumlu istemciler genellikle https://api.wokey.ai/v1 kullanır), model ID’si ise deepseek-v4.1-flash. Kullandığınız istemcinin kılavuzunu açın.

Claude Code

export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.wokey.ai"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="$WOKEY_API_KEY"
export ANTHROPIC_MODEL="deepseek-v4.1-flash"

Gerçek bir çağrı örneği

Bu kullanım değerleri, ilk denemede başarılı olan ve faturasıyla karşılaştırılan tamamlanmış bir DeepSeek-V4.1-Flash çağrısından alınmıştır.

Toplam girdi
77258
Çıktı
1030
Girdide önbellek payı
99.9%
Çağrı süresi
12.90 s

Chat Completions usage

Faturalama kaydından API alanı örneği olarak derlenmiştir. prompt_tokens, önbelleğe alınmış token'lar dahil toplam girdidir.

{
  "model": "deepseek-v4.1-flash",
  "usage": {
    "prompt_tokens": 77258,
    "prompt_tokens_details": {
      "cached_tokens": 77184
    },
    "completion_tokens": 1030,
    "total_tokens": 78288
  }
}

Token mutabakatı

Bunlar, bu çağrı için kaydedilen 1 milyon token başına nihai fiyatlardır.

KalemTokenBu çağrının fiyatı / 1M
Önbelleksiz girdi74$0.075
Önbellek okuma77184$0.0015
Çıktı1030$0.3
Faturalanan tutar
$0.000430

Maliyet = token sayısı × ilgili fiyat ÷ 1,000,000 toplamı; toplandıktan sonra altı ondalığa yuvarlanır.

Bu çağrının kaynağı

Bu çağrı, opencode.ai üzerindeki OpenCode kanalından API Key yetkilendirmesiyle geçti. Kullanım upstream tarafında ölçüldü ve istek HTTP 200 döndürdü.

Provider Node hakkında · Entegrasyon dokümantasyonu

Prompt Cache nasıl doğrulanır

  1. Uzun prompt'ların ortak önekini aynı tutun ve bağlamı seçtiğiniz API'nin önbellek kurallarına göre yeniden kullanın.
  2. prompt_tokens_details.cached_tokens değerini kontrol edin; sıfır, bu çağrı için önbellek okuması kaydedilmediği anlamına gelir.
  3. Önbelleksiz girdi = prompt_tokens eksi önbelleğe alınmış token'lar. Her kalemi kendi fiyatıyla hesaplayın ve çıktı ücretini ekleyin.

Sık sorulan sorular

DeepSeek-V4.1-Flash-1017 nedir, V4.1-Flash’tan farkı ne?

2026-09-10’da çıkan DeepSeek-V4.1-Flash’ın 2026-10-17 tarihli güncellemesidir. Mimari, DeepSeek API’sindeki model kimliği (deepseek-flash) ve fiyat değişmedi; DeepSeek daha yüksek puanlar bildiriyor (DeepSWE v1.1 %74.2’den %77.0’a, Terminal-Bench 4.0 %31.2’den %42.3’e) ve modelin görevleri daha hızlı ve daha kısa çıktılarla tamamladığını söylüyor. DeepSeek’in API’si, web sitesi ve uygulaması yayın günü 1017’ye geçti.

DeepSeek-V4.1-Flash-1017 API fiyatı ne kadar?

DeepSeek, V4.1-Flash fiyatını korudu: yoğun saatlerde 1 milyon token başına $0.30 girdi, $1.20 çıktı ve önbellek isabetinde $0.006; yoğun olmayan saatlerde bunun yarısı ($0.15 / $0.60 / $0.003). Yoğun saatler hafta içi 01:00–04:00 ve 06:00–10:00 UTC’dir; hafta sonları gün boyu yoğun olmayan saat sayılır. Wokey aynı zaman aralıklarını kullanır; fiyatları bu sayfanın üst kısmındaki fiyat tablosundadır.

Ücretsiz DeepSeek V4.1 Flash API’si var mı?

DeepSeek’in kendi API’si kullandıkça öde esasına dayanır. OpenCode, 2026-10-15’ten beri Zen’de sınırlı bir süre için DeepSeek V4.1 Flash Free (deepseek-v4.1-flash-free) sunuyor, ancak yalnızca OpenCode içinde; models.dev ücretsiz sürümü 200K bağlam ve 32K çıktı token’ı ile listeliyor (ücretli sürümde 1M / 384K) ve OpenCode hangi snapshot’ı çalıştırdığını belirtmiyor. Wokey’de ücretsiz katman yoktur: bu sayfadaki fiyat tablosundaki fiyatlarla token başına ücretlendirir, 1M bağlamın tamamını sunar ve base URL girilebilen her istemciden kullanılabilir.

DeepSeek-V4.1-Flash çok modlu mu? Görsel kabul ediyor mu?

Evet. V4.1-Flash görsel girdisini yerel olarak kabul eder ve metin üretir. 1017 görsel puanlarını yükseltiyor (araçlı Chartography %78.9’dan %83.0’a, BabyVision %89.6’dan %92.5’e). Wokey üzerinden görselleri deepseek-v4.1-flash mesajının image_url bölümlerinde gönderin; Wokey’deki eski deepseek-v4-flash kimliği yalnızca metin destekler.

DeepSeek-V4.1-Flash-1017 yerelde çalıştırılabilir mi?

Evet. Ağırlıklar Hugging Face ve ModelScope’ta (deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017) MIT lisansıyla yayımlanmıştır ve model kartında vLLM, SGLang ve Transformers komutları yer alır. Dosyalar karma FP8 ve BF16 hassasiyetinde toplam 763B parametre içerir, bu yüzden çok GPU’lu bir sunucu gerekir; teknik rapora göre token başına aktif parametre 16B’dir, bu da model yüklendikten sonra hızlı çalışmasını sağlar. 2026-10-18 itibarıyla Unsloth’un GGUF nicemlemeleri hâlâ hazırlanıyor olarak işaretliydi. Jinja sohbet şablonu yoktur: DeepSeek, prompt’ları oluşturmak için encoding.py ve deepseek-recipe kütüphanesini sağlar. DeepSeek ayrıca 2026-10-20’de kendi çıkarım motoru DeepInfer’i açık kaynak yaptı; bu motor daha yeni donanım gerektirir, bir sonraki soruya bakın.

DeepInfer nedir, DeepSeek-V4.1-Flash onunla çalıştırılabilir mi?

DeepInfer, DeepSeek’in 2026-10-20’de açık kaynak yaptığı çıkarım çatısıdır (Apache-2.0, github.com/deepseek-ai/DeepInfer). DeepSeek’in kendi V4.1-Flash üretim hizmeti bunun üzerinde çalışır; başlangıçta ağırlıklı olarak vLLM temel alınarak geliştirilmiştir. 2026-10-23 itibarıyla birkaç sınırı var. Yalnızca DeepSeek-V4.1-Flash’ı destekler (varsayılan olarak 1017’yi yükler). Yalnızca NVIDIA SM100 (B200 ve GB200 nesli) ve Huawei Ascend 950 üzerinde çalışır; H100 ve H800 gibi Hopper kartları ile tüketici GPU’ları resmi olarak desteklenmez (topluluğun H20 portları açık, henüz birleştirilmemiş PR’lardır). Açık kaynak sürüm yalnızca çevrimdışı çıkarım yapar; HTTP veya OpenAI uyumlu bir sunucusu yoktur ve tam bir hizmetin ihtiyaç duyduğu KV önbellek sistemini, prefill/decode ayrıştırmasını ve data-parallel yük dengelemeyi içermez. DeepSeek’in dağıtım soru-cevap belgesi 1P+1D’nin dağıtılabildiğini söylüyor, ancak en küçük verimli birimi prefill için 64 GPU artı decode için 64 GPU olarak veriyor. DeepInfer’in, model barındırma API sağlayıcısı DeepInfra ile bir ilgisi yoktur. Yalnızca V4.1-Flash’ı çağırmak istiyorsanız API’yi kullanın; Wokey’de model kimliği deepseek-v4.1-flash’tır.

DeepInfer ile kendi sunucunda barındırmak API’den ucuz mu?

Küçük ölçekte değil. GPUStack, V4.1-Flash-1017’yi DeepInfer ile 8 B200 üzerinde çalıştırdı (istek başına 8,192 girdi ve 1,024 çıktı token’ı, eşzamanlılık 16, ayar yapılmadan, tek tur) ve saniyede yaklaşık 1,392 çıktı token’ı elde etti; bu, saatte kabaca 40.1 milyon girdi ve 5.01 milyon çıktı token’ı eder. Aynı hacim DeepSeek API’sinde resmi fiyatla (önbellek ıskası olarak) yoğun saatlerde yaklaşık $18, yoğun olmayan saatlerde yaklaşık $9 tutar; GPU saati başına yaklaşık $2.26 ve $1.13. Bir B200’ün bir saati size kira ya da amortisman artı elektrik olarak bundan fazlaya mal oluyorsa kendi sunucunuzda barındırmak API’ye karşı kaybeder; önbellek isabetleri API’yi daha da ucuzlatır. DeepSeek’in kendi kümesi yoğun olmayan saat fiyatlarıyla GPU saati başına $38 kazanıyor; bunu büyük ölçekli expert parallelism, KV önbellek isabetleri ve yüksek eşzamanlılık sağlıyor. Açık kaynak sürümde ne KV önbellek sistemi ne de PD ayrıştırması var. Veriler altyapınızın dışına çıkamıyorsa, çıkarım kodunu değiştirmeniz gerekiyorsa veya boşta Blackwell kapasiteniz varsa kendi sunucunuzda barındırın; aksi halde API’yi çağırın. Wokey’deki deepseek-flash, DeepSeek ile aynı yoğun saatleri izler.

DeepSeek V4.1 Flash mı, V4 Pro mu: hangisini kullanmalıyım?

V4.1 Flash (Wokey’de deepseek-v4.1-flash). DeepSeek bir V4.1 Pro yayımlamadı; deepseek-v4-pro hâlâ 0813 snapshot’ıdır, girdide Flash’ın 4.4 katı, çıktıda 3.3 katı fiyatlıdır, görsel kabul etmez ve eşzamanlılık limiti daha düşüktür (500 vs 2,500). DeepSeek doğrudan bir karşılaştırma yayımlamıyor, ancak Z.ai’nin GLM-5.3 tablosunda V4 Pro DeepSWE v1.1’de %62.7 alıyor; bu, DeepSeek’in 1017 için bildirdiği %77.0’ın altında.

DeepSeek Search / Fetch API çağrıları nasıl ücretlendirilir?

Search yapılandırılmış web sonuçları, Fetch ise tek bir sayfayı Markdown olarak döndürür. DeepSeek, her API için İngilizce kılavuzunda 1,000 başarılı istek başına $0.75, Çince kılavuzunda ¥5 fiyat belirtir. Bunlar para birimine özel resmi tarifelerdir; Wokey fiyatı veya döviz çevirisi değildir. Yalnızca sonuç içeren HTTP 200 yanıtları ücretlendirilir: boş olmayan bir Search sonuç dizisi veya Fetch’ten gelen sayfa içeriği. Hatalar, boş aramalar ve zaman aşımları ücretlendirilmez; count istek başına fiyatı değiştirmez. Search ve Fetch ayrı sayılır; bu yüzden bir aramanın ardından yapılan birkaç fetch tek bir ücretli çağrı değildir. Model token’ları ayrıca ücretlendirilir.

1 Kasım 2026’da hangi aramalar ücretlendirilmeye başlıyor?

DeepSeek’e göre, resmi DeepSeek API’si kullanılarak DeepSeek Harness, Claude Code veya Codex üzerinden yapılan sunucu tarafı Search/Fetch araç çağrılarında geçici olarak araç ücreti alınmıyor. İstek başına ücretlendirme 2026-11-01 00:00 Pekin saatiyle (UTC+8, Singapur ile aynı saat farkı) başlar. Bu muafiyet, doğrudan yapılan her Search/Fetch API çağrısını ücretsiz yapmaz ve model token ücretlerini kaldırmaz. Bu resmi politika, Wokey’nin ücretsiz kullanım taahhüdü değildir.

Wokey’deki deepseek-v4.1-flash bağımsız Search / Fetch’i destekliyor mu?

Wokey, bu sayfada listelenen model çıkarım arayüzlerini sunar; bağımsız /v1/tools/search veya /v1/tools/fetch uç noktalarını sunmaz. Araç çağırma desteği, upstream’in her yerleşik web aracının desteklendiği anlamına gelmez. Model istekleri içindeki sunucu tarafı arama, gerçek tedarik rotasına bağlıdır ve şu anda doğrulanmış, tek tip desteklenen bir Wokey özelliği olarak listelenmez; bu sayfada çağrı başına bir Wokey Search/Fetch fiyatı yayımlanmaz. Belgelenmiş bağımsız arama ve fetch desteği için api.deepseek.com ile bir DeepSeek API anahtarı kullanın; bu, Wokey model çağrılarından ayrı yapılandırılır ve ücretlendirilir.

DeepSeek-V4.1-Flash API fiyatı ne kadar ve resmi API'ye göre ne kadar tasarruf sağlar?

Wokey'de girdi 1 milyon token başına $0.15, çıktı 1 milyon token başına $0.6; resmi referans fiyatlar $0.3 ve $1.2. Bu, girdide 50%, çıktıda 50% daha düşük demektir. Faturalandırmada isteğin işlendiği andaki fiyat esas alınır; sağlayıcının fiyat kaynağının bağlantısı bu sayfadadır.

DeepSeek-V4.1-Flash API model kimliği nedir?

DeepSeek-V4.1-Flash modelinin Wokey'deki model kimliği deepseek-v4.1-flash. Bunu istek gövdesindeki model alanında veya istemcinizin model ayarında (örneğin Claude Code'da ANTHROPIC_MODEL ya da Codex CLI config.toml dosyasında model) tam olarak yazıldığı gibi kullanın; GET https://api.wokey.ai/v1/models de bu kimliği listeler.

DeepSeek-V4.1-Flash hangi API biçimlerini destekler ve Wokey üzerinden nasıl çağrılır?

DeepSeek-V4.1-Flash şunları destekler: /v1/chat/completions (Chat Completions istekleri), /v1/responses (Responses istekleri) ve /v1/messages (Messages istekleri). API base URL'sini https://api.wokey.ai olarak ayarlayın, bir Wokey API anahtarıyla kimlik doğrulayın ve kanonik model kimliği deepseek-v4.1-flash değerini kullanın; /v1/chat/completions ile başlayabilirsiniz. "İstek gönder" bölümünde desteklenen her API biçimi için bir curl örneği bulunur.

DeepSeek-V4.1-Flash Claude Code'da nasıl kullanılır?

Claude Code, DeepSeek-V4.1-Flash modelini /v1/messages üzerinden çağırır. ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.wokey.ai" olarak ayarlayın, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN değerine Wokey API anahtarınızı yazın, ANTHROPIC_MODEL="deepseek-v4.1-flash" olarak belirleyin ve ardından claude'u başlatın. Claude Desktop da /v1/messages kullanır; kurulum kılavuzları ikisini de adım adım anlatır.

DeepSeek-V4.1-Flash bağlam penceresi ve maksimum çıktısı ne kadar?

Katalogdaki bağlam penceresi 1,000,000 token, maksimum çıktı ise 393,216 token. Bunlar ayrı limitlerdir; bir istek ayrıca işlendiği sırada geçerli olan upstream kısıtlarına da uymalıdır.

DeepSeek-V4.1-Flash için önbellek okuma ve önbellek yazma nasıl fiyatlandırılır?

Önbellek okuma: Wokey'de 1 milyon token başına $0.003, resmi referans fiyat ise 1 milyon token başına $0.006. Önbellek yazma: sağlayıcı ayrı bir ücret kalemi yayımlamıyor; bu nedenle Wokey de genel fiyat olarak — gösteriyor.

DeepSeek-V4.1-Flash modelini Wokey üzerinden çağırmanın OpenRouter'dan farkı nedir?

Wokey, DeepSeek-V4.1-Flash modelini 1 milyon token başına $0.15 girdi / $0.6 çıktı fiyatıyla listeler; resmi referans fiyat $0.3 / $1.2. OpenRouter, çıkarıma ek ücret koymadığını ve ücretini kredi satın alırken (kartla %5.5) aldığını belirtiyor. Wokey seçilmiş bir model seti sunar ve sağlayıcı bazında yönlendirme parametreleri yoktur; daha geniş bir kataloğa ihtiyacınız varsa OpenRouter daha uygundur. Karşılaştırmanın tamamı OpenRouter alternatifi sayfasında yer alır.

DeepSeek-V4.1-Flash ile DeepSeek V4 Flash fiyat ve bağlam açısından nasıl ayrışır?

Yayımlanan fiyat karşılaştırmasında DeepSeek-V4.1-Flash için girdi/çıktı $0.15 / $0.6, bağlam penceresi 1,000,000 token; DeepSeek V4 Flash için $0.15 / $0.6, bağlam penceresi 1,000,000 token. Bu, fiyat ve kapasiteye dair olgusal bir karşılaştırmadır, kalite sıralaması değildir; desteklenen API biçimlerini ve yetenekleri de karşılaştırın.

DeepSeek-V4.1-Flash Wokey üzerinde ne kadar hızlı?

2026-10-13 – 2026-11-09 arasında Wokey gateway'inden geçen gerçek isteklerde ölçüldü: 8K token altındaki prompt'larda medyan ilk token süresi 2.1 sn (p90 4.8 sn), 32K–128K token'lık agent prompt'larında 3.6 sn oldu. Girdi token'larının %94 kadarı prompt önbelleğinden okundu. En çok kullanılan istemciler: OpenCode, Magpie ve DeepSeek Harness. Süre, gateway isteği aldığı andan başlar; kuyruk, yeniden denemeler ve düşünme süresi dahildir.

İlgili modeller ve dokümantasyon

API anahtarı alın · deepseek-v4.1-flash