TensorX / tensorx/deepseek-v4.1-flash-1017-tensorx
DeepSeek V4.1 Flash 1017 - LLMTR üzerinden erişim
DeepSeek V4.1 Flash 1017, DeepSeek'in 17 Ekim 2026'da yayımladığı V4.1 Flash güncellemesidir ve bu sürümde sabit kalır; bu sağlayıcıdaki DeepSeek V4.1 Flash satırı önceki sürümdür. 1.048.576 token bağlam penceresi sunar, metnin yanında görsel girdiyi kabul eder ve araç/fonksiyon çağrısını destekler. Tekrarlanan istem ön ekleri önbellekten karşılanabilir ve bu token'lar girdi fiyatının yaklaşık dörtte birine faturalanır.
Teknik özellikler
| Canonical ID | tensorx/deepseek-v4.1-flash-1017-tensorx |
|---|---|
| Sağlayıcı | TensorX |
| Context penceresi | 1.048.576 tokens |
| Operasyonlar | CHAT_COMPLETIONS |
| Modaliteler | text, image |
Fiyatlandırma
Kredi yüklemede %8 platform marjı uygulanır; model kullanım fiyatları ayrıca yükseltilmez.
| Operation | Metric | Unit | Price |
|---|---|---|---|
| CHAT_COMPLETIONS | INPUT_TEXT | PER_1M_TOKENS | $0.500000 |
| CHAT_COMPLETIONS | CACHE_READ | PER_1M_TOKENS | $0.130000 |
| CHAT_COMPLETIONS | OUTPUT_TEXT | PER_1M_TOKENS | $1.50 |
Örnek kullanım
Mevcut OpenAI SDK akışında yalnızca base URL ve model kimliğini değiştirirsiniz.
curl https://llmtr.com/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer llmtr-your_key" -H "Content-Type: application/json" -d '{"model":"tensorx/deepseek-v4.1-flash-1017-tensorx","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'Bu model hakkında rehberler
- DeepSeek V4.1 Flash 1017 için hangi model kimliği seçilmeli? - DeepSeek V4.1 Flash 1017 LLMTR'de üç kimlikle çağrılır. Sağlayıcının beyanına göre istekleri Avrupa Birliği içinde işleyen satır TensorX'tir. Maliyet öncelikliyse deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017 aynı sürümü daha düşük ve saatten bağımsız fiyatla sunar; deepseek/deepseek-flash DeepSeek'in güncel sürümünü izler.
- DeepSeek GDPR: AB'de barındırılan API ile kullanım - DeepSeek'in kendi gizlilik politikası kişisel verileri Çin Halk Cumhuriyeti'nde işlediğini söyler. LLMTR'deki dört TensorX DeepSeek V4 satırı ise sağlayıcıya göre Avrupa Birliği içinde işlenir; değerlendirme size aittir, veri aktarım onayı gerekir.
İlgili modeller
- Kimi K3 tensorx/kimi-k3-tensorx
- Kimi K2.7 Code tensorx/kimi-k2.7-code-tensorx
- GLM-5.3 tensorx/glm-5.3-tensorx
- GLM-5.3 Flash tensorx/glm-5.3-flash-tensorx
- GLM-5.2 tensorx/glm-5.2-tensorx
- MiniMax M3 tensorx/minimax-m3-tensorx
- DeepSeek V4 Pro 0813 tensorx/deepseek-v4-pro-0813-tensorx
- DeepSeek V4.1 Flash tensorx/deepseek-v4.1-flash-tensorx