Automatically append previous messages to maintain multi-turn context. May increase token usage.
How can I help you today?
README
Complete guide to using deepseek-v4-1-flash
DeepSeek V4.1 Flash API：マルチモーダルチャット対応
DeepSeekは、機能の強化、推論の高速化、スループットの向上を目指してV4.1 Flashを設計しました。552BパラメータのMoEモデルで、入力時に8B、出力時に16Bのアクティブパラメータのみを使用し、画像とテキストをネイティブに読み取り、モデルカードによると最大100万トークンのコンテキストに対応しています。10月17日の更新版DeepSeek V4.1 Flash 1017でも、モデル名とリクエスト形式は変わりません。Kie.aiでは、OpenAI Responses互換の/openai/v1/responsesエンドポイントでDeepSeek 4.1 Flash APIを呼び出せます。
Kie.aiのDeepSeek V4.1 Flash APIパラメータ
| Parameter | Value |
|---|---|
| Model | deepseek-v4-1-flash |
| Endpoint | POST /openai/v1/responses, compatible with the OpenAI Responses API |
| コンテキストウィンドウ | 最大1Mトークン（Hugging Face上のDeepSeekモデルカード） |
| 入力の種類 | テキストと画像（1つのメッセージ内にinput_textとinput_imageのパートを指定）。出力はテキスト |
| Thinking | デフォルトで有効。reasoning.effortにはnone、minimal、low、medium、high、xhigh、maxを指定可能（noneで思考を無効化） |
| Tools | 関数ツールのみ。tool_choiceにはauto（デフォルト）、required、または名前で指定した1つの関数を設定 |
| 構造化出力 | text.formatにjson_objectまたはjson_schemaを指定 |
| Streaming | streamにtrueまたはfalseを指定 |
| 非対応 | max_output_tokens、temperature、top_pはこのモデルでは効果がありません |
| Architecture | 552BパラメータのMoE、因果エンコーダー・デコーダー、入力時に8B、出力時に16Bのアクティブパラメータを使用（DeepSeek） |
DeepSeek V4.1 Flash APIの主な機能
ネイティブな画像理解
DeepSeek V4.1 Flashは画像とテキストをネイティブに処理します。1つのメッセージにinput_imageとinput_textのパートを混在させることができ、image_urlには公開アクセス可能なURLまたはdata:image形式のbase64文字列を指定できます。Kie.aiでのテストでは、バナー画像の見出しを正確に読み取り、画像に描かれた輝く太陽も識別しました。
Efficient 552B MoEアーキテクチャ
DeepSeekはV4.1 Flashを、新しいアーキテクチャファミリーで最小のモデルと説明しています。因果エンコーダー・デコーダーアーキテクチャを採用した552Bパラメータの混合エキスパート（MoE）モデルで、入力時に8B、出力時に16Bのアクティブパラメータのみを使用します。DeepSeekによると、KVキャッシュに必要なHBM容量は前世代の1/4、SSDストレージ容量は1/8です。
最大1Mトークンのコンテキスト
DeepSeekのモデルカードによると、V4.1 Flashは最大100万トークンのコンテキストを処理でき、長い文書や大規模なコードベースも扱えます。Kie.aiのドキュメントには、このモデル専用のコンテキスト上限は別途記載されていません。
思考の強度調整と無効化
このモデルはデフォルトで思考を行います。reasoning.effortをnoneに設定すると思考を無効化でき、minimalで簡潔に、low、medium、high、xhigh、maxでより深い推論を行えます。
関数ツールとJSON出力
関数ツールを宣言し、tool_choiceにautoを指定してモデルに選択を任せるか、呼び出しを必須にするか、名前で指定した1つの関数に固定できます。結果はcall_idで対応付けたfunction_call_outputとして返します。text.formatをjson_objectまたはjson_schemaに設定すると、コードで解析できる出力を得られます。
1017更新版でも連携方法はそのまま
2026年10月17日にリリースされたDeepSeek V4.1 Flash 1017は、DeepSeekによると、前バージョンよりベンチマーク性能が向上し、タスク完了が高速化され、出力が短くなっています。モデル名、エンドポイント、リクエスト形式は変更されていないため、既存の連携は引き続き動作します。
DeepSeek V4.1 Flash 1017と前バージョンのベンチマーク結果比較
DeepSeekがHugging Faceのモデルカードで報告した1017更新版の結果です。Terminal-Bench 4.0はClaude Codeの評価ハーネスで、DeepSWE v1.1はMini-SWE-V2の評価ハーネスで実行されました。
| Benchmark | V4.1 Flash 1017 | 前バージョンのV4.1 Flash |
|---|---|---|
| HLE（ツールなし） | 42.6 | 36.8 |
| Terminal-Bench 4.0 | 42.3 | 31.2 |
| DeepSWE v1.1 | 77.0 | 74.2 |
| ProgramBench | 29.1 | 20.3 |
| NL2Repo-Bench | 68.2 | 65.4 |
| Apex Bench v1.1 | 72.1 | 64.6 |
| Chartography（ツールあり） | 83.0 | 78.9 |
| BabyVision（ツールあり） | 92.5 | 89.6 |
Kie.aiでのDeepSeek V4.1 Flash APIの使い方
ステップ1.APIキーを取得する
ステップ2.リクエストを送信する
ステップ3.画像、ツール、JSON出力を追加する
Kie.aiでDeepSeek V4.1 Flash APIを使う理由
Kie.aiマーケット全体で同じキーを使用
Kie.aiマーケットのすべてのモデルは同じ認証方式を使用します。Kie.aiのAPIキー管理ページで取得したキーをAuthorization: Bearer YOUR_API_KEYヘッダーに指定します。
無料クレジットと単一の残高
Kie.aiの新規ユーザーにはテスト用に無料の80クレジットが付与されます。アカウントにはすべての生成サービスで共通の単一のクレジット残高があり、残クレジット取得APIで確認できます。
ホスティングやインストールは不要
Kie.aiはこのモデルをプレイグラウンド付きのAPIとして提供しており、アプリのダウンロードやインストールは不要です。GPUやモデルの重みを管理する必要もありません。
DeepSeek V4.1 Flash APIで構築できるもの
DeepSeekは、より高速な推論とより高いスループットを実現するためにV4.1 Flashを設計しました。同じエンドポイントで100万トークンのコンテキストウィンドウを備えたより大規模なオープンウェイトモデルについては、Kimi K3.1 Pro APIをご覧ください。
画像に関するチャットと質疑応答
同じメッセージ内でテキストとともにスクリーンショット、チャート、バナー、写真に関する質問に回答します。
長文ドキュメントとコードベースに関する質問
単一のリクエストで長文ドキュメントや大規模なコードベースを処理します。DeepSeekのモデルカードには最大100万トークンのコンテキストが記載されています。
構造化抽出
text.formatのjson_schemaを使用して、テキストや画像からスキーマに従ったJSONへフィールドを抽出します。
大量リクエスト向けのチャット機能
シンプルなリクエストでは思考を抑えるかオフにすることで、スループットが重視されるチャット機能を支えます。
