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DeepSeek V4.1 Flash 预览版,支持原生 Responses、Chat Completions、流式输出与 none/high/max 思考档位。

提供商: DeepSeek

类型: 文本生成

接口: /v1/responses

状态: 已开放

消耗: --

返回模型市场
DeepSeekText API在线

DeepSeek V4.1 Flash

DeepSeek V4.1 Flash 预览版,支持原生 Responses、Chat Completions、流式输出与 none/high/max 思考档位。

API 接入

Endpoint

POST /v1/responses

Base URL

https://api.hiapi.ai

使用 OpenAI Responses 格式调用;同一个 HiAPI Key 可切换所有已开放模型。

输入价格

880 积分

/ 百万 Token

输出价格

2,640 积分

/ 百万 Token

Context

-

上下文窗口

Max output

-

最大输出 Token

在线调试API 接入定价能力参数模型介绍

运行参数

在线调试将使用当前登录账户并从账户余额扣费,无需额外填写 API Key。通过代码调用 API 时,仍需使用 HiAPI API Key。

开始测试 DeepSeek V4.1 Flash

输入一个问题,页面会以流式方式展示回答,并在完成后显示 Token 用量、耗时和估算费用。

DeepSeek V4.1 Flash API 快速开始

使用 OpenAI Responses 格式流式调用 DeepSeek V4.1 Flash。下面提供 cURL、Python 和 Node.js 三种可直接复制的示例。

代码示例
API 端点:/v1/responses
curl -N -X POST "https://api.hiapi.ai/v1/responses" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "deepseek-v4.1-flash",
  "input": [
    {
      "type": "message",
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "type": "input_text",
          "text": "用三句话解释 API 缓存的作用。"
        }
      ]
    }
  ],
  "stream": true,
  "max_output_tokens": 1024,
  "reasoning": {
    "effort": "high"
  }
}'

提示: 请将 YOUR_API_KEY 替换为您在 API 密钥 页面创建的密钥。

使用 OpenAI Responses 格式;请保留 stream: true,input 使用消息数组,并通过 reasoning.effort 设置推理强度。

示例默认使用 reasoning.effort=high;最大推理强度改为 max,关闭推理则改为 none。

Responses API

请求参数一览

先完成基础字段,再按任务启用高级能力。

2 个必填3 项能力说明

基础字段

组成一次有效请求的必要信息

model
必填
使用 deepseek-v4.1-flash。
input
必填
传入消息数组或文本输入。
stream
可选
支持流式与非流式响应;示例使用 true。
instructions
可选
定义模型角色和回答要求。

能力字段

设置已验证的思考档位与输出上限

reasoning.effort
可选
支持 none、high、max;默认 high。none 关闭思考。
max_output_tokens
可选
限制本次响应的最大输出 Token。
状态与存储
可选
当前为无状态接口;不要传 store、previous_response_id 或 conversation。
i

DeepSeek Responses 是无状态接口,不支持 previous_response_id 或 conversation。请在下一轮 input 中重新传入仍需使用的上下文;请求中无需传入 store。

管理 API Key同一个 HiAPI Key 可切换所有已开放模型。

DeepSeek V4.1 Flash API 定价

按实际输入、输出及缓存 Token 用量计费,以下价格统一按 100 万 Token 展示。

输入 Token
880 积分/ 100 万 Token

发送给模型的提示词与上下文

输出 Token
2,640 积分/ 100 万 Token

模型生成的回答与推理内容

缓存读取
28 积分/ 100 万 Token
缓存写入
-

DeepSeek V4.1 Flash 模型规格

以下规格对应 HiAPI 当前公开的文本请求契约;未披露的能力不会由页面自行推断。

流式响应
支持
Tool calling
暂未披露
结构化 JSON
暂未披露
推理模式
支持
输入模态
text
输出模态
text
推理档位
none · high · max(最大档请使用 max)
最大输出
-

关于 DeepSeek V4.1 Flash

DeepSeek V4.1 Flash 预览版,支持原生 Responses、Chat Completions、流式输出与 none/high/max 思考档位。

HiAPI 通过 /v1/responses 提供该模型。你可以先在本页 Playground 验证提示词与参数,再使用同一个 HiAPI API Key 接入服务端。

提供商
DeepSeek
接口
/v1/responses
上下文窗口
-
发布日期
暂未披露

如何使用 DeepSeek V4.1 Flash

在线调试与 API 接入共享同一个模型 ID,可以用三个步骤从提示词验证过渡到生产调用。

  1. 步骤 1

    在线验证

    在 Playground 中测试 instructions、input 和 reasoning.effort。

  2. 步骤 2

    管理 API Key

    登录后查看已有密钥或按需新建;同一个密钥可切换所有已开放模型。

  3. 步骤 3

    接入服务端

    向 /v1/responses 发送请求,并根据 usage 字段记录成本。

常见问题

什么是 DeepSeek V4.1 Flash?

DeepSeek V4.1 Flash 是 DeepSeek 的预览版模型。HiAPI 当前提供文本对话、流式输出及已验证的思考档位;上下文长度、最大输出和其他能力以经过确认的模型规格为准。

使用哪个模型 ID 和接口?

model 填写 deepseek-v4.1-flash。可使用 POST /v1/responses,也兼容 POST /v1/chat/completions;两者分别使用 input 和 messages,请勿混用请求结构。

如何开启或关闭思考模式?

Responses 请求使用 reasoning.effort:none 关闭思考,high 和 max 开启思考。Playground 和默认示例使用 high。Chat Completions 使用 thinking.type=enabled/disabled;开启时通过 reasoning_effort 选择 high 或 max。

Responses 如何进行多轮对话?

此接口为无状态接口。每次在 input 中重新传入需要保留的对话历史;不要传 previous_response_id、conversation、background 或 context_management,也无需传 store。

流式响应如何判断结束?

Responses 使用 response.output_text.delta 接收正文增量,并在 response.completed 中读取最终 usage;response.incomplete 和 response.failed 分别表示未完整生成和失败。Responses 不以 [DONE] 结束;Chat Completions 流仍使用 [DONE]。

Token 与思考内容如何计费?

输入、输出和缓存命中输入分别按实际 Token 计费,思考 Token 计入输出。Responses 的 usage.input_tokens、usage.output_tokens 和 input_tokens_details.cached_tokens 可用于核对用量,最终扣费以调用日志为准,单价查看实时价格区。

图片、工具调用和结构化 JSON 都开放了吗?

本次接入范围为文本、流式和思考模式。图片输入、工具调用及结构化 JSON 暂未在本页开放;未展示的能力不等于模型不具备该能力,应以 HiAPI 当前验证并开放的范围为准。

现有 HiAPI API Key 可以继续使用吗?

可以复用有对应模型权限和可用余额的 HiAPI API Key。使用 OpenAI SDK 时,将 base_url 配置为 https://api.hiapi.ai/v1;Responses 使用 client.responses.create,Chat Completions 使用 client.chat.completions.create。