モデル / DeepSeek V4.1 Flash 1017
DeepSeek V4.1 Flash の 10/17 版。コーディング・エージェント性能を強化
| 入力単価 | ¥60 / 1M tok |
|---|---|
| キャッシュ読取単価 | ¥5 / 1M tok |
| 出力単価 | ¥240 / 1M tok |
| コンテキスト長 | 1,048,576 |
| 最大出力トークン | 384,000 |
| 対応入力 | テキスト / 画像 |
| 精度 | Q8 |
| 重み | unsloth/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-GGUF |
| reasoning_effort | none / minimal / low / medium / high / xhigh |
| 基盤 | 自社DC |
| 評価 | DeepSeek V4.1 Flash 1017 | Claude | GPT | Gemini |
|---|---|---|---|---|
| Terminal-Bench v4.0 エージェント的なコーディングとターミナル操作 | 34 | 60 | 59 | 57 |
| SciCode 科学計算のコーディング | 56 | 67 | 56 | 62 |
| Humanity's Last Exam 推論と知識 | 43 | 61 | 55 | 57 |
| AA-LCR v1.1 長文脈の推論 | 83 | 85 | 81 | 80 |
出典 Artificial Analysis（2026-10-20 採取）。比較行は Anthropic / OpenAI / Google の最高性能設定。
72 時間の稼働率。1 時間ごとに、障害の無かった時間を緑で示します。
TTFT と出力速度はストリーミング応答（出力 50 トークン以上）の中央値、E2E レイテンシはすべての成功応答の中央値です。1 時間ごとに集計し、リクエストが無かった時間は線を描きません。稼働率は障害の有無で判定し、リクエストの有無には依りません。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.router.supa.ai/v1",
api_key="hai_...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v4.1-flash-1017",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)curl https://api.router.supa.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer hai_..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "deepseek-v4.1-flash-1017",
"messages": [{"role":"user","content":"こんにちは"}]
}'