Vanchin DeepSeek
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概述
DeepSeek-V4.1-Flash 模型，全新模型结构系列中的最小尺寸的模型，具备原生多模态视觉理解能力。新模型结构的设计初衷是：能力上限更高、推理速度更快、吞吐更大、可扩展到更大参数模型。
输入
文本图像
输出
文本
功能
定价
- 输入¥2/M tokens
- 输出¥8/M tokens
- 输入（缓存命中）¥0.04/M tokens
速率限制与上下文
- 最大输入1M
- 最大输出393K
- 最大输入（思考模式）1M
- 最大输出（思考模式）393K
- 上下文1M
- TPM每分钟 Token 数600K
- RPM每分钟请求数30
API 参考
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from openai import OpenAI
import os
client = OpenAI(
api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
base_url="https://maas.qianwenaiapi.com/compatible-mode/v1",
)
messages = [
{
"role": "user",
"content": [
{"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/image.jpg"}},
{"type": "text", "text": "请仅输出图像中的文本内容。"}
]
}
]
completion = client.chat.completions.create(
model="vanchin/deepseek-v4.1-flash",
messages=messages,
extra_body={"enable_thinking": True},
stream=True
)
is_answering = False
print("\n" + "=" * 20 + "思考过程" + "=" * 20)
for chunk in completion:
delta = chunk.choices[0].delta
if hasattr(delta, "reasoning_content") and delta.reasoning_content is not None:
if not is_answering:
print(delta.reasoning_content, end="", flush=True)
if hasattr(delta, "content") and delta.content:
if not is_answering:
print("\n" + "=" * 20 + "完整回复" + "=" * 20)
is_answering = True
print(delta.content, end="", flush=True)