Vanchin DeepSeek

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概述

由快手Vanchin提供的DeepSeek V4.1 Flash现已更新至 V4.1-Flash-1017 版本!相比上一版本的 DeepSeek V4.1 Flash,新模型在各方面的基准测试中取得了长足的提升,模型输出更精炼、任务完成速度更快,基于552B参数MoE架构,推理时仅激活约8B参数,显著降低调用成本。

输入

文本图像

输出

文本

功能

前缀补全

调用通义千问 API 时启用 Partial Mode,可让模型严格接续您提供的前缀文本进行生成。查看文档

函数调用

通过函数调用将大模型与外部工具和系统连接起来。查看文档

缓存

Context Cache 会缓存长上下文请求的公共前缀,减少重复计算、提升响应速度并降低成本。查看文档

结构化输出

结构化输出可确保模型返回符合预期格式的 JSON 字符串。查看文档

批量任务

异步批量处理请求,降低调用成本。查看文档

联网搜索

启用联网搜索后,模型可基于实时检索的数据进行回答。查看文档

微调

基于样本数据训练模型,使其更适配特定任务。查看文档

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

调用API
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from openai import OpenAI
import os

client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    base_url="https://cn-beijing.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)