deepseek-v4.1-flash 是 DeepSeek 的 V4.1-Flash 权重，通过 reAPI 兼容 OpenAI 的 chat 端点提供。deepseek-v4.1-flash 读取 1M token 的上下文窗口，单次响应最多可写出 384,000 token，默认在三档努力度之间思考，并支持文本之外的图片输入。deepseek-v4.1-flash 的当前费率见本页的价格表。
直接使用输入框中的默认提示词，或选择一个示例。
积分计费 — 1 积分 = 0.001 美元，仅为成功生成付费。
最低档一次 1K token 提示加 1K token 回答。
deepseek-v4.1-flash 是 reAPI 通过兼容 OpenAI 的 /api/v1/chat/completions 端点提供 DeepSeek V4.1-Flash 权重的方式。DeepSeek 自家的 Models and Pricing 表给 Flash 系列标注了 1M token 上下文窗口、文档记载的最多 384K 输出 token、视觉、JSON 输出与工具调用，以及思考与非思考两种模式。思考默认在 high 努力度下开启。deepseek-v4.1-flash 在同类模型中不寻常的地方在于输出端：大多数快速档模型的生成上限远低于其上下文窗口，而 deepseek-v4.1-flash 可以一路写到 384,000 token，这正是完整翻译一遍文档或逐文件重构真正需要的量。计费按 token 从你的 reAPI 余额扣取，输入、输出与缓存读取各有各自的费率。
可以用这个模型构建并上线的真实工作流与生产级用例。
1M token 的上下文窗口只解决了长任务的一半，另一半是要能把答案完整写出来。deepseek-v4.1-flash 把这个窗口和 384,000 token 的输出上限配在一起，所以一份翻译好的手册、一套重写过的测试套件，或者一份逐条审查的合同，都能在一次响应里返回，而不用先拆块、再拼接、再校对。因为 deepseek-v4.1-flash 在任意上下文长度下的价格都一样，长提示词不会在任务中途跨过某个门槛导致费率变化。这类任务要主动设置 max_tokens——否则 deepseek-v4.1-flash 会使用端点默认值，而不是这个上限。
阅读 API 文档
deepseek-v4.1-flash 在同一个端点、同样的请求结构里接收图片，和文本没有区别。DeepSeek 支持 JPEG、PNG、GIF 和 WebP，格式判断依据文件的实际字节内容，而不是文件名或声明的 MIME 类型，所以标错格式的上传照样能用。给 deepseek-v4.1-flash 发图片可以是内联的 base64 data URL、模型会帮你抓取的公开 http(s) 链接，或者 Files API 的文件句柄。这覆盖了这类工作通常出现的两种形态：本地截图，以及已经在你的流水线里的 URL。
DeepSeek 把 JSON 输出和工具调用记录为 Flash 权重支持的特性，所以要求 deepseek-v4.1-flash 给出机器可读的输出是一份契约，而不是提示词技巧。结合视觉能力，deepseek-v4.1-flash 适合把扫描发票、仪表盘和表单转换成一行行数据。搭建循环之前值得知道的一点：当请求带上 tools 时，deepseek-v4.1-flash 返回的推理文本必须在后续轮次中原样回传；不带 tools 时它会被忽略，可以直接丢弃。
快速档模型通常会宣传一个很大的上下文窗口，然后把生成上限压低一个数量级。DeepSeek 为 Flash 权重记录的最大输出是 384K token，所以 deepseek-v4.1-flash 能以它读入内容的同等规模把结果写出来。对翻译、重构和长篇结构化抽取来说，这就是一次请求搞定，和要自己动手写、调、调试一套分块流水线之间的区别。
deepseek-v4.1-flash 用标准的 OpenAI 内容块格式接收图片——没有独立的视觉端点、没有不同的 base URL，也不需要路由到第二个模型 id。图片可以是内联 base64、deepseek-v4.1-flash 会下载的公开 URL，或者一个 Files API 句柄，DeepSeek 依据文件内容而不是文件名来识别格式。给已有的纯文本集成加上图片理解能力，改动的只有消息体本身，别的什么都不用动。
调用 deepseek-v4.1-flash 的那把 reAPI key 和那份余额，同样可以调用 Claude、GPT、Gemini 和 Kimi 系列。把 deepseek-v4.1-flash 和另一个模型放在一起对比，或者在某家供应商状态不好时切走，只是换一个模型字符串，而不是第二次集成、第二张发票和第二套要轮换的凭证。
对成本敏感、又需要超大上下文窗口的场景来说，这才是真正要做的决策。两者都接受文本和图片，都提供推理努力度调节，所以这次对比的重点不是谁整体更强——而是输出上限、长提示词各自怎么计价，以及你对思考过程能有多少控制权。价格那一行说得很直白：两者之中 Luna 更便宜。
对比基于撰写时 DeepSeek 与 OpenAI 各自文档记录的行为。价格只描述相对关系而非具体金额；实时数字见上方价格表以及各模型自己的页面。
继续用你现有的 OpenAI 客户端。把 base URL 换成 reapi.ai/api/v1，模型字符串换成 deepseek-v4.1-flash——deepseek-v4.1-flash 遵循同一份 Chat Completions 契约，所以调用点的其它部分都不用改。
打开POST 你的 messages 数组，读取 choices[0].message。deepseek-v4.1-flash 会在 reasoning_content 中随 content 一起返回推理内容，usage 里输入、输出与缓存 token 分别报告。
打开curl https://reapi.ai/api/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "deepseek-v4.1-flash",
"messages": [
{ "role": "user", "content": "Hello" }
],
"reasoning_effort": "high",
"max_tokens": 8192,
"stream": true
}'提交时同步拒绝并指明出错字段。检查枚举值、范围与 URL 字段——不产生任何扣费。
401 表示 Bearer 密钥缺失或无效；402 表示预扣额超出余额。密钥与积分在控制台管理。
参考素材与生成结果都会经过自动审核。被拒的任务返回明确错误并全额退款。
进入失败状态的任务不会扣费——预扣自动退还。保留任务 ID，随时可重试。
关于此模型的常见疑问。
