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DeepSeek V4.1 Flash 1017

DeepSeek V4.1 Flash 1017は、2026年10月17日のDeepSeek V4.1 Flashのスナップショットであり、DeepSeekによって`deepseek-flash`APIモデル名で提供されています。V4.1 Flashはスパース混合専門家モデルです...

2026/10/17
1,048,576 トークン
入力: ¥33.6/M
出力: ¥100.8/M

仕様

モダリティ

入力
text
image
出力
text

サポートされているパラメータ

frequency_penalty
include_reasoning
logit_bias
logprobs
max_completion_tokens
max_tokens
min_p
parallel_tool_calls
presence_penalty
reasoning
reasoning_effort
repetition_penalty
response_format
seed
stop
structured_outputs
temperature
tool_choice
tools
top_k
top_logprobs
top_p

最大出力トークン

393,216

推論設定

既定の動作
思考オン(強度: high)
指定できる強度
max
high
low
none
思考のオフ
可(reasoning.enabled: false)

思考の制御方法と課金を見る

データの取り扱い

プロンプトの保持
不明 — 確認できていません
学習への利用
学習には利用されません

「不明」は「問題なし」ではありません。確認できていない、という意味です。

学習の可否は提供元との条件に基づく申告値です。保持の可否は、このモデルが到達しうる実行先すべてについて上流が公表する一覧から判定しています。いずれも推測は含みません。

コード例

curl https://api.fastmetal.ai/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v4.1-flash-1017",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

DeepSeek V4.1 Flash 1017の実際の回答

FastMetal上で実際に記録した、標準プロンプトへの回答です。

このエラーをデバッグして

以下のエラーがPythonアプリケーションで発生しています。原因を特定して修正してください。 Traceback (most recent call last): File "app.py", line 23, in get_user_orders total = sum(order["price"] * order["quantity"] for order in orders) TypeError: unsupport…

# エラーの原因 `TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int'` は、**`order["price"]` が文字列型(`str`)である**ことを示しています。文字列と整数の乗算は Python ではサポートされていないため、このエラーが発生します。 ## なぜ文字列になるのか データベースの `price` カラムが以下のいずれかの理由で文字列として返されている可能性があります: 1. **カラム型が `VARCHAR` / `TEXT` / `CHAR`** になっている(金額を文字列で保持している設計) 2. **通貨記号やカンマを含む文字列**(例: `"1,200"`, `"$19.99"`)が保存されている 3. **DECIMAL/NUMERIC 型を DB ドライバが文字列で返している**(PostgreSQL の `numeric` 型などは、精度保持のため Python 側で `Decimal` や `str` になることがあります) ## 修正方法 ### 方法1: 計算時に型変換する(最小限の修正) ```python def get_user_orders(user_id): orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id) total = sum( Decimal(str(order["price"])) *…
応答時間 16.4秒出力 995 トークン

コードレビュー

以下のTypeScript関数をレビューして、可読性・パフォーマンス・ベストプラクティスの観点から改善点を提案してください。 async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<any[]> { let allUsers: any[] = []; let hasMore = true; let currentPage = page; while (hasMo…

# TypeScript 関数レビュー 以下、観点別に改善点を整理します。 --- ## 1. 型安全性・可読性 ### ❌ 問題点 - `Promise<any[]>` と `any` が多用されており、型情報が失われている - APIレスポンスの型が未定義で、プロパティ名のタイポを検出できない - 変換前と変換後のユーザー型が区別されていない ### ✅ 改善案 ```ts interface ApiUser { id: number; first_name: string; last_name: string; email: string; status: "active" | "inactive" | "deleted"; } interface ApiResponse { users: ApiUser[]; } interface User { id: number; name: string; email: string; } async function fetchAllUsers(page = 1): Promise<User[]> { ``` ### その他の可読性改善 - `let user` → `const user`(再代入がないため) - `data.users[i]` の繰り返し参照 → `for...of` で要素を変数に束縛 - `allUsers`/`hasMore` → `const` で宣言(再代入は push やプロパティ変更のみ) - `currentPage = currentP…
応答時間 18.1秒出力 1495 トークン

SQLクエリの最適化

以下のSQLクエリは500万行のテーブルに対して実行すると30秒以上かかります。最適化してください。 SELECT p.product_name, c.category_name, COUNT(o.order_id) as order_count, SUM(o.amount) as total_sales, AVG(r.rating) as avg_rating FROM products p LEFT JOIN…

# クエリ最適化の提案 ## 現状の問題分析 ### 1. **致命的な問題: 結合の多重化(ファンアウト)による集計誤り** `order_details` と `reviews` を同時に JOIN しているため、**デカルト積に近い爆発**が発生しています。 - 1商品に注文明細10件、レビュー5件あれば → 10×5 = 50行に膨張 - `COUNT(o.order_id)` は 50、`SUM(o.amount)` は実際の10倍、`AVG(r.rating)` は同じ値が10回重複して平均 → **結果は数値的にも誤り**です - 30秒以上かかる最大の原因はこの行膨張 ### 2. **インデックスの欠如** 現状 `products(id)` と `orders(order_id)` のみ。以下が無いため全て全表走査/非効率結合になります: - `products(is_active, category_id)` — WHERE + JOIN - `order_details(product_id)` — JOINキー - `orders(order_id, status, created_at)` — JOIN + WHERE - `reviews(product_id, rating)` — JOIN - `categories(id)` — PKはあるが明示 ### 3. **LEFT JOIN 後の WHERE による暗黙の INNER JOIN 化** `WHERE o.created_at >= '2024-04-01'` は `order…
応答時間 25.8秒出力 1392 トークン

他のモデルと並べて比較する →

よくある質問

DeepSeek V4.1 Flash 1017のAPI料金はいくらですか?
FastMetalでは100万トークンあたり入力¥33.6・出力¥100.8(税別)の円建て従量課金です。前払いクレジットから使った分だけ差し引かれ、月額料金やサブスクリプションはありません。
DeepSeek V4.1 Flash 1017はOpenAI SDKからそのまま使えますか?
はい。base_url を https://api.fastmetal.ai/v1 に変更し、model に "deepseek-v4.1-flash-1017" を指定するだけで、既存のOpenAI向けコードから呼び出せます。ストリーミング、ツール呼び出し、構造化出力にも対応しています。
DeepSeek V4.1 Flash 1017のコンテキスト長はどのくらいですか?
1,048,576トークンです。プロンプトと回答を合わせてこの範囲に収める必要があります。
DeepSeek V4.1 Flash 1017を試すには何が必要ですか?
アカウントを作成してクレジットをチャージすると、ブラウザのチャット画面とAPIの両方から利用できます。契約や最低利用額はありません。

DeepSeek V4.1 Flash 1017を今すぐ試す

DeepSeek V4.1 Flash 1017はFastMetalのAPIキー1つで利用できます。ブラウザですぐに試す、またはOpenAI SDKからそのまま呼び出せます。