DeepSeek/deepseek-v4-flash-text-to-text-0731
deepseek-v4-flash-text-to-text-0731
免费试用 DeepSeek v4 Flash Text API，用于快速、实惠的文本生成、摘要、写作和自动化任务，适合高频调用、批量内容处理、智能助手和可扩展 LLM 工作流。
Text Chat
Deepseek V4 Flash 相关模型
API 示例
提交示例
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions', {
method: 'POST',
headers: {
Authorization: 'Bearer YOUR_API_KEY',
Accept: 'text/event-stream',
'Content-Type': 'application/json'
},
body: JSON.stringify({
model: 'deepseek-v4-flash-text-to-text-0731',
messages: [
{
role: 'user',
content: 'Write a four-line modern poem about a programmer drinking coffee.'
}
],
stream: true,
max_tokens: 500,
top_p: 0.5,
top_k: 1
})
});
const reader = response.body.getReader();
const decoder = new TextDecoder();
let buffer = '';
let assistantText = '';
while (true) {
const { done, value } = await reader.read();
if (done) break;
buffer += decoder.decode(value, { stream: true });
const frames = buffer.split('\n\n');
buffer = frames.pop() || '';
for (const frame of frames) {
const lines = frame.split('\n').filter(Boolean);
let eventName = 'message';
const dataLines = [];
for (const line of lines) {
if (line.startsWith('event:')) {
eventName = line.slice(6).trim();
} else if (line.startsWith('data:')) {
dataLines.push(line.replace(/^data:\s*/, ''));
}
}
const raw = dataLines.join('\n').trim();
if (raw === '[DONE]') {
console.log('\nFinal text:', assistantText);
continue;
}
let payload;
try {
payload = JSON.parse(raw);
} catch {
continue;
}
if (eventName === 'error' || payload.error) {
const msg = payload.error?.message ?? payload.message ?? 'Chat request failed';
throw new Error(msg);
}
const delta = payload.choices?.[0]?.delta;
if (delta?.content) {
assistantText += delta.content;
console.log(assistantText);
}
}
}
提交示例
import json
import requests
response = requests.post(
'https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions',
headers={
'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
'Accept': 'text/event-stream',
'Content-Type': 'application/json',
},
json={
'model': 'deepseek-v4-flash-text-to-text-0731',
'messages': [
{
'role': 'user',
'content': 'Write a four-line modern poem about a programmer drinking coffee.',
}
],
'stream': True,
'max_tokens': 500,
'top_p': 0.5,
'top_k': 1,
},
stream=True,
)
response.raise_for_status()
event_name = 'message'
assistant_text = ''
for raw_line in response.iter_lines(decode_unicode=True):
if not raw_line:
event_name = 'message'
continue
if raw_line.startswith('event:'):
event_name = raw_line.replace('event:', '', 1).strip()
continue
if raw_line.startswith('data:'):
raw_data = raw_line.replace('data:', '', 1).strip()
if raw_data == '[DONE]':
print('\nFinal text:', assistant_text)
continue
payload = json.loads(raw_data)
if event_name == 'error' or payload.get('error'):
error = payload.get('error') or payload
raise RuntimeError(error.get('message', 'Chat request failed'))
choices = payload.get('choices') or []
if choices:
delta = choices[0].get('delta') or {}
content = delta.get('content')
if content:
assistant_text += content
print(content, end='', flush=True)
提交示例
curl -N -X POST "https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Accept: text/event-stream" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "deepseek-v4-flash-text-to-text-0731",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Write a four-line modern poem about a programmer drinking coffee."
}
],
"stream": true,
"max_tokens": 500,
"top_p": 0.5,
"top_k": 1
}'
DeepSeek v4 Flash Text to Text 0731 价格
| 参数 | 价格 | 原价 | 折扣 |
|---|
README
快速且实惠的 DeepSeek v4 Flash Text-to-Text API（快速 LLM 集成）
Flaq AI 上的 DeepSeek v4 Flash Text-to-Text API 为开发者提供快速、实惠的 LLM 访问，用于构建聊天、 写作、摘要、编码支持和自动化工作流。此 DeepSeek Flash API 集成通过稳定的托管路由和基于 token 的计费，将用户 消息转化为响应迅速的文本输出。它面向需要实用语言生成、快速迭代和非常实惠 API 使用成本的 高流量产品而设计，同时无需 管理模型基础设施。
DeepSeek v4 Flash Text-to-Text API 的关键特性
- 快速文本生成： 为聊天产品、内部工具、内容工作流和 自动化系统快速生成有用响应。
- 非常实惠的 API 访问： 将 DeepSeek v4 Flash 用于重视速度、成本控制和 高并发吞吐的基于 token 文本生成场景。
- 灵活 LLM 输出： 支持写作、改写、摘要、分类、编码辅助和结构化 响应工作流。
- 提示词引导控制： 通过 system 和 user messages 引导语气、格式、响应长度、任务范围和输出结构。
- 生产友好的集成： 通过 Flaq AI 稳定的 chat completions route 将 DeepSeek v4 Flash 添加到应用中。
- 可扩展工作流覆盖： 构建助手、内容工具、支持机器人、工作流 agents 和批量文本 处理系统。
如何在 Flaq AI 上使用 DeepSeek v4 Flash Text-to-Text API 进行快速 LLM 生成
- 输入： Chat messages、system instructions、任务上下文和可选生成控制项。
- 输出： 通过 DeepSeek v4 Flash Text-to-Text API 集成交付的快速文本响应。
- 对话控制： 支持基于提示词的方向控制，用于语气、格式、任务边界和多轮 上下文。
- 能力： 通过 DeepSeek v4 Flash API 访问实现快速 text-to-text 生成、摘要、改写、编码帮助、结构化输出和 可扩展 LLM 自动化。
DeepSeek v4 Flash Text-to-Text API 集成的最佳用例
- 高流量聊天产品： 驱动需要快速响应和实惠 token 使用成本的助手与面向用户的聊天功能。
- 内容起草与改写： 为生产内容 工作流生成文案、摘要、标题、大纲和文本变体。
- 支持与运营工具： 构建内部 copilots、工单助手、FAQ 应答器和工作流自动化 功能。
- 编码辅助： 为开发者工具提供快速代码解释、代码片段草稿和技术指导。
- 批量文本处理： 通过 托管 API route 运行大规模摘要、分类、抽取和转换任务。
注意 请确保 prompts 和生成内容符合 DeepSeek 与 Flaq AI 的安全要求。如果发生错误，请 修改请求、减少不受支持的内容，或调整生成设置后重试。
DeepSeek v4 Flash Text-to-Text vs 竞争者：对比分析
- DeepSeek v4 Flash vs. DeepSeek v4 Pro Text-to-Text DeepSeek v4 Pro 面向更强推理和更 精炼的输出。DeepSeek v4 Flash 优先为高流量和 迭代密集型工作流提供更快、非常实惠的文本生成。
- DeepSeek v4 Flash vs. DeepSeek v4 Flash Web Search DeepSeek v4 Flash Web Search 为 当前信息工作流增加联网检索。DeepSeek v4 Flash Text-to-Text 专注于通用 语言任务的快速纯模型响应。
- DeepSeek v4 Flash vs. GPT Mini Text Models GPT mini models 提供快速通用文本生成。DeepSeek v4 Flash 为团队提供通过 Flaq AI 实现实惠 LLM 工作流的 DeepSeek 驱动 route。
- DeepSeek v4 Flash vs. Qwen Flash Text Models Qwen Flash models 提供由 Alibaba 驱动的快速文本工作流。 DeepSeek v4 Flash 为可扩展应用提供另一种模型行为和定价画像。
- DeepSeek v4 Flash vs. Kimi Text Models Kimi 适用于广泛的语言推理和写作。DeepSeek v4 Flash 专注于面向生产集成的快速、低成本 text-to-text 生成。