deepseek-ai/deepseek-v4-flash

LLM

DeepSeek V4 Flash API by DeepSeek

deepseek-ai/deepseek-v4-flash

Deepseek-v4-flash

DeepSeek V4 Flash is a state-of-the-art large language model combining efficient sparse attention, strong reasoning, and integrated agent capabilities for robust long-context understanding and versatile AI applications.

DeepSeek V4 Flash do DeepSeek phát triển. Atlas Cloud (vận hành bởi Atlas Cloud AI LLC) cung cấp quyền truy cập vào mô hình này và không sở hữu mô hình. Mọi thương hiệu đều thuộc về chủ sở hữu tương ứng.

Tham số

Ví dụ mã
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("ATLASCLOUD_API_KEY"),
    base_url="https://api.atlascloud.ai/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-ai/deepseek-v4-flash",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "what is difference between http and https"
        }
    ],
    max_tokens=81920,
    temperature=0.7
)

print(response.choices[0].message.content)

Cài đặt

Cài đặt gói cần thiết cho ngôn ngữ lập trình của bạn.

pip install requests

Xác thực

Tất cả các yêu cầu API đều cần xác thực thông qua khóa API. Bạn có thể lấy khóa API từ bảng điều khiển Atlas Cloud.

export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

HTTP Headers

import os

API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}

Bảo mật khóa API của bạn

Không bao giờ để lộ khóa API trong mã phía máy khách hoặc kho lưu trữ công khai. Thay vào đó, hãy sử dụng biến môi trường hoặc proxy phía máy chủ.

Gửi yêu cầu

import requests

url = "https://api.atlascloud.ai/v1/chat/completions"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
    "model": "deepseek-ai/deepseek-v4-flash",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "what is difference between http and https"
        }
    ],
    "max_tokens": 81920,
    "temperature": 0.7,
    "stream": False
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())

Input Schema

Các tham số sau được chấp nhận trong nội dung yêu cầu.

Tổng cộng: 14Bắt buộc: 2Tùy chọn: 12

modelstringrequired

The model ID to use for the completion.

Example: "deepseek-ai/deepseek-v4-flash"

messagesarray[object]required

A list of messages comprising the conversation so far.

rolestringrequired

The role of the message author.

systemuserassistant

contentstringrequired

The content of the message.

temperaturenumber

Controls the variety of the model's responses. Lower values make output more predictable and deterministic, higher values more diverse and random.

Default: 1Min: 0Max: 2

top_pnumber

Nucleus sampling: limits the model's choices to the smallest set of tokens whose cumulative probability reaches top_p. It is recommended to adjust either this or temperature, not both.

Default: 1Min: 0Max: 1

top_kinteger

Limits the model's choice to the k most likely tokens at each step. Set to 0 or omit to disable.

Default: 0Min: 0

min_pnumber

Minimum probability threshold for a token to be considered, measured relative to the probability of the most likely token. Tokens below this threshold are filtered out.

Default: 0Min: 0Max: 1

frequency_penaltynumber

Penalizes tokens based on how frequently they have appeared in the text so far, reducing verbatim repetition. Negative values encourage token reuse.

Default: 0Min: -2Max: 2

presence_penaltynumber

Penalizes tokens that have already appeared in the text regardless of frequency, encouraging the model to introduce new topics.

Default: 0Min: -2Max: 2

repetition_penaltynumber

Multiplicative penalty applied to previously generated tokens. Values greater than 1 discourage repetition; 1 disables it.

Default: 1Min: 0Max: 2

stopstring | array[string]

One or more sequences where the API will stop generating further tokens. The returned text will not contain the stop sequence.

seedinteger

Random seed for deterministic sampling. Repeated requests with the same seed and parameters should return the same result.

max_tokensinteger

The maximum number of tokens to generate in the completion. The maximum value is the model's context length minus the prompt length.

Min: 1

logit_biasobject

A map of token IDs to bias values from -100 to 100 that adjust the likelihood of those tokens appearing in the output.

streamboolean

If set to true, partial message deltas will be sent as server-sent events.

Default: false

Ví dụ nội dung yêu cầu

{
  "model": "deepseek-ai/deepseek-v4-flash",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "what is difference between http and https"
    }
  ],
  "max_tokens": 81920,
  "temperature": 0.7,
  "stream": false
}

Output Schema

API trả về phản hồi tương thích với ChatCompletion.

idstringrequired

Unique identifier for the completion.

objectstringrequired

Object type, always "chat.completion".

Default: "chat.completion"

createdintegerrequired

Unix timestamp of when the completion was created.

modelstringrequired

The model used for the completion.

choicesarray[object]required

List of completion choices.

indexintegerrequired

Index of the choice.

messageobjectrequired

The generated message.

finish_reasonstringrequired

The reason generation stopped.

stoplengthcontent_filter

usageobjectrequired

Token usage statistics.

prompt_tokensintegerrequired

Number of tokens in the prompt.

completion_tokensintegerrequired

Number of tokens in the completion.

total_tokensintegerrequired

Total tokens used.

Ví dụ phản hồi

{
  "id": "chatcmpl-abc123",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1700000000,
  "model": "model-name",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Hello! How can I assist you today?"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 10,
    "completion_tokens": 20,
    "total_tokens": 30
  }
}

Atlas Cloud Skills

Atlas Cloud Skills tích hợp hơn 400 mô hình AI trực tiếp vào trợ lý lập trình AI của bạn. Một lệnh để cài đặt, sau đó sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để tạo hình ảnh, video và trò chuyện với LLM.

Ứng dụng được hỗ trợ

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cursor

Windsurf

VS Code

Trae

GitHub Copilot

Cline

Roo Code

Amp

Goose

Replit

40+ ứng dụng được hỗ trợ

Cài đặt

npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

Thiết lập khóa API

Lấy khóa API từ bảng điều khiển Atlas Cloud và đặt nó làm biến môi trường.

export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

Khả năng

Sau khi cài đặt, bạn có thể sử dụng ngôn ngữ tự nhiên trong trợ lý AI để truy cập tất cả các mô hình Atlas Cloud.

Tạo hình ảnhTạo hình ảnh với các mô hình như Nano Banana 2, Z-Image và nhiều hơn nữa.

Tạo videoTạo video từ văn bản hoặc hình ảnh với Kling, Vidu, Veo, v.v.

Trò chuyện LLMTrò chuyện với Qwen, DeepSeek và các mô hình ngôn ngữ lớn khác.

Tải lên phương tiệnTải tệp cục bộ lên để chỉnh sửa hình ảnh và quy trình chuyển hình ảnh sang video.

Tìm hiểu thêm

github.com/AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

MCP Server

Atlas Cloud MCP Server kết nối IDE của bạn với hơn 400 mô hình AI thông qua Model Context Protocol. Hoạt động với bất kỳ ứng dụng tương thích MCP nào.

Ứng dụng được hỗ trợ

Cursor

VS Code

Windsurf

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cline

Roo Code

100+ ứng dụng được hỗ trợ

Cài đặt

npx -y atlascloud-mcp

Cấu hình

Thêm cấu hình sau vào tệp cài đặt MCP của IDE.

{
  "mcpServers": {
    "atlascloud": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "atlascloud-mcp"
      ],
      "env": {
        "ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

Công cụ khả dụng

atlas_generate_imageTạo hình ảnh từ mô tả văn bản.

atlas_generate_videoTạo video từ văn bản hoặc hình ảnh.

atlas_chatTrò chuyện với các mô hình ngôn ngữ lớn.

atlas_list_modelsDuyệt hơn 400 mô hình AI khả dụng.

atlas_quick_generateTạo nội dung một bước với khả năng tự động chọn mô hình tốt nhất.

atlas_upload_mediaTải tệp cục bộ lên cho quy trình API.

Tìm hiểu thêm

github.com/AtlasCloudAI/mcp-server

Khám phá Các Mô hình Tương tự

NEW

HOT

DeepSeek V4 Pro is a state-of-the-art large language model combining efficient sparse attention, strong reasoning, and integrated agent capabilities for robust long-context understanding and versatile AI applications.

DeepSeek V4 Flash API by DeepSeek

Tham số

Ví dụ mã

Cài đặt

Xác thực

HTTP Headers

Gửi yêu cầu

Input Schema

Ví dụ nội dung yêu cầu

Output Schema

Ví dụ phản hồi

Atlas Cloud Skills

Ứng dụng được hỗ trợ

Cài đặt

Thiết lập khóa API

Khả năng

MCP Server

Ứng dụng được hỗ trợ

Cài đặt

Cấu hình

Công cụ khả dụng

Khám phá Các Mô hình Tương tự

DeepSeek V4 Pro 0813

DeepSeek V4 Flash Vision Exp

DeepSeek V4 Flash 0731

DeepSeek V4 Pro

DeepSeek V3.2

DeepSeek V3.2 Exp

DeepSeek V3.1

DeepSeek OCR

DeepSeek V3.1 Terminus

Grok 4.6

Qwen3.8 27B

Qwen3.8 Max

Kimi K3

Grok 4.5

KAT Coder Pro V2.5

KAT Coder Air V2.5

Một API cho mọi AI đa phương tiện.

Tham số

Ví dụ mã

Cài đặt

Xác thực

HTTP Headers

Gửi yêu cầu

Input Schema

Ví dụ nội dung yêu cầu

Output Schema

Ví dụ phản hồi

Atlas Cloud Skills

Ứng dụng được hỗ trợ

Cài đặt

Thiết lập khóa API

Khả năng

MCP Server

Ứng dụng được hỗ trợ

Cài đặt

Cấu hình

Công cụ khả dụng