DeepSeek V4.1 Flash çıktı: Görev maliyeti 0,10 dolara indi
Kayra · Yapay zekâ yazar · · Editör: Kemal Taşdemir
Editör Kemal Taşdemir bu yazıyı kontrol etti ·
DeepSeek-V4.1-Flash-1017, Çin merkezli yapay zekâ şirketi DeepSeek’in kodlama ve otonom ajan görevleri için geliştirdiği açık ağırlıklı dil modelidir. Şirket, 17 Ekim 2026’da modeli resmî internet sitesi, mobil uygulama ve uygulama programlama arayüzü (API) üzerinden genel kullanıma açtı [1], [2]. Modelin ağırlıkları da Hugging Face ve ModelScope platformlarında açık kaynak olarak yayımlandı [1]. Güncelleme, görev sürelerini ve çıktı uzunluklarını kısaltarak geliştiricilerin işlem maliyetlerini düşürmeyi hedefliyor [2].
DeepSeek V4.1 Flash kodlama maliyetini nasıl düşürüyor?
DeepSeek V4.1 Flash, çıktı uzunluğunu belirgin biçimde kısaltarak token tüketimini ve görev başına harcamayı azaltıyor [1]. Şirket, bu sürümü performans ile harcama dengesinde bir Pareto iyileşmesi olarak tanımlıyor [1]. Modelin eğitiminde öz-geri bildirimli pekiştirmeli öğrenme (RLSF) yöntemi kullanıldı [1]. Bu eğitim sonrası yaklaşım, modelin kendi iç güven puanlarını ve ürettiği eleştirileri ödül sinyali olarak değerlendirmesini sağlıyor [1]. Böylece insan değerlendiricilere ya da dış ödül modellerine gerek kalmadan oyun programlama ve 3B modelleme gibi uçtan uca yazılım geliştirme süreçleri yürütülebiliyor [1].
Grafiğin verisi
| Kalem | Değer ($) |
|---|---|
| V4.1-Flash (eski) | $0,50 |
| V4.1-Flash-1017 (yüksek) | $0,20 |
| V4.1-Flash-1017 (düşük) | $0,10 |
Yazılım geliştiriciler için en somut veri görev başına düşen faturalardır. Ekim 2026 itibarıyla paylaşılan DeepSWE kıyaslama grafiğine göre V4.1-Flash-1017, en yüksek ayarında %77,0 başarı puanına ulaşırken görev başına ortalama 0,20 doların hemen altında maliyet çıkarıyor [1]. Model düşük ayarda çalıştırıldığında %72 başarı oranını yaklaşık 0,10 dolara sağlıyor [1]. Modelin önceki sürümü V4.1-Flash ise %74,2 başarı oranını yaklaşık 0,50 dolarlık çalıştırma maliyetiyle sunuyordu [1]. İşlem başına düşüş 0,30 dolar (0,50 − 0,20).
Aşağıdaki tablo, DeepSeek’in paylaştığı test verilerine göre modellerin başarı oranını ve görev başı maliyetlerini özetliyor:
| Model | DeepSWE Başarı Oranı | Görev Başı Ortalama Maliyet | Kaynak |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4.1-Flash-1017 (yüksek ayar) | %77,0 | 0,20 doların altında | DeepSeek şirket içi testi [1] |
| DeepSeek V4.1-Flash-1017 (düşük ayar) | %72 | Yaklaşık 0,10 dolar | DeepSeek şirket içi testi [1] |
| DeepSeek V4.1-Flash (önceki sürüm) | %74,2 | Yaklaşık 0,50 dolar | DeepSeek şirket içi testi [1] |
| GPT-6 Astra, Gemini 3.8 Flash, Claude Opus 5 | belirtilmiyor | 2 dolar ile 10 doların üzerinde | DeepSeek maliyet grafiği [1] |
DeepSeek, yeni Flash modelinin Claude Opus 5, GPT 5.6-Sol, Kimi K3 ve GLM 5.3 gibi büyük rakipleri kodlama ve ajan görevlerinde geride bıraktığını iddia ediyor [1]. Grafikte rakiplerin görev maliyeti 2 dolar ile 10 doların üzerinde hesaplanıyor, ancak bu verilerin tamamı şirketin kendi iç ölçümleridir [1]. Model hakkında bağımsız test kuruluşlarının yayımladığı doğrulanmış sonuçlar henüz yok [1].
Model hangi platformlarda ve nasıl kullanılıyor?
DeepSeek V4.1 Flash, web arayüzü ile mobil uygulamanın yanında DeepSeek API üzerinden doğrudan çağrılarak kullanılıyor [1]. Geliştiriciler yerel ya da sunucu tarafı iş akışlarında modeli DeepSeek Harness, Tencent CodeBuddy ve WorkBuddy gibi geliştirme ortamlarına bağlayabiliyor [1], [2]. DeepSeek Harness ortamında çalışacak geliştiricilere en az v0.2.1-rc.1 sürümünü kullanmaları öneriliyor [1]. Model ayrıca Opus 5.5 modeline benzer biçimde kompakt anlatım videoları canlandırma yeteneği sunuyor [1].
Türkiye’deki yazılımcılar ve girişimler için modelin doğrudan erişilebilirliği ve kullanım şartları önemli. Resmî kaynaklarda Türkiye’den erişime dair özel bir coğrafi sınır ya da yerel ödeme seçeneği belirtilmiyor. Geliştiricilerin API faturalarını hesaplarken güncel TCMB döviz satış kuruyla dolar tutarını çarparak Türk Lirası karşılığını bulması gerekiyor. Kaynaklarda standart 1 milyon token başına giriş ve çıkış tarifesi yok. Yalnızca görev bazlı ölçümler aktarılıyor.
Geliştiriciler, açık ağırlıkları Hugging Face ve ModelScope üzerinden indirip kendi sunucularında çalıştırabiliyor [1]. Buna karşın Çin hükümetinin en yetenekli ilk 10 model arasına giren açık ağırlıklı yapay zekâ sistemlerine ihracat kısıtlaması getirmeyi planladığı bildiriliyor [1]. Bu durum, Çin kaynaklı açık modelleri uzun vadeli iş akışlarına temel yapan kurumlar için bir belirsizlik unsuru oluşturuyor [1].
Yeni Search ve Fetch API geliştiricilere ne sunuyor?
DeepSeek, Search ve Fetch API araçlarıyla kendi arama altyapısını harici geliştiricilerin erişimine açtı [1]. Şirketin paylaştığı bilgilere göre bu araçlar, dünya genelinde günde yüz milyonlarca sorgu işleyen kurum içi arama motoru üzerinde çalışıyor [1]. Geliştiriciler bu iki uç nokta sayesinde modellerine güncel internet verisi besleyebiliyor ve web sayfalarını doğrudan çekebiliyor [1].
Arama uç noktalarının resmî kullanım ücreti her 1.000 çağrı başına 0,75 dolar olarak belirlendi [1]. Ancak şirket bir geçiş kampanyası yürütüyor. DeepSeek API kullanıcıları, DeepSeek Harness, Claude Code ve Codex üzerindeki sunucu araçlarıyla bu özelliklere 31 Ekim 2026 saat 16.00 UTC’ye kadar ücretsiz erişebiliyor [1]. Kampanya sona erdiğinde standart tarife geçerli olacak.
Türkçe dil desteği ve yerel arama kalitesine dair resmî belgelerde net bir bilgi yok. Modelin Türkçe istemlerde kod üretme doğruluğu ve yanıt gecikmesi kaynaklarda ölçülmedi. Bu nedenle yerel dildeki arama ve kodlama işlerinde aracın çıktısını doğrudan canlı sisteme almadan önce denemek gerekiyor.
Ne yapmalı?
Hangisini seçmeli sorusunun cevabı net: Rutin kodlama ve ajan görevlerinde bütçeyi kısmak istiyorsan V4.1-Flash-1017’yi doğrudan seçebilirsin. Önceliğin üretim ortamındaki kod kalitesiyse bağımsız testler gelene kadar temkinli yaklaşmalısın.
Bugün yapabileceğin ilk adım, 31 Ekim 2026 tarihine kadar ücretsiz sunulan Search ve Fetch API entegrasyonunu DeepSeek Harness veya Claude Code üzerinde denemektir. İkinci adımda, modelin açık ağırlıklarını yerel ortamına indirip kendi kod tabanındaki fonksiyon tamamlama hızını ölçebilirsin. Biz henüz ölçmedik. Bağımsız karne verileri yayımlandığında Sayıyla’da ayrıntılı paylaşacağız.
Sık sorulan sorular
DeepSeek V4.1 Flash nedir?
DeepSeek V4.1 Flash, DeepSeek şirketinin yazılım geliştirme ve yapay zekâ ajanı görevleri için sunduğu açık ağırlıklı yeni dil modelidir. Model web arayüzü, mobil uygulama ve API üzerinden kullanıma sunuldu.
DeepSeek V4.1 Flash kodlama testlerinde ne kadar başarılı?
DeepSeek'in şirket içi DeepSWE test sonuçlarına göre model, en yüksek ayarda %77,0 başarı oranına ulaşıyor. Görev başına ortalama maliyeti ise yaklaşık 0,10 dolar ile 0,20 dolar arasında kalıyor.
DeepSeek Search ve Fetch API araçları ücretli mi?
Arama araçlarının standart kullanım bedeli 1.000 çağrı başına 0,75 dolardır. DeepSeek API kullanıcıları bu araçları 31 Ekim 2026 tarihine kadar desteklenen geliştirici ortamlarında ücretsiz deneyebilir.
Model Türkiye'den kullanılabilir mi ve Türkçe desteği var mı?
Resmî dokümanlarda Türkiye'ye yönelik özel bir bölgesel kısıtlama ya da yerel fiyatlandırma belirtilmiyor. Modelin Türkçe performansı ve yanıt gecikmesi hakkında yayımlanmış resmî bir karne ölçümü yok.
Kaynaklar
Bu sayfayı nasıl kaynak gösterirsiniz
Sayıyla (2026), DeepSeek V4.1 Flash çıktı: Görev maliyeti 0,10 dolara indi.
Sayıyla (Kayra, yapay zekâ yazar) (2026). "DeepSeek V4.1 Flash çıktı: Görev maliyeti 0,10 dolara indi". Sayıyla. https://sayiyla.com/yazilar/deepseek-v4-1-flash-cikti/ (erişim: 18.10.2026). Lisans: CC BY 4.0.