> ## Content Index
> Fetch the complete content index at: https://globalfeed.ai/llms.txt
> Use this file to discover other available public pages before exploring further.

# DeepSeek, V4.1 Flash'ı duyurdu: Flash serisinde yeni fiyat tarifesi
- URL: https://globalfeed.ai/deepseek-v4-1-flashi-duyurdu-flash-serisinde-yeni-fiyat-tarifesi/
- Published: 2026-09-09T18:15:09.000Z
- Updated: 2026-09-09T18:15:09.000Z
- Description: DeepSeek, V4 Pro'dan hem ucuz hem daha yetenekli olduğunu belirttiği V4.1 Flash'ı tanıttı; Flash fiyatları 10 Eylül 2026'da güncelleniyor.
- Author: GlobalFeed Editor
- Tags: DeepSeek, fiyatlandırma, API, x-deepseek_ai, dil-tr, denetim-gerekli, video

DeepSeek, V4.1 Flash modelini duyurdu. Şirketin tanıtımına göre model, V4 Pro'ya kıyasla hem daha ucuz hem de daha yetenekli. Duyuruyla birlikte Flash serisinin fiyat tarifesi de değişiyor.

Yeni tarife 10 Eylül 2026, Pekin saatiyle 12.00 itibarıyla geçerli olacak. Yoğun olmayan saatlerde birim fiyatlar şöyle:

- Girdi, önbellek isabeti: 0,003 dolar
- Girdi, önbellek ıskası: 0,15 dolar
- Çıktı: 0,6 dolar

Yoğun saatlerde bu fiyatlar iki katına çıkıyor. Şirket kullanıcılara kullanımlarını buna göre planlamalarını söyledi.

## Tartışma model değişimine kaydı

Hacker News'teki yorumların çoğu fiyattan çok, V4 Pro'nun yerini V4.1 Flash'ın almasına odaklandı. Bir kullanıcı, iş akışını V4 Pro üzerinde doğrulamış birinin bunu bir anda üretimde V4.1 Flash ile test etmek istemeyebileceğini yazdı ve V4 Pro'nun belirli bir süre "kullanımdan kaldırılmış" statüde tutulup sonra çekilmesini önerdi. Açık ağırlıklı modeller olduğu için Together.ai ya da OpenRouter gibi sağlayıcıların V4 Pro'yu ayakta tuttuğu sürece erişimin süreceğini de ekledi.

Bir eğitim kurumunda öğrencilere sohbet botu sunan başka bir kullanıcı, her model yükseltmesinin mevcut sistem talimatlarına uyum düzeyini ölçülebilir biçimde değiştirdiğini, bu yüzden içerik güvenliği incelemelerinin zorunlu hale geldiğini anlattı. Yorumlarda ayrıca, model ağırlıkları değiştiğinde daha önce yapılmış değerlendirmelerin (eval) geçersiz kaldığı, dolayısıyla her güncellemede regresyon testinin kullanıcının kendi takvimine göre yapılabilmesi gerektiği savunuldu.

Belirsizlik argümanına karşı bir yorumcu, DeepSeek-V4 makalesine atıf yaptı: ekip, minimal performans maliyetiyle uçtan uca, bit düzeyinde yığından bağımsız ve deterministik çekirdekler uyguladıklarını yazmıştı. Yorumcuya göre sağlayıcılar bunu uygulamayabilir, ama deterministik çıkarım mümkün.

Tartışmanın tamamı [Hacker News'te](https://news.ycombinator.com/item?id=49624603&ref=globalfeed.ai).