DeepSeek V4.1 Flash 1017'ye Geçiş: reasoning_content 400 Hatası, Sessiz Model Değişimi ve Yoğun Saat Faturalandırması

Çoğu geçiş bir model adını değiştirmekle başlar. DeepSeek V4.1 Flash 1017 ise tersini yaptı: 17 Ekim 2026'da DeepSeek deepseek-flash adını korudu ve bu adın arkasındaki modeli değiştirdi. DeepSeek'in API'sinde deepseek-flash, deepseek-v4-flash veya deepseek-v4-flash-vision-exp çağıran herkes, tek bir satır kod değiştirmeden yeni modele aktarıldı.

AIHubMix'te yeni checkpoint kendi kimliğiyle yer alıyor, deepseek-v4.1-flash-1017, bu yüzden geçiş zamanını siz seçersiniz. Hangi yolu seçerseniz seçin, kontrol etmeniz gereken sorunlar şunlardır:

AIHubMix, 19 Ekim 2026 (03:02 UTC) tarihinde deepseek-v4.1-flash-1017 için kısa bir test isteği seti çalıştırdı. Bu çalıştırmanın sonuçları aşağıda ilgili yerlerde belirtilmiştir.

1. Araç döngülerini bozan 400 hatası

Ne görürsünüz. Bir araç çağrısından sonraki ikinci istek HTTP 400 hatasıyla başarısız olur ve 15 Ekim'de V4.1 Flash için opencodex üzerinde açılan bir GitHub sorununda bildirildiği gibi şu mesajı döndürür:

[invalid_request_error] The `reasoning_content` in the thinking mode must be passed back to the API.

Aynı metin, V4 Pro ve V4 Flash için opencode, LangChain ve claude-code-router hakkındaki önceki raporlarda da görülüyor.

Neden. DeepSeek'in düşünme modu rehberi, bir istek tools içerdiğinde, önceki her asistan turunun reasoning_content alanının geri gönderilmesi gerektiğini belirtir; "modelin araç çağrısı yapmadığı turlar için bile". Gönderilmezse "API 400 hatası döndürür". Araç olmadan, bu alanı geri göndermek isteğe bağlıdır ve yok sayılır. İstemciler genellikle bu noktada takılır, çünkü mesaj serileştiricileri content ve tool_calls alanlarını korur ama fazladan alanı düşürür.

Hatayı tetikleyen istek. Bir araç döngüsünün ikinci turu; asistan mesajından reasoning_content alanı çıkarılmış hali:

curl -s https://aihubmix.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AIHUBMIX_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v4.1-flash-1017",
    "tools": [{"type": "function", "function": {"name": "get_weather",
      "parameters": {"type": "object", "properties": {"city": {"type": "string"}}, "required": ["city"]}}}],
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "What is the temperature in Hangzhou? Use the tool."},
      {"role": "assistant", "content": null, "tool_calls": [{"id": "call_00_example", "type": "function",
        "function": {"name": "get_weather", "arguments": "{\"city\": \"Hangzhou\"}"}}]},
      {"role": "tool", "tool_call_id": "call_00_example", "content": "{\"celsius\": 18}"}
    ]
  }'

DeepSeek'in kendi API'sinde, genel raporlardaki 400 hatasını veren yapı budur. AIHubMix üzerinden aynı yapı, 19 Ekim test çalıştırmasında HTTP 200 ve normal bir yanıt döndürdü. Bu tek bir çalıştırmaydı, bu yüzden bunu garanti olarak kabul etmeyin.

Nasıl düzeltilir. Hangi yolu kullanırsanız kullanın alanı koruyun:

msg = resp.choices[0].message
messages.append(msg)  # carries content, reasoning_content, and tool_calls over

• Kendi kodunuzda, elle oluşturulmuş bir kopya yerine asistan mesajının tamamını ekleyin.
• Çerçevelerde güncelleyin: opencode, sonraki sürümlerde gidiş-dönüş sorununu düzeltti; opencodex ise düzeltmesini 16 Ekim'de birleştirdi.
• Son çare olarak, araç döngüleri için {"thinking": {"type": "disabled"}} ayarlayın. Bu hatayı önler, ancak modelin agent işlerinde iyi olmasını sağlayan akıl yürütmeden vazgeçmiş olursunuz.

2. Aynı ad, farklı model

DeepSeek'in 17 Ekim tarihli değişiklik günlüğü bunu açıkça söylüyor: "API çağrı yöntemi ve fiyatlandırma değişmedi; en son modele erişmek için yalnızca deepseek-flash adını kullanmanız yeterli." Eylül checkpoint'i için sabitlenmiş bir ad yok ve eski iki Flash adı artık 1017 üzerinde çalışıyor.

Hiçbir hata oluşmaz, ancak üç şey değişebilir:

• Çıktı uzunluğu. 1017, daha kısa çıktılar üretecek şekilde eğitildi. Eylül modelinin uzun açıklamalarını bekleyen ayrıştırıcılar, arayüz düzenleri ve istemler, eskisinden daha az metin alabilir.
• Değerlendirme temel değerleri. Eylül checkpoint'inde kaydettiğiniz puanlar ve maliyetler, deepseek-flash tarafından döndürülenleri artık temsil etmiyor.
• Davranış. DeepSeek, 1017'yi uçtan uca proje çalışmaları için yeniden eğitti. Agent'lar aynı sonuca farklı yollarla ulaşabilir.

Yapılacaklar. Her değerlendirme çalıştırmasıyla birlikte modeli ve tarihi kaydedin ve regresyon setinizi şimdi yeniden çalıştırın. Yanıt, hangi checkpoint'in cevap verdiğini söyler: 19 Ekim testinde AIHubMix üzerinden gelen her yanıt "model": "deepseek-v4-1-flash-261017" bilgisini taşıyordu. Bu alanı kaydedin; böylece duyurulmamış bir model değişimi, gerçekleştiği gün görünür hale gelir.

3. Gözden kaçması kolay faturalandırma kuralları

Yoğun ve yoğun olmayan saatler. DeepSeek, hafta içi 01:00–04:00 ve 06:00–10:00 UTC arasında tam fiyat, diğer tüm saatlerde, tüm hafta sonu ve Çin resmi tatillerinde ise yarı fiyat uygular. AIHubMix aynı zaman aralıklarını izler ve her isteği gönderildiği ana göre fiyatlandırır; dolayısıyla yoğun olmayan saatte başlayan uzun bir akış isteği yoğun olmayan saatte kalır.

deepseek-v4.1-flash-1017 için 1M token başına AIHubMix liste fiyatları. Bunun üzerine sınırlı süreli %30 indirim uygulanıyor.

Önbellek isabetleri, kaçırmalardan 50 kat daha ucuzdur. Agent'lar her çağrıda aynı sistem istemini, araç tanımlarını ve geçmişi yeniden gönderir. Bu ön eki sabit tutun, çağrı başına değişen her şeyi sona koyun; böylece her isteğin büyük kısmı önbellek isabet fiyatından faturalandırılır.

Düşünme, çıktı olarak faturalandırılır. Düşünme varsayılan olarak açıktır ve akıl yürütme token'ları hem faturaya hem de max_tokens sınırına dahil edilir.

Search ve Fetch. DeepSeek, yeni Search ve Fetch API'lerini 17 Ekim'de açtı; her biri 1.000 başarılı çağrı başına 0,75 dolar. DeepSeek Harness, Claude Code veya Codex üzerinden DeepSeek API'sine yapılan sunucu taraflı çağrılar, 31 Ekim 2026 16:00 UTC'ye kadar ücretsizdir. Bundan sonra, her turda arama yapan bir agent, token'lara ek olarak çağrı başına bir maliyet ekler.

Toplam maliyet. Belirtilen varsayımlar altında (40 çağrı, %90 önbellek isabetiyle 1,2M girdi token'ı, 60K çıktı token'ı), bir agent oturumu AIHubMix liste fiyatlarıyla yoğun saatte 0,118 dolar, yoğun olmayan saatte 0,059 dolar tutar. Toplu çalıştırmaları yoğun olmayan saatlere kaydırmak, tek başına en büyük tasarruftur.

4. Getirisinden fazla maliyet çıkaran ayarlar

Effort. API, low, high (varsayılan) ve max seçeneklerini sunar. DeepSeek'in V4.1 Flash makalesi bunları 50, 75 ve 100 dahili effort değerlerine eşler ve max'a geçişin "agent yörüngelerini yalnızca marjinal iyileşmeler için 1,6–1,8× uzattığını" bildirir. DeepSeek'in kendi Claude Code kurulum rehberi hâlâ CLAUDE_CODE_EFFORT_LEVEL=max ayarını kullanıyor. Günlük agent işleri için high daha iyi bir varsayılandır.

DeepSeek, diğer effort adlarını da üç seviyesine eşler: minimal, low olur; medium ve xhigh ise ikisi de high olur. Beş seviye sunan bir araç, aslında size iki veya üç seviye sunar. 19 Ekim testinde AIHubMix, Chat Completions üzerinde low, high ve max değerlerini kabul etti.

max_tokens. Model kartı, uzun agent çalışmaları için en az 256K öneriyor, çünkü düşünme çıktı bütçesini paylaşır. Küçük bir sınırda, zor bir adım tüm bütçeyi düşünerek harcayabilir. finish_reason: "length" değerini kontrol edin.

Örnekleme parametreleri. Düşünme modunda temperature, presence_penalty ve frequency_penalty hata vermeden kabul edilir ama bir etkisi yoktur. top_p 0,95–1,0 aralığına sınırlanır. Bir iş akışı deterministik çıktı için düşük temperature'a dayanıyorsa, artık bunu alamaz.

5. Gerçek yetkilere sahip agent'lar

1017, tüm projeler üzerinde pekiştirmeli öğrenmeyle eğitildi; bu nedenle iş bitmiş görünene kadar çalışmaya devam etme eğilimindedir. Yanıtları da daha kısa olduğu için neyi değiştirdiğini daha az anlatır. Şu iki alışkanlık yardımcı olur:

• Modelin özetine değil, değişikliklere ve komut günlüklerine bakın.
• Komut izin listesi olan bir sandbox içinde çalıştırın ve yıkıcı işlemler (silme, zorla push, geçişler, dış ağ çağrıları) için onay isteyin.

DeepSeek, Flash serisinin güvenlik görevlerindeki gücünü kendisi belirtiyor; Eylül checkpoint'i, DeepSeek'in kendi tablosunda CyberGym'de 88,1 puan aldı. Bu, savunma amaçlı işler için faydalı, ayrıca yetkilerini sıkı biçimde sınırlamak için bir neden.

6. Kodlama araçları

AIHubMix, deepseek-v4.1-flash-1017 modelini kodlama araçlarının ihtiyaç duyduğu üç protokolün tamamında sunar. 19 Ekim testinde Chat Completions, Anthropic Messages (iki turlu bir araç çağrısı dahil) ve Responses API hepsi 200 döndürdü.

Claude Code (Anthropic Messages). Claude Code rehberindeki gibi AIHubMix'i gösterin ve modeli ayarlayın:

export ANTHROPIC_BASE_URL="https://aihubmix.com"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="$AIHUBMIX_API_KEY"
export ANTHROPIC_MODEL="deepseek-v4.1-flash-1017"
export ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL="deepseek-v4.1-flash-1017"
export CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL="deepseek-v4.1-flash-1017"
export CLAUDE_CODE_EFFORT_LEVEL="high"

• Düşünme: testte, effort ayarı olmayan bir Messages isteği düşünme bloğu olmadan döndü; output_config.effort içeren istek ise düşünme içeriği döndürdü. 1017'nin akıl yürütmesi için bir effort seviyesi ayarlı tutun ve istek günlüklerini kontrol edin.
• Bağlam: DeepSeek'in rehberi, kendi uç noktası için model adına bir [1m] eki ekliyor; bu ek AIHubMix üzerinden test edilmedi.
• Bilinen sorun: bazı yönlendiricilerden geçtiğinde Claude Code düşünme içeriğini kaybedebiliyor ve yukarıdaki 400 hatasıyla karşılaşabiliyor (claude-code-router sorunu 1378). AIHubMix'in Messages uç noktası üzerinden yapılan iki turlu araç testi bu sorunla karşılaşmadı.

Codex (Responses API). Codex CLI rehberini izleyin: aihubmix sağlayıcısı, base_url = "https://aihubmix.com/v1" ve wire_api = "responses", ayrıca model = "deepseek-v4.1-flash-1017". Modeli /model üzerinden seçebilmek için, modeli context_window değeri 1,000,000 olarak ayarlanmış bir model_catalog_json dosyasına ekleyin.

• Effort: rehberdeki katalog betiği low, medium ve high seçeneklerini sunar. DeepSeek'in eşlemesine göre medium ve high ikisi de DeepSeek'in high seviyesine denk gelir; bu nedenle gerçekte iki farklı seviye elde edersiniz.
• Bilinen sorun: yeni Codex sürümleri, zorunlu alanlardan biri eksikse tüm kataloğu atar. Rehberdeki betik bunu önler.

DeepSeek Harness (Chat Completions). DeepSeek, 1017'nin en iyi Harness 0.2.1-rc.1 veya sonrası sürümle çalıştığını söylüyor. DeepSeek Harness rehberini izleyerek AIHubMix'i OpenAI uyumlu bir sağlayıcı olarak ekleyin ve deepseek-v4.1-flash-1017 modelini ekleyin. Bu rehber önceki bir Harness sürümüne göre yazıldı; arayüz değiştiyse alan adlarını kontrol edin.

15 dakikalık duman testi. Tek bir başarısız testi olan küçük bir depo oluşturun:

mkdir flash-smoke && cd flash-smoke && git init -q
printf 'def mean(xs):\n    return sum(xs) / len(xs)\n' > stats.py
printf 'from stats import mean\n\ndef test_mean():\n    assert mean([1, 2, 3]) == 2\n\ndef test_empty():\n    assert mean([]) == 0\n' > test_stats.py

Aracınızı bu klasörde başlatın ve şunu isteyin: "pytest'i çalıştır, başarısız testi yalnızca stats.py dosyasını değiştirerek düzelt, sonra pytest'i yeniden çalıştır." Şu koşullarda geçmiş sayılır:

• agent, 400 hatası olmadan en az iki araç çağrısı yapar (testleri çalıştır, dosyayı düzenle);
• sonunda her iki test de geçer;
• AIHubMix istek günlüğünde deepseek-v4.1-flash-1017 görünüyor ve oturum maliyeti en fazla birkaç sent.

Geçiş kontrol listesi

• Model kimliğini belirleyin: AIHubMix üzerinde deepseek-v4.1-flash-1017.
• Araç döngülerinde her turda reasoning_content gönderilmesi için tam asistan mesajlarını ekleyin.
• Regresyon ve değerlendirme setinizi yeniden çalıştırın; model, tarih ve response model alanını kaydedin.
• Daha kısa çıktılar için ayrıştırıcıları ve arayüzleri kontrol edin.
• Effort değerini varsayılan olarak high yapın; max seçeneğini yalnızca en zor görevler için saklayın.
• Ajan turları için max_tokens değerini artırın ve finish_reason length durumunda uyarı kurun.
• Thinking modunda sıcaklık tabanlı determinizm varsayımlarını kaldırın.
• Toplu ve gece boyu çalışan ajan görevlerini yoğun saatler dışına planlayın.
• Önbellek isabetleri için prompt önekleriniz sabit kalsın.
• DeepSeek'in sunucu tarafı araçlarını kullanıyorsanız, 31 Ekim'den itibaren Search ve Fetch çağrılarının bütçesini planlayın.
• Ajanları gerçek izinlerle sandbox içinde çalıştırın ve özetler yerine diff'leri inceleyin.
• Kullandığınız her kodlama aracında 15 dakikalık duman testini çalıştırın.

SSS

DeepSeek V4.1 Flash 1017 kullanmak için kod değiştirmem gerekiyor mu?
DeepSeek API'sinde hayır: deepseek-flash zaten 1017'ye işaret ediyor. AIHubMix'te model adını deepseek-v4.1-flash-1017 olarak değiştirin.

Neden reasoning_content ile ilgili 400 hatası alıyorum?
DeepSeek, bir istek araç içerdiğinde önceki tüm asistan turlarının reasoning_content alanının geri gönderilmesini zorunlu kılar. Bu alanı atlayan istemciler, ilk araç çağrısından sonraki çağrıda hata verir.

AIHubMix üzerinden de reasoning_content 400 hatası oluşuyor mu?
AIHubMix'in 19 Ekim 2026 tarihli test çalışmasında oluşmadı; reasoning_content içermeyen bir tur 200 yanıtı döndürdü. Yine de alanı göndermeye devam edin, çünkü bu DeepSeek'in belgelenmiş kuralıdır.

DeepSeek'in API'sinde hâlâ Eylül V4.1 Flash'ı kullanabilir miyim?
Hayır. DeepSeek, deepseek-flash ve eski Flash adlarını 1017'ye taşıdı ve Eylül sürümü için sabitlenmiş bir ad sunmuyor.

DeepSeek V4.1 Flash ne zaman daha ucuz?
Hafta içi 01:00–04:00 ve 06:00–10:00 UTC aralıkları dışında. Diğer tüm saatler, hafta sonları ve Çin resmi tatilleri yarı fiyatına gelir.

Kodlama ajanları hangi effort seviyesini kullanmalı?
Varsayılan olan high. DeepSeek'in kendi makalesine göre max, küçük kazançlar için ajan çalıştırmalarını 1,6 ila 1,8 kat uzatıyor.

1017, AIHubMix üzerinden Claude Code ve Codex'te çalışır mı?
Evet. AIHubMix, bu araçların kullandığı Anthropic Messages ve Responses protokollerinde model sunuyor ve her ikisi de 19 Ekim 2026'da temel testten geçti.

Okumaya devam edin: DeepSeek V4.1 Flash 1017 serisi

• Geçişin şimdilik değip değmediğinden emin değil misiniz? Yükseltme yazısı, 1017'nin Eylül sürümüne göre neler kazandırdığını ve bir oturumun maliyetini gösteriyor: DeepSeek V4.1 Flash 1017: Aynı Fiyat, Daha Kısa Çıktılar. Geçmeli Miyim?
• Yine de Claude Code kurmak mı istiyorsunuz? 1017'nin, Claude Code'un kendi alt ajanları için kullandığı modelle karşılaştırmasına bakın: DeepSeek V4.1 Flash 1017 ve Claude Haiku 5.5: Terminal Kodlama Ajanları için Hangi Ucuz Model?
• Eski Flash yerine V4 Pro'dan mı geçiyorsunuz? Bu yazı hâlâ Pro'ya ihtiyacınız olup olmadığını inceliyor: DeepSeek V4.1 Flash 1017 ve V4 Pro karşılaştırması: Flash artık yeterli mi?

Kaynaklar

• Thinking Mode (DeepSeek)
• Change Log (DeepSeek)
• Integrate with AI Tools (DeepSeek)
• DeepSeek V4.1 Flash 1017 on AIHubMix (AIHubMix)
• DeepSeek V4.1 Flash returns reasoning_content 400 after tool calls, issue 7118 (GitHub)