Neu Kostenlos registrieren und 10 Aufrufe gratis nutzen. Bis zu 1 $, ohne Kreditkarte.

Claude Haiku 5.5 vs DeepSeek V4.1 Flash

vs

Welches Modell wofür

Beide sind Budget-Modelle mit einem 1000000-Token-Kontext und Text- und Bild-Input. claude-haiku-5-5 ist pro Token günstiger, $0.1 Input und $0.5 Output gegenüber $0.3 und $1.2, mit Cache-Reads bei $0.01 gegenüber $0.03, berechnet Prompts über 100000 Token aber zum 5x-Preis; dort behält deepseek-v4.1-flash einen einzigen Preis bei und wird zum günstigeren Modell. deepseek-v4.1-flash erlaubt zudem deutlich längere Antworten: 393216 Output-Token gegenüber 128000. Wählen Sie claude-haiku-5-5 für kurze Prompts bei hohem Volumen und deepseek-v4.1-flash für lange Prompts oder lange Outputs.

Benchmarks

Claude Haiku 5.5: Der Anbieter hat keine Benchmark-Werte veröffentlicht.

Über dem DurchschnittKeins besserDeepSeek V4.1 Flash14 / 194 / 19
Claude Haiku 5.5 DeepSeek V4.1 Flash weitere gemessene Modelle Durchschnitt der Vergleichsmodelle ★ kein anderes Modell war besser
DeepSWE 1.1
N/A
kein anderes Modell war besser 74.2%
Cybergym
N/A
kein anderes Modell war besser 88.1%
GPQA Diamond
N/A
90.9%
Agents' Last Exam
N/A
31.8%
Chartography with tools
N/A
78.9%

Anbieterangaben: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Preise

Claude Haiku 5.5 DeepSeek V4.1 Flash Δ
Eingabe / 1M Tokens $0.1 $0.3 0.33×
Ausgabe / 1M Tokens $0.5 $1.2 0.42×
Cache-Lesen / 1M Tokens $0.01 $0.03 0.33×
Cache-Schreiben 1.25x (5m) / 2x (1h) keine gesonderte Gebühr -

Preise aus dem Live-Katalog, Stand des letzten Builds. Die aktuellen Preise stehen auf der jeweiligen Modellseite.

Einordnung: Eingabepreis pro 1M Tokens aller 78 Chat-Modelle mit dieser Abrechnungseinheit (logarithmische Skala)

Fähigkeiten

Claude Haiku 5.5 DeepSeek V4.1 Flash
Tool-Nutzung ja ja
Thinking-Steuerung konfigurierbar ja, Parameter des Anbieters nicht veröffentlicht
Strukturierte Ausgabe ja -
Prompt-Caching explizit (Sie markieren das Präfix) implizit (automatisch)
Cache-Lebensdauer 5m default, 1h option no fixed TTL (evicted when unused)
Mindestlänge des gecachten Präfixes 1024 Tokens nicht veröffentlicht

Spezifikationen

Claude Haiku 5.5 DeepSeek V4.1 Flash
Eingabemodalitäten Text Bild Text Bild
Ausgabemodalitäten Text Text
Veröffentlicht 2026-10-07 2026-09-10
Knowledge-Cutoff 2026-06 -
Kontextfenster 1M 1M
Maximale Ausgabe 128K 393K
Thinking-Parameter output_config.effort -
Zulässige Werte
output_config.effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
-
Standardwert medium -

Die Spezifikationen stammen aus der Dokumentation des jeweiligen Anbieters. Veröffentlicht ein Anbieter eine Angabe nicht, lassen wir die Zeile weg, statt sie zu schätzen. Vollständige Quellen: Claude Haiku 5.5 · DeepSeek V4.1 Flash

Ein Prompt, beide Modelle, gemessen über das Gateway

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. KRITERIUM genau 3 Sätze

Claude Haiku 5.5 bestanden · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model generate a long internal chain of thought before its answer, and those thinking tokens are billed as output tokens, which cost several times more than input tokens. The model often produces many times more output per request than it did without reasoning, so the per-call cost rises even when the visible answer looks about the same length. Because that extra spend scales with every request, the bill roughly doubled, and we can control it by setting reasoning budgets, using reasoning only for tasks that need it, or routing simpler requests to a non-reasoning model.

Ausgabe 332 tok (+159 Thinking) Latenz 2.9 s

DeepSeek V4.1 Flash bestanden · 3 sentences

Enabling reasoning changed the unit economics: the model now spends extra billable tokens internally to “think” before producing the answer, and those reasoning tokens are charged like output tokens even though users never see them. That added token generation—plus longer contexts and occasional retries on harder prompts—roughly doubled our cost per request. We can control this by capping reasoning depth, routing only complex queries to reasoning models, and caching common prompts to bring the bill back down.

Ausgabe 423 tok (+327 Thinking) Latenz 14.6 s

Befolgen der Anweisung (genau drei Sätze, das lässt sich zählen), Zuschnitt auf die Zielgruppe (Tonfall für einen CFO) und die Abrechnungslücke durch nicht sichtbares Thinking, die die Token-Zähler unten offenlegen.

PROMPT This function is supposed to return the longest run of consecutive equal items, but callers report it is off by one on single-element inputs and misses runs that end at the last index. Fix it and explain the bug in one paragraph. KRITERIUM Fix besteht die Tests

Claude Haiku 5.5 bestanden · 8/8 cases

```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The bug is that `cur` counts adjacent equal *pairs*, not run *elements*. A run of k equal items produces k−1 matching pairs, so the function returns one less than the true length, and a single-element input produces no pairs at all, so it returns 0 instead of 1. Resetting `cur` to 0 on a mismatch compounds this by starting every run one step behind. The fix starts both `cur` and `best` at 1 (a non-empty list always has a run of at least one element), resets `cur` to 1 on a mismatch, and updates `best` after every element rather than only inside the equal-branch. The empty-list guard keeps the function from returning 1 for `[]`. […]

Ausgabe 1012 tok (+591 Thinking) Latenz 6.0 s

DeepSeek V4.1 Flash bestanden · 8/8 cases

```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The bug is that `cur` is counting equal adjacent pairs, not elements in the current run: every time `xs[i] == xs[i - 1]`, the run length increases by one element, but the first element of the run was never counted, so all runs are undercounted by one. Also, `best` starts at `0`, so single-element inputs return `0` instead of `1`, and a one-element run ending at the last index is missed entirely.

Ausgabe 918 tok (+733 Thinking) Latenz 11.4 s

Ob der Fix wirklich korrekt ist (er lässt sich ausführen), wie dicht die Erklärung ist und wie sparsam das Modell bei einer klar begrenzten Aufgabe mit Tokens umgeht.

PROMPT Extract a JSON object with fields {company, quarter, revenue_usd_m, growth_pct, guidance} from this text. Use null for anything not stated; add no other fields. KRITERIUM gültiges JSON, Schema exakt

Claude Haiku 5.5 bestanden · 5/5 fields, guidance "Formal guidance withheld pending the Q4 "

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": null, "growth_pct": 11, "guidance": "Formal guidance withheld pending the Q4 close" } ``` Notes: The text gives revenue as 412 but doesn't state the currency, so I left `revenue_usd_m` as null. Growth is "eleven and change," so 11 is an approximation.

Ausgabe 725 tok (+572 Thinking) Latenz 4.6 s

DeepSeek V4.1 Flash bestanden · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"

{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":11.0,"guidance":"withheld pending the Q4 close"}

Ausgabe 1707 tok (+1667 Thinking) Latenz 15.1 s

Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Anreiz zum Halluzinieren (der Text nennt ausdrücklich keine guidance) und Unterschiede zwischen den Wegen zur strukturierten Ausgabe.

PROMPT Write a 120-word product announcement for an API gateway feature that caches prompts across providers. Forbidden words: "seamless", "unlock", "game-changer", "revolutionize", "empower". Exactly one sentence must be a question. KRITERIUM 120 Wörter, 0 verbotene Wörter

Claude Haiku 5.5 bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question

**Introducing Prompt Cache Sync, the newest feature in GatewayOne.** Teams routing requests across OpenAI, Anthropic, and Google have often paid to process the same long system prompts again and again. Now the gateway stores those prompts once and reuses them wherever they appear, regardless of provider. Repeated context is matched by content hash, so cached prefixes return faster and cost less, with no changes to your application code. How much could this save your team? Enable Prompt Cache Sync from the dashboard, and your next billing report will show the difference. Cache entries follow your existing retention settings and can be purged per project at any time. Availability begins this week for all Scale and Enterprise plans worldwide. Start today.

Ausgabe 2164 tok (+1929 Thinking) Latenz 9.9 s

DeepSeek V4.1 Flash bestanden · 116 words, 0 banned, 1 question

Today we're launching Cross-Provider Prompt Cache for our API gateway. It stores identical prompt requests and their responses across supported model providers, then serves cached results when a match is found. Teams can cut duplicate inference costs, reduce latency, and keep behavior consistent during provider failover. The cache works with configurable TTLs, per-route rules, and cache-key controls, so you decide what is reusable and what must stay fresh. Does your application send the same prompts to multiple providers? Now your gateway can answer many of those calls without another upstream request. Existing observability dashboards show hit rates, saved tokens, and estimated spend reduction. Enable it in the gateway console, set your policy, and start caching today.

Ausgabe 917 tok (+770 Thinking) Latenz 9.0 s

Einhaltung der Vorgaben (Wortbudget, Liste verbotener Wörter, genau eine Frage), stilistische Handschrift und Kontrolle über die Länge.

Eine Zeile genügt für den Wechsel

Beide IDs stehen in jedem Tab unten. Die beiden hervorgehobenen Zeilen sind die einzige Änderung. Gleicher Endpunkt, gleicher Schlüssel, gleiches Anfrageformat.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://synthorai.io/v1",
    api_key="sk-syn-...",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="claude-haiku-5-5",
    # model="deepseek-v4.1-flash",  # diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

API-Schlüssel erstellen →

FAQ

Welches Modell ist günstiger: Claude Haiku 5.5 oder DeepSeek V4.1 Flash?

Claude Haiku 5.5 ist bei Eingabe / 1M Tokens günstiger ($0.1 vs. $0.3, Faktor 3.0). Bei anderen Zeilen kann es umgekehrt sein. Die Tabelle oben zeigt alle Preise, und die tatsächlichen Kosten hängen von Ihrem Mix ab.

Kann ich Claude Haiku 5.5 gegen DeepSeek V4.1 Flash A/B-testen, ohne zweimal zu integrieren?

Ja. Beide laufen über denselben OpenAI-kompatiblen Endpunkt mit einem API-Schlüssel. Für den Wechsel ändern Sie nur eine Zeile, den Modellnamen. So können Sie einen Teil des Traffics an jedes Modell schicken und die Kosten direkt vergleichen.

Unterstützen Claude Haiku 5.5 und DeepSeek V4.1 Flash Prompt-Caching?

Ja. Beide berechnen Cache-Lesezugriffe günstiger als die normale Eingabe. Workloads mit einem wiederkehrenden, bereits gecachten Präfix kosten deshalb weniger, als die Listenpreise vermuten lassen. Die genauen Preise stehen in den Cache-Zeilen der Preistabelle oben.

Verwandte Vergleiche

Aus unseren Studien mit eigenen Messungen