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DeepSeek V4.1 Flash vs GPT-6 Astra

vs

Welches Modell, wann

Beide Modelle akzeptieren Text- und Bildeingaben, geben Text zurück und decken Chat, Vision, Code, Reasoning und Tools bei ungefähr vergleichbaren Kontextfenstern ab (1,000,000 für deepseek-v4.1-flash gegenüber 1,050,000 für gpt-6-astra), daher entscheidet sich die Wahl hauptsächlich nach Preis und verfügbarem Ausgaberaum. deepseek-v4.1-flash kostet pro Million $0.3 für Eingaben und $1.2 für Ausgaben gegenüber $10 und $50 bei gpt-6-astra (etwa 33x beziehungsweise ungefähr 42x günstiger) und erlaubt 393,216 Ausgabe-Token gegenüber 128,000, was es zur passenden Wahl für Arbeit mit hohem Volumen oder lange Generierungen macht. Wähle gpt-6-astra, wenn du seinen Umschalter zum Deaktivieren des Denkens und einen angegebenen Wissensstand vom 2026-04 möchtest.

Benchmarks

Über dem DurchschnittKeins besserDeepSeek V4.1 Flash16 / 194 / 19GPT-6 Astranur 4 vergleichbar
DeepSeek V4.1 Flash GPT-6 Astra weitere gemessene Modelle Durchschnitt der Vergleichsmodelle kein anderes Modell war besser
NL2Repo
64%
N/A
Cybergym
kein anderes Modell war besser 88.1%
N/A
HealthBench
N/A
58.1%
GPQA Diamond
90.9%
N/A
Agents' Last Exam
31.8%
N/A
BabyVision with tools
89.6%
N/A

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

Preise

DeepSeek V4.1 Flash GPT-6 Astra Δ
Input / 1M Token $0.3 $10 0.03×
Output / 1M Token $1.2 $50 0.024×
Cache-Read / 1M Token $0.03 $1 0.03×
Cache-Schreiben keine separate Gebühr keine separate Gebühr -

Preise aus dem Live-Katalog zum Zeitpunkt des Builds; jede Modellseite enthält die aktuelle Übersicht.

Wo sie stehen - Eingabepreis pro 1M Tokens über alle 69 Chat-Modelle mit dieser Abrechnungseinheit (logarithmische Skala)

Fähigkeiten

DeepSeek V4.1 Flash GPT-6 Astra
Tool-Nutzung ja ja
Thinking-Kontrolle ja - Regler des Anbieters nicht veröffentlicht konfigurierbar
Strukturierte Ausgabe - ja
Prompt-Caching implizit (automatisch) implizit (automatisch)
Cache-Lebensdauer no fixed TTL (evicted when unused) 5-10m, up to 1h
Minimales gecachtes Präfix nicht veröffentlicht 1024 Tokens

Spezifikationen

DeepSeek V4.1 Flash GPT-6 Astra
Input-Modalitäten Text Bild Text Bild
Ausgabemodalitäten Text Text
Veröffentlicht 2026-09-10 2026-09-03
Wissensgrenze - 2026-04
Kontextfenster 1M 1.1M
Maximaler Output 393K 128K
Thinking-Parameter - reasoning.effort
Zulässige Werte -
reasoning.effort
  • none
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
Standardwert - medium

Die Spezifikationen sind aus der Dokumentation der jeweiligen Anbieter übernommen; eine Zeile, die ein Anbieter nicht veröffentlicht, wird weggelassen und nicht abgeleitet. Vollständige Quellen: DeepSeek V4.1 Flash · GPT-6 Astra

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. PRÜFEN genau 3 Sätze

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 Denken) Latenz 14.6 s

GPT-6 Astra bestanden · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model do more work per request, often generating internal reasoning tokens that are billed even though they do not appear in the final answer. If traffic, model choice, and pricing stayed the same, those extra tokens likely explain why our bill doubled—not longer answers or more users. We should verify the usage breakdown, then reserve higher reasoning levels for tasks where improved results justify the added cost.

Ausgabe 283 tok (+196 Denken) Latenz 17.2 s

Befolgen der Anweisung (genau drei Sätze - abzählbar), Zuschnitt auf das Publikum (CFO-Register), und die Abrechnungslücke durch verstecktes Denken, 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. PRÜFEN Fix besteht die Tests

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 Denken) Latenz 11.4 s

GPT-6 Astra 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 original code counts equal adjacent pairs rather than items, so every nonempty run is undercounted by one: a single-element input returns `0`, and a run of three equal items returns `2`. Starting and resetting `cur` to `1` counts the first item of each run, while the empty-input check preserves a result of `0`. Updating `best` after each iteration includes runs ending at the last index without needing a final flush; the original also updated during trailing runs, but undercounted them.

Ausgabe 321 tok (+131 Denken) Latenz 13.5 s

Ob der Fix tatsächlich korrekt ist (ausführbar), die Dichte der Erklärung, und die Token-Effizienz bei einer klar begrenzten Aufgabe.

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. PRÜFEN gültiges JSON, Schema exakt

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 Denken) Latenz 15.1 s

GPT-6 Astra bestanden · 5/5 fields, guidance "Formal guidance is withheld pending the "

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": null, "growth_pct": "eleven and change", "guidance": "Formal guidance is withheld pending the Q4 close." }

Ausgabe 329 tok (+267 Denken) Latenz 16.9 s

Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Halluzinationsdruck (guidance wird ausdrücklich zurückgehalten), und Unterschiede im Pfad für strukturierte 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. PRÜFEN 120 Wörter, 0 verbotene Wörter

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 Denken) Latenz 9.0 s

GPT-6 Astra bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question

Introducing Cross Provider Prompt Cache, a new API gateway feature that reuses eligible prompt content across supported AI providers. Why pay to process the same context every time? Configure caching once at the gateway, then route requests between models while keeping shared instructions, reference material, and conversation prefixes ready for reuse. Caching controls let teams set expiration windows, isolate tenants, and exclude sensitive content. Cache analytics show hit rates, estimated savings, and latency trends, helping developers tune performance with confidence. Existing routing policies continue to work, so adoption fits your current architecture. Start with a single application, measure the results, and expand as needed. Available today in the dashboard and API, with documentation and examples to guide your first deployment.

Ausgabe 665 tok (+516 Denken) Latenz 19.3 s

Einhaltung der Vorgaben (Wortbudget, Liste verbotener Wörter, die eine Frage), Stil-Fingerabdruck, und Längensteuerung.

Mit einer Zeile zwischen ihnen wechseln

Beide IDs befinden sich in jedem Tab unten - das hervorgehobene Zeilenpaar ist die einzige Änderung. Gleicher Endpunkt, gleicher Schlüssel, gleiche Request-Struktur.

from openai import OpenAI

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

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4.1-flash",
    # model="gpt-6-astra",  # diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

API-Schlüssel abrufen →

FAQ

Welches ist günstiger, DeepSeek V4.1 Flash oder GPT-6 Astra?

DeepSeek V4.1 Flash ist günstiger bei input / 1m token ($0.3 vs. $10, 33× Unterschied). Andere Zeilen können in die andere Richtung deuten - die obige Tabelle enthält alle Daten, und die tatsächlichen Kosten hängen von Ihrem Mix ab.

Kann ich DeepSeek V4.1 Flash gegen GPT-6 Astra ohne zwei Integrationen A/B-testen?

Ja. Beide werden über denselben OpenAI-kompatiblen Endpunkt mit einem API-Schlüssel bereitgestellt - der Wechsel ist eine einzeilige Änderung des Modell-Strings, sodass Sie einen Bruchteil des Traffics an jedes Modell leiten und die Rechnungen direkt vergleichen können.

Unterstützen DeepSeek V4.1 Flash und GPT-6 Astra Prompt-Caching?

Ja - beide berechnen Cache-Reads günstiger als ihre Eingaberate, sodass Warm-Prefix-Workloads weniger kosten, als die Listenpreise vermuten lassen. Die genauen Zeilen für Cache-Reads befinden sich in der obigen Preistabelle.

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