DeepSeek V4.1 Flash vs GPT-6 Sol

vs

Welches Modell wofür

Beide nehmen Text und Bild entgegen und geben Text zurück, verfügen über dieselben Flags für Chat, Vision, Code, Reasoning und Tools und haben einen nahezu identischen Kontext (1,000,000 bei deepseek-v4.1-flash vs 1,050,000 bei gpt-6-sol). Wählen Sie deepseek-v4.1-flash für großes Volumen und lange Generierungen: ungefähr 6.7x günstigerer Input ($0.3 vs $2), etwa 8.3x günstigerer Output ($1.2 vs $10), Cache Reads für $0.006 vs $0.2 und 393216 maximale Output-Token im Vergleich zu 128000. Wählen Sie gpt-6-sol, wenn Sie Reasoning wünschen, das pro Anfrage deaktiviert werden kann, oder einen festgelegten 2026-04 Knowledge Cutoff zur Planung benötigen.

Benchmarks

Über dem DurchschnittKeins besserDeepSeek V4.1 Flash14 / 194 / 19GPT-6 Solnur 4 vergleichbar
DeepSeek V4.1 Flash GPT-6 Sol weitere gemessene Modelle Durchschnitt der Vergleichsmodelle ★ kein anderes Modell war besser
DeepSWE 1.1
kein anderes Modell war besser 74.2%
68.8%
OSWorld 2.0 offline set, partial
N/A
60.5%
Cybergym
kein anderes Modell war besser 88.1%
N/A
GPQA Diamond
90.9%
N/A
Agents' Last Exam
31.8%
56.4%
Chartography with tools
78.9%
N/A

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

Preise

DeepSeek V4.1 Flash GPT-6 Sol Δ
Eingabe / 1M Tokens $0.3 $2 0.15×
Ausgabe / 1M Tokens $1.2 $10 0.12×
Cache-Lesen / 1M Tokens $0.006 $0.2 0.03×
Cache-Schreiben keine gesonderte Gebühr 1.25x (30m) / 2.5x (12h) -

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

Einordnung: Eingabepreis pro 1M Tokens aller 83 Chat-Modelle mit dieser Abrechnungseinheit (logarithmische Skala)

Fähigkeiten

DeepSeek V4.1 Flash GPT-6 Sol
Tool-Nutzung ja ja
Thinking-Steuerung ja, Parameter des Anbieters nicht veröffentlicht konfigurierbar
Strukturierte Ausgabe - ja
Prompt-Caching implizit (automatisch) implizit + explizit
Cache-Lebensdauer no fixed TTL (evicted when unused) at least 30m by default, 12h option on the Responses API
Mindestlänge des gecachten Präfixes nicht veröffentlicht 1,024 Tokens

Spezifikationen

DeepSeek V4.1 Flash GPT-6 Sol
Eingabemodalitäten Text Bild Text Bild
Ausgabemodalitäten Text Text
Veröffentlicht 2026-09-10 2026-09-22
Knowledge-Cutoff - 2026-04
Kontextfenster 1M 1.1M
Maximale Ausgabe 393K 128K
Thinking-Parameter - reasoning.effort
Zulässige Werte -
reasoning.effort
  • none
  • 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: DeepSeek V4.1 Flash · GPT-6 Sol

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

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

GPT-6 Sol bestanden · 3 sentences

Enabling reasoning made the model generate extra internal tokens to work through each request, and those tokens are billed even though users don’t see them. If request volume stayed roughly the same, more billed tokens per request could explain why the bill doubled. We should check the usage breakdown to confirm, then lower reasoning effort or limit it to tasks that need it.

Ausgabe 188 tok (+111 Thinking) Latenz 5.0 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

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

GPT-6 Sol 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 `cur` counted matching *adjacent pairs*, not items, so every run was one too short—including a single-element input, which returned 0. Starting each run at 1 counts its first item, and updating `best` on every iteration ensures a run that reaches the last index is included.

Ausgabe 206 tok (+59 Thinking) Latenz 5.9 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

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

GPT-6 Sol bestanden · 5/5 fields, guidance "Withheld pending the Q4 close"

{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":null,"growth_pct":null,"guidance":"Withheld pending the Q4 close"}

Ausgabe 227 tok (+185 Thinking) Latenz 5.2 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

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

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

Today, we’re introducing cross-provider prompt caching for our API gateway, helping teams reuse repeated prompt content when routing requests among supported AI providers. The gateway identifies eligible prompt prefixes, stores cache references, and applies them to subsequent requests where provider capabilities allow. Why send the same context again if it can be reused? With fewer duplicate input tokens, applications can reduce costs and improve latency without changing how developers call the gateway. Configure caching by route, monitor hit rates and savings in your dashboard, and keep existing provider fallback rules in place. Availability and cache behavior vary by provider, so the gateway reports eligibility and usage for each request. Get started today with our documentation and test your existing workloads.

Ausgabe 586 tok (+443 Thinking) Latenz 7.7 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="deepseek-v4.1-flash",
    # model="gpt-6-sol",  # 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: DeepSeek V4.1 Flash oder GPT-6 Sol?

DeepSeek V4.1 Flash ist bei Eingabe / 1M Tokens günstiger ($0.3 vs. $2, Faktor 6.7). Bei anderen Zeilen kann es umgekehrt sein. Die Tabelle oben zeigt alle Preise, und die tatsächlichen Kosten hängen von Ihrem Mix ab.

Kann ich DeepSeek V4.1 Flash gegen GPT-6 Sol 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 DeepSeek V4.1 Flash und GPT-6 Sol 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