DeepSeek V4.1 Flash vs Kimi K3

vs

Welches Modell wofür

Beide akzeptieren Text- und Bildeingaben bei ungefähr einer Million Token Kontext (1000000 für deepseek-v4.1-flash, 1048576 für kimi-k3), daher entscheidet sich die Wahl eher nach Kosten und Struktur als nach Reichweite: kimi-k3 berechnet $3 für Eingaben und $15 für Ausgaben gegenüber $0.3 und $1.2, also den 10x-fachen Preis für Eingaben und den 12.5x-fachen Preis für Ausgaben, mit Cache-Lesevorgängen zu $0.3 gegenüber $0.006. Wähle kimi-k3, wenn du Videoeingaben oder eine einzelne Antwort mit bis zu 1048576 Token benötigst, und beachte, dass sein Denken nicht deaktiviert werden kann; wähle deepseek-v4.1-flash für Text- und Bildverarbeitung mit hohem Volumen, wenn 393216 Ausgabe-Token ausreichen.

Benchmarks

VornÜber dem DurchschnittKeins besserDeepSeek V4.1 Flash1314 / 194 / 19Kimi K3252 / 6712 / 67

16 bei beiden gemessen, 1 gleichauf.

DeepSeek V4.1 Flash Kimi K3 weitere gemessene Modelle Durchschnitt der Vergleichsmodelle ★ kein anderes Modell war besser
DeepSWE 1.1
kein anderes Modell war besser 74.2%
67.5%
OSWorld-Verified
N/A
84.8%
Cybergym
kein anderes Modell war besser 88.1%
80%
Finance Agent v2
N/A
54.4%
Harvey Lab-AA
N/A
kein anderes Modell war besser 94.6%
GPQA Diamond
90.9%
93.5%
Agents' Last Exam
31.8%
27.6%
Chartography with tools
78.9%
68.1%

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

Preise

DeepSeek V4.1 Flash Kimi K3 Δ
Eingabe / 1M Tokens $0.3 $3 0.1×
Ausgabe / 1M Tokens $1.2 $15 0.08×
Cache-Lesen / 1M Tokens $0.006 $0.3 0.02×
Cache-Schreiben 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 80 Chat-Modelle mit dieser Abrechnungseinheit (logarithmische Skala)

$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

Fähigkeiten

DeepSeek V4.1 Flash Kimi K3
Tool-Nutzung ja ja
Thinking-Steuerung ja, Parameter des Anbieters nicht veröffentlicht immer aktiv
Strukturierte Ausgabe - ja
Prompt-Caching implizit (automatisch) implizit (automatisch)
Cache-Lebensdauer no fixed TTL (evicted when unused) nicht veröffentlicht
Mindestlänge des gecachten Präfixes nicht veröffentlicht nicht veröffentlicht

Spezifikationen

DeepSeek V4.1 Flash Kimi K3
Eingabemodalitäten Text Bild Text Bild Video
Ausgabemodalitäten Text Text
Veröffentlicht 2026-09-10 2026-07-16
Kontextfenster 1M 1M
Maximale Ausgabe 393K 1M
Thinking-Parameter - reasoning_effort (top-level; the thinking object is not accepted)
Zulässige Werte -
reasoning_effort
  • low
  • high
  • max
Standardwert - max

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 · Kimi K3

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

Kimi K3 bestanden · 3 sentences

Reasoning models don't just answer questions—they "think" first, generating long internal chains of step-by-step logic before producing a response. Those hidden thinking steps are billed as output tokens (the most expensive kind, typically 3–5x the price of input tokens), and a single query can generate thousands of them even when the visible answer is only a paragraph long. So you're paying for dramatically more compute per request: the bill doubled because the model does far more work behind the scenes, not because usage increased.

Ausgabe 755 tok (+637 Thinking) Latenz 20.8 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

Kimi K3 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 best = max(best, cur) else: cur = 1 return best ``` The bug is a fencepost error: `cur` counts *matching adjacent pairs* rather than *items in the run*, because it starts at 0 and only increments when `xs[i] == xs[i - 1]`. A run of length L contains L−1 equal pairs, so every run was undercounted by exactly one. For a single-element list (a run of length 1) the loop never runs and the function returns 0 instead of 1; likewise any run ending at the last index — e.g. the two `2`s in `[1, 2, 2]` — reported 1 instead of 2, making it look like no run existed at all. […]

Ausgabe 1837 tok (+1547 Thinking) Latenz 47.2 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

Kimi K3 bestanden · 5/5 fields, guidance null

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }

Ausgabe 924 tok (+863 Thinking) Latenz 25.9 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

Kimi K3 bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question

Meet Prompt Cache, a new API gateway capability that stores prompt responses and serves them across OpenAI, Anthropic, Google, and Azure endpoints. It matches requests by model, prompt hash, tools, temperature, and tenant policy, so repeated work returns fast while sensitive contexts stay isolated. Teams set TTLs, stale rules, encryption scopes, and bypass flags per route. Analytics show hit rate, latency saved, token spend avoided, and drift risk by provider. What changes for developers? Keep one integration, add cache headers, and watch fallback logic respect consent, residency, and audit needs. During rollout, canary keys compare fresh answers with cached copies before promotion. Prompt Cache cuts vendor calls, steadies p95 latency, and gives platform owners controls for cost, quality, and compliance.

Ausgabe 1527 tok (+1354 Thinking) Latenz 37.9 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="kimi-k3",  # 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 Kimi K3?

DeepSeek V4.1 Flash ist bei Eingabe / 1M Tokens günstiger ($0.3 vs. $3, Faktor 10). 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 Kimi K3 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 Kimi K3 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