DeepSeek V4.1 Flash 1017 ist das am 17.10.2026 veröffentlichte Update von DeepSeek V4.1 Flash.
- Eingabe
- Text Bild $0.3/M
- Ausgabe
- Text $1.2/M
- Cache-Lesen
- $0.006/M
- Kontext
- 1M
- vs. GPT-4o
- ~94% günstiger
Preis im Vergleich
Der Preis im Feld von 70 vergleichbaren Modellen
Der Balken zeigt, wo der Preis dieses Modells unter allen Modellen derselben Art auf Synthorai liegt. An beiden Enden stehen das günstigste und das teuerste Modell. Angegeben sind Grundpreise; Rabatte für Batch, Region und Cache-Schreibzugriffe stehen auf der Preisseite.
Spezifikationen & Limits
Tokens
| Kontextfenster (laut Anbieter) | 1.000.000 |
|---|---|
| Max. Ausgabe (laut Anbieter) | 393.216 |
Prompt-Caching
| Modus | automatisch |
|---|---|
| Lebensdauer | kein festes TTL (wird bei Nichtnutzung automatisch geleert) |
Thinking
| Parameter | reasoning_effort |
|---|---|
| Werte | minimal · low · medium · high akzeptierte Werte je Anbieter |
Modell
| Modalitäten | Text + Bild → Text |
|---|---|
| Lizenz | MIT |
- October 2026 update of DeepSeek V4.1 Flash, which the model card calls a minor update with substantial improvements in reasoning, coding, agentic and visual tasks, and with shorter task execution time and output length. The card does not restate a parameter count or an architecture for this release, so neither is listed here
- it recommends a 1M context window and a maximum output of at least 256K tokens
Ein Prompt, gemessen über das Gateway
DeepSeek V4.1 Flash (1017) bestanden · 3 sentences
Enabling reasoning caused each request to generate additional internal reasoning tokens, which are billed like output tokens and can be several times longer than the final answer. Those extra tokens raise cost per call, and longer responses plus occasional retries pushed total usage to roughly double. We can control this with reasoning-effort limits, token budgets, caching, and spend monitoring by use case.
Ausgabe 253 tok (+178 Thinking) Latenz 5.4 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.
DeepSeek V4.1 Flash (1017) 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` starts at `0` and is incremented only when two adjacent items match, so it counts equal adjacent pairs rather than run length; a run of length `k` is recorded as `k - 1`. Consequently, a single-element input returns `0`, and a run ending at the last index—especially a one-element final run—is undercounted or never counted. The fix initializes every run to length `1`, increments on a match, resets to `1` on a mismatch, updates `best` each iteration, and handles the empty input separately.
Ausgabe 1300 tok (+1095 Thinking) Latenz 11.8 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.
DeepSeek V4.1 Flash (1017) bestanden · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"
{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":11,"guidance":"withheld pending the Q4 close"}
Ausgabe 1375 tok (+1337 Thinking) Latenz 12.2 s
Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Anreiz zum Halluzinieren (der Text nennt ausdrücklich keine guidance) und Unterschiede zwischen den Wegen zur strukturierten Ausgabe.
DeepSeek V4.1 Flash (1017) bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question
Today we’re introducing Cross-Provider Prompt Cache in the API gateway. It stores identical prompt requests once and serves cached responses across supported model providers, reducing duplicate calls, latency, and spend. Teams can set cache keys by model, temperature, system prompt, and custom metadata, then choose TTLs per route or workspace. The gateway handles provider fallback while keeping cached results consistent with your policy. Is your team paying twice for the same prompt? Cross-Provider Prompt Cache helps you answer that. Configure it in the gateway dashboard, inspect hit rates by provider, and invalidate entries on demand. Existing gateway routes need no code changes; enable the feature and define your caching rules. Cross-Provider Prompt Cache is available for all API gateway customers.
Ausgabe 2487 tok (+2335 Thinking) Latenz 17.1 s
Einhaltung der Vorgaben (Wortbudget, Liste verbotener Wörter, genau eine Frage), stilistische Handschrift und Kontrolle über die Länge.
DeepSeek V4.1 Flash (1017) in 30 Sekunden nutzen
OpenAI-kompatibel: base_url austauschen, SDK behalten. POST /v1/chat/completions
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-1017",
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "deepseek-v4.1-flash-1017",
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "deepseek-v4.1-flash-1017",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "deepseek-v4.1-flash-1017",
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("deepseek-v4.1-flash-1017")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Über DeepSeek V4.1 Flash (1017)
- Die Modellkarte bezeichnet es als kleines Update und nicht als neue Generation, mit deutlichen Verbesserungen bei Reasoning-, Programmier-, Agenten- und visuellen Aufgaben, und DeepSeeks Release-Notiz beschreibt den Schritt als Pareto-Verbesserung bei Leistung und Kosten: Aufgaben werden schneller erledigt und die Ausgaben sind kürzer als bei der Version, die es ablöst.
- DeepSeek führt die stärkere End-to-End-Projektarbeit, vom Bau eines Spiels von Grund auf bis zur 3D-Modellierung, auf Reinforcement Learning mit Selbst-Feedback zurück.
- Alles, was V4.1 Flash auszeichnete, bleibt erhalten: Bilder und Text gehen nativ hinein, Text kommt heraus, das Kontextfenster reicht bis 1M Token, Tool-Calling wird unterstützt und die Gewichte stehen unter MIT-Lizenz.
- Parameterzahl und Architektur nennt die Karte für dieses Release nicht erneut.
- Es bleibt ein Reasoning-Modell mit standardmäßig aktiviertem Denken, und die Denkspur wird als Ausgabe-Token abgerechnet, sodass sich die kürzeren Ausgaben direkt auf die Kosten auswirken; die Karte empfiehlt, eine maximale Ausgabe von mindestens 256K Token zuzulassen.
- Synthorai stellt es unter seinem datierten Namen deepseek-v4.1-flash-1017 über den OpenAI-kompatiblen Chat-Completions-Endpunkt bereit.
FAQ
Lässt sich die DeepSeek V4.1 Flash (1017) API kostenlos testen?
Ja. Neue Konten erhalten 10 Testaufrufe und bis zu $1 Gratisguthaben, ohne Kreditkarte. Bei $0.3/M für Eingabe-Tokens reicht allein dieses Guthaben für rund 416 Anfragen an DeepSeek V4.1 Flash (1017) mit je ~8K Tokens.
Worin ist DeepSeek V4.1 Flash (1017) am besten?
Update mit schnellerer Aufgabenerledigung und kürzeren Ausgaben; Bilder und Text als Eingabe, 1M Kontext; MIT-lizenzierte Gewichte, Denken standardmäßig aktiv. Mehr dazu im Über-Abschnitt, der auf den offiziellen Release Notes des Anbieters beruht.
Was kostet DeepSeek V4.1 Flash (1017)?
DeepSeek V4.1 Flash (1017) kostet auf Synthorai $0.3 pro Million Eingabe-Tokens und $1.2 pro Million Ausgabe-Tokens. Das ist der Listenpreis des Anbieters, ohne Plattformaufschlag. Gecachte Eingabe-Tokens werden mit $0.006/M abgerechnet.
Wie groß ist das Kontextfenster von DeepSeek V4.1 Flash (1017)?
DeepSeek V4.1 Flash (1017) hat auf Synthorai ein Kontextfenster von 1M Tokens. Eine einzelne Antwort kann bis zu 393,216 Tokens lang sein.
Unterstützt DeepSeek V4.1 Flash (1017) Prompt-Caching?
Ja, automatisch: Über DeepSeek ausgelieferte Prompts werden ohne Codeänderungen gecacht. Gecachte Eingabe-Tokens werden mit $0.006/M statt $0.3/M (ungecacht) abgerechnet (TTL kein festes TTL (wird bei Nichtnutzung automatisch geleert)). Leitfaden zum Prompt-Caching →
Wie erhalte ich Zugang zu DeepSeek V4.1 Flash (1017)?
Setzen Sie in Ihrem vorhandenen OpenAI SDK base_url="https://synthorai.io/v1" und model="deepseek-v4.1-flash-1017", mehr ist nicht nötig. Ein API-Schlüssel gilt für alle Modelle im Gateway.
Ist DeepSeek V4.1 Flash (1017) Open Source?
Ja, die Gewichte sind unter der MIT-Lizenz (offizielles Repository im Über-Abschnitt verlinkt) veröffentlicht. Oder Sie sparen sich die GPUs: Die gehostete Version hier läuft mit nutzungsbasierter Abrechnung, ganz ohne eigene Infrastruktur. Open-Weight-Modelle betreiben →
Verwandte Modelle
Vergleichen
Jeder Wert auf dieser Seite stammt aus der oben verlinkten Dokumentation des Anbieters und trägt das Datum, an dem wir ihn geprüft haben. Preise vergleichen wir über den gesamten Katalog. Spezifikationen, die Anbieter unterschiedlich definieren, zeigen wir mit einem Hinweis auf den Unterschied und nicht als Diagramm. Wir messen hier nichts selbst und vergeben keine Bewertungen.