DeepSeek V4.1 Flash ist die nächste Ausgabe der schnellen, wirtschaftlichen V4-Flash-Reihe von DeepSeek, und die wichtigste Änderung ist, dass das Modell nativ multimodal ist: Die Modellkarte beschreibt, dass es Bilder und Text nativ verarbeitet und Text autoregressiv erzeugt, sodass visuelle Eingaben kein separates Vision-Modell mehr daneben erfordern.
- Eingabe
- Text Bild $0.3/M
- Ausgabe
- Text $1.2/M
- Cache-Lesen
- $0.006/M
- Kontext
- 1M
- vs. GPT-4o
- ~94% günstiger
Benchmarks
Anbieterangaben: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Preis im Vergleich
Der Preis im Feld von 76 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 |
|---|---|
| Parameter | 552B gesamt · 8B prefill / 16B decode aktiv MoE, Causal Encoder-Decoder |
| Lizenz | MIT |
Natively multimodal successor to the V4 Flash line: a 552B-parameter MoE on a Causal Encoder-Decoder stack activating 8B parameters per token at prefill and 16B at decode, with the model card recommending a maximum output of at least 256K tokens.
Ein Prompt, gemessen über das Gateway
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.
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.
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.
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.
DeepSeek V4.1 Flash 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",
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",
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",
"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",
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")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Über DeepSeek V4.1 Flash
- Der Entwurf ist ein echter Bruch und keine Nachjustierung.
- DeepSeek beschreibt eine Causal-Encoder-Decoder-Architektur - einen 40-lagigen Transformer, aufgebaut als 20-lagiger kausaler Encoder gefolgt von einem 20-lagigen Decoder - über einem Mixture-of-Experts-Backbone mit 552B Parametern, das pro Token nur 8B Parameter im Prefill und 16B im Decode aktiviert; diese Aufteilung zielt unmittelbar auf eingabelastige agentische Arbeitslasten.
- Beim Speicher setzt sich dasselbe Motiv fort: Compressed Sparse Attention 2 zusammen mit FP4-Main-KV-Caching senkt den globalen KV-Cache auf 890 Bytes pro Token, etwa ein Viertel von DeepSeek V4 Flash, während SWA Bounded Replay den persistenten KV-Bedarf auf rund ein Achtel reduziert.
- Das Kontextfenster reicht bis 1M Token, die Gewichte stehen unter MIT-Lizenz, und Tool-Aufrufe werden unterstützt.
- Einplanen sollte man vor allem das Reasoning: Die Spur kommt getrennt von der Antwort zurück und kann bei kurzen Prompts fast die gesamten Completion-Token ausmachen, sodass ein zu knappes max_tokens eine leere Antwort liefert, die für die aufgewendeten Denk-Token dennoch voll berechnet wird.
- Der Reasoning-Aufwand ist einstellbar, und die Modellkarte dokumentiert ihn als kontinuierliche Steuerung statt als eine Handvoll benannter Stufen.
- Synthorai stellt das Modell über den OpenAI-kompatiblen Chat-Completions-Endpunkt bereit.
FAQ
Lässt sich die DeepSeek V4.1 Flash 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 mit je ~8K Tokens.
Worin ist DeepSeek V4.1 Flash am besten?
Nativ multimodal - Bilder und Text als Eingabe; 552B MoE, 8B aktiv im Prefill; 1M Kontext, Gewichte unter MIT-Lizenz. Mehr dazu im Über-Abschnitt, der auf den offiziellen Release Notes des Anbieters beruht.
Was kostet DeepSeek V4.1 Flash?
DeepSeek V4.1 Flash 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?
DeepSeek V4.1 Flash hat auf Synthorai ein Kontextfenster von 1M Tokens. Eine einzelne Antwort kann bis zu 393,216 Tokens lang sein.
Unterstützt DeepSeek V4.1 Flash 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?
Setzen Sie in Ihrem vorhandenen OpenAI SDK base_url="https://synthorai.io/v1" und model="deepseek-v4.1-flash", mehr ist nicht nötig. Ein API-Schlüssel gilt für alle Modelle im Gateway.
Ist DeepSeek V4.1 Flash 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
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