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DeepSeek V4.1 Flash (1017) vs GPT-6 Sol

vs

Cuál usar y cuándo

Sobre el papel, estos dos modelos ofrecen las mismas funciones: entrada de texto e imágenes, salida de texto, chat, visión, código, razonamiento y uso de herramientas, con ventanas de contexto de 1000000 y 1050000 tokens, respectivamente, por lo que la elección depende del precio y las características de salida. deepseek-v4.1-flash-1017 cuesta aproximadamente 6,7 veces menos en la entrada ($0.3 frente a $2) y unas 8,3 veces menos en la salida ($1.2 frente a $10), y permite 393216 tokens de salida frente a 128000, lo que resulta adecuado para generaciones largas y flujos de procesamiento con uso intensivo de caché, a $0.006 por millón de tokens de entrada leídos de la caché. Elija gpt-6-sol cuando quiera disponer de su opción para desactivar el razonamiento o de su fecha de corte de conocimiento declarada de 2026-04.

Benchmarks

DeepSeek V4.1 Flash (1017): el proveedor no ha publicado resultados de benchmarks.

Sobre la mediaGPT-6 Solsolo 4 comparables
DeepSeek V4.1 Flash (1017) GPT-6 Sol otros modelos medidos media de los modelos comparados ★ ningún otro modelo puntuó más alto
DeepSWE 1.1
N/A
68.8%
OSWorld 2.0 offline set, partial
N/A
60.5%
Agents' Last Exam
N/A
56.4%

Publicado por los proveedores: Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google OpenAI Z.ai

Precios

DeepSeek V4.1 Flash (1017) GPT-6 Sol Δ
Entrada / 1M tokens $0.3 $2 0.15×
Salida / 1M tokens $1.2 $10 0.12×
Lectura de caché / 1M tokens $0.006 $0.2 0.03×
Escritura en caché sin cargo aparte sin cargo aparte -

Tarifas tomadas del catálogo en vivo al generar el sitio; la página de cada modelo tiene la ficha de precios actualizada.

Dónde queda cada uno: precio de entrada por 1M de tokens entre los 79 modelos de chat que se facturan en esta unidad (escala logarítmica)

Capacidades

DeepSeek V4.1 Flash (1017) GPT-6 Sol
Uso de herramientas sí sí
Control del razonamiento

sí

el proveedor no publica cómo ajustarlo

configurable
Salida estructurada - sí
Caché de prompts implícito (automático) implícito (automático)
Duración de la caché no fixed TTL (evicted when unused) 5-10m, up to 1h
Prefijo mínimo en caché no publicado 1024 tokens

Especificaciones

DeepSeek V4.1 Flash (1017) GPT-6 Sol
Modalidades de entrada texto imagen texto imagen
Modalidades de salida texto texto
Lanzamiento 2026-10-17 2026-09-22
Corte de conocimiento - 2026-04
Ventana de contexto 1M 1.1M
Salida máxima 393K 128K
Parámetro de razonamiento - reasoning.effort
Valores aceptados -
reasoning.effort
  • none
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
Valor por defecto - medium

Las especificaciones se transcriben de la documentación de cada proveedor; si un proveedor no publica un dato, la fila se omite en vez de deducirlo. Fuentes completas: DeepSeek V4.1 Flash (1017) · GPT-6 Sol

Un mismo prompt en los dos modelos, medido a través de la pasarela

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. COMPROBACIÓN exactamente 3 frases

DeepSeek V4.1 Flash (1017) superado · 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.

salida 253 tok (+178 razonamiento) latencia 5.4 s

GPT-6 Sol superado · 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.

salida 188 tok (+111 razonamiento) latencia 5.0 s

Cumplimiento de la instrucción (exactamente tres frases, se pueden contar), adaptación al público (registro de CFO) y la diferencia de facturación por razonamiento oculto que dejan ver los contadores de tokens de abajo.

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. COMPROBACIÓN la corrección pasa las pruebas

DeepSeek V4.1 Flash (1017) superado · 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.

salida 1300 tok (+1095 razonamiento) latencia 11.8 s

GPT-6 Sol superado · 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.

salida 206 tok (+59 razonamiento) latencia 5.9 s

Si la corrección funciona de verdad (se puede ejecutar), lo densa que es la explicación y la eficiencia en tokens en una tarea acotada.

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. COMPROBACIÓN JSON válido, esquema exacto

DeepSeek V4.1 Flash (1017) superado · 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"}

salida 1375 tok (+1337 razonamiento) latencia 12.2 s

GPT-6 Sol superado · 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"}

salida 227 tok (+185 razonamiento) latencia 5.2 s

Respeto del esquema (sin campos inventados), tentación de alucinar (la guidance se omite a propósito) y diferencias entre las vías de salida estructurada.

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. COMPROBACIÓN 120 palabras, 0 palabras prohibidas

DeepSeek V4.1 Flash (1017) superado · 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.

salida 2487 tok (+2335 razonamiento) latencia 17.1 s

GPT-6 Sol superado · 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.

salida 586 tok (+443 razonamiento) latencia 7.7 s

Respeto de las restricciones (límite de palabras, lista de palabras prohibidas, una única pregunta), sello de estilo y control de la longitud.

Cambia de uno a otro con una sola línea

Los dos ids aparecen en todas las pestañas de abajo; lo único que cambia es el par de líneas resaltadas. El endpoint, la clave y la estructura de la solicitud son los mismos.

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",
    # model="gpt-6-sol",  # descomenta esta línea, comenta la de arriba
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Obtén tu clave API →

Preguntas frecuentes

¿Cuál es más barato, DeepSeek V4.1 Flash (1017) o GPT-6 Sol?

DeepSeek V4.1 Flash (1017) es más barato en Entrada / 1M tokens ($0.3 frente a $2, una diferencia de 6.7×). En otras filas puede ser al revés: la tabla de arriba recoge todas las tarifas, y el coste real depende de tu combinación de uso.

¿Puedo hacer pruebas A/B de DeepSeek V4.1 Flash (1017) frente a GPT-6 Sol sin dos integraciones?

Sí. Los dos se sirven desde el mismo endpoint compatible con OpenAI y con una sola clave API. Para cambiar de uno a otro basta con tocar una línea, el nombre del modelo, así que puedes mandar una parte del tráfico a cada uno y comparar directamente las facturas.

¿Admiten DeepSeek V4.1 Flash (1017) y GPT-6 Sol caché de prompts?

Sí. Los dos cobran las lecturas de caché por debajo de su tarifa de entrada, así que las cargas de trabajo que reutilizan un prefijo ya cacheado cuestan menos de lo que sugieren los precios de lista. Las tarifas exactas de lectura de caché están en la tabla de precios de arriba.

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