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DeepSeek V4.1 Flash (1017) vs Kimi K2.7 Code

vs

Cuál usar y cuándo

deepseek-v4.1-flash-1017 es la opción más económica y con mayor capacidad: cobra $0.3 por la entrada y $1.2 por la salida, frente a $0.95 y $4 para kimi-k2.7-code (aproximadamente 3,2 veces y 3,3 veces más), con un contexto de 1000000 tokens frente a 256000 y hasta 393216 tokens de salida frente a 32768, además de lecturas de caché a $0.006 frente a $0.19. Elija kimi-k2.7-code si necesita video como modalidad de entrada, que el modelo de DeepSeek no admite, y puede trabajar con un razonamiento que no se puede desactivar. Para tareas con texto e imágenes de contexto largo, redacción en grandes volúmenes o flujos de procesamiento con uso intensivo de caché, el modelo de DeepSeek del 2026-10-17 es la opción económica por defecto.

Benchmarks

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

Sobre la mediaKimi K2.7 Code1 / 5
DeepSeek V4.1 Flash (1017) Kimi K2.7 Code otros modelos medidos media de los modelos comparados ★ ningún otro modelo puntuó más alto
MLS-Bench-Lite
N/A
35.1%
MCP-Atlas
N/A
76%

Publicado por los proveedores: Alibaba (Qwen) Moonshot OpenAI Z.ai

Precios

DeepSeek V4.1 Flash (1017) Kimi K2.7 Code Δ
Entrada / 1M tokens $0.3 $0.95 0.32×
Salida / 1M tokens $1.2 $4 0.3×
Lectura de caché / 1M tokens $0.006 $0.19 0.032×
Escritura en caché 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) Kimi K2.7 Code
Uso de herramientas sí sí
Control del razonamiento

sí

el proveedor no publica cómo ajustarlo

siempre activo
Caché de prompts implícito (automático) implícito (automático)
Duración de la caché no fixed TTL (evicted when unused) no publicado
Prefijo mínimo en caché no publicado no publicado

Especificaciones

DeepSeek V4.1 Flash (1017) Kimi K2.7 Code
Modalidades de entrada texto imagen texto imagen vídeo
Modalidades de salida texto texto
Lanzamiento 2026-10-17 2026-06
Ventana de contexto 1M 256K
Salida máxima 393K 33K
Parámetro de razonamiento -
  • thinking.type
  • thinking.keep
Valores aceptados -
type
  • accepts only enabled
keep
  • accepts only all
Valor por defecto - thinking on with Preserved Thinking on

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) · Kimi K2.7 Code

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

Kimi K2.7 Code superado · 3 sentences

Enabling reasoning mode causes the model to generate an internal chain-of-thought before producing each answer, and that hidden reasoning text is billed like any other output. Those extra reasoning tokens typically add up to much more than the final response itself, so every API call now costs significantly more than before. Because our overall usage volume did not change, the doubled bill reflects that each query consumes roughly twice as many billable tokens.

salida 259 tok (+174 razonamiento) latencia 5.4 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

Kimi K2.7 Code superado · 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 that the function counts *transitions* between equal neighbors instead of counting the items themselves, so a single-element list never enters the loop and returns `0` instead of `1`. Likewise, resetting `cur` to `0` on a mismatch forgets the current item that starts a new run, which causes runs that end at the last index to be undercounted. Initializing both `best` and `cur` to `1` and resetting `cur` to `1` fixes both issues.

salida 410 tok (+222 razonamiento) latencia 9.4 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

Kimi K2.7 Code superado · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "withheld pending the Q4 close" } ```

salida 721 tok (+663 razonamiento) latencia 13.2 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

Kimi K2.7 Code superado · 120 words, 0 banned, 1 question

We're introducing Prompt Cache for our API Gateway, a new capability that stores prompt responses across multiple AI providers. By caching replies, you reduce redundant calls, lower latency, and cut costs without changing how you build. Teams using several model providers can now reuse identical prompt results instantly, keeping traffic consistent and budgets predictable. Responses are keyed by provider, model, and exact prompt, so you always get the right result. Configure TTL, hit thresholds, and eviction rules from a single dashboard. It fits into your existing routing and requires no code changes. Setup takes minutes and works with your current endpoints. Want to see how much latency and spend you can trim? Check the docs to enable Prompt Cache today.

salida 2375 tok (+2235 razonamiento) latencia 38.6 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="kimi-k2.7-code",  # 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 Kimi K2.7 Code?

DeepSeek V4.1 Flash (1017) es más barato en Entrada / 1M tokens ($0.3 frente a $0.95, una diferencia de 3.2×). 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 Kimi K2.7 Code 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 Kimi K2.7 Code 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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