DeepSeek V4.1 Flash vs GPT-6.1 Sol
Cuál usar y cuándo
Estos dos tienen una estructura similar: ambos admiten texto e imagen de entrada, devuelven texto e incluyen chat, visión, código, razonamiento y herramientas, con ventanas de contexto casi idénticas de 1000000 para deepseek-v4.1-flash y 1050000 para gpt-6.1-sol. Elija deepseek-v4.1-flash para trabajos de formato largo o sensibles al costo: a $0.3 por entrada y $1.2 por salida resulta aproximadamente 6.7x y 8.3x más barato que los $2 y $10 de gpt-6.1-sol, y su salida máxima de 393216 es aproximadamente 3x el límite de 128000. Elija gpt-6.1-sol cuando desee la versión más reciente de OpenAI del 2026-09-29, teniendo en cuenta que su pensamiento no se puede desactivar.
Benchmarks
GPT-6.1 Sol: el proveedor no ha publicado resultados de benchmarks.
Publicado por los proveedores: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Precios
| DeepSeek V4.1 Flash | GPT-6.1 Sol | Δ | |
|---|---|---|---|
| Entrada / 1M tokens | $0.3 | $2 | 0.15× |
| Salida / 1M tokens | $1.2 | $10 | 0.12× |
| Lectura de caché / 1M tokens | $0.03 | $0.1 | 0.3× |
| Escritura en caché | sin cargo por separado | sin cargo por separado | - |
Tarifas del catálogo en vivo en el momento de la compilación; la página de cada modelo incluye la ficha actualizada.
Dónde se sitúan - precio de entrada por 1M de tokens en todos los 76 modelos de chat en esta unidad de facturación (escala logarítmica)
Capacidades
| DeepSeek V4.1 Flash | GPT-6.1 Sol | |
|---|---|---|
| Uso de herramientas | sí | sí |
| Control de pensamiento | sí - el proveedor no publica el control | siempre activo |
| Salida estructurada | - | sí |
| Caché de prompt | implícito (automático) | implícito (automático) |
| Tiempo de vida 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 | GPT-6.1 Sol | |
|---|---|---|
| Modalidades de entrada | texto imagen | texto imagen |
| Modalidades de salida | texto | texto |
| Lanzamiento | 2026-09-10 | 2026-09-29 |
| Límite de conocimiento | - | 2026-04 |
| Ventana de contexto | 1M | 1.1M |
| Salida máxima | 393K | 128K |
| Parámetro de pensamiento | - | reasoning.effort |
| Valores aceptados | - | reasoning.effort
|
| Predeterminado | - | medium |
Las especificaciones se transcriben de la documentación de cada proveedor; si un proveedor no publica una fila, se omite en lugar de inferirse. Fuentes completas: DeepSeek V4.1 Flash · GPT-6.1 Sol
Un prompt, ambos modelos - medido a través del gateway
DeepSeek V4.1 Flash superado · 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.
salida 423 tok (+327 pensamiento) latencia 14.6 s
GPT-6.1 Sol superado · 3 sentences
Enabling reasoning makes the model do more computational work before answering, and many providers bill the resulting reasoning tokens even though users never see them. That means the same number of requests can cost twice as much because each request consumes more billable tokens, even if the visible answers stay the same length. We should confirm the increase in our usage breakdown and reserve higher reasoning levels for tasks where the improvement justifies the added cost.
salida 144 tok (+54 pensamiento) latencia 6.6 s
Seguimiento de la instrucción (exactamente tres frases - contables), adaptación a la audiencia (registro de CFO), y la brecha de facturación por pensamiento oculto que los medidores de tokens de abajo dejan ver.
DeepSeek V4.1 Flash 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 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.
salida 918 tok (+733 pensamiento) latencia 11.4 s
GPT-6.1 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 function counts equal adjacent pairs rather than items in a run: a run of length `n` has only `n - 1` equal pairs, so a single-element input returns `0`, and a run ending at the last index is also undercounted. It does process the last index, so the issue is not a missing final check. Initializing each nonempty run to `1` and updating `best` after every iteration correctly counts items, including singleton and trailing runs; empty inputs still return `0`.
salida 189 tok latencia 6.3 s
Si el arreglo es realmente correcto (ejecutable), la densidad de la explicación, y la eficiencia en tokens sobre una tarea acotada.
DeepSeek V4.1 Flash superado · 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"}
salida 1707 tok (+1667 pensamiento) latencia 15.1 s
GPT-6.1 Sol superado · 5/5 fields, guidance "Withheld pending the Q4 close"
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": null, "growth_pct": "eleven and change", "guidance": "Withheld pending the Q4 close" }
salida 345 tok (+285 pensamiento) latencia 10.2 s
Obediencia al esquema (sin campos inventados), presión de alucinación (guidance se retiene explícitamente), y diferencias en la ruta de salida estructurada.
DeepSeek V4.1 Flash superado · 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.
salida 917 tok (+770 pensamiento) latencia 9.0 s
GPT-6.1 Sol superado · 120 words, 0 banned, 1 question
Introducing Cross-Provider Prompt Cache, a new API gateway feature that stores reusable prompts and manages caching across your supported AI providers. Why rebuild the same context every time your application switches models? With one configuration, teams can reuse shared instructions, standardize cache policies, and reduce repeated prompt processing wherever provider caching is available. The gateway handles provider-specific requirements while giving you clear visibility into cache hits, usage, and estimated savings. Set expiration windows, isolate cached content by project, and invalidate entries when prompts change. Your existing routing logic stays intact, so you can compare models without rebuilding your caching workflow. […]
salida 588 tok (+435 pensamiento) latencia 13.9 s
Obediencia a las restricciones (presupuesto de palabras, lista de palabras prohibidas, la única pregunta), huella de estilo, y control de la longitud.
Cambia entre ellos con una línea
Ambos IDs están en cada pestaña a continuación - el par de líneas resaltadas es la única edición. Mismo endpoint, misma clave, misma estructura de solicitud.
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="gpt-6.1-sol", # descomenta esta línea, comenta la de arriba
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",
// model: "gpt-6.1-sol", // descomenta esta línea, comenta la de arriba
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",
# "model": "gpt-6.1-sol", # descomenta esta línea, comenta la de arriba
"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",
// Model: "gpt-6.1-sol", // descomenta esta línea, comenta la de arriba
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")
// .model("gpt-6.1-sol") // descomenta esta línea, comenta la de arriba
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Preguntas frecuentes
¿Cuál es más barato, DeepSeek V4.1 Flash o GPT-6.1 Sol?
DeepSeek V4.1 Flash es más barato en entrada / 1m tokens ($0.3 vs $2, con una diferencia de 6.7×). Otras filas pueden indicar lo contrario - la tabla anterior muestra la ficha completa, y el costo real depende de su combinación.
¿Puedo hacer pruebas A/B de DeepSeek V4.1 Flash frente a GPT-6.1 Sol sin dos integraciones?
Sí. Ambos se sirven a través del mismo endpoint compatible con OpenAI con una clave API - el cambio es una modificación de una línea en la cadena del modelo, por lo que puede enrutar una fracción del tráfico a cada uno y comparar las facturas directamente.
¿Admiten DeepSeek V4.1 Flash y GPT-6.1 Sol caché de prompts?
Sí - ambos cobran las lecturas en caché por debajo de su tarifa de entrada, por lo que las cargas de trabajo con prefijo caliente cuestan menos de lo que sugieren las tarifas de lista. Las filas exactas de lectura en caché están en la tabla de precios de arriba.