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DeepSeek V4.1 Flash vs GPT-6 Luna

vs

Cuál usar y cuándo

Estos dos cubren el mismo terreno en papel: entrada de texto e imagen, salida de texto, con chat, visión, código, razonamiento y herramientas en ambos, por lo que la diferencia radica principalmente en la tarifa y el límite de salida. gpt-6-luna es la opción predeterminada más barata a $0.1 de entrada y $0.5 de salida, aproximadamente 3x menos en entrada y 2.4x menos en salida que deepseek-v4.1-flash, con un contexto marginalmente mayor de 1050000 tokens y la opción de desactivar el pensamiento. Elija deepseek-v4.1-flash cuando una única respuesta necesite ser extensa, ya que su salida máxima de 393216 tokens es aproximadamente 3x los 128000 que permite gpt-6-luna.

Benchmarks

Sobre la mediaNinguno mejorDeepSeek V4.1 Flash14 / 194 / 19GPT-6 Lunasolo 1 comparables
DeepSeek V4.1 Flash GPT-6 Luna otros modelos medidos media de los modelos comparados ningún otro modelo puntuó más alto
DeepSWE 1.1
ningún otro modelo puntuó más alto 74.2%
66.6%
Cybergym
ningún otro modelo puntuó más alto 88.1%
N/A
GPQA Diamond
90.9%
N/A
Agents' Last Exam
31.8%
N/A
Chartography with tools
78.9%
N/A

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

Precios

DeepSeek V4.1 Flash GPT-6 Luna Δ
Entrada / 1M tokens $0.3 $0.1
Salida / 1M tokens $1.2 $0.5 2.4×
Lectura de caché / 1M tokens $0.03 $0.01
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 74 modelos de chat en esta unidad de facturación (escala logarítmica)

$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

Capacidades

DeepSeek V4.1 Flash GPT-6 Luna
Uso de herramientas
Control de pensamiento sí - el proveedor no publica el control configurable
Salida estructurada -
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 Luna
Modalidades de entrada texto imagen texto imagen
Modalidades de salida texto texto
Lanzamiento 2026-09-10 2026-09-22
Límite de conocimiento - 2026-05
Ventana de contexto 1M 1.1M
Salida máxima 393K 128K
Parámetro de pensamiento - reasoning.effort
Valores aceptados -
reasoning.effort
  • none
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
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 Luna

Un prompt, ambos modelos - medido a través del gateway

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

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 Luna superado · 3 sentences

Enabling reasoning typically makes the model process more information and generate more internal tokens before producing its answer. Because usage is billed by tokens—and reasoning may also route requests to a more expensive model—the cost per request can rise sharply. If request volume stayed similar, that higher cost per request could explain why the bill doubled.

salida 117 tok (+48 pensamiento) latencia 3.4 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.

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. COMPROBAR el arreglo pasa las pruebas

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 Luna 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 code counted matching *adjacent pairs* rather than items, so a run of length `n` was reported as `n - 1`, and a single-item input returned `0`. This version counts the current item as part of each run and updates `best` at every index, including the last; it returns `0` for an empty input.

salida 514 tok (+356 pensamiento) latencia 6.9 s

Si el arreglo es realmente correcto (ejecutable), la densidad de la explicación, y la eficiencia en tokens sobre 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. COMPROBAR JSON válido, esquema exacto

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 Luna superado · 5/5 fields, guidance "Withheld pending the Q4 close"

{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":null,"guidance":"Withheld pending the Q4 close"}

salida 161 tok (+119 pensamiento) latencia 21.7 s

Obediencia al esquema (sin campos inventados), presión de alucinación (guidance se retiene explícitamente), y diferencias en la ruta 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. COMPROBAR 120 palabras, 0 palabras prohibidas

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 Luna superado · 120 words, 0 banned, 1 question

Introducing Prompt Cache, a new API gateway feature that recognizes repeat prompt prefixes and reuses provider-side cached context across supported models. Teams can route requests to different AI providers while preserving eligible cache hits, reducing redundant input processing and helping lower latency and token costs. Configure cache policies in one place, monitor hit rates by provider, and keep existing client integrations unchanged. The gateway applies provider-specific rules automatically, so developers do not need to build separate caching logic for each endpoint. Which workflows could benefit from faster responses and predictable spend? Prompt Cache is available today in preview for eligible accounts, with usage details, supported providers, and setup guidance in the dashboard. Start with one route, compare results, then expand.

salida 959 tok (+813 pensamiento) latencia 14.6 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-luna",  # 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 o GPT-6 Luna?

GPT-6 Luna es más barato en entrada / 1m tokens ($0.1 vs $0.3, con una diferencia de 3.0×). 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 Luna 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 Luna 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.

Comparaciones relacionadas

De nuestros estudios medidos