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DeepSeek V4.1 Flash vs GPT-6 Sol

vs

Cuál usar y cuándo

Ambos admiten texto e imagen como entrada y devuelven texto, tienen los mismos flags de chat, visión, código, razonamiento y herramientas, y se sitúan en un contexto casi idéntico (1,000,000 para deepseek-v4.1-flash frente a 1,050,000 para gpt-6-sol). Elige deepseek-v4.1-flash para volumen y generaciones largas: una entrada aproximadamente 6.7x más barata ($0.3 frente a $2), una salida cerca de 8.3x más barata ($1.2 frente a $10), lecturas de caché a $0.03 frente a $0.2, y 393216 tokens máximos de salida contra 128000. Elige gpt-6-sol cuando desees un razonamiento que se pueda desactivar por solicitud o un límite de conocimiento establecido en 2026-04 en torno al cual planificar.

Benchmarks

Sobre la mediaNinguno mejorDeepSeek V4.1 Flash14 / 194 / 19GPT-6 Solsolo 4 comparables
DeepSeek V4.1 Flash GPT-6 Sol 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%
68.8%
OSWorld 2.0 offline set, partial
N/A
60.5%
Cybergym
ningún otro modelo puntuó más alto 88.1%
N/A
GPQA Diamond
90.9%
N/A
Agents' Last Exam
31.8%
56.4%
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 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 $0.2 0.15×
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)

Capacidades

DeepSeek V4.1 Flash GPT-6 Sol
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 Sol
Modalidades de entrada texto imagen texto imagen
Modalidades de salida texto texto
Lanzamiento 2026-09-10 2026-09-22
Límite de conocimiento - 2026-04
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 Sol

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 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 pensamiento) latencia 5.0 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 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 pensamiento) latencia 5.9 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 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 pensamiento) latencia 5.2 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 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 pensamiento) latencia 7.7 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-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 o GPT-6 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 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 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.

Comparaciones relacionadas

De nuestros estudios medidos