DeepSeek V4.1 Flash 1017 es la actualización de DeepSeek V4.1 Flash publicada el 17 de octubre de 2026.
- Entrada
- texto imagen $0.3/M
- Salida
- texto $1.2/M
- Lectura de caché
- $0.006/M
- Contexto
- 1M
- vs GPT-4o
- ~94% más barato
El precio en contexto
Posición del precio entre 70 modelos comparables
La barra muestra dónde queda el precio de este modelo entre todos los modelos del mismo tipo en Synthorai. En cada extremo se nombra el más barato y el más caro. Son tarifas base; los descuentos por lote, región y escritura en caché están en la página de precios.
Especificaciones y límites
Tokens
| Ventana de contexto (especificación del proveedor) | 1.000.000 |
|---|---|
| Salida máxima (especificación del proveedor) | 393.216 |
Caché de prompts
| Modo | automático |
|---|---|
| Duración | sin TTL fijo (se borra cuando deja de usarse) |
Razonamiento
| Parámetro | reasoning_effort |
|---|---|
| Valores | minimal · low · medium · high los valores aceptados los define el proveedor |
Modelo
| Modalidades | texto + imagen → texto |
|---|---|
| Licencia | MIT |
- October 2026 update of DeepSeek V4.1 Flash, which the model card calls a minor update with substantial improvements in reasoning, coding, agentic and visual tasks, and with shorter task execution time and output length. The card does not restate a parameter count or an architecture for this release, so neither is listed here
- it recommends a 1M context window and a maximum output of at least 256K tokens
Un prompt, medido a través de la pasarela
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
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.
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
Si la corrección funciona de verdad (se puede ejecutar), lo densa que es la explicación y la eficiencia en tokens en una tarea acotada.
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
Respeto del esquema (sin campos inventados), tentación de alucinar (la guidance se omite a propósito) y diferencias entre las vías de salida estructurada.
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
Respeto de las restricciones (límite de palabras, lista de palabras prohibidas, una única pregunta), sello de estilo y control de la longitud.
Usa DeepSeek V4.1 Flash (1017) en 30 segundos
Compatible con OpenAI: cambia el base_url y conserva tu SDK. POST /v1/chat/completions
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",
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-1017",
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-1017",
"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-1017",
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-1017")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Acerca de DeepSeek V4.1 Flash (1017)
- La ficha del modelo la presenta como una actualización menor y no como una nueva generación, con mejoras sustanciales en tareas de razonamiento, programación, agentes y visión, y la nota de lanzamiento de DeepSeek describe el cambio como una mejora de Pareto en rendimiento y coste: completa las tareas más rápido y con salidas más cortas que la versión a la que sustituye.
- DeepSeek atribuye al aprendizaje por refuerzo con autorretroalimentación la mejora en el desarrollo de proyectos de principio a fin, desde crear un juego desde cero hasta el modelado 3D.
- Se mantiene todo lo que distinguía a V4.1 Flash: imágenes y texto como entrada nativa y texto como salida, una ventana de contexto de 1M tokens, llamadas a herramientas y pesos con licencia MIT.
- La ficha no vuelve a indicar el número de parámetros ni la arquitectura para esta versión.
- Sigue siendo un modelo de razonamiento con el pensamiento activado por defecto, y la traza se factura como tokens de salida, de modo que las salidas más cortas influyen directamente en el coste; la ficha recomienda permitir una salida máxima de al menos 256K tokens.
- Synthorai lo sirve con su nombre fechado, deepseek-v4.1-flash-1017, a través del endpoint de chat completions compatible con OpenAI.
Preguntas frecuentes
¿Se puede probar gratis la API de DeepSeek V4.1 Flash (1017)?
Sí: las cuentas nuevas reciben 10 llamadas de prueba y hasta $1 de crédito gratuito, sin tarjeta. A $0.3/M de tokens de entrada, solo con ese crédito tienes para unas 416 solicitudes de ~8K tokens a DeepSeek V4.1 Flash (1017).
¿En qué destaca DeepSeek V4.1 Flash (1017)?
Actualización que completa tareas más rápido y con salidas más cortas; entrada de imágenes y texto, contexto de 1M; pesos con licencia MIT, pensamiento activado por defecto. En la sección «Acerca de» tienes la visión completa, según las notas de lanzamiento del propio proveedor.
¿Cuánto cuesta DeepSeek V4.1 Flash (1017)?
DeepSeek V4.1 Flash (1017) cuesta $0.3 por millón de tokens de entrada y $1.2 por millón de tokens de salida en Synthorai. Es el precio de lista del proveedor, sin recargo de plataforma. Los tokens de entrada en caché se facturan a $0.006/M.
¿Cuál es la ventana de contexto de DeepSeek V4.1 Flash (1017)?
DeepSeek V4.1 Flash (1017) tiene una ventana de contexto de 1M tokens en Synthorai. Una sola respuesta puede tener hasta 393,216 tokens.
¿DeepSeek V4.1 Flash (1017) admite caché de prompts?
Sí, de forma automática: los prompts que sirve DeepSeek se guardan en caché sin tocar el código. Los tokens de entrada en caché se facturan a $0.006/M frente a $0.3/M sin caché (TTL sin TTL fijo (se borra cuando deja de usarse)). Guía de caché de prompts →
¿Cómo obtengo acceso a DeepSeek V4.1 Flash (1017)?
Apunta el SDK de OpenAI que ya usas a base_url="https://synthorai.io/v1", pon model="deepseek-v4.1-flash-1017" y listo. Una sola clave API sirve para todos los modelos de la pasarela.
¿DeepSeek V4.1 Flash (1017) es open source?
Sí: los pesos se publican bajo licencia MIT (repositorio oficial enlazado en la sección Acerca de). O ahórrate las GPU: la versión alojada aquí es de pago por uso, sin infraestructura que mantener. Ejecutar modelos de pesos abiertos →
Modelos relacionados
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Todos los valores de esta página están transcritos de la documentación del propio proveedor, enlazada arriba, e indican la fecha en que se comprobaron. Los precios se comparan con los de todo el catálogo; cuando los proveedores definen una especificación de forma distinta, se muestra el valor indicando la diferencia en lugar de llevarlo a un gráfico. Aquí no hay mediciones nuestras ni puntuaciones.