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Claude Haiku 5.5 vs DeepSeek V4.1 Flash (1017)

vs

Lequel choisir, et quand

Les deux offrent un contexte de 1,000,000 tokens et acceptent du texte et des images en entrée, avec une sortie texte. Le choix se joue donc entre le prix et la longueur de sortie : claude-haiku-5-5 facture $0.1 en entrée et $0.5 en sortie par million de tokens, contre $0.3 et $1.2 pour deepseek-v4.1-flash-1017, soit des tarifs respectivement 3 fois et 2.4 fois plus élevés. Choisissez claude-haiku-5-5 pour traiter du texte et des images à grande échelle, ainsi que pour sa possibilité de désactiver la réflexion lorsque vous souhaitez des réponses directes. Choisissez deepseek-v4.1-flash-1017 si une seule réponse doit dépasser 128000 tokens, puisqu’il autorise jusqu’à 393216 tokens, ou pour ses lectures du cache moins chères, à $0.006.

Tarifs

Claude Haiku 5.5 DeepSeek V4.1 Flash (1017) Δ
Entrée / 1M de tokens $0.1 $0.3 0.33×
Sortie / 1M de tokens $0.5 $1.2 0.42×
Lecture de cache / 1M de tokens $0.01 $0.006 1.7×
Écriture de cache 1.25x (5m) / 2x (1h) pas de frais distincts -

Tarifs relevés dans le catalogue en direct à la génération du site ; la page de chaque modèle affiche la grille tarifaire à jour.

Leur position : prix en entrée pour 1M de tokens, parmi les 79 modèles de chat facturés dans cette unité (échelle logarithmique)

Capacités

Claude Haiku 5.5 DeepSeek V4.1 Flash (1017)
Appel d'outils oui oui
Contrôle de la réflexion configurable oui, réglage du fournisseur non publié
Sortie structurée oui -
Mise en cache des prompts explicite (vous indiquez le préfixe) implicite (automatique)
Durée de vie du cache 5m default, 1h option no fixed TTL (evicted when unused)
Préfixe minimal mis en cache 1024 tokens non publié

Spécifications

Claude Haiku 5.5 DeepSeek V4.1 Flash (1017)
Modalités d'entrée texte image texte image
Modalités de sortie texte texte
Date de sortie 2026-10-07 2026-10-17
Coupure des connaissances 2026-06 -
Fenêtre de contexte 1M 1M
Sortie maximale 128K 393K
Paramètre de réflexion output_config.effort -
Valeurs acceptées
output_config.effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
-
Valeur par défaut medium -

Les spécifications sont reprises de la documentation de chaque fournisseur ; quand un fournisseur ne publie pas une valeur, la ligne est omise et non déduite. Sources complètes : Claude Haiku 5.5 · DeepSeek V4.1 Flash (1017)

Un prompt, deux modèles, mesurés via la passerelle

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. CRITÈRE exactement 3 phrases

Claude Haiku 5.5 réussi · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model generate a long internal chain of thought before its answer, and those thinking tokens are billed as output tokens, which cost several times more than input tokens. The model often produces many times more output per request than it did without reasoning, so the per-call cost rises even when the visible answer looks about the same length. Because that extra spend scales with every request, the bill roughly doubled, and we can control it by setting reasoning budgets, using reasoning only for tasks that need it, or routing simpler requests to a non-reasoning model.

sortie 332 tok (+159 réflexion) latence 2.9 s

DeepSeek V4.1 Flash (1017) réussi · 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.

sortie 253 tok (+178 réflexion) latence 5.4 s

Le respect de la consigne (exactement trois phrases, ça se compte), l'adaptation au public visé (le registre d'un directeur financier) et l'écart de facturation dû à la réflexion masquée, que révèlent les compteurs de tokens ci-dessous.

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. CRITÈRE le correctif passe les tests

Claude Haiku 5.5 réussi · 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` counts adjacent equal *pairs*, not run *elements*. A run of k equal items produces k−1 matching pairs, so the function returns one less than the true length, and a single-element input produces no pairs at all, so it returns 0 instead of 1. Resetting `cur` to 0 on a mismatch compounds this by starting every run one step behind. The fix starts both `cur` and `best` at 1 (a non-empty list always has a run of at least one element), resets `cur` to 1 on a mismatch, and updates `best` after every element rather than only inside the equal-branch. The empty-list guard keeps the function from returning 1 for `[]`. […]

sortie 1012 tok (+591 réflexion) latence 6.0 s

DeepSeek V4.1 Flash (1017) réussi · 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.

sortie 1300 tok (+1095 réflexion) latence 11.8 s

La justesse réelle du correctif (il s'exécute), la densité de l'explication et l'économie de tokens sur une tâche bien délimitée.

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. CRITÈRE JSON valide, schéma exact

Claude Haiku 5.5 réussi · 5/5 fields, guidance "Formal guidance withheld pending the Q4 "

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": null, "growth_pct": 11, "guidance": "Formal guidance withheld pending the Q4 close" } ``` Notes: The text gives revenue as 412 but doesn't state the currency, so I left `revenue_usd_m` as null. Growth is "eleven and change," so 11 is an approximation.

sortie 725 tok (+572 réflexion) latence 4.6 s

DeepSeek V4.1 Flash (1017) réussi · 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"}

sortie 1375 tok (+1337 réflexion) latence 12.2 s

Le respect du schéma (aucun champ inventé), la tentation d'halluciner (le texte indique que la guidance n'est pas communiquée) et les différences entre les mécanismes de sortie structurée.

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. CRITÈRE 120 mots, 0 mot interdit

Claude Haiku 5.5 réussi · 120 words, 0 banned, 1 question

**Introducing Prompt Cache Sync, the newest feature in GatewayOne.** Teams routing requests across OpenAI, Anthropic, and Google have often paid to process the same long system prompts again and again. Now the gateway stores those prompts once and reuses them wherever they appear, regardless of provider. Repeated context is matched by content hash, so cached prefixes return faster and cost less, with no changes to your application code. How much could this save your team? Enable Prompt Cache Sync from the dashboard, and your next billing report will show the difference. Cache entries follow your existing retention settings and can be purged per project at any time. Availability begins this week for all Scale and Enterprise plans worldwide. Start today.

sortie 2164 tok (+1929 réflexion) latence 9.9 s

DeepSeek V4.1 Flash (1017) réussi · 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.

sortie 2487 tok (+2335 réflexion) latence 17.1 s

Le respect des contraintes (nombre de mots, liste de mots interdits, une seule question), l'empreinte stylistique et la maîtrise de la longueur.

Passez de l'un à l'autre en changeant une seule ligne

Les deux identifiants figurent dans chaque onglet ci-dessous : les deux lignes surlignées sont le seul changement. Même endpoint, même clé, même format de requête.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://synthorai.io/v1",
    api_key="sk-syn-...",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="claude-haiku-5-5",
    # model="deepseek-v4.1-flash-1017",  # décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Obtenez votre clé API →

FAQ

Lequel est le moins cher, Claude Haiku 5.5 ou DeepSeek V4.1 Flash (1017) ?

Claude Haiku 5.5 est moins cher sur la ligne « Entrée / 1M de tokens » ($0.1 contre $0.3, soit un écart de 3.0×). D'autres lignes peuvent dire l'inverse : le tableau ci-dessus donne la grille tarifaire complète, et le coût réel dépend de la composition de votre trafic.

Puis-je faire un test A/B entre Claude Haiku 5.5 et DeepSeek V4.1 Flash (1017) sans deux intégrations ?

Oui. Les deux passent par le même endpoint compatible OpenAI, avec une seule clé API. Pour passer de l'un à l'autre, il suffit de changer l'identifiant du modèle, soit une ligne : vous pouvez donc envoyer une part du trafic à chacun et comparer directement les factures.

Claude Haiku 5.5 et DeepSeek V4.1 Flash (1017) prennent-ils en charge la mise en cache des prompts ?

Oui. Les deux facturent les lectures de cache moins cher que leur tarif d'entrée : une charge de travail dont le préfixe est déjà en cache coûte donc moins que ne le laissent penser les tarifs publics. Les lignes de lecture de cache figurent dans le tableau des tarifs ci-dessus.

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