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DeepSeek V4.1 Flash (1017) vs Kimi K2.7 Code

vs

Lequel choisir, et quand

deepseek-v4.1-flash-1017 est l’option la moins chère et offre davantage de capacité : $0.3 en entrée et $1.2 en sortie, contre $0.95 et $4 pour kimi-k2.7-code (des tarifs environ 3.2 fois et 3.3 fois plus élevés), avec un contexte de 1000000 tokens contre 256000 et jusqu’à 393216 tokens en sortie contre 32768, ainsi que des lectures du cache à $0.006 contre $0.19. Choisissez kimi-k2.7-code si vous avez besoin de la vidéo comme modalité d’entrée, ce que le modèle DeepSeek n’accepte pas, et si un raisonnement impossible à désactiver vous convient. Pour les traitements de texte et d’images à contexte long, la rédaction en volume ou les pipelines utilisant beaucoup le cache, le modèle DeepSeek du 2026-10-17 constitue le choix économique par défaut.

Benchmarks

DeepSeek V4.1 Flash (1017) : le fournisseur n'a publié aucun résultat de benchmark.

Au-dessus de la moyenneKimi K2.7 Code1 / 5
DeepSeek V4.1 Flash (1017) Kimi K2.7 Code autres modèles mesurés moyenne des modèles comparés ★ aucun autre modèle n'a fait mieux
MLS-Bench-Lite
N/A
35.1%
MCP-Atlas
N/A
76%

Chiffres publiés par les fournisseurs : Alibaba (Qwen) Moonshot OpenAI Z.ai

Tarifs

DeepSeek V4.1 Flash (1017) Kimi K2.7 Code Δ
Entrée / 1M de tokens $0.3 $0.95 0.32×
Sortie / 1M de tokens $1.2 $4 0.3×
Lecture de cache / 1M de tokens $0.006 $0.19 0.032×
Écriture de cache 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

DeepSeek V4.1 Flash (1017) Kimi K2.7 Code
Appel d'outils oui oui
Contrôle de la réflexion oui, réglage du fournisseur non publié toujours activé
Mise en cache des prompts implicite (automatique) implicite (automatique)
Durée de vie du cache no fixed TTL (evicted when unused) non publié
Préfixe minimal mis en cache non publié non publié

Spécifications

DeepSeek V4.1 Flash (1017) Kimi K2.7 Code
Modalités d'entrée texte image texte image vidéo
Modalités de sortie texte texte
Date de sortie 2026-10-17 2026-06
Fenêtre de contexte 1M 256K
Sortie maximale 393K 33K
Paramètre de réflexion -
  • thinking.type
  • thinking.keep
Valeurs acceptées -
type
  • accepts only enabled
keep
  • accepts only all
Valeur par défaut - thinking on with Preserved Thinking on

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 : DeepSeek V4.1 Flash (1017) · Kimi K2.7 Code

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

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

Kimi K2.7 Code réussi · 3 sentences

Enabling reasoning mode causes the model to generate an internal chain-of-thought before producing each answer, and that hidden reasoning text is billed like any other output. Those extra reasoning tokens typically add up to much more than the final response itself, so every API call now costs significantly more than before. Because our overall usage volume did not change, the doubled bill reflects that each query consumes roughly twice as many billable tokens.

sortie 259 tok (+174 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

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

Kimi K2.7 Code réussi · 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 best = max(best, cur) else: cur = 1 return best ``` The bug is that the function counts *transitions* between equal neighbors instead of counting the items themselves, so a single-element list never enters the loop and returns `0` instead of `1`. Likewise, resetting `cur` to `0` on a mismatch forgets the current item that starts a new run, which causes runs that end at the last index to be undercounted. Initializing both `best` and `cur` to `1` and resetting `cur` to `1` fixes both issues.

sortie 410 tok (+222 réflexion) latence 9.4 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

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

Kimi K2.7 Code réussi · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "withheld pending the Q4 close" } ```

sortie 721 tok (+663 réflexion) latence 13.2 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

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

Kimi K2.7 Code réussi · 120 words, 0 banned, 1 question

We're introducing Prompt Cache for our API Gateway, a new capability that stores prompt responses across multiple AI providers. By caching replies, you reduce redundant calls, lower latency, and cut costs without changing how you build. Teams using several model providers can now reuse identical prompt results instantly, keeping traffic consistent and budgets predictable. Responses are keyed by provider, model, and exact prompt, so you always get the right result. Configure TTL, hit thresholds, and eviction rules from a single dashboard. It fits into your existing routing and requires no code changes. Setup takes minutes and works with your current endpoints. Want to see how much latency and spend you can trim? Check the docs to enable Prompt Cache today.

sortie 2375 tok (+2235 réflexion) latence 38.6 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="deepseek-v4.1-flash-1017",
    # model="kimi-k2.7-code",  # 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, DeepSeek V4.1 Flash (1017) ou Kimi K2.7 Code ?

DeepSeek V4.1 Flash (1017) est moins cher sur la ligne « Entrée / 1M de tokens » ($0.3 contre $0.95, soit un écart de 3.2×). 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 DeepSeek V4.1 Flash (1017) et Kimi K2.7 Code 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.

DeepSeek V4.1 Flash (1017) et Kimi K2.7 Code 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.

Comparatifs associés

Nos études, mesures à l'appui