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DeepSeek V4.1 Flash vs DeepSeek V4.1 Flash (1017)

vs

Lequel choisir, et quand

Ces deux modèles appliquent les mêmes tarifs : $0.3 par million de tokens en entrée, $1.2 par million de tokens en sortie et $0.006 par million de tokens d’entrée lus depuis le cache. Ils acceptent tous deux du texte et des images en entrée, disposent d’un contexte de 1000000 tokens et autorisent jusqu’à 393216 tokens en sortie. La différence tient à la version : deepseek-v4.1-flash est le modèle du 2026-09-10 et deepseek-v4.1-flash-1017 la mise à jour du 2026-10-17. Le passage à cette dernière n’entraîne donc aucun surcoût ; ne conservez deepseek-v4.1-flash que pour les traitements spécifiquement ajustés à la version de septembre.

Benchmarks

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

Au-dessus de la moyenneNon dépasséDeepSeek V4.1 Flash14 / 194 / 19
DeepSeek V4.1 Flash DeepSeek V4.1 Flash (1017) autres modèles mesurés moyenne des modèles comparés ★ aucun autre modèle n'a fait mieux
DeepSWE 1.1
aucun autre modèle n'a fait mieux 74.2%
N/A
Cybergym
aucun autre modèle n'a fait mieux 88.1%
N/A
GPQA Diamond
90.9%
N/A
Agents' Last Exam
31.8%
N/A
Chartography with tools
78.9%
N/A

Chiffres publiés par les fournisseurs : Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Tarifs

DeepSeek V4.1 Flash DeepSeek V4.1 Flash (1017) Δ
Entrée / 1M de tokens $0.3 $0.3 =
Sortie / 1M de tokens $1.2 $1.2 =
Lecture de cache / 1M de tokens $0.006 $0.006 =
Écriture de cache pas de frais distincts 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 DeepSeek V4.1 Flash (1017)
Appel d'outils oui oui
Contrôle de la réflexion oui, réglage du fournisseur non publié oui, réglage du fournisseur non publié
Mise en cache des prompts implicite (automatique) implicite (automatique)
Durée de vie du cache no fixed TTL (evicted when unused) no fixed TTL (evicted when unused)
Préfixe minimal mis en cache non publié non publié

Spécifications

DeepSeek V4.1 Flash DeepSeek V4.1 Flash (1017)
Modalités d'entrée texte image texte image
Modalités de sortie texte texte
Date de sortie 2026-09-10 2026-10-17
Fenêtre de contexte 1M 1M
Sortie maximale 393K 393K

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 · 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

DeepSeek V4.1 Flash réussi · 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.

sortie 423 tok (+327 réflexion) latence 14.6 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

DeepSeek V4.1 Flash 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 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.

sortie 918 tok (+733 réflexion) latence 11.4 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

DeepSeek V4.1 Flash réussi · 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"}

sortie 1707 tok (+1667 réflexion) latence 15.1 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

DeepSeek V4.1 Flash réussi · 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.

sortie 917 tok (+770 réflexion) latence 9.0 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="deepseek-v4.1-flash",
    # 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, DeepSeek V4.1 Flash ou DeepSeek V4.1 Flash (1017) ?

Les deux affichent le même prix sur la ligne « Entrée / 1M de tokens » ($0.3) : ce n'est donc pas le prix qui les départage ici. Voyez les spécifications et les capacités ci-dessous.

Puis-je faire un test A/B entre DeepSeek V4.1 Flash 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.

DeepSeek V4.1 Flash 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.

Comparatifs associés

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