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DeepSeek V4.1 Flash vs GPT-6.1 Sol

vs

Lequel, quand

Ces deux modèles sont proches dans leur forme : les deux acceptent le texte et l'image en entrée, renvoient du texte, et intègrent le chat, la vision, le code, le raisonnement et les outils, avec des fenêtres de contexte presque identiques de 1000000 pour deepseek-v4.1-flash et 1050000 pour gpt-6.1-sol. Choisissez deepseek-v4.1-flash pour les travaux sensibles aux coûts ou en format long : à $0.3 en entrée et $1.2 en sortie, il est environ 6.7x et 8.3x moins cher que les $2 et $10 de gpt-6.1-sol, et sa sortie maximale de 393216 représente environ 3x la limite de 128000. Choisissez gpt-6.1-sol lorsque vous voulez la version plus récente de 2026-09-29 d'OpenAI, en notant que son raisonnement ne peut pas être désactivé.

Benchmarks

GPT-6.1 Sol : le fournisseur n'a publié aucun résultat de benchmark.

Au-dessus de la moyenneAucun meilleurDeepSeek V4.1 Flash14 / 194 / 19
DeepSeek V4.1 Flash GPT-6.1 Sol 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

Tarification

DeepSeek V4.1 Flash GPT-6.1 Sol Δ
Entrée / 1M tokens $0.3 $2 0.15×
Sortie / 1M tokens $1.2 $10 0.12×
Lecture en cache / 1M tokens $0.03 $0.1 0.3×
Écriture cache aucun frais supplémentaire aucun frais supplémentaire -

Tarifs issus du catalogue en direct au moment de la compilation ; chaque page de modèle présente la fiche actuelle.

Où ils se situent - prix en entrée pour 1M de tokens sur l'ensemble des 76 modèles chat pour cette unité de facturation (échelle logarithmique)

Capacités

DeepSeek V4.1 Flash GPT-6.1 Sol
Utilisation d'outils oui oui
Contrôle de la réflexion oui - réglage du fournisseur non publié toujours activé
Sortie structurée - oui
Mise en cache du prompt implicite (automatique) implicite (automatique)
Durée de vie du cache no fixed TTL (evicted when unused) 5-10m, up to 1h
Préfixe minimum mis en cache non publié 1024 jetons

Spécifications

DeepSeek V4.1 Flash GPT-6.1 Sol
Modalités d'entrée texte image texte image
Modalités de sortie texte texte
Sortie 2026-09-10 2026-09-29
Limite de connaissances - 2026-04
Fenêtre de contexte 1M 1.1M
Sortie maximale 393K 128K
Paramètre de réflexion - reasoning.effort
Valeurs acceptées -
reasoning.effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
Par défaut - medium

Les spécifications sont transcrites à partir de la documentation de chaque fournisseur ; une ligne qu'un fournisseur ne publie pas est omise plutôt que déduite. Sources complètes : DeepSeek V4.1 Flash · GPT-6.1 Sol

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. VÉRIFIER 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

GPT-6.1 Sol réussi · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model do more computational work before answering, and many providers bill the resulting reasoning tokens even though users never see them. That means the same number of requests can cost twice as much because each request consumes more billable tokens, even if the visible answers stay the same length. We should confirm the increase in our usage breakdown and reserve higher reasoning levels for tasks where the improvement justifies the added cost.

sortie 144 tok (+54 réflexion) latence 6.6 s

Suivi de l'instruction (exactement trois phrases - comptables), adaptation à l'audience (registre CFO), et l'écart de facturation lié à la réflexion cachée que les compteurs de tokens ci-dessous révèlent.

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. VÉRIFIER 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

GPT-6.1 Sol 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 original function counts equal adjacent pairs rather than items in a run: a run of length `n` has only `n - 1` equal pairs, so a single-element input returns `0`, and a run ending at the last index is also undercounted. It does process the last index, so the issue is not a missing final check. Initializing each nonempty run to `1` and updating `best` after every iteration correctly counts items, including singleton and trailing runs; empty inputs still return `0`.

sortie 189 tok latence 6.3 s

Si le correctif est réellement juste (exécutable), la densité de l'explication, et l'efficacité en tokens sur une tâche bornée.

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. VÉRIFIER 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

GPT-6.1 Sol réussi · 5/5 fields, guidance "Withheld pending the Q4 close"

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": null, "growth_pct": "eleven and change", "guidance": "Withheld pending the Q4 close" }

sortie 345 tok (+285 réflexion) latence 10.2 s

Respect du schéma (aucun champ inventé), pression d'hallucination (guidance est explicitement retenue), et différences de chemin pour la 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. VÉRIFIER 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

GPT-6.1 Sol réussi · 120 words, 0 banned, 1 question

Introducing Cross-Provider Prompt Cache, a new API gateway feature that stores reusable prompts and manages caching across your supported AI providers. Why rebuild the same context every time your application switches models? With one configuration, teams can reuse shared instructions, standardize cache policies, and reduce repeated prompt processing wherever provider caching is available. The gateway handles provider-specific requirements while giving you clear visibility into cache hits, usage, and estimated savings. Set expiration windows, isolate cached content by project, and invalidate entries when prompts change. Your existing routing logic stays intact, so you can compare models without rebuilding your caching workflow. […]

sortie 588 tok (+435 réflexion) latence 13.9 s

Respect des contraintes (budget de mots, liste de mots interdits, l'unique question), empreinte stylistique, et contrôle de la longueur.

Basculez de l'un à l'autre avec une seule ligne

Les deux ids sont dans chaque onglet ci-dessous - la paire de lignes en surbrillance est la seule modification. Même endpoint, même clé, même structure 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="gpt-6.1-sol",  # 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 GPT-6.1 Sol ?

DeepSeek V4.1 Flash est moins cher sur entrée / 1m tokens ($0.3 contre $2, avec un écart de 6.7×). D'autres lignes peuvent indiquer l'inverse - le tableau ci-dessus contient la fiche complète, et le coût réel dépend de votre combinaison.

Puis-je faire un test A/B de DeepSeek V4.1 Flash par rapport à GPT-6.1 Sol sans deux intégrations ?

Oui. Les deux sont servis via le même endpoint compatible OpenAI avec une seule clé API - le basculement est un changement de chaîne de modèle en une ligne, vous pouvez donc diriger une fraction du trafic vers chacun et comparer les factures directement.

Est-ce que DeepSeek V4.1 Flash et GPT-6.1 Sol prennent en charge le prompt caching ?

Oui - les deux facturent les lectures en cache en dessous de leur tarif d'entrée, donc les charges de travail à préfixe chaud coûtent moins cher que ce que les tarifs de base suggèrent. Les lignes exactes des lectures en cache se trouvent dans le tableau de tarification ci-dessus.

Comparaisons associées

Issu de nos études mesurées