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DeepSeek V4.1 Flash vs Kimi K2.7 Code

vs

Lequel, quand

deepseek-v4.1-flash est l'option la moins chère avec le contexte le plus long : $0.3 en entrée et $1.2 en sortie contre $0.95 et $4 sur kimi-k2.7-code, soit environ 3.2x et 3.3x moins, avec une fenêtre de 1000000 jetons contre 256000 et une sortie maximale de 393216 jetons qui est 12x plus grande. Choisissez kimi-k2.7-code lorsque vos entrées incluent de la vidéo, qu'il accepte contrairement à deepseek-v4.1-flash, et lorsqu'un raisonnement continu est acceptable, puisque sa réflexion ne peut pas être désactivée. Sinon, le modèle DeepSeek couvre le même périmètre pour le chat, le code, le raisonnement, les outils et l'entrée d'images pour moins cher, y compris les lectures en cache à $0.03 contre $0.19.

Benchmarks

Au-dessus de la moyenneAucun meilleurDeepSeek V4.1 Flash16 / 194 / 19Kimi K2.7 Code1 / 50 / 5
DeepSeek V4.1 Flash Kimi K2.7 Code autres modèles mesurés moyenne des modèles comparés aucun autre modèle n'a fait mieux
NL2Repo
64%
N/A
Cybergym
aucun autre modèle n'a fait mieux 88.1%
N/A
GPQA Diamond
90.9%
N/A
MCP-Atlas
N/A
76%
BabyVision with tools
89.6%
N/A

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

Tarification

DeepSeek V4.1 Flash Kimi K2.7 Code Δ
Entrée / 1M tokens $0.3 $0.95 0.32×
Sortie / 1M tokens $1.2 $4 0.3×
Lecture en cache / 1M tokens $0.03 $0.19 0.16×
Écriture cache 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 69 modèles chat pour cette unité de facturation (échelle logarithmique)

Capacités

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

Spécifications

DeepSeek V4.1 Flash Kimi K2.7 Code
Modalités d'entrée texte image texte image vidéo
Modalités de sortie texte texte
Sortie 2026-09-10 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
Par défaut - thinking on with Preserved Thinking on

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 · 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. 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

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

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

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

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

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

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

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

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="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 ou Kimi K2.7 Code ?

DeepSeek V4.1 Flash est moins cher sur entrée / 1m tokens ($0.3 contre $0.95, avec un écart de 3.2×). 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 Kimi K2.7 Code 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 Kimi K2.7 Code 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