Nouveau Inscription gratuite, 10 appels offerts. Jusqu'à 1 $, sans carte.

DeepSeek V4 Pro (0813) vs DeepSeek V4.1 Flash

vs

Lequel, quand

Les deux partagent un contexte de 1,000,000 de tokens et une sortie maximale de 393,216 tokens avec le chat, le code, le raisonnement et l'utilisation d'outils, la différence se fait donc sur le prix et les entrées : deepseek-v4-pro-0813 coûte $1.32 par million en entrée et $3.96 par million en sortie, tandis que le plus récent deepseek-v4.1-flash est à $0.3 et $1.2, soit environ 4.4x moins cher en entrée et 3.3x en sortie, avec des lectures en cache à $0.03 contre $0.132. Choisissez deepseek-v4.1-flash pour les travaux à volume élevé ou tout ce qui nécessite une entrée d'image, puisqu'il ajoute la vision. Optez pour deepseek-v4-pro-0813 si vous êtes lié à cette génération Pro uniquement textuelle.

Benchmarks

En têteAu-dessus de la moyenneAucun meilleurDeepSeek V4 Pro (0813)214 / 211 / 21DeepSeek V4.1 Flash1316 / 194 / 19

15 mesurés sur les deux.

DeepSeek V4 Pro (0813) DeepSeek V4.1 Flash autres modèles mesurés moyenne des modèles comparés aucun autre modèle n'a fait mieux
NL2Repo
61.5%
64%
Cybergym
83.3%
aucun autre modèle n'a fait mieux 88.1%
GDPval-AA v2 Elo · 1508-1769 selon Z.ai · 2026-09-04
1590
N/A
GPQA Diamond
92.4%
90.9%
Agents' Last Exam
25.7%
31.8%
BabyVision with tools
N/A
89.6%

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

Tarification

DeepSeek V4 Pro (0813) DeepSeek V4.1 Flash Δ
Entrée / 1M tokens $1.32 $0.3 4.4×
Sortie / 1M tokens $3.96 $1.2 3.3×
Lecture en cache / 1M tokens $0.132 $0.03 4.4×
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 69 modèles chat pour cette unité de facturation (échelle logarithmique)

Capacités

DeepSeek V4 Pro (0813) DeepSeek V4.1 Flash
Utilisation d'outils oui oui
Contrôle de la réflexion toujours activé oui - réglage du fournisseur non publié
Sortie structurée oui -
Mise en cache du prompt implicite (automatique) implicite (automatique)
Durée de vie du cache no fixed TTL (evicted when unused) no fixed TTL (evicted when unused)
Préfixe minimum mis en cache non publié non publié

Spécifications

DeepSeek V4 Pro (0813) DeepSeek V4.1 Flash
Modalités d'entrée texte texte image
Modalités de sortie texte texte
Sortie 2026-08-13 2026-09-10
Fenêtre de contexte 1M 1M
Sortie maximale 393K 393K
Paramètre de réflexion reasoning_effort -
Valeurs acceptées
reasoning_effort
  • the model card documents low
  • high
  • max
-

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 Pro (0813) · DeepSeek V4.1 Flash

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 Pro (0813) réussi · 3 sentences

Enabling reasoning causes the model to generate a hidden chain-of-thought with many additional tokens before producing the final answer, which sharply increases compute consumption per request. Those extra reasoning tokens are billed at the same or higher rates, so total usage doubled even though the volume of final outputs stayed similar. We can control this by adjusting reasoning effort, setting token limits, or routing only complex requests through reasoning mode.

sortie 308 tok (+226 réflexion) latence 5.1 s

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

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 Pro (0813) 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` was initialized to `0` and only counted adjacent matching pairs, so a run of length `n` produced `n - 1` (or `0` for a single element) instead of `n`. The code also reset to `0` on a change, when the new run should start at length `1`. Initializing `cur` and `best` to `1` fixes both the single-element case and runs ending at the last index.

sortie 1315 tok (+1130 réflexion) latence 16.9 s

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

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 Pro (0813) réussi · 5/5 fields, guidance null

{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":11.0,"guidance":null}

sortie 2155 tok (+2121 réflexion) latence 26.0 s

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

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 Pro (0813) réussi · 121 words, 0 banned, 1 question

Introducing cross-provider prompt caching in our API gateway. Send a prompt once, and the gateway stores its computed prefix across Anthropic, OpenAI, and other LLM providers. Subsequent requests with the same prompt hit the cache, cutting latency and token costs while keeping outputs consistent across routing decisions and provider failovers. Teams can route identical prompts between providers without reprocessing shared context or lengthy system instructions. How much could you save on repeated prompt prefixes? The cache respects provider-specific key formats, handles TTLs automatically, and works with streaming and batch requests. Enable it with one configuration flag—no changes to your application code. Available today on all plans. Monitor cache hit rates, token savings, and provider-specific performance metrics in the live dashboard.

sortie 2845 tok (+2694 réflexion) latence 25.5 s

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

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-pro-0813",
    # model="deepseek-v4.1-flash",  # 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 Pro (0813) ou DeepSeek V4.1 Flash ?

DeepSeek V4.1 Flash est moins cher sur entrée / 1m tokens ($0.3 contre $1.32, avec un écart de 4.4×). 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 Pro (0813) par rapport à DeepSeek V4.1 Flash 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 Pro (0813) et DeepSeek V4.1 Flash 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