DeepSeek V4.1 Flash est la nouvelle version de la gamme V4 Flash de DeepSeek, rapide et économique, et le changement majeur est qu'elle est nativement multimodale : la fiche du modèle indique qu'il traite nativement les images et le texte et génère du texte de façon autorégressive, si bien que l'entrée visuelle n'exige plus de lui adjoindre un modèle de vision distinct.
- Entrée
- texte image $0.3/M
- Sortie
- texte $1.2/M
- Lecture de cache
- $0.006/M
- Contexte
- 1M
- vs GPT-4o
- ~94% moins cher
Benchmarks
Chiffres publiés par les fournisseurs : Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Le prix en perspective
Position du prix parmi 76 modèles comparables
La barre situe le prix de ce modèle parmi tous les modèles du même type sur Synthorai. Le moins cher et le plus cher sont nommés à chaque extrémité. Ce sont des tarifs de base ; les remises liées au batch, à la région et aux écritures de cache figurent sur la page des tarifs.
Spécifications et limites
Tokens
| Fenêtre de contexte (spécification du fournisseur) | 1 000 000 |
|---|---|
| Sortie max (spéc. fournisseur) | 393 216 |
Mise en cache
| Mode | automatique |
|---|---|
| Durée de vie | pas de TTL fixe (purgé lorsqu'il n'est plus utilisé) |
Réflexion
| Paramètre | reasoning_effort |
|---|---|
| Valeurs | minimal · low · medium · high les valeurs acceptées sont celles du fournisseur |
Modèle
| Modalités | texte + image → texte |
|---|---|
| Paramètres | 552B au total · 8B prefill / 16B decode actifs MoE, Causal Encoder-Decoder |
| Licence | MIT |
Natively multimodal successor to the V4 Flash line: a 552B-parameter MoE on a Causal Encoder-Decoder stack activating 8B parameters per token at prefill and 16B at decode, with the model card recommending a maximum output of at least 256K tokens.
Un prompt, mesuré via la passerelle
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
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.
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
La justesse réelle du correctif (il s'exécute), la densité de l'explication et l'économie de tokens sur une tâche bien délimitée.
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
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.
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
Le respect des contraintes (nombre de mots, liste de mots interdits, une seule question), l'empreinte stylistique et la maîtrise de la longueur.
Utilisez DeepSeek V4.1 Flash en 30 secondes
Compatible OpenAI : changez la base_url, gardez votre SDK. POST /v1/chat/completions
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",
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "deepseek-v4.1-flash",
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "deepseek-v4.1-flash",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "deepseek-v4.1-flash",
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("deepseek-v4.1-flash")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));À propos de DeepSeek V4.1 Flash
- La conception constitue une véritable rupture et non un simple réglage.
- DeepSeek décrit une architecture Causal Encoder-Decoder - un Transformer de 40 couches organisé en un encodeur causal de 20 couches suivi d'un décodeur de 20 couches - sur un backbone Mixture-of-Experts de 552B paramètres qui n'active que 8B paramètres par token lors du prefill et 16B lors du decode, une répartition qui vise directement les charges agentiques à forte entrée.
- La mémoire suit la même logique : Compressed Sparse Attention 2 associé au cache KV principal en FP4 ramène l'empreinte globale du cache KV à 890 octets par token, soit environ un quart de DeepSeek V4 Flash, tandis que SWA Bounded Replay réduit l'empreinte KV persistante à environ un huitième.
- La fenêtre de contexte atteint 1M tokens, les poids sont sous licence MIT et l'appel d'outils est pris en charge.
- C'est le raisonnement qu'il faut budgéter : la trace revient séparément de la réponse et, sur des prompts courts, elle peut représenter la quasi-totalité des tokens de complétion, de sorte qu'un max_tokens trop serré renverra une réponse vide tout en étant intégralement facturée pour les tokens consacrés à la réflexion.
- L'effort de raisonnement est réglable, et la fiche du modèle le documente comme un contrôle continu plutôt que comme une poignée de niveaux nommés.
- Synthorai le propose via l'endpoint chat completions compatible OpenAI.
FAQ
Peut-on essayer l'API DeepSeek V4.1 Flash gratuitement ?
Oui : les nouveaux comptes reçoivent 10 appels d'essai et jusqu'à $1 de crédit gratuit, sans carte bancaire. À $0.3/M de tokens en entrée, ce crédit couvre à lui seul environ 416 requêtes de ~8K tokens sur DeepSeek V4.1 Flash.
Quels sont les points forts de DeepSeek V4.1 Flash ?
Nativement multimodal - images et texte en entrée ; MoE de 552B, 8B actifs au prefill ; contexte de 1M, poids sous licence MIT. La section À propos en donne un aperçu complet, tiré des notes de version du fournisseur.
Combien coûte DeepSeek V4.1 Flash ?
Sur Synthorai, DeepSeek V4.1 Flash coûte $0.3 par million de tokens en entrée et $1.2 par million de tokens en sortie, soit le tarif public du fournisseur, sans majoration de plateforme. Les tokens d'entrée en cache sont facturés $0.006/M.
Quelle est la fenêtre de contexte de DeepSeek V4.1 Flash ?
DeepSeek V4.1 Flash dispose d'une fenêtre de contexte de 1M tokens sur Synthorai. Une réponse peut compter jusqu'à 393,216 tokens.
DeepSeek V4.1 Flash prend-il en charge la mise en cache des prompts ?
Oui, automatiquement : les prompts servis par DeepSeek sont mis en cache sans modification de code. Les tokens d'entrée en cache sont facturés $0.006/M contre $0.3/M hors cache (TTL pas de TTL fixe (purgé lorsqu'il n'est plus utilisé)). Guide de mise en cache des prompts →
Comment obtenir l'accès à DeepSeek V4.1 Flash ?
Dans votre SDK OpenAI actuel, indiquez base_url="https://synthorai.io/v1" et model="deepseek-v4.1-flash", et c'est tout. Une seule clé API donne accès à tous les modèles de la passerelle.
DeepSeek V4.1 Flash est-il open source ?
Oui : les poids sont publiés sous licence MIT (dépôt officiel lié dans la section À propos). Vous pouvez aussi vous passer de GPU : la version hébergée ici est facturée à l'usage, sans infrastructure à gérer. Exécuter des modèles à poids ouverts →
Modèles associés
Comparer
Chaque valeur de cette page est reprise de la documentation du fournisseur (lien ci-dessus) et porte la date de sa vérification. Les prix sont comparés à l'échelle du catalogue. Quand les fournisseurs ne définissent pas une spécification de la même façon, la différence est signalée et la valeur n'est pas mise en graphique. Nous ne mesurons rien ici et nous n'attribuons aucune note.