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Claude Opus 5 vs DeepSeek V4.1 Flash

vs

Quale scegliere e quando

Entrambi i modelli condividono una finestra di contesto da 1000000 token e accettano testo e immagini in input, restituendo testo, quindi la differenza effettiva riguarda prezzo e lunghezza dell'output: deepseek-v4.1-flash costa $0.3 per l'input e $1.2 per l'output rispetto a $5 e $25 per claude-opus-5, con costi inferiori di circa 17x per l'input e circa 21x per l'output, e letture dalla cache a $0.03 rispetto a $0.5. Scegli deepseek-v4.1-flash per il lavoro ad alto volume o su testi estesi, dato che consente anche fino a 393216 token di output rispetto a 128000. Scegli claude-opus-5 quando vuoi la sua modalità di thinking esplicita, che può anche essere disabilitata, oltre a chat, codice, strumenti e ragionamento.

Benchmark

In testaSopra la mediaNessuno miglioreClaude Opus 51033 / 3610 / 36DeepSeek V4.1 Flash516 / 194 / 19

15 misurati su entrambi.

Claude Opus 5 DeepSeek V4.1 Flash altri modelli misurati media dei modelli confrontati nessun altro modello ha fatto meglio
NL2Repo
nessun altro modello ha fatto meglio 75.3%
64%
BioMysteryBench hard
49.4%
N/A
OSWorld 2.0
nessun altro modello ha fatto meglio 70.6%
N/A
ExploitGym
22.1%
15.3%
HealthBench Professional
59.8%
N/A
Finance Agent v2
58.6%
N/A
Legal Agent Benchmark
6.7%
N/A
GPQA Diamond
93.4%
90.9%
Agents' Last Exam
28.6%
31.8%
BabyVision with tools
nessun altro modello ha fatto meglio 94.1%
89.6%

Dati pubblicati dai fornitori: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Prezzi

Claude Opus 5 DeepSeek V4.1 Flash Δ
Input / 1M token $5 $0.3 17×
Output / 1M token $25 $1.2 21×
Lettura cache / 1M token $0.5 $0.03 17×
Scrittura in cache 1.25x (5m) / 2x (1h) nessun addebito separato -

Le tariffe provengono dal catalogo live al momento della build; la pagina di ciascun modello riporta la scheda attuale.

Dove si posizionano - prezzo di input per 1M di token rispetto a tutti gli 69 modelli chat con questa unità di fatturazione (scala logaritmica)

Capacità

Claude Opus 5 DeepSeek V4.1 Flash
Utilizzo dei tool
Controllo del ragionamento configurabile sì - il fornitore non pubblica il controllo
Output strutturato -
Prompt caching esplicito (contrassegni il prefisso) implicito (automatico)
Durata della cache 5m default, 1h option no fixed TTL (evicted when unused)
Prefisso minimo in cache 1024 token non pubblicato

Specifiche

Claude Opus 5 DeepSeek V4.1 Flash
Modalità di input testo immagine testo immagine
Modalità di output testo testo
Rilascio 2026-07-24 2026-09-10
Cutoff di conoscenza 2026-05 -
Finestra di contesto 1M 1M
Output massimo 128K 393K
Parametro thinking
  • thinking.type
  • output_config.effort
-
Valori accettati
thinking.type
  • adaptive
  • disabled
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
-
Predefinito

thinking on

effort
  • high (Claude API and Claude Code)
-

Le specifiche sono trascritte dalla documentazione di ciascun fornitore; una riga che un fornitore non pubblica viene omessa anziché essere dedotta. Fonti complete: Claude Opus 5 · DeepSeek V4.1 Flash

Un solo prompt, entrambi i modelli - misurati attraverso il gateway

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. VERIFICA esattamente 3 frasi

Claude Opus 5 superato · 3 sentences

When reasoning is enabled, the model generates a hidden chain of "thinking" tokens before it writes the visible answer, and those internal tokens are billed at the output rate even though no one ever sees them — commonly 3–10x more tokens than the response itself. Because output tokens are priced several times higher than input tokens, that added volume hits us at our most expensive rate, which is why the bill roughly doubled while our request count stayed flat. The spend is controllable: we can cap the reasoning budget per call, route only genuinely hard requests to reasoning mode and cheaper models for the rest, and track cost per successfully completed task rather than cost per token, since a single correct answer usually beats three cheap retries plus human cleanup.

out 529 tok latenza 9.0 s

DeepSeek V4.1 Flash superato · 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.

out 423 tok (+327 ragionamento) latenza 14.6 s

Rispetto dell'istruzione (esattamente tre frasi - contabili), adattamento al pubblico (registro da CFO), e il divario di fatturazione del pensiero nascosto che i contatori di token qui sotto rivelano.

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. VERIFICA la correzione supera i test

Claude Opus 5 superato · 8/8 cases

## Fixed version ```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 if cur > best: best = cur return best ``` ## The bug The counters were tracking the wrong quantity: `cur` counted *matching adjacent pairs* rather than *elements in the current run*, and both counters started at `0` instead of `1`. Since a run of length *n* contains only *n − 1* adjacent equal pairs, every result came back one too small — `[1, 1]` returned 1, `[3, 3, 3]` returned 2 — and a single-element list returned 0 because the loop body never executed and `best` kept its initial value of `0`. […]

out 1094 tok latenza 16.1 s

DeepSeek V4.1 Flash superato · 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.

out 918 tok (+733 ragionamento) latenza 11.4 s

Se la correzione è davvero giusta (eseguibile), la densità della spiegazione, e l'efficienza in token su un compito delimitato.

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. VERIFICA JSON valido, schema esatto

Claude Opus 5 superato · 5/5 fields, guidance "Withheld pending Q4 close"

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "Withheld pending Q4 close" } ``` Notes on judgment calls: - **quarter**: "September quarter" is labeled Q3 because the text refers to an upcoming "Q4 close," implying a calendar-aligned fiscal year. No fiscal year is given. - **revenue_usd_m**: 412 is stated as constant-currency and hedged ("call it"), so it's approximate; the currency is not explicitly stated as USD. - **growth_pct**: "up eleven and change" means slightly more than 11, so 11 is a floor rather than an exact figure.

out 539 tok latenza 7.6 s

DeepSeek V4.1 Flash superato · 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"}

out 1707 tok (+1667 ragionamento) latenza 15.1 s

Aderenza allo schema (nessun campo inventato), pressione di allucinazione (guidance è esplicitamente sospesa), e differenze nel percorso di output strutturato.

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. VERIFICA 120 parole, 0 parole vietate

Claude Opus 5 superato · 123 words, 0 banned, 1 question

**Cross-Provider Prompt Caching** We're introducing Cross-Provider Prompt Caching in the API Gateway. Repeated system prompts, long documents, and few-shot examples are stored once at the gateway layer and reused across OpenAI, Anthropic, Google, and self-hosted models. Instead of paying full input token costs on every request, your application sends a cache reference, and the gateway rehydrates the context before forwarding it downstream. Why does that matter? Teams running high-volume agents and retrieval pipelines typically see input token spend fall 40 to 70 percent, with median latency dropping by several hundred milliseconds. Caches are scoped per project, encrypted at rest, and invalidated automatically when a prompt template changes. Enable it with a single header, and see the docs for TTL tuning and per-route controls.

out 1593 tok latenza 19.1 s

DeepSeek V4.1 Flash superato · 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.

out 917 tok (+770 ragionamento) latenza 9.0 s

Rispetto dei vincoli (budget di parole, elenco di parole vietate, l'unica domanda), impronta stilistica, e controllo della lunghezza.

Passa dall'uno all'altro con una sola riga

Entrambi gli id sono presenti in ogni scheda qui sotto - la coppia di righe evidenziata è l'unica modifica. Stesso endpoint, stessa chiave, stessa struttura della richiesta.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://synthorai.io/v1",
    api_key="sk-syn-...",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="claude-opus-5",
    # model="deepseek-v4.1-flash",  # decommenta questa riga, commenta quella sopra
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Ottieni la tua chiave API →

FAQ

Qual è più economico, Claude Opus 5 o DeepSeek V4.1 Flash?

DeepSeek V4.1 Flash è più economico per input / 1m token ($0.3 contro $5, 17× di differenza). Altre righe potrebbero indicare il contrario - la tabella sopra riporta la scheda completa, e il costo reale dipende dal tuo mix.

Posso fare un A/B test di Claude Opus 5 contro DeepSeek V4.1 Flash senza due integrazioni?

Sì. Entrambi sono serviti tramite lo stesso endpoint compatibile con OpenAI con una singola chiave API - il passaggio richiede la modifica della stringa del modello in una sola riga, quindi puoi instradare una frazione del traffico verso ciascuno e confrontare direttamente le fatture.

Claude Opus 5 e DeepSeek V4.1 Flash supportano il prompt caching?

Sì - entrambi fatturano le letture in cache a un prezzo inferiore rispetto alla loro tariffa di input, quindi i carichi di lavoro con warm-prefix costano meno di quanto suggeriscano le tariffe di listino. Le righe esatte per la lettura in cache si trovano nella tabella dei prezzi qui sopra.

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