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DeepSeek V4.1 Flash (1017) vs GPT-6 Sol

vs

Quale scegliere e quando

Sulla carta, i due modelli offrono le stesse funzionalità: testo e immagini in ingresso, testo in uscita, con chat, visione, codice, ragionamento e uso di strumenti, e finestre di contesto rispettivamente di 1000000 e 1050000 token. La differenza riguarda quindi il prezzo e le caratteristiche dell'output. deepseek-v4.1-flash-1017 costa circa 6,7 volte meno per l'input ($0.3 contro $2) e circa 8,3 volte meno per l'output ($1.2 contro $10), e consente 393216 token di output contro 128000. È quindi adatto a generazioni lunghe e a pipeline che fanno ampio uso della cache, con un costo di $0.006 per milione di token di input letti dalla cache. Scelga gpt-6-sol quando desidera usare la sua opzione per disattivare il ragionamento oppure per la sua data dichiarata di aggiornamento delle conoscenze, 2026-04.

Benchmark

DeepSeek V4.1 Flash (1017): il provider non ha pubblicato risultati di benchmark.

Sopra la mediaGPT-6 Solsolo 4 confrontabili
DeepSeek V4.1 Flash (1017) GPT-6 Sol altri modelli misurati media dei modelli confrontati ★ nessun altro modello ha fatto meglio
DeepSWE 1.1
N/A
68.8%
OSWorld 2.0 offline set, partial
N/A
60.5%
Agents' Last Exam
N/A
56.4%

Dati pubblicati dai provider: Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google OpenAI Z.ai

Prezzi

DeepSeek V4.1 Flash (1017) GPT-6 Sol Δ
Input / 1M token $0.3 $2 0.15×
Output / 1M token $1.2 $10 0.12×
Lettura cache / 1M token $0.006 $0.2 0.03×
Scrittura in cache nessun addebito separato nessun addebito separato -

Tariffe lette dal catalogo live al momento della build; il listino aggiornato è sulla pagina di ciascun modello.

Dove si collocano: prezzo di input per 1M di token tra tutti i modelli di chat con questa unità di fatturazione (79, scala logaritmica)

Funzionalità

DeepSeek V4.1 Flash (1017) GPT-6 Sol
Tool use sì sì
Controllo del ragionamento sì, ma il provider non documenta il parametro configurabile
Output strutturato - sì
Prompt caching implicito (automatico) implicito (automatico)
Durata della cache no fixed TTL (evicted when unused) 5-10m, up to 1h
Prefisso minimo in cache non pubblicato 1024 token

Specifiche

DeepSeek V4.1 Flash (1017) GPT-6 Sol
Modalità di input testo immagine testo immagine
Modalità di output testo testo
Rilascio 2026-10-17 2026-09-22
Knowledge cutoff - 2026-04
Finestra di contesto 1M 1.1M
Output massimo 393K 128K
Parametro di ragionamento - reasoning.effort
Valori accettati -
reasoning.effort
  • none
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
Valore di default - medium

Le specifiche sono riprese dalla documentazione di ciascun provider; se un provider non pubblica un dato, la riga viene omessa e non dedotta. Fonti complete: DeepSeek V4.1 Flash (1017) · GPT-6 Sol

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

DeepSeek V4.1 Flash (1017) superato · 3 sentences

Enabling reasoning caused each request to generate additional internal reasoning tokens, which are billed like output tokens and can be several times longer than the final answer. Those extra tokens raise cost per call, and longer responses plus occasional retries pushed total usage to roughly double. We can control this with reasoning-effort limits, token budgets, caching, and spend monitoring by use case.

out 253 tok (+178 ragionamento) latenza 5.4 s

GPT-6 Sol superato · 3 sentences

Enabling reasoning made the model generate extra internal tokens to work through each request, and those tokens are billed even though users don’t see them. If request volume stayed roughly the same, more billed tokens per request could explain why the bill doubled. We should check the usage breakdown to confirm, then lower reasoning effort or limit it to tasks that need it.

out 188 tok (+111 ragionamento) latenza 5.0 s

Rispetto delle istruzioni (esattamente tre frasi: si contano), adattamento al destinatario (registro da CFO) e lo scarto di fatturazione dovuto al ragionamento nascosto, che i contatori di token qui sotto mettono in luce.

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

DeepSeek V4.1 Flash (1017) superato · 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 bug is that `cur` starts at `0` and is incremented only when two adjacent items match, so it counts equal adjacent pairs rather than run length; a run of length `k` is recorded as `k - 1`. Consequently, a single-element input returns `0`, and a run ending at the last index—especially a one-element final run—is undercounted or never counted. The fix initializes every run to length `1`, increments on a match, resets to `1` on a mismatch, updates `best` each iteration, and handles the empty input separately.

out 1300 tok (+1095 ragionamento) latenza 11.8 s

GPT-6 Sol superato · 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 `cur` counted matching *adjacent pairs*, not items, so every run was one too short—including a single-element input, which returned 0. Starting each run at 1 counts its first item, and updating `best` on every iteration ensures a run that reaches the last index is included.

out 206 tok (+59 ragionamento) latenza 5.9 s

Se la correzione è davvero giusta (si può eseguire), quanto è densa la spiegazione e quanti token servono per un compito circoscritto.

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

DeepSeek V4.1 Flash (1017) superato · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"

{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":11,"guidance":"withheld pending the Q4 close"}

out 1375 tok (+1337 ragionamento) latenza 12.2 s

GPT-6 Sol superato · 5/5 fields, guidance "Withheld pending the Q4 close"

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

out 227 tok (+185 ragionamento) latenza 5.2 s

Aderenza allo schema (nessun campo inventato), tentazione di allucinare (il testo dice espressamente che la guidance non viene comunicata) e differenze tra i percorsi 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

DeepSeek V4.1 Flash (1017) superato · 120 words, 0 banned, 1 question

Today we’re introducing Cross-Provider Prompt Cache in the API gateway. It stores identical prompt requests once and serves cached responses across supported model providers, reducing duplicate calls, latency, and spend. Teams can set cache keys by model, temperature, system prompt, and custom metadata, then choose TTLs per route or workspace. The gateway handles provider fallback while keeping cached results consistent with your policy. Is your team paying twice for the same prompt? Cross-Provider Prompt Cache helps you answer that. Configure it in the gateway dashboard, inspect hit rates by provider, and invalidate entries on demand. Existing gateway routes need no code changes; enable the feature and define your caching rules. Cross-Provider Prompt Cache is available for all API gateway customers.

out 2487 tok (+2335 ragionamento) latenza 17.1 s

GPT-6 Sol superato · 120 words, 0 banned, 1 question

Today, we’re introducing cross-provider prompt caching for our API gateway, helping teams reuse repeated prompt content when routing requests among supported AI providers. The gateway identifies eligible prompt prefixes, stores cache references, and applies them to subsequent requests where provider capabilities allow. Why send the same context again if it can be reused? With fewer duplicate input tokens, applications can reduce costs and improve latency without changing how developers call the gateway. Configure caching by route, monitor hit rates and savings in your dashboard, and keep existing provider fallback rules in place. Availability and cache behavior vary by provider, so the gateway reports eligibility and usage for each request. Get started today with our documentation and test your existing workloads.

out 586 tok (+443 ragionamento) latenza 7.7 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 cambiando una sola riga

In ogni scheda qui sotto ci sono entrambi gli id: le due righe evidenziate sono 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="deepseek-v4.1-flash-1017",
    # model="gpt-6-sol",  # 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 il più economico, DeepSeek V4.1 Flash (1017) o GPT-6 Sol?

DeepSeek V4.1 Flash (1017) costa meno alla voce Input / 1M token ($0.3 contro $2, 6.7× di differenza). Altre voci potrebbero dire il contrario: la tabella qui sopra riporta il listino completo, e il costo reale dipende dal tuo mix di utilizzo.

Posso fare un A/B test di DeepSeek V4.1 Flash (1017) contro GPT-6 Sol senza due integrazioni?

Sì. Si chiamano entrambi dallo stesso endpoint compatibile con OpenAI, con una sola chiave API. Per passare dall'uno all'altro basta cambiare la stringa del modello in una riga, quindi puoi mandare una parte del traffico a ciascuno e confrontare direttamente i costi.

DeepSeek V4.1 Flash (1017) e GPT-6 Sol supportano il prompt caching?

Sì: entrambi fanno pagare le letture dalla cache meno della tariffa di input, quindi i carichi di lavoro con un prefisso già in cache costano meno di quanto facciano pensare le tariffe di listino. Le voci esatte per la lettura dalla cache sono nella tabella dei prezzi qui sopra.

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