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DeepSeek V4.1 Flash vs DeepSeek V4.1 Flash (1017)

vs

Quale scegliere e quando

I due modelli hanno tariffe identiche: $0.3 per milione di token di input, $1.2 per milione di token di output e $0.006 per milione di token di input letti dalla cache. Entrambi accettano testo e immagini in input, hanno un contesto di 1000000 token e consentono fino a 393216 token di output. La differenza è nella versione: deepseek-v4.1-flash è il modello del 2026-09-10, mentre deepseek-v4.1-flash-1017 è l'aggiornamento del 2026-10-17, quindi il passaggio non comporta costi aggiuntivi. Mantenere deepseek-v4.1-flash ha senso solo per i carichi di lavoro ottimizzati per la versione di settembre.

Benchmark

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

Sopra la mediaNessuno miglioreDeepSeek V4.1 Flash14 / 194 / 19
DeepSeek V4.1 Flash DeepSeek V4.1 Flash (1017) altri modelli misurati media dei modelli confrontati ★ nessun altro modello ha fatto meglio
DeepSWE 1.1
nessun altro modello ha fatto meglio 74.2%
N/A
Cybergym
nessun altro modello ha fatto meglio 88.1%
N/A
GPQA Diamond
90.9%
N/A
Agents' Last Exam
31.8%
N/A
Chartography with tools
78.9%
N/A

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

Prezzi

DeepSeek V4.1 Flash DeepSeek V4.1 Flash (1017) Δ
Input / 1M token $0.3 $0.3 =
Output / 1M token $1.2 $1.2 =
Lettura cache / 1M token $0.006 $0.006 =
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 DeepSeek V4.1 Flash (1017)
Tool use sì sì
Controllo del ragionamento sì, ma il provider non documenta il parametro sì, ma il provider non documenta il parametro
Prompt caching implicito (automatico) implicito (automatico)
Durata della cache no fixed TTL (evicted when unused) no fixed TTL (evicted when unused)
Prefisso minimo in cache non pubblicato non pubblicato

Specifiche

DeepSeek V4.1 Flash DeepSeek V4.1 Flash (1017)
Modalità di input testo immagine testo immagine
Modalità di output testo testo
Rilascio 2026-09-10 2026-10-17
Finestra di contesto 1M 1M
Output massimo 393K 393K

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 · DeepSeek V4.1 Flash (1017)

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 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

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

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 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

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

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 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

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

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 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

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

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",
    # model="deepseek-v4.1-flash-1017",  # 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 o DeepSeek V4.1 Flash (1017)?

Alla voce Input / 1M token hanno lo stesso prezzo ($0.3), quindi qui non è il prezzo a decidere: guarda le specifiche e le funzionalità qui sotto.

Posso fare un A/B test di DeepSeek V4.1 Flash contro DeepSeek V4.1 Flash (1017) 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 e DeepSeek V4.1 Flash (1017) 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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