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DeepSeek V4.1 Flash vs GPT-6.1 Sol

vs

Quale scegliere e quando

Questi due sono molto simili per struttura: entrambi accettano testo e immagini in input, restituiscono testo e supportano chat, vision, codice, ragionamento e tool, con finestre di contesto quasi identiche di 1000000 per deepseek-v4.1-flash e 1050000 per gpt-6.1-sol. Scegli deepseek-v4.1-flash per lavori attenti ai costi o su testi estesi: a $0.3 in input e $1.2 in output risulta circa 6.7x e 8.3x più economico rispetto ai $2 e $10 di gpt-6.1-sol, e il suo output massimo di 393216 è circa 3x il limite di 128000. Scegli gpt-6.1-sol quando desideri la release più recente del 2026-09-29 di OpenAI, tenendo presente che il suo ragionamento non può essere disattivato.

Benchmark

GPT-6.1 Sol: il fornitore non ha pubblicato risultati di benchmark.

Sopra la mediaNessuno miglioreDeepSeek V4.1 Flash14 / 194 / 19
DeepSeek V4.1 Flash GPT-6.1 Sol 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 fornitori: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Prezzi

DeepSeek V4.1 Flash GPT-6.1 Sol Δ
Input / 1M token $0.3 $2 0.15×
Output / 1M token $1.2 $10 0.12×
Lettura cache / 1M token $0.03 $0.1 0.3×
Scrittura in cache nessun addebito separato 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 76 modelli chat con questa unità di fatturazione (scala logaritmica)

Capacità

DeepSeek V4.1 Flash GPT-6.1 Sol
Utilizzo dei tool sì sì
Controllo del ragionamento sì - il fornitore non pubblica il controllo sempre attivo
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 GPT-6.1 Sol
Modalità di input testo immagine testo immagine
Modalità di output testo testo
Rilascio 2026-09-10 2026-09-29
Cutoff di conoscenza - 2026-04
Finestra di contesto 1M 1.1M
Output massimo 393K 128K
Parametro thinking - reasoning.effort
Valori accettati -
reasoning.effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
Predefinito - medium

Le specifiche sono trascritte dalla documentazione di ciascun fornitore; una riga che un fornitore non pubblica viene omessa anziché essere dedotta. Fonti complete: DeepSeek V4.1 Flash · GPT-6.1 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 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

GPT-6.1 Sol superato · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model do more computational work before answering, and many providers bill the resulting reasoning tokens even though users never see them. That means the same number of requests can cost twice as much because each request consumes more billable tokens, even if the visible answers stay the same length. We should confirm the increase in our usage breakdown and reserve higher reasoning levels for tasks where the improvement justifies the added cost.

out 144 tok (+54 ragionamento) latenza 6.6 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

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

GPT-6.1 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 function counts equal adjacent pairs rather than items in a run: a run of length `n` has only `n - 1` equal pairs, so a single-element input returns `0`, and a run ending at the last index is also undercounted. It does process the last index, so the issue is not a missing final check. Initializing each nonempty run to `1` and updating `best` after every iteration correctly counts items, including singleton and trailing runs; empty inputs still return `0`.

out 189 tok latenza 6.3 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

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

GPT-6.1 Sol superato · 5/5 fields, guidance "Withheld pending the Q4 close"

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

out 345 tok (+285 ragionamento) latenza 10.2 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

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

GPT-6.1 Sol superato · 120 words, 0 banned, 1 question

Introducing Cross-Provider Prompt Cache, a new API gateway feature that stores reusable prompts and manages caching across your supported AI providers. Why rebuild the same context every time your application switches models? With one configuration, teams can reuse shared instructions, standardize cache policies, and reduce repeated prompt processing wherever provider caching is available. The gateway handles provider-specific requirements while giving you clear visibility into cache hits, usage, and estimated savings. Set expiration windows, isolate cached content by project, and invalidate entries when prompts change. Your existing routing logic stays intact, so you can compare models without rebuilding your caching workflow. […]

out 588 tok (+435 ragionamento) latenza 13.9 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="deepseek-v4.1-flash",
    # model="gpt-6.1-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 più economico, DeepSeek V4.1 Flash o GPT-6.1 Sol?

DeepSeek V4.1 Flash è più economico per input / 1m token ($0.3 contro $2, 6.7× 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 DeepSeek V4.1 Flash contro GPT-6.1 Sol 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.

DeepSeek V4.1 Flash e GPT-6.1 Sol 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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