DeepSeek V4.1 Flash vs GPT-6 Luna

vs

Quale scegliere e quando

Questi due coprono lo stesso terreno sulla carta: input testo e immagine, output testo, con chat, vision, code, reasoning e tool su entrambi, quindi la divisione riguarda principalmente il listino prezzi e il limite di output. gpt-6-luna è l'opzione predefinita più economica a $0.1 in input e $0.5 in output, circa 3x in meno in input e 2.4x in meno in output rispetto a deepseek-v4.1-flash, con un contesto marginalmente più ampio di 1050000 token e l'opzione per disattivare il thinking. Scegli deepseek-v4.1-flash quando una singola risposta deve essere lunga, poiché il suo output massimo di 393216 token è circa 3x i 128000 che gpt-6-luna consente.

Benchmark

Sopra la mediaNessuno miglioreDeepSeek V4.1 Flash14 / 194 / 19GPT-6 Lunasolo 1 confrontabili
DeepSeek V4.1 Flash GPT-6 Luna altri modelli misurati media dei modelli confrontati ★ nessun altro modello ha fatto meglio
DeepSWE 1.1
nessun altro modello ha fatto meglio 74.2%
66.6%
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 GPT-6 Luna Δ
Input / 1M token $0.3 $0.1 3×
Output / 1M token $1.2 $0.5 2.4×
Lettura cache / 1M token $0.006 $0.01 0.6×
Scrittura in cache nessun addebito separato 1.25x (30m) / 2.5x (12h) -

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 (83, scala logaritmica)

$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

Funzionalità

DeepSeek V4.1 Flash GPT-6 Luna
Tool use sì sì
Controllo del ragionamento sì, ma il provider non documenta il parametro configurabile
Output strutturato - sì
Prompt caching implicito (automatico) implicito + esplicito
Durata della cache no fixed TTL (evicted when unused) at least 30m by default, 12h option on the Responses API
Prefisso minimo in cache non pubblicato 1,024 token

Specifiche

DeepSeek V4.1 Flash GPT-6 Luna
Modalità di input testo immagine testo immagine
Modalità di output testo testo
Rilascio 2026-09-10 2026-09-22
Knowledge cutoff - 2026-05
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 · GPT-6 Luna

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 Luna superato · 3 sentences

Enabling reasoning typically makes the model process more information and generate more internal tokens before producing its answer. Because usage is billed by tokens—and reasoning may also route requests to a more expensive model—the cost per request can rise sharply. If request volume stayed similar, that higher cost per request could explain why the bill doubled.

out 117 tok (+48 ragionamento) latenza 3.4 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

GPT-6 Luna 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 code counted matching *adjacent pairs* rather than items, so a run of length `n` was reported as `n - 1`, and a single-item input returned `0`. This version counts the current item as part of each run and updates `best` at every index, including the last; it returns `0` for an empty input.

out 514 tok (+356 ragionamento) latenza 6.9 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 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 Luna superato · 5/5 fields, guidance "Withheld pending the Q4 close"

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

out 161 tok (+119 ragionamento) latenza 21.7 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

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

Introducing Prompt Cache, a new API gateway feature that recognizes repeat prompt prefixes and reuses provider-side cached context across supported models. Teams can route requests to different AI providers while preserving eligible cache hits, reducing redundant input processing and helping lower latency and token costs. Configure cache policies in one place, monitor hit rates by provider, and keep existing client integrations unchanged. The gateway applies provider-specific rules automatically, so developers do not need to build separate caching logic for each endpoint. Which workflows could benefit from faster responses and predictable spend? Prompt Cache is available today in preview for eligible accounts, with usage details, supported providers, and setup guidance in the dashboard. Start with one route, compare results, then expand.

out 959 tok (+813 ragionamento) latenza 14.6 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="gpt-6-luna",  # 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 GPT-6 Luna?

GPT-6 Luna costa meno alla voce Input / 1M token ($0.1 contro $0.3, 3.0× 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 contro GPT-6 Luna 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 GPT-6 Luna 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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