DeepSeek V4 Pro (0813) vs DeepSeek V4.1 Flash
Quale scegliere e quando
Entrambi condividono un contesto da 1,000,000 token e un output massimo di 393,216 token con chat, codice, ragionamento e uso degli strumenti, quindi la differenza riguarda prezzo e input: deepseek-v4-pro-0813 costa $1.32 per milione di token in input e $3.96 per milione di token in output, mentre il più recente deepseek-v4.1-flash costa $0.3 e $1.2, circa 4.4x in meno per l'input e 3.3x per l'output, con le letture dalla cache a $0.03 rispetto a $0.132. Scegli deepseek-v4.1-flash per il lavoro ad alto volume o per qualsiasi attività che richieda input di immagini, dato che aggiunge la visione. Scegli deepseek-v4-pro-0813 se devi utilizzare quella generazione Pro solo testo.
Benchmark
15 misurati su entrambi.
Dati pubblicati dai fornitori: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Prezzi
| DeepSeek V4 Pro (0813) | DeepSeek V4.1 Flash | Δ | |
|---|---|---|---|
| Input / 1M token | $1.32 | $0.3 | 4.4× |
| Output / 1M token | $3.96 | $1.2 | 3.3× |
| Lettura cache / 1M token | $0.132 | $0.03 | 4.4× |
| 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 69 modelli chat con questa unità di fatturazione (scala logaritmica)
Capacità
| DeepSeek V4 Pro (0813) | DeepSeek V4.1 Flash | |
|---|---|---|
| Utilizzo dei tool | sì | sì |
| Controllo del ragionamento | sempre attivo | sì - il fornitore non pubblica il controllo |
| Output strutturato | sì | - |
| 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 Pro (0813) | DeepSeek V4.1 Flash | |
|---|---|---|
| Modalità di input | testo | testo immagine |
| Modalità di output | testo | testo |
| Rilascio | 2026-08-13 | 2026-09-10 |
| Finestra di contesto | 1M | 1M |
| Output massimo | 393K | 393K |
| Parametro thinking | reasoning_effort | - |
| Valori accettati | reasoning_effort
| - |
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 Pro (0813) · DeepSeek V4.1 Flash
Un solo prompt, entrambi i modelli - misurati attraverso il gateway
DeepSeek V4 Pro (0813) superato · 3 sentences
Enabling reasoning causes the model to generate a hidden chain-of-thought with many additional tokens before producing the final answer, which sharply increases compute consumption per request. Those extra reasoning tokens are billed at the same or higher rates, so total usage doubled even though the volume of final outputs stayed similar. We can control this by adjusting reasoning effort, setting token limits, or routing only complex requests through reasoning mode.
out 308 tok (+226 ragionamento) latenza 5.1 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.
DeepSeek V4 Pro (0813) 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` was initialized to `0` and only counted adjacent matching pairs, so a run of length `n` produced `n - 1` (or `0` for a single element) instead of `n`. The code also reset to `0` on a change, when the new run should start at length `1`. Initializing `cur` and `best` to `1` fixes both the single-element case and runs ending at the last index.
out 1315 tok (+1130 ragionamento) latenza 16.9 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.
DeepSeek V4 Pro (0813) superato · 5/5 fields, guidance null
{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":11.0,"guidance":null}
out 2155 tok (+2121 ragionamento) latenza 26.0 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.
DeepSeek V4 Pro (0813) superato · 121 words, 0 banned, 1 question
Introducing cross-provider prompt caching in our API gateway. Send a prompt once, and the gateway stores its computed prefix across Anthropic, OpenAI, and other LLM providers. Subsequent requests with the same prompt hit the cache, cutting latency and token costs while keeping outputs consistent across routing decisions and provider failovers. Teams can route identical prompts between providers without reprocessing shared context or lengthy system instructions. How much could you save on repeated prompt prefixes? The cache respects provider-specific key formats, handles TTLs automatically, and works with streaming and batch requests. Enable it with one configuration flag—no changes to your application code. Available today on all plans. Monitor cache hit rates, token savings, and provider-specific performance metrics in the live dashboard.
out 2845 tok (+2694 ragionamento) latenza 25.5 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="deepseek-v4-pro-0813",
# 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)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "deepseek-v4-pro-0813",
// model: "deepseek-v4.1-flash", // decommenta questa riga, commenta quella sopra
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "deepseek-v4-pro-0813",
# "model": "deepseek-v4.1-flash", # decommenta questa riga, commenta quella sopra
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "deepseek-v4-pro-0813",
// Model: "deepseek-v4.1-flash", // decommenta questa riga, commenta quella sopra
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("deepseek-v4-pro-0813")
// .model("deepseek-v4.1-flash") // decommenta questa riga, commenta quella sopra
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));FAQ
Qual è più economico, DeepSeek V4 Pro (0813) o DeepSeek V4.1 Flash?
DeepSeek V4.1 Flash è più economico per input / 1m token ($0.3 contro $1.32, 4.4× 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 Pro (0813) 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.
DeepSeek V4 Pro (0813) 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.