DeepSeek V4.1 Flash 1017 è l'aggiornamento di DeepSeek V4.1 Flash pubblicato il 17 ottobre 2026.
- Input
- testo immagine $0.3/M
- Output
- testo $1.2/M
- Lettura cache
- $0.006/M
- Contesto
- 1M
- vs GPT-4o
- ~94% più economico
Il prezzo a confronto
Dove si colloca il prezzo tra 70 modelli confrontabili
La barra mostra dove si colloca il prezzo di questo modello tra tutti i modelli dello stesso tipo su Synthorai. Alle due estremità sono indicati il più economico e il più caro. Sono tariffe base; gli sconti per batch, regione e scrittura in cache sono nella pagina dei prezzi.
Specifiche e limiti
Token
| Finestra di contesto (specifica del provider) | 1.000.000 |
|---|---|
| Output massimo (specifica del provider) | 393.216 |
Prompt caching
| Modalità | automatico |
|---|---|
| Durata | nessun TTL fisso (svuotata quando non viene più usata) |
Ragionamento
| Parametro | reasoning_effort |
|---|---|
| Valori | minimal · low · medium · high i valori accettati li definisce il provider |
Modello
| Modalità | testo + immagine → testo |
|---|---|
| Licenza | MIT |
- October 2026 update of DeepSeek V4.1 Flash, which the model card calls a minor update with substantial improvements in reasoning, coding, agentic and visual tasks, and with shorter task execution time and output length. The card does not restate a parameter count or an architecture for this release, so neither is listed here
- it recommends a 1M context window and a maximum output of at least 256K tokens
Un solo prompt, misurato attraverso il gateway
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.
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.
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.
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.
Usa DeepSeek V4.1 Flash (1017) in 30 secondi
Compatibile con OpenAI: cambi base_url e tieni il tuo SDK. POST /v1/chat/completions
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",
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-v4.1-flash-1017",
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-v4.1-flash-1017",
"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-v4.1-flash-1017",
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-v4.1-flash-1017")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Informazioni su DeepSeek V4.1 Flash (1017)
- La scheda del modello lo presenta come un aggiornamento minore e non come una nuova generazione, con miglioramenti sostanziali nelle attività di ragionamento, programmazione, agenti e visione, e la nota di rilascio di DeepSeek descrive il cambiamento come un miglioramento di Pareto in prestazioni e costi: completa i compiti più in fretta e con output più brevi rispetto alla versione che sostituisce.
- DeepSeek attribuisce all'apprendimento per rinforzo con auto-feedback il progresso nello sviluppo di progetti end-to-end, dalla creazione di un gioco da zero alla modellazione 3D.
- Resta tutto ciò che distingueva V4.1 Flash: immagini e testo in ingresso in modo nativo e testo in uscita, una finestra di contesto da 1M token, chiamata di strumenti e pesi con licenza MIT.
- La scheda non riporta di nuovo numero di parametri né architettura per questa versione.
- Rimane un modello di ragionamento con il pensiero attivo per impostazione predefinita, e la traccia è fatturata come token di output, quindi gli output più brevi incidono direttamente sul costo; la scheda raccomanda di consentire un output massimo di almeno 256K token.
- Synthorai lo offre con il suo nome datato, deepseek-v4.1-flash-1017, tramite l'endpoint chat completions compatibile con OpenAI.
FAQ
L'API di DeepSeek V4.1 Flash (1017) si può provare gratis?
Sì: i nuovi account ricevono 10 chiamate di prova e fino a $1 di credito gratuito, senza bisogno di carta. A $0.3/M per i token di input, quel credito basta da solo per circa 416 richieste da ~8K token a DeepSeek V4.1 Flash (1017).
In cosa eccelle DeepSeek V4.1 Flash (1017)?
Aggiornamento più rapido sui compiti, con output più brevi; immagini e testo in ingresso, contesto da 1M; pesi con licenza MIT, pensiero attivo di default. Il quadro completo è nella sezione «Informazioni», ripreso dalle note di rilascio ufficiali del provider.
Quanto costa DeepSeek V4.1 Flash (1017)?
Su Synthorai DeepSeek V4.1 Flash (1017) costa $0.3 per milione di token di input e $1.2 per milione di token di output: è il prezzo di listino del provider, senza sovrapprezzo di piattaforma. I token di input letti dalla cache costano $0.006/M.
Qual è la finestra di contesto di DeepSeek V4.1 Flash (1017)?
DeepSeek V4.1 Flash (1017) ha una finestra di contesto di 1M token su Synthorai. Una singola risposta può arrivare a 393,216 token.
DeepSeek V4.1 Flash (1017) supporta il prompt caching?
Sì, in automatico: i prompt serviti da DeepSeek vanno in cache senza modifiche al codice. I token di input letti dalla cache costano $0.006/M, contro $0.3/M senza cache (TTL nessun TTL fisso (svuotata quando non viene più usata)). Guida al prompt caching →
Come ottengo l'accesso a DeepSeek V4.1 Flash (1017)?
Fai puntare l'SDK OpenAI che usi già a base_url="https://synthorai.io/v1", imposta model="deepseek-v4.1-flash-1017" e hai finito: una sola chiave API vale per tutti i modelli del gateway.
DeepSeek V4.1 Flash (1017) è open source?
Sì: i pesi sono pubblicati sotto licenza MIT (repository ufficiale linkato nella sezione «Informazioni»). Oppure lascia perdere le GPU: qui la versione hosted si paga a consumo, senza infrastruttura da gestire. Eseguire modelli open-weight →
Modelli correlati
Confronta
Ogni valore di questa pagina è ripreso dalla documentazione del provider (il link è qui sopra) e riporta la data dell'ultima verifica. I prezzi sono confrontati sull'intero catalogo; per le specifiche che ogni provider definisce a modo suo indichiamo la differenza invece di metterle in un grafico. Qui non c'è nulla di misurato da noi e non assegniamo punteggi.