DeepSeek V4.1 Flash è la nuova uscita della linea V4 Flash di DeepSeek, veloce ed economica, e la novità principale è che il modello è nativamente multimodale: la scheda del modello descrive che elabora immagini e testo in modo nativo e genera testo in maniera autoregressiva, così l'input visivo non richiede più di affiancargli un modello di visione separato.
- Input
- testo immagine $0.3/M
- Output
- testo $1.2/M
- Lettura cache
- $0.006/M
- Contesto
- 1M
- vs GPT-4o
- ~94% più economico
Benchmark
Dati pubblicati dai provider: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Il prezzo a confronto
Dove si colloca il prezzo tra 76 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 |
|---|---|
| Parametri | 552B totali · 8B prefill / 16B decode attivi MoE, Causal Encoder-Decoder |
| Licenza | MIT |
Natively multimodal successor to the V4 Flash line: a 552B-parameter MoE on a Causal Encoder-Decoder stack activating 8B parameters per token at prefill and 16B at decode, with the model card recommending a maximum output of at least 256K tokens.
Un solo prompt, misurato attraverso il gateway
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 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 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 (si può eseguire), quanto è densa la spiegazione e quanti token servono per un compito circoscritto.
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), 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 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.
Usa DeepSeek V4.1 Flash 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",
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",
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",
"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",
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")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Informazioni su DeepSeek V4.1 Flash
- Il progetto è una vera discontinuità e non una semplice messa a punto.
- DeepSeek descrive un'architettura Causal Encoder-Decoder - un Transformer a 40 livelli organizzato come un encoder causale a 20 livelli seguito da un decoder a 20 livelli - su un backbone Mixture-of-Experts da 552B parametri che attiva soltanto 8B parametri per token durante il prefill e 16B durante il decode, una suddivisione pensata proprio per carichi agentici a forte input.
- La memoria segue la stessa logica: Compressed Sparse Attention 2 insieme al caching KV principale in FP4 porta l'impronta globale della cache KV a 890 byte per token, circa un quarto di DeepSeek V4 Flash, mentre SWA Bounded Replay riduce l'impronta KV persistente a circa un ottavo.
- La finestra di contesto arriva a 1M token, i pesi sono rilasciati con licenza MIT ed è supportata la chiamata di strumenti.
- La parte da mettere a budget è il ragionamento: la traccia torna separata dalla risposta e sui prompt brevi può rappresentare quasi tutti i token di completamento, perciò un max_tokens troppo stretto restituirà una risposta vuota che viene comunque fatturata per intero per i token spesi a pensare.
- Lo sforzo di ragionamento è regolabile e la scheda del modello lo documenta come un controllo continuo anziché come una manciata di livelli con nome.
- Synthorai lo eroga tramite l'endpoint chat completions compatibile con OpenAI.
FAQ
L'API di DeepSeek V4.1 Flash 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.
In cosa eccelle DeepSeek V4.1 Flash?
Nativamente multimodale - immagini e testo in ingresso; MoE da 552B, 8B attivi nel prefill; contesto da 1M con pesi in licenza MIT. Il quadro completo è nella sezione «Informazioni», ripreso dalle note di rilascio ufficiali del provider.
Quanto costa DeepSeek V4.1 Flash?
Su Synthorai DeepSeek V4.1 Flash 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?
DeepSeek V4.1 Flash ha una finestra di contesto di 1M token su Synthorai. Una singola risposta può arrivare a 393,216 token.
DeepSeek V4.1 Flash 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?
Fai puntare l'SDK OpenAI che usi già a base_url="https://synthorai.io/v1", imposta model="deepseek-v4.1-flash" e hai finito: una sola chiave API vale per tutti i modelli del gateway.
DeepSeek V4.1 Flash 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.