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DeepSeek V4.1 Flash (1017) vs GPT-6.1 Sol

vs

どんなときに、どちらを選ぶか

この2モデルは入出力形式が同じで、テキストと画像を入力し、テキストを出力します。どちらもチャット、画像認識、コード、推論、ツールに対応し、コンテキストウィンドウはそれぞれ1000000トークンと1050000トークンなので、料金と出力長が選択の基準になります。deepseek-v4.1-flash-1017の入力料金は$2に対して$0.3と約6.7分の1、出力料金は$10に対して$1.2と約8.3分の1です。最大出力も128000トークンに対して393216トークンなので、大量の処理や長文生成に適しています。構造化出力やバッチリクエストが必要な場合は、gpt-6.1-solを選んでください。これらはdeepseek-v4.1-flash-1017では対応が明記されていません。知識のカットオフが2026-04と明記されている点を重視する場合も、gpt-6.1-solが選択肢になります。

料金

DeepSeek V4.1 Flash (1017) GPT-6.1 Sol Δ
入力 / 100 万トークン $0.3 $2 0.15×
出力 / 100 万トークン $1.2 $10 0.12×
キャッシュ読み取り / 100 万トークン $0.006 $0.1 0.06×
キャッシュ書き込み 追加料金なし 追加料金なし -

ビルド時点の現行カタログの料金です。最新の料金表は各モデルのページに掲載しています。

両モデルの位置:100 万トークンあたりの入力料金(この課金単位のチャットモデル全 79 件、対数スケール)

対応機能

DeepSeek V4.1 Flash (1017) GPT-6.1 Sol
ツール呼び出し あり あり
思考の制御 あり(ベンダーは調整用パラメータを公表していない) 常時オン
構造化出力 - あり
プロンプトキャッシュ 自動(暗黙的) 自動(暗黙的)
キャッシュ保持時間 no fixed TTL (evicted when unused) 5-10m, up to 1h
キャッシュ対象の最小プレフィックス 公表なし 1024 トークン

仕様

DeepSeek V4.1 Flash (1017) GPT-6.1 Sol
入力モダリティ テキスト 画像 テキスト 画像
出力モダリティ テキスト テキスト
リリース 2026-10-17 2026-09-29
知識カットオフ - 2026-04
コンテキストウィンドウ 1M 1.1M
最大出力 393K 128K
思考パラメータ - reasoning.effort
指定可能な値 -
reasoning.effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
デフォルト - medium

仕様は各ベンダーのドキュメントから転記しています。ベンダーが公表していない項目は、推測で埋めずに省いています。 出典の一覧: DeepSeek V4.1 Flash (1017) · GPT-6.1 Sol

1 つのプロンプトを両モデルで実行(ゲートウェイ経由で測定)

プロンプト Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. チェック ちょうど 3 文

DeepSeek V4.1 Flash (1017) 合格 · 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.

出力 253 tok (+178 思考) レイテンシ 5.4 s

GPT-6.1 Sol 合格 · 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.

出力 144 tok (+54 思考) レイテンシ 6.6 s

指示への忠実さ(ちょうど 3 文という、数えて確かめられる条件)、読み手に合わせた書き分け(CFO 向けの語り口)、そして下のトークンメーターに表れる、表示されない思考への課金の差。

プロンプト 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. チェック 修正がテストを通る

DeepSeek V4.1 Flash (1017) 合格 · 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.

出力 1300 tok (+1095 思考) レイテンシ 11.8 s

GPT-6.1 Sol 合格 · 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`.

出力 189 tok レイテンシ 6.3 s

修正が本当に正しいか(実行して確かめられる)、説明の密度、範囲の限られたタスクでのトークン効率。

プロンプト 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. チェック 有効な JSON、スキーマに完全一致

DeepSeek V4.1 Flash (1017) 合格 · 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"}

出力 1375 tok (+1337 思考) レイテンシ 12.2 s

GPT-6.1 Sol 合格 · 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" }

出力 345 tok (+285 思考) レイテンシ 10.2 s

スキーマの遵守(存在しないフィールドを作らない)、ハルシネーションを誘う条件への耐性(guidance は明示的に伏せてある)、構造化出力の実現方法の違い。

プロンプト 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. チェック 120 語、禁止語 0

DeepSeek V4.1 Flash (1017) 合格 · 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.

出力 2487 tok (+2335 思考) レイテンシ 17.1 s

GPT-6.1 Sol 合格 · 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. […]

出力 588 tok (+435 思考) レイテンシ 13.9 s

制約の遵守(語数の上限、禁止語リスト、疑問文はひとつだけ)、文体の癖、長さの制御。

1 行の変更で切り替え

以下のどのタブにも両方のモデル ID が入っています。書き換えるのはハイライトされた 2 行だけで、エンドポイント、キー、リクエスト形式はすべて同じです。

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",
    # model="gpt-6.1-sol",  # この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

API キーを取得 →

よくある質問

DeepSeek V4.1 Flash (1017) と GPT-6.1 Sol ではどちらが安いですか?

入力 / 100 万トークンは DeepSeek V4.1 Flash (1017) のほうが安くなります($0.3 対 $2、6.7 倍の差)。ほかの行では逆になることもあります。料金の全体は上の表に掲載しており、実際のコストは利用の内訳によって変わります。

DeepSeek V4.1 Flash (1017) と GPT-6.1 Sol の A/B テストは、実装を 2 つ用意せずにできますか?

はい。どちらも同じ OpenAI 互換エンドポイントから 1 つの API キーで利用できます。切り替えはモデル名の文字列を 1 行変えるだけなので、トラフィックの一部をそれぞれに振り分けて、請求額を直接比較できます。

DeepSeek V4.1 Flash (1017) と GPT-6.1 Sol はプロンプトキャッシュに対応していますか?

はい。どちらのモデルも、キャッシュ読み取りは通常の入力単価より安く課金されます。そのため、同じプレフィックスを繰り返し使うワークロードでは、定価から見込まれるよりコストが下がります。キャッシュ読み取りの正確な単価は、上の料金表に掲載しています。

関連する比較

当社の実測レポートより