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

vs

どんなときに、どちらを選ぶか

入力が 272000 トークン以下の場合、deepseek-v4.1-flash-1017 は入力、出力、キャッシュ読み取りが安く、出力上限も大幅に高めです。構造化出力か少し広いコンテキストが必要なら gpt-6.1-terra が候補です。

料金

DeepSeek V4.1 Flash (1017) GPT-6.1 Terra Δ
入力 / 100 万トークン $0.3 $1 0.3×
出力 / 100 万トークン $1.2 $5 0.24×
キャッシュ読み取り / 100 万トークン $0.006 $0.05 0.12×
キャッシュ書き込み 追加料金なし 1.25x (30m) / 2.5x (12h) -

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 80 件、対数スケール)

対応機能

DeepSeek V4.1 Flash (1017) GPT-6.1 Terra
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) 設定可能
構造化出力 - あり
プロンプトキャッシュ 自動(暗黙的) 自動 + 明示
キャッシュ保持時間 no fixed TTL (evicted when unused) at least 30m by default, 12h option on the Responses API
キャッシュ対象の最小プレフィックス 公表なし 1,024 トークン

仕様

DeepSeek V4.1 Flash (1017) GPT-6.1 Terra
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 2026-10-26
知識カットオフ - 2026-06
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
  • none
  • 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 Terra

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 Terra 合格 · 3 sentences

Enabling reasoning caused the model to process additional internal tokens before producing each answer, even though those tokens are not visible to users. Those tokens are generally billable, increasing the cost per request and potentially doubling the bill even if usage stayed the same. To confirm the cause, compare request counts, model pricing, and token usage—including reasoning tokens—before and after the change.

出力 196 tok (+115 思考) レイテンシ 4.6 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 Terra 合格 · 8/8 cases

```python def longest_run(xs): if len(xs) == 0: 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 every nonempty run was undercounted by one, including a single-element input. It did update `best` for matches at the last index, but still undercounted those runs. The fix starts each run at length one and updates `best` as the run grows.

出力 331 tok (+172 思考) 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 Terra 合格 · 5/5 fields, guidance "Withheld pending the Q4 close"

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

出力 317 tok (+261 思考) レイテンシ 6.9 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 Terra 合格 · 120 words, 0 banned, 1 question

Meet Prompt Cache, a new API gateway feature that stores reusable prompts across providers, helping teams reduce latency and control costs without changing how they build. When a request matches a cached prompt, the gateway retrieves the stored result instead of sending the same work again. Need to route traffic between models or vendors? Prompt Cache works across supported providers, giving your applications a consistent caching layer as your stack evolves. Set expiration policies, monitor cache performance, and choose which requests qualify through familiar gateway controls. Your team can spend less time repeating requests and more time improving the experiences customers rely on. Start using Prompt Cache today and make every request work harder for your application and your budget.

出力 579 tok (+440 思考) レイテンシ 9.1 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-terra",  # 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 Terra 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 $1、3.3 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 Terra 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 Terra 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