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DeepSeek V4.1 Flash vs DeepSeek V4.1 Flash (1017)

vs

どんなときに、どちらを選ぶか

この 2 つの料金は同じで、入力 100 万トークンあたり $0.3、出力 100 万トークンあたり $1.2、キャッシュから読み取る入力 100 万トークンあたり $0.006 です。どちらもテキストと画像の入力、1000000 トークンのコンテキスト、最大 393216 トークンの出力に対応しています。違いはリリース時期です。deepseek-v4.1-flash は 2026-09-10 のモデル、deepseek-v4.1-flash-1017 は 2026-10-17 の更新版なので、移行しても追加費用はかかりません。deepseek-v4.1-flash を使い続けるのは、ワークロードが 9 月版に合わせて調整されている場合に限ってください。

ベンチマーク

DeepSeek V4.1 Flash (1017):ベンダーがベンチマークスコアを公表していません。

平均超え上回るモデルなしDeepSeek V4.1 Flash14 / 194 / 19
DeepSeek V4.1 Flash DeepSeek V4.1 Flash (1017) 測定された他モデル 他モデルの平均 ★ これを上回るモデルなし
DeepSWE 1.1
これを上回るモデルなし 74.2%
N/A
Cybergym
これを上回るモデルなし 88.1%
N/A
GPQA Diamond
90.9%
N/A
Agents' Last Exam
31.8%
N/A
Chartography with tools
78.9%
N/A

ベンダー公表値: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

料金

DeepSeek V4.1 Flash DeepSeek V4.1 Flash (1017) Δ
入力 / 100 万トークン $0.3 $0.3 =
出力 / 100 万トークン $1.2 $1.2 =
キャッシュ読み取り / 100 万トークン $0.006 $0.006 =
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 DeepSeek V4.1 Flash (1017)
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) あり(ベンダーは調整用パラメータを公表していない)
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) no fixed TTL (evicted when unused)
キャッシュ対象の最小プレフィックス 公表なし 公表なし

仕様

DeepSeek V4.1 Flash DeepSeek V4.1 Flash (1017)
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 2026-09-10 2026-10-17
コンテキストウィンドウ 1M 1M
最大出力 393K 393K

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 · DeepSeek V4.1 Flash (1017)

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 合格 · 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.

出力 423 tok (+327 思考) レイテンシ 14.6 s

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

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 合格 · 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.

出力 918 tok (+733 思考) レイテンシ 11.4 s

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

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 合格 · 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"}

出力 1707 tok (+1667 思考) レイテンシ 15.1 s

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

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 合格 · 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.

出力 917 tok (+770 思考) レイテンシ 9.0 s

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

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",
    # model="deepseek-v4.1-flash-1017",  # 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 と DeepSeek V4.1 Flash (1017) ではどちらが安いですか?

入力 / 100 万トークンはどちらも同じ($0.3)なので、価格は決め手になりません。以下の仕様と対応機能を見比べてください。

DeepSeek V4.1 Flash と DeepSeek V4.1 Flash (1017) 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 と DeepSeek V4.1 Flash (1017) 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