新規 無料登録、10回の呼び出しを進呈。最大 $1、カード不要。

DeepSeek V4.1 Flash vs GPT-6 Sol

vs

いつ、どちらを使うか

どちらもテキストと画像を入力として受け入れてテキストを返し、同じchat、vision、code、reasoning、toolsフラグを持ち、ほぼ同一のコンテキスト(deepseek-v4.1-flashの1,000,000対gpt-6-solの1,050,000)に位置しています。ボリュームと長い生成にはdeepseek-v4.1-flashを選択してください。入力が約6.7x安く($0.3対$2)、出力が約8.3x安く($1.2対$10)、キャッシュ読み込みが$0.2に対して$0.03で、最大出力トークン数は128000に対して393216です。リクエストごとにオフにできる推論機能が必要な場合、または明記された2026-04のナレッジカットオフに基づいて計画したい場合はgpt-6-solを選択してください。

ベンチマーク

平均超え他モデル以上DeepSeek V4.1 Flash14 / 194 / 19GPT-6 Sol比較できるのは 4 件のみ
DeepSeek V4.1 Flash GPT-6 Sol 測定された他モデル 測定対象の平均 他モデルに上回られていない
DeepSWE 1.1
他モデルに上回られていない 74.2%
68.8%
OSWorld 2.0 offline set, partial
N/A
60.5%
Cybergym
他モデルに上回られていない 88.1%
N/A
GPQA Diamond
90.9%
N/A
Agents' Last Exam
31.8%
56.4%
Chartography with tools
78.9%
N/A

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

料金

DeepSeek V4.1 Flash GPT-6 Sol Δ
入力 / 1Mトークン $0.3 $2 0.15×
出力 / 1Mトークン $1.2 $10 0.12×
キャッシュ読み取り / 1Mトークン $0.03 $0.2 0.15×
キャッシュ書き込み 別途料金なし 別途料金なし -

ビルド時のライブカタログの料金です。各モデルのページには現在の料金カードが記載されています。

位置付け — この課金単位におけるすべての74個のチャットモデル全体の1Mトークンあたりの入力料金 (対数スケール)

機能

DeepSeek V4.1 Flash GPT-6 Sol
ツール使用 あり あり
思考コントロール あり — ベンダーの調整パラメータは非公開 設定可能
構造化出力 - あり
プロンプトキャッシング 暗黙的 (自動) 暗黙的 (自動)
キャッシュ有効期間 no fixed TTL (evicted when unused) 5-10m, up to 1h
最小キャッシュプレフィックス 非公開 1024 トークン

仕様

DeepSeek V4.1 Flash GPT-6 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 2026-09-10 2026-09-22
知識のカットオフ - 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
  • 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されています。ベンダーが公開していない行は推測せず、省略しています。 すべての出典: DeepSeek V4.1 Flash · GPT-6 Sol

1つのプロンプト、両方のモデル — 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 パス · 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

GPT-6 Sol パス · 3 sentences

Enabling reasoning made the model generate extra internal tokens to work through each request, and those tokens are billed even though users don’t see them. If request volume stayed roughly the same, more billed tokens per request could explain why the bill doubled. We should check the usage breakdown to confirm, then lower reasoning effort or limit it to tasks that need it.

出力 188 tok (+111 思考) レイテンシ 5.0 s

指示追従(ちょうど三文 — 数えられる)、読み手に合わせた調整(CFO 向けの語り口)、そして下のトークン計から見える隠れた思考の課金ギャップ。

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 パス · 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

GPT-6 Sol パス · 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 `cur` counted matching *adjacent pairs*, not items, so every run was one too short—including a single-element input, which returned 0. Starting each run at 1 counts its first item, and updating `best` on every iteration ensures a run that reaches the last index is included.

出力 206 tok (+59 思考) レイテンシ 5.9 s

修正が実際に正しいか(実行可能か)、説明の密度、そして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 妥当な JSON、スキーマ厳密

DeepSeek V4.1 Flash パス · 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

GPT-6 Sol パス · 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 227 tok (+185 思考) レイテンシ 5.2 s

スキーマ遵守(フィールドをでっち上げない)、ハルシネーション圧(guidance は明示的に保留されている)、そして構造化出力の経路の違い。

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 パス · 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

GPT-6 Sol パス · 120 words, 0 banned, 1 question

Today, we’re introducing cross-provider prompt caching for our API gateway, helping teams reuse repeated prompt content when routing requests among supported AI providers. The gateway identifies eligible prompt prefixes, stores cache references, and applies them to subsequent requests where provider capabilities allow. Why send the same context again if it can be reused? With fewer duplicate input tokens, applications can reduce costs and improve latency without changing how developers call the gateway. Configure caching by route, monitor hit rates and savings in your dashboard, and keep existing provider fallback rules in place. Availability and cache behavior vary by provider, so the gateway reports eligibility and usage for each request. Get started today with our documentation and test your existing workloads.

出力 586 tok (+443 思考) レイテンシ 7.7 s

制約の遵守(語数の上限、禁止語リスト、唯一の疑問文)、文体の指紋、そして長さの制御。

1行で切り替え

以下のすべてのタブには両方のIDが含まれています — 変更箇所はハイライトされた2行のみです。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="gpt-6-sol",  # この行をアンコメントし、上の行をコメントアウトします
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

API キーを取得 →

FAQ

DeepSeek V4.1 Flash と GPT-6 Sol ではどちらが安いですか?

入力 / 1mトークン においては DeepSeek V4.1 Flash の方が安価です($0.3 対 $2、6.7× の差)。他の行では逆になる可能性があります — 上の表には完全な情報が記載されており、実際のコストは組み合わせに依存します。

2つの統合を行わずに DeepSeek V4.1 Flash と GPT-6 Sol のA/Bテストを実施できますか?

はい。両方とも1つのAPIキーで同じOpenAI互換エンドポイントを通じて提供されます — モデル文字列を1行変更するだけで切り替えられるため、トラフィックの一部をそれぞれにルーティングし、請求額を直接比較できます。

DeepSeek V4.1 Flash と GPT-6 Sol はプロンプトキャッシングをサポートしていますか?

はい — どちらのモデルでもキャッシュ読み込みは入力レートよりも低く請求されるため、ウォームプレフィックスのワークロードは定価が示すよりも低コストになります。キャッシュ読み込みの正確な行は、上の料金表に記載されています。

関連する比較

当社の測定調査より