DeepSeek V4.1 Flash 1017 は、2026 年 10 月 17 日に公開された DeepSeek V4.1 Flash の更新版です。
- 入力
- テキスト 画像 $0.3/M
- 出力
- テキスト $1.2/M
- キャッシュ読み取り
- $0.006/M
- コンテキスト
- 1M
- GPT-4o 比
- 約 94% 割安
価格の位置づけ
同種の 70 モデルの中での価格の位置
このバーは、Synthorai の同種モデルの中で、このモデルの価格がどのあたりにあるかを示しています。両端には、最も安いモデルと最も高いモデルの名前を表示しています。表示しているのは基本料金で、バッチ、リージョン、キャッシュ書き込みに関する割引は料金ページに記載しています。
仕様と制限
トークン
| コンテキストウィンドウ（ベンダー仕様） | 1,000,000 |
|---|---|
| 最大出力（ベンダー仕様） | 393,216 |
プロンプトキャッシュ
| キャッシュ方式 | 自動 |
|---|---|
| 保持時間 | 固定 TTL なし(未使用のまま一定期間で自動削除) |
思考
| パラメータ | reasoning_effort |
|---|---|
| 値 | minimal · low · medium · high 指定できる値はプロバイダーによって異なる |
モデル
| モダリティ | テキスト + 画像 → テキスト |
|---|---|
| ライセンス | MIT |
- October 2026 update of DeepSeek V4.1 Flash, which the model card calls a minor update with substantial improvements in reasoning, coding, agentic and visual tasks, and with shorter task execution time and output length. The card does not restate a parameter count or an architecture for this release, so neither is listed here
- it recommends a 1M context window and a maximum output of at least 256K tokens
1 つのプロンプトを実行（ゲートウェイ経由で測定）
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。
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。
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。
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。
30 秒で DeepSeek V4.1 Flash (1017) を使い始める
OpenAI 互換。base_url を差し替えるだけで、SDK はそのまま。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-1017",
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-1017",
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-1017",
"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-1017",
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-1017")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));DeepSeek V4.1 Flash (1017) について
- モデルカードはこれを新世代ではなくマイナーアップデートと位置づけ、推論、コーディング、エージェント、視覚の各タスクで大幅な改善があるとしています。
- DeepSeek のリリースノートはこの変化を性能とコストのパレート改善と表現しており、置き換え対象の旧版よりタスクの完了が速く、出力が短くなっています。
- DeepSeek は、ゲームをゼロから作ることから 3D モデリングまで、エンドツーエンドのプロジェクト開発の向上を自己フィードバック付き強化学習によるものとしています。
- V4.1 Flash の特長はすべて引き継がれています。
- 画像とテキストをネイティブに入力してテキストを出力し、コンテキストウィンドウは 1M トークン、ツール呼び出しに対応し、ウェイトは MIT ライセンスです。
- モデルカードはこの版のパラメータ数やアーキテクチャを改めて記載していません。
- 引き続き推論モデルで思考はデフォルトで有効、思考トレースは出力トークンとして課金されるため、出力が短くなることはそのままコストに効きます。
- モデルカードは最大出力を少なくとも 256K トークン確保することを推奨しています。
- Synthorai は日付付きの名前 deepseek-v4.1-flash-1017 で、OpenAI 互換の chat completions エンドポイントから提供しています。
よくある質問
DeepSeek V4.1 Flash (1017) API は無料で試せますか？
はい。新規アカウントには 10 回のお試し呼び出しと最大 $1 の無料クレジットが付き、カード登録は不要です。入力 $0.3/M で計算すると、このクレジットだけで、約 8K トークンのリクエストを DeepSeek V4.1 Flash (1017) に約 416 回送れます。
DeepSeek V4.1 Flash (1017) は何が得意ですか？
タスク完了が速く出力が短い更新版、画像とテキストを入力、1M コンテキスト、MIT ライセンスウェイト、思考はデフォルトで有効。詳しくは、ベンダー公式のリリースノートをもとにまとめた、このページのモデル紹介セクションをご覧ください。
DeepSeek V4.1 Flash (1017) の料金はいくらですか？
Synthorai での DeepSeek V4.1 Flash (1017) の料金は、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 です。プロバイダーの定価のままで、プラットフォーム手数料はかかりません。キャッシュ済み入力トークンは $0.006/M で課金されます。
DeepSeek V4.1 Flash (1017) のコンテキスト長はどれくらいですか？
DeepSeek V4.1 Flash (1017) のコンテキストウィンドウは 1M トークンです。1 回の応答で出力できるのは最大 393,216 トークンです。
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、自動で有効です。DeepSeek 経由のプロンプトはコード変更なしでキャッシュされます。キャッシュ済み入力トークンは $0.006/M（未キャッシュは $0.3/M）で課金されます（TTL 固定 TTL なし(未使用のまま一定期間で自動削除)）。 プロンプトキャッシュガイド →
DeepSeek V4.1 Flash (1017) を利用するには？
お使いの OpenAI SDK の base_url を "https://synthorai.io/v1" に向け、model="deepseek-v4.1-flash-1017" を設定すれば完了です。API キー 1 本でゲートウェイ上のすべてのモデルを利用できます。
DeepSeek V4.1 Flash (1017) はオープンソースですか？
はい。ウェイトは MIT ライセンス（公式リポジトリへのリンクはモデル紹介セクションにあります）で公開されています。GPU を用意したくない場合は、Synthorai がホストする版を従量課金で利用でき、インフラの運用は不要です。 オープンウェイトモデルの実行について →
関連モデル
比較
このページの値は、すべてベンダー自身のドキュメント（上部にリンクがあります）から転記したもので、確認した日付を添えています。価格はカタログ全体で比較しています。一方、ベンダーによって定義が異なる仕様値は、違いを明記するにとどめ、グラフでの比較はしていません。当社が測定した数値はなく、スコアも付けていません。