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Claude Haiku 5.5 vs DeepSeek V4.1 Flash (1017)

vs

언제 어떤 모델을 쓸까

두 모델 모두 1,000,000토큰 컨텍스트를 제공하고 텍스트와 이미지를 입력받아 텍스트를 출력하므로, 선택 기준은 가격과 출력 길이입니다. claude-haiku-5-5의 토큰 100만 개당 입력 및 출력 요금은 각각 $0.1과 $0.5이고, deepseek-v4.1-flash-1017은 $0.3과 $1.2입니다. 즉, deepseek-v4.1-flash-1017의 입력 요금은 3배, 출력 요금은 2.4배입니다. 대량의 텍스트 및 이미지 작업이나 추론을 끄고 일반적인 답변을 받고 싶은 경우에는 claude-haiku-5-5를 선택하세요. 단일 응답이 128000토큰을 넘어야 한다면 최대 393216토큰까지 출력할 수 있는 deepseek-v4.1-flash-1017을 선택하세요. 캐시 읽기 요금도 $0.006으로 더 저렴합니다.

가격

Claude Haiku 5.5 DeepSeek V4.1 Flash (1017) Δ
입력 / 1M 토큰 $0.1 $0.3 0.33×
출력 / 1M 토큰 $0.5 $1.2 0.42×
캐시 읽기 / 1M 토큰 $0.01 $0.006 1.7×
캐시 쓰기 1.25x (5m) / 2x (1h) 별도 요금 없음 -

빌드 시점에 실시간 카탈로그에서 가져온 요금입니다. 현재 요금은 각 모델 페이지에서 확인할 수 있습니다.

가격 위치: 이 과금 단위를 쓰는 채팅 모델 79개 전체의 1M 토큰당 입력 가격(로그 스케일)

기능

Claude Haiku 5.5 DeepSeek V4.1 Flash (1017)
도구 사용 지원 지원
사고 제어 설정 가능 지원(공급자가 조절 파라미터를 공개하지 않음)
구조화된 출력 지원 -
프롬프트 캐싱 명시적(접두사 직접 지정) 암시적(자동)
캐시 수명 5m default, 1h option no fixed TTL (evicted when unused)
최소 캐시 접두사 1024 토큰 미공개

사양

Claude Haiku 5.5 DeepSeek V4.1 Flash (1017)
입력 모달리티 텍스트 이미지 텍스트 이미지
출력 모달리티 텍스트 텍스트
출시일 2026-10-07 2026-10-17
지식 컷오프 2026-06 -
컨텍스트 윈도우 1M 1M
최대 출력 128K 393K
사고 파라미터 output_config.effort -
허용 값
output_config.effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
-
기본값 medium -

사양은 각 공급자의 문서에서 그대로 옮겨 적었습니다. 공급자가 공개하지 않은 항목은 추정해 채우지 않고 뺐습니다. 전체 출처: Claude Haiku 5.5 · DeepSeek V4.1 Flash (1017)

같은 프롬프트, 두 모델: 게이트웨이를 거쳐 측정

프롬프트 Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. 검증 정확히 3문장

Claude Haiku 5.5 통과 · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model generate a long internal chain of thought before its answer, and those thinking tokens are billed as output tokens, which cost several times more than input tokens. The model often produces many times more output per request than it did without reasoning, so the per-call cost rises even when the visible answer looks about the same length. Because that extra spend scales with every request, the bill roughly doubled, and we can control it by setting reasoning budgets, using reasoning only for tasks that need it, or routing simpler requests to a non-reasoning model.

출력 332 tok (+159 사고) 지연 시간 2.9 s

DeepSeek V4.1 Flash (1017) 통과 · 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.

출력 253 tok (+178 사고) 지연 시간 5.4 s

지시 준수(정확히 세 문장이라 셀 수 있음), 독자에 맞춘 어조(CFO 대상), 아래 토큰 미터에 드러나는 숨은 사고 토큰 과금 차이를 봅니다.

프롬프트 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. 검증 수정 후 테스트 통과

Claude Haiku 5.5 통과 · 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` counts adjacent equal *pairs*, not run *elements*. A run of k equal items produces k−1 matching pairs, so the function returns one less than the true length, and a single-element input produces no pairs at all, so it returns 0 instead of 1. Resetting `cur` to 0 on a mismatch compounds this by starting every run one step behind. The fix starts both `cur` and `best` at 1 (a non-empty list always has a run of at least one element), resets `cur` to 1 on a mismatch, and updates `best` after every element rather than only inside the equal-branch. The empty-list guard keeps the function from returning 1 for `[]`. […]

출력 1012 tok (+591 사고) 지연 시간 6.0 s

DeepSeek V4.1 Flash (1017) 통과 · 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.

출력 1300 tok (+1095 사고) 지연 시간 11.8 s

수정이 실제로 맞는지(실행되는지), 설명이 얼마나 압축적인지, 범위가 정해진 작업에서 토큰을 얼마나 효율적으로 쓰는지를 봅니다.

프롬프트 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. 검증 유효한 JSON, 스키마와 정확히 일치

Claude Haiku 5.5 통과 · 5/5 fields, guidance "Formal guidance withheld pending the Q4 "

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": null, "growth_pct": 11, "guidance": "Formal guidance withheld pending the Q4 close" } ``` Notes: The text gives revenue as 412 but doesn't state the currency, so I left `revenue_usd_m` as null. Growth is "eleven and change," so 11 is an approximation.

출력 725 tok (+572 사고) 지연 시간 4.6 s

DeepSeek V4.1 Flash (1017) 통과 · 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"}

출력 1375 tok (+1337 사고) 지연 시간 12.2 s

스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않는지), 환각을 유도하는 조건에서의 대응(guidance 값을 일부러 주지 않음), 구조화된 출력 경로의 차이를 봅니다.

프롬프트 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. 검증 120단어, 금지어 0개

Claude Haiku 5.5 통과 · 120 words, 0 banned, 1 question

**Introducing Prompt Cache Sync, the newest feature in GatewayOne.** Teams routing requests across OpenAI, Anthropic, and Google have often paid to process the same long system prompts again and again. Now the gateway stores those prompts once and reuses them wherever they appear, regardless of provider. Repeated context is matched by content hash, so cached prefixes return faster and cost less, with no changes to your application code. How much could this save your team? Enable Prompt Cache Sync from the dashboard, and your next billing report will show the difference. Cache entries follow your existing retention settings and can be purged per project at any time. Availability begins this week for all Scale and Enterprise plans worldwide. Start today.

출력 2164 tok (+1929 사고) 지연 시간 9.9 s

DeepSeek V4.1 Flash (1017) 통과 · 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.

출력 2487 tok (+2335 사고) 지연 시간 17.1 s

제약 준수(단어 수 제한, 금지어 목록, 의문문 하나), 문체의 특징, 길이 조절을 봅니다.

코드 한 줄로 모델 전환

아래 탭마다 두 모델 id가 모두 들어 있습니다. 바꿀 곳은 강조된 두 줄뿐이고, 엔드포인트, 키, 요청 형식은 그대로입니다.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://synthorai.io/v1",
    api_key="sk-syn-...",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="claude-haiku-5-5",
    # model="deepseek-v4.1-flash-1017",  # 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

API 키 받기 →

자주 묻는 질문

Claude Haiku 5.5 vs DeepSeek V4.1 Flash (1017), 어느 쪽이 더 저렴한가요?

입력 / 1M 토큰 기준으로는 Claude Haiku 5.5 쪽이 더 저렴합니다($0.1 대 $0.3, 3.0배 차이). 다른 항목에서는 반대일 수 있습니다. 전체 요금은 위 표에 있으며, 실제 비용은 사용 패턴에 따라 달라집니다.

연동을 두 번 하지 않고도 Claude Haiku 5.5 vs DeepSeek V4.1 Flash (1017) A/B 테스트를 할 수 있나요?

네. 두 모델 모두 API 키 하나로 같은 OpenAI 호환 엔드포인트에서 호출합니다. 모델 문자열 한 줄만 바꾸면 전환되므로, 트래픽 일부를 각 모델로 보내 청구 금액을 직접 비교할 수 있습니다.

Claude Haiku 5.5, DeepSeek V4.1 Flash (1017) 모두 프롬프트 캐싱을 지원하나요?

네. 두 모델 모두 캐시 읽기를 입력 요금보다 낮게 과금하므로, 같은 접두사를 반복해 쓰는 워크로드는 정가로 계산한 것보다 비용이 적게 듭니다. 정확한 캐시 읽기 요금은 위 가격표에 있습니다.

관련 비교

직접 측정한 자료