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

vs

언제 어떤 모델을 쓸까

두 모델 모두 텍스트와 이미지를 입력받아 텍스트를 출력하고 1,000,000토큰 컨텍스트 창을 제공하므로, 선택 기준은 비용과 출력 길이입니다. deepseek-v4.1-flash-1017의 입력 및 출력 요금은 각각 $0.3과 $1.2로, claude-sonnet-5-5의 $2와 $10보다 약 6.7배와 8.3배 저렴합니다. 캐시 읽기 요금도 $0.1 대비 $0.006입니다. 최대 출력도 128000토큰 대비 393216토큰이므로, 한 번에 긴 결과를 생성하거나 대량의 배치 작업을 처리하는 데 적합합니다. deepseek-v4.1-flash-1017에 지원 여부가 명시되어 있지 않은 구조화된 출력이나 배치 요청이 필요하거나, 지식 기준일이 명시된 모델(2026-06)이 필요하다면 claude-sonnet-5-5를 선택하세요.

가격

Claude Sonnet 5.5 DeepSeek V4.1 Flash (1017) Δ
입력 / 1M 토큰 $2 $0.3 6.7×
출력 / 1M 토큰 $10 $1.2 8.3×
캐시 읽기 / 1M 토큰 $0.1 $0.006 17×
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 Sonnet 5.5 DeepSeek V4.1 Flash (1017)
도구 사용 지원 지원
사고 제어 항상 켜짐 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 Sonnet 5.5 DeepSeek V4.1 Flash (1017)
입력 모달리티 텍스트 이미지 텍스트 이미지
출력 모달리티 텍스트 텍스트
출시일 2026-09-28 2026-10-17
지식 컷오프 2026-06 -
컨텍스트 윈도우 1M 1M
최대 출력 128K 393K
사고 파라미터 thinking.type -
허용 값
thinking.type
  • adaptive (default)
  • between_tools
-
기본값 adaptive, effort high -

사양은 각 공급자의 문서에서 그대로 옮겨 적었습니다. 공급자가 공개하지 않은 항목은 추정해 채우지 않고 뺐습니다. 전체 출처: Claude Sonnet 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 Sonnet 5.5 통과 · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model "think" before it answers, and that internal thinking is generated as extra text (reasoning tokens) that we are billed for at the same rate as output tokens, even though users never see it. Output tokens also cost several times more than input tokens, so a single request that used to produce a short answer can now generate many times more billable text behind the scenes. Because our request volume and prompts didn't change, the doubling comes almost entirely from this hidden thinking, and we can bring it down by limiting reasoning effort, turning it off for simple tasks, and reserving it for the workloads where the accuracy gain justifies the cost.

출력 205 tok 지연 시간 3.6 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 Sonnet 5.5 통과 · 8/8 cases

**The bug:** `cur` counts the number of *adjacent equal pairs* rather than the number of items in the run. A run of length k contains only k−1 such pairs, so every result is one too small. The counter also starts at 0 and the loop starts at index 1, so a single-element list never updates `best` and returns 0 instead of 1. (An empty list should return 0.) In addition, `cur` resets to 0 on a mismatch, when it should reset to 1, because the item at `xs[i]` begins a new run of length 1. The claim that it "misses runs ending at the last index" is really the same off-by-one: the final run is counted, but as one less than its true length. Because `best` is updated inside the loop on every extension, the last run isn't skipped. […]

출력 444 tok 지연 시간 6.7 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 Sonnet 5.5 통과 · 5/5 fields, guidance null

Here is the extracted JSON: ```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null } ``` Notes on the choices: - **quarter**: The text says "September quarter" without specifying a fiscal year or Q-number, so I kept the wording as stated. - **revenue_usd_m**: The text gives "412" for the topline, with no currency or unit stated explicitly. I've taken it as 412 million USD per the field definition, but the text does not confirm that, and the figure is constant-currency. - **growth_pct**: "Eleven and change" means slightly above 11, so 11 is an approximation. The exact figure isn't given. - **guidance**: Guidance is withheld pending the Q4 close, so no guidance is stated, hence null.

출력 300 tok 지연 시간 3.5 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 Sonnet 5.5 통과 · 122 words, 0 banned, 1 question

**Introducing Cross-Provider Prompt Caching** Your API gateway now caches prompts across every connected LLM provider, whether you route traffic to OpenAI, Anthropic, Google, or a self-hosted model. Here's how it works: the gateway fingerprints each prompt prefix, stores it centrally, and applies the right provider-specific caching mechanism automatically. When you switch providers or fail over during an outage, your cached context follows you. Early testing shows input token costs dropping by up to 70% on repeated system prompts and long documents, with latency improvements of 40% or more on cache hits. Tired of paying to send the same instructions thousands of times a day? Enable it with one configuration flag. Cache rules, TTLs, and per-team isolation are available in the dashboard today.

출력 266 tok 지연 시간 3.8 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-sonnet-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 Sonnet 5.5 vs DeepSeek V4.1 Flash (1017), 어느 쪽이 더 저렴한가요?

입력 / 1M 토큰 기준으로는 DeepSeek V4.1 Flash (1017) 쪽이 더 저렴합니다($0.3 대 $2, 6.7배 차이). 다른 항목에서는 반대일 수 있습니다. 전체 요금은 위 표에 있으며, 실제 비용은 사용 패턴에 따라 달라집니다.

연동을 두 번 하지 않고도 Claude Sonnet 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 Sonnet 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

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