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DeepSeek V4.1 Flash (1017) vs GPT-6.1 Sol

vs

언제 어떤 모델을 쓸까

두 모델은 입출력 유형이 같고(텍스트와 이미지 입력, 텍스트 출력), 모두 채팅, 비전, 코드, 추론, 도구 사용을 지원합니다. 컨텍스트 창은 각각 1000000토큰과 1050000토큰이므로, 선택 기준은 가격과 출력 길이입니다. deepseek-v4.1-flash-1017은 입력 요금이 $2 대비 $0.3으로 약 6.7배 저렴하고, 출력 요금은 $10 대비 $1.2로 약 8.3배 저렴합니다. 최대 출력도 128000토큰 대비 393216토큰이므로, 대량 처리나 긴 결과를 생성하는 작업에 적합합니다. deepseek-v4.1-flash-1017에 지원 여부가 명시되어 있지 않은 구조화된 출력이나 배치 요청이 필요하거나, 지식 기준일이 2026-04로 명시된 모델이 필요하다면 gpt-6.1-sol을 선택하세요.

가격

DeepSeek V4.1 Flash (1017) GPT-6.1 Sol Δ
입력 / 1M 토큰 $0.3 $2 0.15×
출력 / 1M 토큰 $1.2 $10 0.12×
캐시 읽기 / 1M 토큰 $0.006 $0.1 0.06×
캐시 쓰기 별도 요금 없음 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

DeepSeek V4.1 Flash (1017) GPT-6.1 Sol
도구 사용 지원 지원
사고 제어 지원(공급자가 조절 파라미터를 공개하지 않음) 항상 켜짐
구조화된 출력 - 지원
프롬프트 캐싱 암시적(자동) 암시적(자동)
캐시 수명 no fixed TTL (evicted when unused) 5-10m, up to 1h
최소 캐시 접두사 미공개 1024 토큰

사양

DeepSeek V4.1 Flash (1017) GPT-6.1 Sol
입력 모달리티 텍스트 이미지 텍스트 이미지
출력 모달리티 텍스트 텍스트
출시일 2026-10-17 2026-09-29
지식 컷오프 - 2026-04
컨텍스트 윈도우 1M 1.1M
최대 출력 393K 128K
사고 파라미터 - reasoning.effort
허용 값 -
reasoning.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: DeepSeek V4.1 Flash (1017) · GPT-6.1 Sol

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

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

GPT-6.1 Sol 통과 · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model do more computational work before answering, and many providers bill the resulting reasoning tokens even though users never see them. That means the same number of requests can cost twice as much because each request consumes more billable tokens, even if the visible answers stay the same length. We should confirm the increase in our usage breakdown and reserve higher reasoning levels for tasks where the improvement justifies the added cost.

출력 144 tok (+54 사고) 지연 시간 6.6 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

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

GPT-6.1 Sol 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 original function counts equal adjacent pairs rather than items in a run: a run of length `n` has only `n - 1` equal pairs, so a single-element input returns `0`, and a run ending at the last index is also undercounted. It does process the last index, so the issue is not a missing final check. Initializing each nonempty run to `1` and updating `best` after every iteration correctly counts items, including singleton and trailing runs; empty inputs still return `0`.

출력 189 tok 지연 시간 6.3 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

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

GPT-6.1 Sol 통과 · 5/5 fields, guidance "Withheld pending the Q4 close"

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": null, "growth_pct": "eleven and change", "guidance": "Withheld pending the Q4 close" }

출력 345 tok (+285 사고) 지연 시간 10.2 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

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

GPT-6.1 Sol 통과 · 120 words, 0 banned, 1 question

Introducing Cross-Provider Prompt Cache, a new API gateway feature that stores reusable prompts and manages caching across your supported AI providers. Why rebuild the same context every time your application switches models? With one configuration, teams can reuse shared instructions, standardize cache policies, and reduce repeated prompt processing wherever provider caching is available. The gateway handles provider-specific requirements while giving you clear visibility into cache hits, usage, and estimated savings. Set expiration windows, isolate cached content by project, and invalidate entries when prompts change. Your existing routing logic stays intact, so you can compare models without rebuilding your caching workflow. […]

출력 588 tok (+435 사고) 지연 시간 13.9 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="deepseek-v4.1-flash-1017",
    # model="gpt-6.1-sol",  # 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

DeepSeek V4.1 Flash (1017) vs GPT-6.1 Sol, 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 DeepSeek V4.1 Flash (1017) vs GPT-6.1 Sol 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.

DeepSeek V4.1 Flash (1017), GPT-6.1 Sol 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