DeepSeek V4.1 Flash 1017은 2026년 10월 17일에 공개된 DeepSeek V4.1 Flash의 업데이트 버전입니다.
- 입력
- 텍스트 이미지 $0.3/M
- 출력
- 텍스트 $1.2/M
- 캐시 읽기
- $0.006/M
- 컨텍스트
- 1M
- GPT-4o 대비
- 약 94% 저렴
가격 수준 비교
같은 종류의 모델 70개 중 가격 위치
이 막대는 Synthorai에 있는 같은 종류의 모델 가운데 이 모델의 가격이 어디쯤인지 보여 줍니다. 양쪽 끝에는 가장 싼 모델과 가장 비싼 모델의 이름이 있습니다. 기본 요율 기준이며 배치·리전·캐시 쓰기 할인은 가격 페이지에 있습니다.
사양 및 제한
토큰
| 컨텍스트 윈도우(공급자 사양) | 1,000,000 |
|---|---|
| 최대 출력(공급자 사양) | 393,216 |
프롬프트 캐싱
| 캐싱 방식 | 자동 |
|---|---|
| 수명 | 고정 TTL 없음(사용하지 않으면 자동 삭제) |
사고
| 파라미터 | reasoning_effort |
|---|---|
| 값 | minimal · low · medium · high 허용 값은 공급자가 정함 |
모델
| 모달리티 | 텍스트 + 이미지 → 텍스트 |
|---|---|
| 라이선스 | 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
출처: DeepSeek 공식 문서 ↗
프롬프트 하나, 게이트웨이를 거쳐 측정
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.
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.
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.
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.
30초 만에 DeepSeek V4.1 Flash (1017) 사용하기
OpenAI 호환입니다. base_url만 바꾸고 SDK는 그대로 쓰세요. 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) 소개
- 모델 카드는 이를 새로운 세대가 아니라 마이너 업데이트로 규정하며, 추론, 코딩, 에이전트, 시각 작업 전반에서 상당한 개선이 있다고 설명합니다.
- DeepSeek의 릴리스 노트는 이 변화를 성능과 비용 양면의 파레토 개선으로 표현하며, 대체하는 이전 버전보다 작업을 더 빨리 끝내고 출력이 더 짧다고 밝힙니다.
- DeepSeek는 게임을 처음부터 만드는 일부터 3D 모델링까지 엔드투엔드 프로젝트 개발 능력이 향상된 이유를 자기 피드백 강화 학습으로 돌립니다.
- V4.1 Flash의 특징은 모두 이어집니다.
- 이미지와 텍스트를 네이티브로 입력받아 텍스트를 출력하고, 컨텍스트 윈도는 1M 토큰이며, 도구 호출을 지원하고, 가중치는 MIT 라이선스입니다.
- 모델 카드는 이번 릴리스의 파라미터 수나 아키텍처를 다시 명시하지 않습니다.
- 여전히 추론 모델로 사고가 기본으로 켜져 있고 추론 흔적은 출력 토큰으로 과금되므로, 짧아진 출력은 비용에 직접 영향을 줍니다.
- 모델 카드는 최대 출력을 최소 256K 토큰까지 허용할 것을 권장합니다.
- Synthorai는 날짜가 붙은 이름 deepseek-v4.1-flash-1017로, OpenAI 호환 chat completions 엔드포인트를 통해 제공합니다.
자주 묻는 질문
DeepSeek V4.1 Flash (1017) API는 무료로 사용해 볼 수 있나요?
네. 신규 계정에는 체험 호출 10회와 최대 $1의 무료 크레딧을 드리며, 카드 등록은 필요 없습니다. 입력 100만 토큰당 $0.3 기준으로 계산하면, 이 크레딧만으로 DeepSeek V4.1 Flash (1017)에 약 8K 토큰짜리 요청을 416회쯤 보낼 수 있습니다.
DeepSeek V4.1 Flash (1017)은 어떤 작업에 가장 강한가요?
작업 완료가 빠르고 출력이 짧아진 업데이트, 이미지와 텍스트 입력, 1M 컨텍스트, MIT 라이선스 가중치, 사고 기본 활성화. 자세한 내용은 공급자의 공식 릴리스 노트를 바탕으로 정리한 소개 섹션에서 확인하세요.
DeepSeek V4.1 Flash (1017) 가격은 얼마인가요?
Synthorai에서 DeepSeek V4.1 Flash (1017) 가격은 입력 100만 토큰당 $0.3, 출력 100만 토큰당 $1.2입니다. 공급자 정가 그대로이며 플랫폼 마진은 없습니다. 캐시된 입력 토큰은 100만 토큰당 $0.006입니다.
DeepSeek V4.1 Flash (1017)의 컨텍스트 길이는 얼마인가요?
DeepSeek V4.1 Flash (1017)의 컨텍스트 윈도우는 1M 토큰입니다. 한 번의 응답으로 최대 393,216 토큰까지 출력할 수 있습니다.
DeepSeek V4.1 Flash (1017)은 프롬프트 캐싱을 지원하나요?
네, 자동으로 지원합니다. DeepSeek에서 처리하는 프롬프트는 코드를 바꾸지 않아도 캐시됩니다. 캐시된 입력 토큰은 100만 토큰당 $0.006입니다(캐시되지 않으면 $0.3) (TTL 고정 TTL 없음(사용하지 않으면 자동 삭제)). 프롬프트 캐싱 가이드 →
DeepSeek V4.1 Flash (1017)은 어떻게 이용하나요?
쓰던 OpenAI SDK에서 base_url="https://synthorai.io/v1", model="deepseek-v4.1-flash-1017"만 지정하면 됩니다. API 키 하나로 게이트웨이의 모든 모델을 쓸 수 있습니다.
DeepSeek V4.1 Flash (1017)은 오픈소스인가요?
네, 가중치가 MIT 라이선스 하에 공개되어 있습니다 (공식 저장소 링크는 소개 섹션 참고). GPU를 직접 마련하지 않아도 됩니다. 여기서 제공하는 호스팅 버전은 종량제이며, 직접 운영할 인프라가 없습니다. 오픈 웨이트 모델 실행하기 →
관련 모델
비교
이 페이지의 모든 값은 공급자 공식 문서(위 링크)에서 그대로 옮겨 적었으며, 확인한 날짜를 함께 표기합니다. 가격은 카탈로그 전체와 비교해 보여 주지만, 공급자마다 정의가 다른 사양 값은 차이만 밝히고 차트로 비교하지 않습니다. 저희가 직접 측정한 수치는 없고, 점수도 매기지 않습니다.