DeepSeek V4.1 Flash는 빠르고 경제적인 DeepSeek V4 Flash 계열의 다음 릴리스이며, 가장 큰 변화는 네이티브 멀티모달이라는 점입니다.
- 입력
- 텍스트 이미지 $0.3/M
- 출력
- 텍스트 $1.2/M
- 캐시 읽기
- $0.03/M
- 컨텍스트
- 1M
- GPT-4o 대비
- 약 94% 저렴
벤치마크
벤더 공개: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
가격의 위치
동종 65개 모델 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.
스펙 및 제한
토큰
| 컨텍스트 윈도우(공급사 사양) | 1,000,000 |
|---|---|
| 최대 출력(벤더 스펙) | 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 범위는 공급사가 정함 |
모델
| 모달리티 | 텍스트 + 이미지 → 텍스트 |
|---|---|
| 파라미터 | 전체 552B · 활성 8B prefill / 16B decode MoE, Causal Encoder-Decoder |
| 라이선스 | MIT |
Natively multimodal successor to the V4 Flash line: a 552B-parameter MoE on a Causal Encoder-Decoder stack activating 8B parameters per token at prefill and 16B at decode, with the model card recommending a maximum output of at least 256K tokens.
출처: DeepSeek 공식 문서 ↗
하나의 프롬프트 - 게이트웨이를 통해 측정됨
DeepSeek V4.1 Flash 통과 · 3 sentences
Enabling reasoning changed the unit economics: the model now spends extra billable tokens internally to “think” before producing the answer, and those reasoning tokens are charged like output tokens even though users never see them. That added token generation—plus longer contexts and occasional retries on harder prompts—roughly doubled our cost per request. We can control this by capping reasoning depth, routing only complex queries to reasoning models, and caching common prompts to bring the bill back down.
출력 423 tok (+327 추론) 지연 시간 14.6 s
지시 준수(정확히 세 문장 - 셀 수 있음), 독자 맞춤(CFO 어조), 그리고 아래 토큰 계량기가 드러내는 숨은 사고 과금 격차.
DeepSeek V4.1 Flash 통과 · 8/8 cases
```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 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` is counting equal adjacent pairs, not elements in the current run: every time `xs[i] == xs[i - 1]`, the run length increases by one element, but the first element of the run was never counted, so all runs are undercounted by one. Also, `best` starts at `0`, so single-element inputs return `0` instead of `1`, and a one-element run ending at the last index is missed entirely.
출력 918 tok (+733 추론) 지연 시간 11.4 s
수정이 실제로 옳은지(실행 가능한지), 설명의 밀도, 그리고 범위가 정해진 작업에서의 토큰 효율.
DeepSeek V4.1 Flash 통과 · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"
{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":11.0,"guidance":"withheld pending the Q4 close"}
출력 1707 tok (+1667 추론) 지연 시간 15.1 s
스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않기), 환각 압력(guidance는 명시적으로 보류됨), 그리고 구조화 출력 경로의 차이.
DeepSeek V4.1 Flash 통과 · 116 words, 0 banned, 1 question
Today we're launching Cross-Provider Prompt Cache for our API gateway. It stores identical prompt requests and their responses across supported model providers, then serves cached results when a match is found. Teams can cut duplicate inference costs, reduce latency, and keep behavior consistent during provider failover. The cache works with configurable TTLs, per-route rules, and cache-key controls, so you decide what is reusable and what must stay fresh. Does your application send the same prompts to multiple providers? Now your gateway can answer many of those calls without another upstream request. Existing observability dashboards show hit rates, saved tokens, and estimated spend reduction. Enable it in the gateway console, set your policy, and start caching today.
출력 917 tok (+770 추론) 지연 시간 9.0 s
제약 준수(단어 예산, 금지어 목록, 단 하나의 의문문), 문체 지문, 그리고 길이 제어.
30초 만에 DeepSeek V4.1 Flash 사용하기
OpenAI 호환. base_url만 바꾸면 SDK는 그대로. 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",
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",
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",
"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",
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")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));DeepSeek V4.1 Flash 소개
- 모델 카드는 이미지와 텍스트를 네이티브로 처리하고 텍스트를 자기회귀적으로 생성한다고 설명하므로, 시각 입력을 위해 별도의 비전 모델을 함께 두지 않아도 됩니다.
- 설계는 미세 조정이 아니라 실질적인 전환입니다.
- DeepSeek는 Causal Encoder-Decoder 아키텍처, 즉 20개 층의 인과 인코더에 20개 층의 디코더가 이어지는 40개 층 Transformer를 552B 파라미터 Mixture-of-Experts 백본 위에 구성했다고 설명합니다.
- 토큰당 활성화는 프리필 시 8B, 디코드 시 16B에 그치며, 이 구분은 입력이 많은 에이전트 워크로드를 정면으로 겨냥한 것입니다.
- 메모리도 같은 맥락입니다.
- Compressed Sparse Attention 2와 FP4 메인 KV 캐싱을 통해 전역 KV 캐시 사용량은 토큰당 890바이트로, DeepSeek V4 Flash의 약 4분의 1 수준이 되고, SWA Bounded Replay는 상주 KV 사용량을 약 8분의 1로 줄입니다.
- 컨텍스트 윈도는 1M 토큰까지이고, 가중치는 MIT 라이선스이며, 도구 호출을 지원합니다.
- 미리 감안해야 할 부분은 추론입니다.
- 추론 흔적은 답변과 별도로 반환되며 짧은 프롬프트에서는 완료 토큰의 대부분을 차지할 수 있습니다.
- 따라서 max_tokens 예산이 빠듯하면 본문이 빈 채로 반환되면서도 사고에 쓰인 토큰은 전액 청구됩니다.
- 추론 강도는 조정할 수 있으며, 모델 카드는 이를 몇 개의 이름 붙은 단계가 아니라 연속적인 제어로 기술합니다.
- Synthorai는 OpenAI 호환 chat completions 엔드포인트로 제공합니다.
자주 묻는 질문
DeepSeek V4.1 Flash API는 무료로 사용해 볼 수 있나요?
네, 신규 계정에는 10회의 체험 호출과 최대 $1의 무료 크레딧이 제공되며, 카드 등록이 필요 없습니다. 입력 토큰 $0.3/M 기준으로, 이 크레딧만으로도 DeepSeek V4.1 Flash에 약 8K 토큰 규모의 요청을 대략 416회 보낼 수 있습니다.
DeepSeek V4.1 Flash는 무엇에 가장 강한가요?
네이티브 멀티모달 - 이미지와 텍스트 입력, 552B MoE, 프리필 시 8B 활성화, 1M 컨텍스트와 MIT 라이선스 가중치. 전체 내용은 벤더의 공식 릴리스 노트를 정리한 소개 섹션을 참고하세요.
DeepSeek V4.1 Flash의 가격은 얼마인가요?
Synthorai에서 DeepSeek V4.1 Flash는 입력 토큰 100만 개당 $0.3, 출력 토큰 100만 개당 $1.2입니다. 공급사 정가 그대로이며 플랫폼 마진이 없습니다. 캐시된 입력 토큰은 $0.03/M로 과금됩니다.
DeepSeek V4.1 Flash는 프롬프트 캐싱을 지원하나요?
네, 자동으로 지원합니다. DeepSeek에서 서빙되는 프롬프트는 코드 변경 없이 캐시됩니다. 캐시된 입력 토큰은 $0.03/M로 과금됩니다(미캐시 시 $0.3/M) (TTL 고정 TTL 없음(사용하지 않으면 자동 삭제)). 프롬프트 캐싱 가이드 →
DeepSeek V4.1 Flash는 어떻게 이용하나요?
기존 OpenAI SDK의 base_url을 "https://synthorai.io/v1"로 지정하고 model="deepseek-v4.1-flash"로 설정하면 끝입니다. API 키 하나로 게이트웨이의 모든 모델을 사용할 수 있습니다.
DeepSeek V4.1 Flash는 오픈소스인가요?
네, 가중치가 MIT 라이선스 하에 공개되어 있습니다 (공식 저장소 링크는 소개 섹션 참고). GPU를 직접 마련할 필요도 없습니다: 여기서 제공되는 호스팅 버전은 종량제이며 운영할 인프라가 없습니다. 오픈 웨이트 모델 실행하기 →
관련 모델
비교
이 페이지의 모든 값은 벤더 자체 문서(위 링크)에서 전사했으며 확인 날짜를 함께 표기합니다. 가격은 카탈로그 전체와 비교하지만, 벤더마다 정의가 다른 사양 값은 차이를 명시할 뿐 도표로 비교하지 않습니다. 저희가 측정한 수치는 없으며 점수도 매기지 않습니다.