Claude Haiku 5.5 vs DeepSeek V4.1 Flash (1017)
Qual usar e quando
Ambos têm contexto de 1.000.000 de tokens e aceitam texto e imagens, com saída de texto. Assim, a diferença está no preço e no tamanho da saída: claude-haiku-5-5 cobra $0.1 na entrada e $0.5 na saída por milhão de tokens, enquanto deepseek-v4.1-flash-1017 cobra $0.3 e $1.2, ou seja, tarifas 3 vezes maiores na entrada e 2,4 vezes maiores na saída. Escolha claude-haiku-5-5 para tarefas de alto volume com texto e imagens e pela possibilidade de desativar o modo de pensamento quando quiser respostas diretas. Escolha deepseek-v4.1-flash-1017 quando uma única resposta precisar ultrapassar 128000 tokens, pois ele permite até 393216, ou pelo menor custo de leitura de tokens em cache, de $0.006.
Preços
| Claude Haiku 5.5 | DeepSeek V4.1 Flash (1017) | Δ | |
|---|---|---|---|
| Entrada / 1M tokens | $0.1 | $0.3 | 0.33× |
| Saída / 1M tokens | $0.5 | $1.2 | 0.42× |
| Leitura de cache / 1M tokens | $0.01 | $0.006 | 1.7× |
| Escrita de cache | 1.25x (5m) / 2x (1h) | sem cobrança separada | - |
Tarifas do catálogo em tempo real, lidas no momento do build; a página de cada modelo traz a tabela de preços atual.
Onde cada um fica: preço de entrada por 1M tokens entre os 79 modelos de chat com esta unidade de cobrança (escala logarítmica)
Capacidades
| Claude Haiku 5.5 | DeepSeek V4.1 Flash (1017) | |
|---|---|---|
| Uso de ferramentas | sim | sim |
| Controle de raciocínio | configurável | sim o provedor não publica o controle |
| Saída estruturada | sim | - |
| Cache de prompts | explícito (você marca o prefixo) | implícito (automático) |
| Tempo de vida do cache | 5m default, 1h option | no fixed TTL (evicted when unused) |
| Prefixo mínimo em cache | 1024 tokens | não publicado |
Especificações
| Claude Haiku 5.5 | DeepSeek V4.1 Flash (1017) | |
|---|---|---|
| Modalidades de entrada | texto imagem | texto imagem |
| Modalidades de saída | texto | texto |
| Lançamento | 2026-10-07 | 2026-10-17 |
| Corte de conhecimento | 2026-06 | - |
| Janela de contexto | 1M | 1M |
| Saída máxima | 128K | 393K |
| Parâmetro de raciocínio | output_config.effort | - |
| Valores aceitos | output_config.effort
| - |
| Padrão | medium | - |
As especificações são transcritas da documentação de cada provedor; quando um provedor não publica um dado, a linha é omitida, e não inferida. Fontes completas: Claude Haiku 5.5 · DeepSeek V4.1 Flash (1017)
Um prompt, os dois modelos, medidos pelo gateway
Claude Haiku 5.5 passou · 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.
saída 332 tok (+159 raciocínio) latência 2.9 s
DeepSeek V4.1 Flash (1017) passou · 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.
saída 253 tok (+178 raciocínio) latência 5.4 s
Se a instrução é seguida (exatamente três frases, dá para contar), a adequação ao público (tom para um CFO) e a diferença de cobrança causada pelo raciocínio oculto, que os medidores de tokens abaixo deixam à mostra.
Claude Haiku 5.5 passou · 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 `[]`. […]
saída 1012 tok (+591 raciocínio) latência 6.0 s
DeepSeek V4.1 Flash (1017) passou · 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.
saída 1300 tok (+1095 raciocínio) latência 11.8 s
Se a correção está mesmo certa (dá para executar), a densidade da explicação e a eficiência em tokens em uma tarefa bem delimitada.
Claude Haiku 5.5 passou · 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.
saída 725 tok (+572 raciocínio) latência 4.6 s
DeepSeek V4.1 Flash (1017) passou · 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"}
saída 1375 tok (+1337 raciocínio) latência 12.2 s
Aderência ao schema (sem campos inventados), pressão para alucinar (o texto diz explicitamente que o guidance não foi divulgado) e diferenças no caminho de saída estruturada.
Claude Haiku 5.5 passou · 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.
saída 2164 tok (+1929 raciocínio) latência 9.9 s
DeepSeek V4.1 Flash (1017) passou · 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.
saída 2487 tok (+2335 raciocínio) latência 17.1 s
Respeito às restrições (limite de palavras, lista de palavras proibidas, uma única pergunta), a marca de estilo de cada modelo e o controle do tamanho.
Troque de um para o outro mudando uma linha
Os dois ids estão em todas as abas abaixo; o par de linhas destacado é a única alteração. O endpoint, a chave e o formato da requisição são os mesmos.
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", # descomente esta linha, comente a linha acima
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: "claude-haiku-5-5",
// model: "deepseek-v4.1-flash-1017", // descomente esta linha, comente a linha acima
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": "claude-haiku-5-5",
# "model": "deepseek-v4.1-flash-1017", # descomente esta linha, comente a linha acima
"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: "claude-haiku-5-5",
// Model: "deepseek-v4.1-flash-1017", // descomente esta linha, comente a linha acima
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("claude-haiku-5-5")
// .model("deepseek-v4.1-flash-1017") // descomente esta linha, comente a linha acima
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Perguntas frequentes
Qual é mais barato, Claude Haiku 5.5 ou DeepSeek V4.1 Flash (1017)?
Claude Haiku 5.5 sai mais barato na linha “Entrada / 1M tokens” ($0.1 contra $0.3, 3.0× de diferença). Outras linhas podem pender para o outro lado: a tabela acima mostra todos os preços, e o custo real depende do seu mix de uso.
Posso fazer um teste A/B de Claude Haiku 5.5 contra DeepSeek V4.1 Flash (1017) sem duas integrações?
Sim. Os dois são servidos pelo mesmo endpoint compatível com OpenAI, com uma única chave de API. Para trocar, basta mudar uma linha, a string do modelo; assim você pode direcionar uma parte do tráfego para cada um e comparar as contas diretamente.
Claude Haiku 5.5 e DeepSeek V4.1 Flash (1017) suportam cache de prompts?
Sim. Os dois cobram as leituras de cache abaixo da tarifa de entrada, então cargas de trabalho com prefixo já em cache custam menos do que os preços de tabela sugerem. Os valores exatos de leitura de cache estão na tabela de preços acima.