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

vs

Qual usar e quando

Para entradas de até 272000 tokens, deepseek-v4.1-flash-1017 cobra menos por entrada, saída e leitura de cache e oferece um limite de saída muito maior. Escolha gpt-6.1-terra se precisar de saídas estruturadas ou de um contexto um pouco maior.

Preços

DeepSeek V4.1 Flash (1017) GPT-6.1 Terra Δ
Entrada / 1M tokens $0.3 $1 0.3×
Saída / 1M tokens $1.2 $5 0.24×
Leitura de cache / 1M tokens $0.006 $0.05 0.12×
Escrita de cache sem cobrança separada 1.25x (30m) / 2.5x (12h) -

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 80 modelos de chat com esta unidade de cobrança (escala logarítmica)

Capacidades

DeepSeek V4.1 Flash (1017) GPT-6.1 Terra
Uso de ferramentas sim sim
Controle de raciocínio

sim

o provedor não publica o controle

configurável
Saída estruturada - sim
Cache de prompts implícito (automático) implícito + explícito
Tempo de vida do cache no fixed TTL (evicted when unused) at least 30m by default, 12h option on the Responses API
Prefixo mínimo em cache não publicado 1,024 tokens

Especificações

DeepSeek V4.1 Flash (1017) GPT-6.1 Terra
Modalidades de entrada texto imagem texto imagem
Modalidades de saída texto texto
Lançamento 2026-10-17 2026-10-26
Corte de conhecimento - 2026-06
Janela de contexto 1M 1.1M
Saída máxima 393K 128K
Parâmetro de raciocínio - reasoning.effort
Valores aceitos -
reasoning.effort
  • none
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
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: DeepSeek V4.1 Flash (1017) · GPT-6.1 Terra

Um prompt, os dois modelos, medidos pelo gateway

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. VERIFICAÇÃO exatamente 3 frases

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

GPT-6.1 Terra passou · 3 sentences

Enabling reasoning caused the model to process additional internal tokens before producing each answer, even though those tokens are not visible to users. Those tokens are generally billable, increasing the cost per request and potentially doubling the bill even if usage stayed the same. To confirm the cause, compare request counts, model pricing, and token usage—including reasoning tokens—before and after the change.

saída 196 tok (+115 raciocínio) latência 4.6 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.

PROMPT 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. VERIFICAÇÃO a correção passa nos testes

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

GPT-6.1 Terra passou · 8/8 cases

```python def longest_run(xs): if len(xs) == 0: 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 code counted matching *adjacent pairs* rather than items, so every nonempty run was undercounted by one, including a single-element input. It did update `best` for matches at the last index, but still undercounted those runs. The fix starts each run at length one and updates `best` as the run grows.

saída 331 tok (+172 raciocínio) latência 6.3 s

Se a correção está mesmo certa (dá para executar), a densidade da explicação e a eficiência em tokens em uma tarefa bem delimitada.

PROMPT 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. VERIFICAÇÃO JSON válido, schema exato

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

GPT-6.1 Terra passou · 5/5 fields, guidance "Withheld pending the Q4 close"

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

saída 317 tok (+261 raciocínio) latência 6.9 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.

PROMPT 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. VERIFICAÇÃO 120 palavras, 0 palavras proibidas

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

GPT-6.1 Terra passou · 120 words, 0 banned, 1 question

Meet Prompt Cache, a new API gateway feature that stores reusable prompts across providers, helping teams reduce latency and control costs without changing how they build. When a request matches a cached prompt, the gateway retrieves the stored result instead of sending the same work again. Need to route traffic between models or vendors? Prompt Cache works across supported providers, giving your applications a consistent caching layer as your stack evolves. Set expiration policies, monitor cache performance, and choose which requests qualify through familiar gateway controls. Your team can spend less time repeating requests and more time improving the experiences customers rely on. Start using Prompt Cache today and make every request work harder for your application and your budget.

saída 579 tok (+440 raciocínio) latência 9.1 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="deepseek-v4.1-flash-1017",
    # model="gpt-6.1-terra",  # descomente esta linha, comente a linha acima
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Obtenha sua chave de API →

Perguntas frequentes

Qual é mais barato, DeepSeek V4.1 Flash (1017) ou GPT-6.1 Terra?

DeepSeek V4.1 Flash (1017) sai mais barato na linha “Entrada / 1M tokens” ($0.3 contra $1, 3.3× 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 DeepSeek V4.1 Flash (1017) contra GPT-6.1 Terra 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.

DeepSeek V4.1 Flash (1017) e GPT-6.1 Terra 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.

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