DeepSeek V4.1 Flash vs GPT-5.6
Qual usar, quando
Esses dois são muito semelhantes nos aspectos essenciais: ambos recebem texto e imagem como entrada, retornam texto e abrangem chat, visão, código, raciocínio e ferramentas em contextos de tamanho aproximadamente igual (1,000,000 tokens para deepseek-v4.1-flash e 1,050,000 para gpt-5.6), então a diferença real está no preço e no comprimento da saída. Escolha deepseek-v4.1-flash para trabalho de alto volume ou de formato longo: ele é 25x mais barato por token de saída ($1.2 contra $30), cerca de 16.7x mais barato na entrada ($0.3 contra $5) e nas leituras em cache, e permite 393216 tokens de saída, contra 128000. Escolha gpt-5.6 quando quiser sua opção explícita de desativar o raciocínio ou um corte de conhecimento de 2026-02.
Benchmarks
17 medidos em ambos.
Publicado pelos fornecedores: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Preços
| DeepSeek V4.1 Flash | GPT-5.6 | Δ | |
|---|---|---|---|
| Entrada / 1M tokens | $0.3 | $5 | 0.06× |
| Saída / 1M tokens | $1.2 | $30 | 0.04× |
| Leitura de cache / 1M tokens | $0.03 | $0.5 | 0.06× |
| Escrita de cache | sem cobrança separada | sem cobrança separada | - |
Tarifas do catálogo em tempo real no momento do build; a página de cada modelo contém o cartão atual.
Onde eles se posicionam - preço de entrada por 1M tokens entre todos os 69 modelos de chat nesta unidade de cobrança (escala logarítmica)
Capacidades
| DeepSeek V4.1 Flash | GPT-5.6 | |
|---|---|---|
| Uso de ferramentas | sim | sim |
| Controle de raciocínio | sim - o fornecedor não publica o controle | configurável |
| Saída estruturada | - | sim |
| Cache de prompt | implícito (automático) | implícito (automático) |
| Tempo de vida do cache | no fixed TTL (evicted when unused) | 5-10m, up to 1h |
| Prefixo mínimo em cache | não publicado | 1024 tokens |
Especificações
| DeepSeek V4.1 Flash | GPT-5.6 | |
|---|---|---|
| Modalidades de entrada | texto imagem | texto imagem |
| Modalidades de saída | texto | texto |
| Lançamento | 2026-09-10 | 2026-07-09 |
| Corte de conhecimento | - | 2026-02 |
| Janela de contexto | 1M | 1.1M |
| Saída máxima | 393K | 128K |
| Parâmetro de raciocínio | - | reasoning.effort |
| Valores aceitos | - | reasoning.effort
|
| Padrão | - | medium |
As especificações são transcritas da documentação de cada fornecedor; uma linha que um fornecedor não publica é omitida em vez de ser inferida. Fontes completas: DeepSeek V4.1 Flash · GPT-5.6
Um prompt, ambos os modelos - medidos pelo gateway
DeepSeek V4.1 Flash passou · 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.
saída 423 tok (+327 pensamento) latência 14.6 s
GPT-5.6 passou · 3 sentences
Enabling reasoning makes the model generate many additional internal tokens before producing an answer, so each request consumes substantially more compute. Those reasoning tokens are billed even though they are not visible to users, and longer processing can also increase tool calls, retries, and output length. The bill doubled because our cost per request rose, not necessarily because usage volume increased; we can control it by limiting reasoning effort and routing simpler tasks to cheaper models.
saída 126 tok (+30 pensamento) latência 3.0 s
Cumprimento da instrução (exatamente três frases - contáveis), ajuste ao público (registro de CFO), e a lacuna de cobrança do pensamento oculto que os medidores de tokens abaixo expõem.
DeepSeek V4.1 Flash passou · 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.
saída 918 tok (+733 pensamento) latência 11.4 s
GPT-5.6 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: best = max(best, cur) cur = 1 return max(best, cur) ``` The original code counted equal *transitions* rather than items, so a run of one had length `0`, a run of three had length `2`, and tracking from zero caused the off-by-one error. The corrected version starts each run at length `1`, resets to `1` when the value changes, and performs a final `max` after the loop so a run ending at the last element is included; an empty input still returns `0`.
saída 277 tok (+93 pensamento) latência 4.2 s
Se a correção é de fato certa (executável), a densidade da explicação, e a eficiência em tokens numa tarefa delimitada.
DeepSeek V4.1 Flash passou · 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"}
saída 1707 tok (+1667 pensamento) latência 15.1 s
GPT-5.6 passou · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": "withheld pending the Q4 close" }
saída 179 tok (+118 pensamento) latência 3.7 s
Obediência ao esquema (sem campos inventados), pressão de alucinação (guidance é explicitamente retida), e diferenças no caminho de saída estruturada.
DeepSeek V4.1 Flash passou · 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.
saída 917 tok (+770 pensamento) latência 9.0 s
GPT-5.6 passou · 120 words, 0 banned, 1 question
Today we are introducing Prompt Cache, a new API gateway feature that stores reusable prompt prefixes and serves them across supported model providers. By recognizing identical system instructions, tools, examples, and context blocks, Prompt Cache reduces repeated input processing, lowers latency, and helps control token costs without changing application code. Teams can configure retention windows, cache keys, provider routing, encryption, and regional storage policies from one dashboard or API. What happens when a preferred provider is unavailable? The gateway can route requests to another provider while reusing eligible cached content, preserving performance and consistency. Built-in metrics report hit rates, savings, latency, and provider usage, while audit logs support governance. Prompt Cache is available today in public preview for all customers.
saída 628 tok (+473 pensamento) latência 7.3 s
Obediência às restrições (orçamento de palavras, lista de palavras proibidas, a única pergunta), impressão digital de estilo, e controle de comprimento.
Alterne entre eles com uma linha
Ambos os IDs estão em todas as abas abaixo - o par de linhas destacado é a única edição. Mesmo endpoint, mesma chave, mesmo formato de requisição.
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",
# model="gpt-5.6", # 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: "deepseek-v4.1-flash",
// model: "gpt-5.6", // 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": "deepseek-v4.1-flash",
# "model": "gpt-5.6", # 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: "deepseek-v4.1-flash",
// Model: "gpt-5.6", // 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("deepseek-v4.1-flash")
// .model("gpt-5.6") // 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(""));FAQ
Qual é mais barato, DeepSeek V4.1 Flash ou GPT-5.6?
DeepSeek V4.1 Flash é mais barato em entrada / 1m tokens ($0.3 vs $5, com 17× de diferença). Outras linhas podem apontar para o outro lado - a tabela acima traz o quadro completo, e o custo real depende do seu mix.
Posso fazer um teste A/B de DeepSeek V4.1 Flash contra GPT-5.6 sem duas integrações?
Sim. Ambos são servidos pelo mesmo endpoint compatível com OpenAI com uma única chave de API - a troca é uma alteração de uma linha na string do modelo, de modo que você pode rotear uma fração do tráfego para cada um e comparar as faturas diretamente.
DeepSeek V4.1 Flash e GPT-5.6 suportam prompt caching?
Sim - ambos cobram leituras em cache abaixo da sua taxa de entrada, então cargas de trabalho com warm-prefix custam menos do que as taxas listadas sugerem. As linhas exatas de leitura em cache estão na tabela de preços acima.