DeepSeek V4.1 Flash 1017 é a atualização do DeepSeek V4.1 Flash publicada em 17 de outubro de 2026.
- Entrada
- texto imagem $0.3/M
- Saída
- texto $1.2/M
- Leitura de cache
- $0.006/M
- Contexto
- 1M
- vs GPT-4o
- ~94% mais barato
O preço em contexto
Posição do preço entre 70 modelos comparáveis
A barra mostra onde fica o preço deste modelo entre todos os modelos do mesmo tipo na Synthorai. Nas extremidades aparecem o mais barato e o mais caro. São as tarifas base; os descontos de batch, região e escrita de cache estão na página de preços.
Especificações e limites
Tokens
| Janela de contexto (especificação do provedor) | 1.000.000 |
|---|---|
| Saída máxima (especificação do provedor) | 393.216 |
Cache de prompts
| Modo | automático |
|---|---|
| Duração | sem TTL fixo (limpo quando deixa de ser usado) |
Raciocínio
| Parâmetro | reasoning_effort |
|---|---|
| Valores | minimal · low · medium · high o conjunto aceito é o do provedor |
Modelo
| Modalidades | texto + imagem → texto |
|---|---|
| Licença | 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
conforme documentação oficial da DeepSeek ↗
Um prompt, medido pelo gateway
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.
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.
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.
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.
Use o DeepSeek V4.1 Flash (1017) em 30 segundos
Compatível com OpenAI: troque a base_url, mantenha seu SDK. 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(""));Sobre o DeepSeek V4.1 Flash (1017)
- A ficha do modelo a apresenta como uma atualização menor, e não como uma nova geração, com melhorias substanciais em tarefas de raciocínio, programação, agentes e visão, e a nota de lançamento da DeepSeek descreve a mudança como uma melhoria de Pareto em desempenho e custo: conclui tarefas mais rápido e com saídas mais curtas do que a versão que substitui.
- A DeepSeek atribui ao aprendizado por reforço com autofeedback o avanço no desenvolvimento de projetos de ponta a ponta, da criação de um jogo do zero à modelagem 3D.
- Tudo o que distinguia o V4.1 Flash continua: imagens e texto como entrada nativa e texto como saída, janela de contexto de 1M tokens, chamada de ferramentas e pesos sob licença MIT.
- A ficha não volta a informar contagem de parâmetros nem arquitetura para esta versão.
- Continua sendo um modelo de raciocínio com o pensamento ativado por padrão, e o rastro é cobrado como tokens de saída, de modo que saídas mais curtas pesam diretamente no custo; a ficha recomenda permitir uma saída máxima de pelo menos 256K tokens.
- A Synthorai o oferece com o nome datado deepseek-v4.1-flash-1017, pelo endpoint de chat completions compatível com OpenAI.
Perguntas frequentes
A API do DeepSeek V4.1 Flash (1017) é gratuita para testar?
Sim. Contas novas recebem 10 chamadas de teste e até $1 em créditos gratuitos, sem precisar de cartão. A $0.3/M de tokens de entrada, só esse crédito já cobre cerca de 416 requisições de ~8K tokens ao DeepSeek V4.1 Flash (1017).
Em que o DeepSeek V4.1 Flash (1017) é melhor?
Atualização que conclui tarefas mais rápido, com saídas mais curtas; entrada de imagens e texto, contexto de 1M; pesos sob licença MIT, pensamento ativado por padrão. Veja na seção Sobre o quadro completo, tirado das notas de lançamento do próprio provedor.
Quanto custa o DeepSeek V4.1 Flash (1017)?
Na Synthorai, o DeepSeek V4.1 Flash (1017) custa $0.3 por milhão de tokens de entrada e $1.2 por milhão de tokens de saída. É o preço de tabela do provedor, sem markup da plataforma. Tokens de entrada em cache são cobrados a $0.006/M.
Qual é a janela de contexto do DeepSeek V4.1 Flash (1017)?
O DeepSeek V4.1 Flash (1017) tem uma janela de contexto de 1M tokens na Synthorai. Uma única resposta pode ter até 393,216 tokens.
O DeepSeek V4.1 Flash (1017) suporta cache de prompts?
Sim, automaticamente: prompts servidos pela DeepSeek entram em cache sem nenhuma mudança no código. Tokens de entrada em cache são cobrados a $0.006/M, contra $0.3/M sem cache (TTL sem TTL fixo (limpo quando deixa de ser usado)). Guia de cache de prompts →
Como obtenho acesso ao DeepSeek V4.1 Flash (1017)?
Aponte o SDK da OpenAI que você já usa para base_url="https://synthorai.io/v1", defina model="deepseek-v4.1-flash-1017" e pronto. Uma única chave de API cobre todos os modelos do gateway.
O DeepSeek V4.1 Flash (1017) é open source?
Sim, os pesos são publicados sob a licença MIT (repositório oficial com link na seção Sobre). Se preferir dispensar as GPUs, a versão hospedada aqui tem pagamento por uso e nenhuma infraestrutura para operar. Como rodar modelos de pesos abertos →
Modelos relacionados
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Cada valor desta página foi transcrito da documentação do provedor, com link acima, e traz a data em que foi verificado. Os preços são comparados em todo o catálogo; já as especificações que cada provedor define de um jeito aparecem com a diferença indicada, em vez de irem para um gráfico. Nada aqui foi medido por nós, e nada recebe nota.