DeepSeek V4.1 Flash 1017 是 DeepSeek V4.1 Flash 於 2026 年 10 月 17 日發布的更新版本。
- 輸入
- 文字 圖像 $0.3/M
- 輸出
- 文字 $1.2/M
- 快取讀取
- $0.006/M
- 上下文
- 1M
- 相較 GPT-4o
- 便宜約 94%
價格在同類中的位置
價格在 70 個同類模型中的位置
這條線標出這個模型的價格，在 Synthorai 的同類模型裡落在什麼位置；兩端分別是最便宜和最貴的模型。這裡列的是基礎價，批次、區域和快取寫入的折扣請見價格頁。
規格與限制
Token
| 上下文視窗（供應商規格） | 1,000,000 |
|---|---|
| 最大輸出（供應商規格） | 393,216 |
提示詞快取
| 快取方式 | 自動 |
|---|---|
| 存活時間 | 無固定 TTL（長期未使用即自動清理） |
思考
| 參數 | reasoning_effort |
|---|---|
| 參數值 | minimal · low · medium · high 實際接受哪些值由供應商決定 |
模型
| 模態 | 文字 + 圖像 → 文字 |
|---|---|
| 授權條款 | 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
一段提示詞，經閘道實測
DeepSeek V4.1 Flash (1017) 通過 · 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.
輸出 253 tok (+178 思考) 延遲 5.4 s
是否照指令做（剛好三句，數得出來）、語氣是否貼合對象（寫給 CFO 看），以及下方 token 計量顯示出的隱藏思考計費落差。
DeepSeek V4.1 Flash (1017) 通過 · 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.
輸出 1300 tok (+1095 思考) 延遲 11.8 s
修正是否真的正確（跑得起來）、說明的資訊密度，以及在範圍明確的任務上的 token 效率。
DeepSeek V4.1 Flash (1017) 通過 · 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"}
輸出 1375 tok (+1337 思考) 延遲 12.2 s
是否遵守 schema（不自創欄位）、面對幻覺誘因的表現（題目明確不給 guidance），以及結構化輸出路徑的差異。
DeepSeek V4.1 Flash (1017) 通過 · 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.
輸出 2487 tok (+2335 思考) 延遲 17.1 s
是否遵守限制（字數上限、禁用詞清單、只能有一句問句）、文字風格的特徵，以及長度控制。
30 秒上手 DeepSeek V4.1 Flash (1017)
相容 OpenAI：換掉 base_url，SDK 不用換。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(""));關於 DeepSeek V4.1 Flash (1017)
- 模型卡將它定位為一次小版本更新，而非新一代模型，稱其在推理、程式設計、智能體與視覺任務上皆有顯著提升；DeepSeek 的發布說明將這次變化描述為效能與成本上的帕雷托改進：與它所取代的版本相比，任務完成更快、輸出更短。
- DeepSeek 將端到端專案開發能力的增強歸功於帶有自我回饋的強化學習，涵蓋從零打造遊戲到 3D 建模等情境。
- V4.1 Flash 的特點全數保留：原生接受影像與文字輸入並輸出文字，上下文視窗達 1M token，支援工具呼叫，權重採用 MIT 授權。
- 模型卡並未為這一版重新列出參數量或架構。
- 它仍是推理模型，預設開啟思考，思維軌跡按輸出 token 計費，因此更短的輸出直接影響成本；模型卡建議將最大輸出長度保留至少 256K token。
- Synthorai 以帶日期的名稱 deepseek-v4.1-flash-1017 提供，透過 OpenAI 相容的 chat completions 端點呼叫。
常見問題
DeepSeek V4.1 Flash (1017) API 可以免費試用嗎？
可以，新帳號有 10 次試用呼叫和最高 $1 的免費額度，免綁卡。以輸入價 $0.3/M 計算，光是這筆額度就夠你對 DeepSeek V4.1 Flash (1017) 發出約 416 次請求，每次約 8K token。
DeepSeek V4.1 Flash (1017) 最擅長什麼？
任務完成更快、輸出更短的更新版、影像與文字輸入，1M 上下文、MIT 授權權重，預設開啟思考。完整介紹請見「關於」一節，內容取自供應商官方的發布說明。
DeepSeek V4.1 Flash (1017) 的價格是多少？
在 Synthorai 上，DeepSeek V4.1 Flash (1017) 的輸入價是每百萬 token $0.3，輸出價是每百萬 token $1.2。這就是供應商官網價，平台不加價。快取命中的輸入 token 以 $0.006/M 計費。
DeepSeek V4.1 Flash (1017) 的上下文長度是多少？
DeepSeek V4.1 Flash (1017) 的上下文長度（上下文視窗）是 1M token。單次回覆最多輸出 393,216 個 token。
DeepSeek V4.1 Flash (1017) 支援提示詞快取（prompt caching）嗎？
支援，而且全自動：由 DeepSeek 處理的提示詞會自動快取，不用改程式碼。快取命中的輸入 token 以 $0.006/M 計費（未命中為 $0.3/M）（TTL 無固定 TTL（長期未使用即自動清理））。 提示詞快取指南 →
如何開通 DeepSeek V4.1 Flash (1017)？
把現有 OpenAI SDK 的 base_url 指向 "https://synthorai.io/v1"，model 設為 "deepseek-v4.1-flash-1017" 就可以了。一把 API 金鑰就能呼叫閘道上的所有模型。
DeepSeek V4.1 Flash (1017) 是開源的嗎？
是，權重以 MIT 授權釋出（官方儲存庫連結見「關於」一節）。不想自己準備 GPU 的話，這裡的託管版本按用量計費，不必自己架設基礎設施。 執行開放權重模型 →
相關模型
比較
本頁每一個數值都摘錄自供應商自己的文件（連結見上方），並附上查核日期。價格是放在整個目錄裡比較；各家供應商定義不一樣的規格，只說明差異，不畫成圖表比較。這裡沒有任何數據是我們自己量測的，也不做評分。