DeepSeek V4.1 Flash 是 DeepSeek 快速、經濟的 V4 Flash 系列的新一代，最大的變化是它原生支援多模態：模型卡說明它原生處理影像與文字並以自迴歸方式生成文字，因此視覺輸入不再需要另外搭配一個視覺模型。
- 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%
Benchmark 成績
供應商公布： Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
價格在同類中的位置
價格在 76 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 |
|---|---|
| 參數量 | 總參數 552B · 啟用 8B prefill / 16B decode MoE, Causal Encoder-Decoder |
| 授權條款 | MIT |
Natively multimodal successor to the V4 Flash line: a 552B-parameter MoE on a Causal Encoder-Decoder stack activating 8B parameters per token at prefill and 16B at decode, with the model card recommending a maximum output of at least 256K tokens.
一段提示詞，經閘道實測
DeepSeek V4.1 Flash 通過 · 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.
輸出 423 tok (+327 思考) 延遲 14.6 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 通過 · 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.
輸出 918 tok (+733 思考) 延遲 11.4 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 通過 · 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"}
輸出 1707 tok (+1667 思考) 延遲 15.1 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 通過 · 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.
輸出 917 tok (+770 思考) 延遲 9.0 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
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",
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",
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",
"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",
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")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));關於 DeepSeek V4.1 Flash
- 這一代是真正的架構更替，而不是重新調參。
- DeepSeek 描述的是 Causal Encoder-Decoder 架構，即由 20 層因果編碼器接 20 層解碼器構成的 40 層 Transformer，建立在 552B 參數的 Mixture-of-Experts 主幹之上；每個 token 在 prefill 階段只啟用 8B 參數、decode 階段啟用 16B，這一劃分正是針對輸入量大的代理式負載。
- 記憶體方面延續同一思路：Compressed Sparse Attention 2 搭配 FP4 主 KV 快取，把全域 KV 快取占用降到每 token 890 位元組，約為 DeepSeek V4 Flash 的四分之一；SWA Bounded Replay 則把常駐 KV 占用壓到約八分之一。
- 上下文視窗可達 1M token，權重以 MIT 授權發布，並支援工具呼叫。
- 真正需要預留預算的是推理：思維軌跡與答案分開回傳，在短提示下它可能占去幾乎全部的輸出 token，因此 max_tokens 給得太緊會拿到空的正文，而思考所消耗的 token 仍會全額計費。
- 推理強度可調，模型卡把它記為一個連續的控制量，而不是若干個具名檔位。
- Synthorai 透過 OpenAI 相容的 chat completions 端點提供該模型。
常見問題
DeepSeek V4.1 Flash 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 發出約 416 次請求，每次約 8K token。
DeepSeek V4.1 Flash 最擅長什麼？
原生多模態 —— 影像與文字輸入、552B MoE，prefill 階段啟用 8B、1M 上下文，MIT 授權權重。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 的價格是多少？
在 Synthorai 上，DeepSeek V4.1 Flash 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 的上下文長度是多少？
DeepSeek V4.1 Flash 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 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？
把現有 OpenAI SDK 的 base_url 指向 "https://synthorai.io/v1"，model 設為 "deepseek-v4.1-flash" 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 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。