DeepSeek V4.1 Flash 1017 是 DeepSeek V4.1 Flash 在 2026 年 10 月 17 日发布的更新版本。
- 输入
- 文本 图像 $0.3/M
- 输出
- 文本 $1.2/M
- 缓存读取
- $0.006/M
- 上下文
- 1M
- 对比 GPT-4o
- 便宜约 94%
价格在同类中的位置
价格在 70 个同类模型中的位置
这条线标出该模型的价格在 Synthorai 同类模型中的位置，两端分别是最便宜和最贵的模型。这里是基础价，批量、区域和缓存写入的折扣见价格页。
规格与限制
Token
| 上下文窗口（供应商规格） | 1,000,000 |
|---|---|
| 最大输出（供应商规格） | 393,216 |
提示词缓存
| 缓存方式 | 自动 |
|---|---|
| 有效期 | 无固定 TTL（长期未使用即自动清理） |
思考
| 参数 | reasoning_effort |
|---|---|
| 取值 | minimal · low · medium · high 具体接受哪些值由供应商决定 |
模型
| 模态 | 文本 + 图像 → 文本 |
|---|---|
| 许可证 | 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
一条提示词，经网关实测
DeepSeek V4.1 Flash (1017) 通过 · 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.
输出 253 tok (+178 思考) 延迟 5.4 s
指令遵循（恰好三句，数得出来）、受众适配（对 CFO 说话的口吻），以及下方 token 计数暴露出的隐藏思考计费差额。
DeepSeek V4.1 Flash (1017) 通过 · 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.
输出 1300 tok (+1095 思考) 延迟 11.8 s
修复是否真的正确（能运行）、解释的信息密度，以及在一个范围明确的任务上的 token 效率。
DeepSeek V4.1 Flash (1017) 通过 · 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"}
输出 1375 tok (+1337 思考) 延迟 12.2 s
是否严守 schema（不臆造字段）、能否顶住幻觉压力（原文明说暂不给出 guidance），以及结构化输出路径的差异。
DeepSeek V4.1 Flash (1017) 通过 · 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.
输出 2487 tok (+2335 思考) 延迟 17.1 s
是否守住约束（字数预算、禁用词表、只能有一个问句）、文风特征，以及长度控制。
30 秒用上 DeepSeek V4.1 Flash (1017)
兼容 OpenAI：换掉 base_url，SDK 不用改。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(""));关于 DeepSeek V4.1 Flash (1017)
- 模型卡把它定位为一次小版本更新，而不是新一代模型，称其在推理、编程、智能体和视觉任务上都有显著提升；DeepSeek 的发布说明把这次变化描述为性能与成本上的帕累托改进：与它所替代的版本相比，任务完成更快、输出更短。
- DeepSeek 将端到端项目开发能力的增强归功于带自我反馈的强化学习，覆盖从零构建游戏到 3D 建模等场景。
- V4.1 Flash 的特点全部保留：原生接受图像与文本输入并输出文本，上下文窗口达 1M token，支持工具调用，权重采用 MIT 许可。
- 模型卡没有为这一版重新给出参数量或架构。
- 它仍是推理模型，默认开启思考，思维轨迹按输出 token 计费，因此更短的输出直接影响成本；模型卡建议把最大输出长度留到至少 256K token。
- Synthorai 以带日期的名称 deepseek-v4.1-flash-1017 提供它，通过 OpenAI 兼容的 chat completions 端点调用。
常见问题
DeepSeek V4.1 Flash (1017) API 可以免费试用吗？
可以。新账号有 10 次试用调用，免费额度最高 $1，无需绑卡。按输入 $0.3/M 计算，光这笔额度就够向 DeepSeek V4.1 Flash (1017) 发约 416 次请求，每次 ~8K token。
DeepSeek V4.1 Flash (1017) 最擅长什么？
任务完成更快、输出更短的更新版、图像与文本输入，1M 上下文、MIT 许可权重，默认开启思考。完整介绍见「关于」部分，内容取自供应商的官方发布说明。
DeepSeek V4.1 Flash (1017) 的价格是多少？
在 Synthorai 上，DeepSeek V4.1 Flash (1017) 的输入价为 $0.3/百万 token，输出价为 $1.2/百万 token。这就是供应商官网价，平台不加价。缓存命中的输入 token 按 $0.006/M 计费。
DeepSeek V4.1 Flash (1017) 的上下文长度是多少？
DeepSeek V4.1 Flash (1017) 的上下文长度（上下文窗口）是 1M token。单次回复最多输出 393,216 个 token。
DeepSeek V4.1 Flash (1017) 支持提示词缓存（prompt caching）吗？
支持，而且全自动：经 DeepSeek 处理的提示词会自动缓存，不用改代码。缓存命中的输入 token 按 $0.006/M 计费（未命中为 $0.3/M）（TTL 无固定 TTL（长期未使用即自动清理））。 提示词缓存指南 →
如何开通 DeepSeek V4.1 Flash (1017)？
把现有 OpenAI SDK 的 base_url 指向 "https://synthorai.io/v1"，model 设为 "deepseek-v4.1-flash-1017" 即可。一个 API key 就能调用网关上的全部模型。
DeepSeek V4.1 Flash (1017) 开源吗？
开源：权重以 MIT 许可证发布（官方仓库链接见「关于」部分）。不想自己备 GPU 也行：这里的托管版本按量付费，不需要自建基础设施。 运行开源权重模型 →
相关模型
对比
本页的每个数值都照录自供应商自己的文档（链接见上），并标有核对日期。价格是在整个目录范围内比较的；各家供应商定义不一样的规格项，只说明差异，不画图对比。这里没有任何一项是我们自己测的，也不打分。