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Blog de deepseek
DeepSeek V4.1 Flash vs V4 Pro: rendimiento, precios y guía de migración
Compare DeepSeek V4.1 Flash y V4 Pro en términos de arquitectura, benchmarks oficiales, precios de la API, visión, concurrencia y opciones de migración.
Precios de la API de DeepSeek: V4 Pro vs. V4.1 Flash
No dispongo de acceso en tiempo real a las tarifas actuales de DeepSeek. Para entregarte una comparación precisa entre V4 Pro y V4.1 Flash, facilítame la tabla o el enlace oficial de precios y modelos. Mientras tanto, aquí tienes qué datos recopilar, una plantilla de comparación y cómo calcular el coste real de cargas de trabajo. Qué recopilar de la página oficial - IDs de modelo exactamente como aparecen en la API - Precios por 1K tokens en hora pico y valle, separados por entrada y salida - Política de caché/KV cache: precio por token cacheado o porcentaje de ahorro; coste de “priming”/warm-up si aplica - Límite de contexto y notas de rendimiento relevantes para el coste (p. ej., si hay tarifas distintas para contexto largo) Plantilla de comparación (rellenar con los datos oficiales) - V4 Pro - Model ID: ... - Precio pico: entrada ... $/1K tokens; salida ... $/1K tokens - Precio valle: entrada ... $/1K tokens; salida ... $/1K tokens - Caché/KV: ahorro ...% o ... $/1K tokens cacheados; coste de priming: ... - Notas: ventana de contexto ..., límites de velocidad/uso ... - V4.1 Flash - Model ID: ... - Precio pico: entrada ... $/1K tokens; salida ... $/1K tokens - Precio valle: entrada ... $/1K tokens; salida ... $/1K tokens - Caché/KV: ahorro ...% o ... $/1K tokens cacheados; coste de priming: ... - Notas: ventana de contexto ..., límites de velocidad/uso ... Cálculo de costes de una carga de trabajo real Definiciones por solicitud: - T_in = tokens de entrada - T_out = tokens de salida - f_peak = fracción del tráfico en hora pico (0–1); f_off = 1 − f_peak - h_in, h_out = ratios de acierto de caché para entrada y salida (0–1) - p_in_peak, p_out_peak = $/1K tokens en pico (entrada/salida) - p_in_off, p_out_off = $/1K tokens en valle (entrada/salida) - Si el proveedor publica ahorro porcentual en caché: a_in, a_out (por ejemplo 0.8 = 80% de ahorro) - Si publica precio específico para tokens cacheados: p_in_cache, p_out_cache ($/1K) Precio efectivo por 1K tokens según franja: - Entrada: p_in_eff = f_peak * p_in_peak + f_off * p_in_off - Salida: p_out_eff = f_peak * p_out_peak + f_off * p_out_off Caso A (ahorro porcentual en caché): - Coste entrada por solicitud = [(1 − h_in) * T_in * p_in_eff + h_in * T_in * p_in_eff * (1 − a_in)] / 1000 - Coste salida por solicitud = [(1 − h_out) * T_out * p_out_eff + h_out * T_out * p_out_eff * (1 − a_out)] / 1000 Caso B (precio específico para cache-hit): - Coste entrada por solicitud = [(1 − h_in) * T_in * p_in_eff + h_in * T_in * p_in_cache] / 1000 - Coste salida por solicitud = [(1 − h_out) * T_out * p_out_eff + h_out * T_out * p_out_cache] / 1000 Amortización de priming de caché (si necesitas calentar N solicitudes con P_priming tokens de entrada a precio estándar): - Coste priming amortizado por solicitud = (P_priming * p_in_eff / 1000) / N Coste total por solicitud - Coste total = coste_entrada + coste_salida + coste_priming_amortizado Si pegas aquí la tabla oficial de precios/IDs de DeepSeek V4 Pro y V4.1 Flash, calcularé de inmediato la comparación y el coste para tu carga de trabajo (incluyendo pico/valle y caché).
DeepSeek V4 Flash Vision: Qué es y cómo usarlo
Conozca qué es DeepSeek V4 Flash Vision, comprenda los límites actuales de imágenes y los precios, y utilice la ruta mediante DeepSeek o CometAPI con código.
Los mejores LLM de pesos abiertos y chinos para programación y razonamiento
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Cómo utilizar la API DeepSeek V4.1 Flash
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¿Qué es DeepSeek V4.1 Flash? Arquitectura, características y precios
DeepSeek V4.1 Flash explicado: MoE de 552B con codificador-decodificador causal, ahorros de caché KV, benchmarks, precios de la API, visión nativa y comparación V4 Flash/V4 Pro.
Los mejores LLM de vanguardia de 2026: GPT, Claude, Gemini, DeepSeek y Grok comparados
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DeepSeek-V4-Flash vs GLM-5.3-Flash: ¿Cuál es mejor?
Utilice DeepSeek-V4-Flash para la automatización rápida de texto. Elija GLM-5.3-Flash para agentes multimodales & alojamiento privado. Ambos modelos cuentan con licencia MIT.