DeepSeek-V4.1-Flash vs Kimi K3
deepseek-v4-1-flashkimi-k3DeepSeek-V4.1-Flash 每百萬輸入 token $0.209351、輸出 token $0.837404，上下文 1M token；Kimi K3 每百萬輸入 token $2.093511、輸出 token $10.467555，上下文 1M token。
並排規格
價格以美元計；上限與能力以各模型供應商公布的資料為準。
| 規格 | DeepSeek-V4.1-Flash | Kimi K3 |
|---|---|---|
| 輸入/ 1M tokens | $0.209351 | $2.093511 |
| 輸出/ 1M tokens | $0.837404 | $10.467555 |
| 快取讀取/ 1M tokens | $0.004187 | $0.209351 |
| 快取寫入/ 1M tokens | $0 | $2.093511 |
| 折扣 | 省 30% | 省 30% |
| 上下文tokens | 1M | 1M |
| 最大輸出tokens | 384K | 1M |
| 輸入類型 | 文字, 圖片 | 文字, 圖片, 影片 |
| 輸出類型 | 文字 | 文字 |
| 上線日期 | 2026-09-10 | 2026-07-16 |
| 端點 | // | // |
同樣的用量
以輸入 1,000,000、輸出 200,000 token 為例，依各模型目前的單價計算。
- DeepSeek-V4.1-Flash
- $0.3768輸入 $0.2094 + 輸出 $0.1675
- Kimi K3
- $4.187輸入 $2.0935 + 輸出 $2.0935
以這個用量計算，DeepSeek-V4.1-Flash 比 Kimi K3 便宜 $3.8102。
同一段程式碼
只換 model 欄位。
curl https://api.cheapaimodel.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $CHEAPAIMODEL_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "deepseek-v4-1-flash",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'什麼時候選哪個
只列公布規格上的差異，再附各供應商自己的介紹。
- DeepSeek-V4.1-Flash 的輸入價較低（每百萬 token $0.209351 對 $2.093511）。
- DeepSeek-V4.1-Flash 的輸出價較低（每百萬 token $0.837404 對 $10.467555）。
- Kimi K3 接受影片輸入，DeepSeek-V4.1-Flash 不接受。
- DeepSeek-V4.1-Flash 較新（2026-09-10 對 2026-07-16）。
- Kimi K3 單次輸出較長（1M 對 384K token）。
關於 DeepSeek-V4.1-Flash
DeepSeek 新架構系列中最小的模型，原生支援影像理解。預設以思考模式運作，也提供非思考模式；DeepSeek 表示它在基準測試上勝過先前的旗艦 DeepSeek-V4-Pro。
關於 Kimi K3
Moonshot AI 的旗艦開放權重模型，2.8 兆參數，建立在 Kimi Delta Attention 與 Attention Residuals 之上。原生支援視覺理解，專為長時程的程式開發、知識工作與深度推理而設計。