DeepSeek V4.1 Flash 1017 vs V4 Pro: 이제 Flash로 충분할까?

올가을 DeepSeek의 제품 라인업은 다소 기묘한 구조입니다. V4 Pro 0813은 더 크고 더 비싼 모델로, 피크 시간대 출력 비용이 1M 토큰당 $3.96으로 Flash의 $1.20보다 3.3배 비쌉니다. 그런데 Flash는 Pro의 8월 출시 이후 두 차례 재학습되었고, 10월 17일 업데이트된 V4.1 Flash 1017은 DeepSeek이 두 모델 모두에 대해 공개한 에이전트 및 코딩 벤치마크 전부에서 Pro를 앞서고 있습니다.

그렇다면 Pro의 높은 가격을 정당화할 만한 코딩이나 에이전트 작업이 아직 남아 있을까요? DeepSeek 자체 수치 기준으로는 거의 없습니다. Pro는 과학 추론 벤치마크 하나에서 근소하게 앞서고, 9월 Flash보다 답변이 짧은 경향이 있습니다. 에이전트, 터미널 작업, 이미지가 포함된 모든 작업에서는 이제 Flash가 더 나은, 더 저렴한 모델입니다.

가격 차이

1M 토큰당 DeepSeek 공식 가격으로, DeepSeek 가격 페이지에서 확인했습니다. 비피크 시간대에는 두 모델 모두 가격이 절반입니다. AIHubMix에서는 피크 시간대 기준으로 Flash 1017이 $0.3098 / $1.2392, Pro 0813이 $1.3944 / $4.1832에 제공됩니다.

Pro는 입력 토큰당 가격이 4.4배, 출력 토큰당 3.3배, 캐시 토큰당 7배 이상 비쌉니다. DeepSeek API의 동시 요청 한도도 더 낮아서, Flash의 2,500에 비해 Pro는 500입니다.

DeepSeek 자체 수치가 말하는 것

아래 Pro 수치는 DeepSeek의 V4.1 Flash 논문 표 3에서 가져왔으며, 모두 최대 노력(max effort) 설정 기준입니다. 1017 수치는 모델 카드에서 가져왔습니다. 두 가지 모두 DeepSeek의 측정치이며, 아직 제3자가 재현하지 않았습니다. 논문의 Pro 열에는 0813 빌드가 명시되어 있지 않지만, Terminal-Bench 2.1 점수는 0813 카드의 수치와 일치합니다.

대시(-)는 DeepSeek이 1017에 대해 해당 점수를 공개하지 않았음을 뜻합니다.

에이전트 관련 항목에서는 격차가 큽니다. Terminal-Bench 4.0에서 Pro는 12.4점, 1017은 42.3점을 기록했고, DeepSWE에서는 62.7점 대 77.0점입니다. 9월 Flash도 이미 코딩 및 에이전트 항목 전반에서 Pro를 넘어섰습니다. Artificial Analysis도 9월에 독자적인 종합 지수에서 같은 결론에 도달하여, V4.1 Flash를 V4 Pro 0813을 앞서는 DeepSeek의 "새로운 플래그십"이라고 평가했습니다.

Pro가 여전히 유리한 부분

해당 목록은 짧으며, 각 항목의 범위도 보이는 것보다 좁습니다.

• GPQA Diamond. Pro의 92.4점은 9월 Flash의 90.9점을 앞섭니다. DeepSeek은 1017 점수를 공개하지 않았으므로, 이 벤치마크가 Pro가 여전히 앞서는 유일한 항목일 수 있습니다.
• 출력 길이. Artificial Analysis는 9월 Flash가 지수 측정에 Pro 0813보다 62% 더 많은 출력 토큰을 사용했다는 것을 확인했습니다. 1017은 더 짧은 출력을 위해 학습되었지만, 아직 제3자가 다시 측정하지 않았습니다. 누군가 측정하기 전까지는, 가격이 3분의 1인 장황한 Flash도 간결한 Pro보다 여전히 저렴합니다.
• 안정적이고 날짜가 명시된 빌드. Pro 0813은 8월부터 서비스되어 왔으며, DeepSeek의 변경 기록에 따르면 계속 제공될 예정입니다. 평가 기준을 Pro에 맞춰 조정해 왔다면, 이 빌드는 이미 익숙한 기준점입니다.
• 지식. 텍스트 전용 HLE 하위 집합에서 Pro(42.7)는 9월 Flash(39.1)와 1017(44.0) 사이에 있습니다. 이 우위는 이제 사라졌습니다.

Pro는 이미지를 전혀 입력받지 못하지만, 1017은 입력받을 수 있습니다. 워크플로 중 어느 단계에서라도 스크린샷, 차트, UI를 읽어야 한다면, 그 점만으로도 선택이 결정됩니다.

두 모델의 동일 작업 비교

두 모델 중 어느 쪽에 대해서도 작업별 토큰 수를 공개한 테스트는 없으므로, 이 예시는 명시된 가정을 사용합니다. 에이전트 버그 수정 세션에서 모델 호출이 40회 발생하고, 총 입력 토큰 1.2M이 전송되며 그중 90%는 캐시에서 제공되고, 사고(thinking)를 포함해 60K 출력 토큰이 생성된다고 가정합니다. 두 모델 모두 같은 토큰 수를 받는 것으로 합니다. AIHubMix 공식 가격 기준은 다음과 같습니다.

피크 시간대 Pro 계산: 0.12M × $1.3944 + 1.08M × $0.0465 + 0.06M × $4.1832 = $0.469.

토큰 수가 같다고 가정하면, 같은 세션에서 Pro는 약 4배의 비용이 듭니다. 손익분기점을 맞추려면 Pro가 Flash 토큰 수의 약 4분의 1로 작업을 끝내야 합니다. Artificial Analysis가 측정한 격차는 이보다 훨씬 작습니다. 9월 Flash는 Pro보다 출력 토큰을 1.62배 사용했으므로, Pro는 25%가 아니라 약 62%의 토큰만 필요했습니다. 그리고 벤치마크에서는 더 저렴한 모델이 작업을 완료할 가능성도 더 높습니다.

Pro가 여전히 필요한 경우

• Pro를 유지하세요 Pro 0813으로 검증된 프로덕션 파이프라인이 있는데 이번 달에 평가를 다시 실행할 시간이 없거나, GPQA 격차가 자체 테스트에서 드러난 과학 QA 작업을 하는 경우입니다.
• Flash로 옮기세요 코딩 에이전트, 터미널 자동화, 도구 호출 파이프라인, 이미지가 포함된 모든 작업, 그리고 동시 요청 처리가 중요한 대용량 작업에 적합합니다.
• 옮기기 전에 테스트하세요 Pro의 짧고 밀도 높은 답변에 의존해 온 장문 글쓰기 및 분석 작업입니다. 1017은 9월 Flash보다 짧지만, 아직 아무도 Pro와 비교 측정하지 않았습니다.

AIHubMix에서 전환 테스트하기

두 모델 모두 하나의 키로 AIHubMix에서 사용할 수 있습니다: deepseek-v4.1-flash-1017 및 deepseek-v4-pro-0813. 자체 평가 세트를 두 모델에 각각 실행하고, 통과율을 비교한 뒤 요청 로그에서 실행별 비용을 확인하세요. AIHubMix 비교 페이지에서는 두 모델의 사양과 가격을 나란히 볼 수 있습니다.

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key=os.environ["AIHUBMIX_API_KEY"], base_url="https://aihubmix.com/v1")

for model in ("deepseek-v4-pro-0813", "deepseek-v4.1-flash-1017"):
    resp = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=[{"role": "user", "content": "Find the bug: def mean(xs): return sum(xs) / len(xs) - 1"}],
        max_tokens=16000,
    )
    print(model, resp.usage.completion_tokens, resp.choices[0].message.content[:200])

자체 프롬프트에 대해 completion_tokens을 비교하는 것이, 1017의 더 짧은 출력이 내 워크로드에서 Pro와 견줄 만한지 가장 빠르게 확인하는 방법입니다.

FAQ

DeepSeek V4.1 Flash 1017이 V4 Pro보다 나은가요?
DeepSeek이 두 모델 모두에 대해 공개한 코딩 및 에이전트 벤치마크 전부에서는 그렇습니다. 종종 큰 차이로 앞섭니다. Terminal-Bench 4.0은 42.3 대 12.4이고, DeepSWE는 77.0 대 62.7입니다. 모두 DeepSeek 자체 수치입니다.

V4 Pro는 얼마나 더 비싼가요?
DeepSeek의 피크 가격 기준으로 Pro는 1M 토큰당 입력 $1.32, 출력 $3.96이며, Flash는 $0.30과 $1.20입니다. 출력 기준으로 3.3배 차이입니다. 비피크 시간대에는 두 가격 모두 절반이 됩니다.

V4 Pro가 여전히 더 나은 부분은 어디인가요?
Pro는 GPQA Diamond에서 92.4점을 기록해 9월 Flash의 90.9점을 앞섭니다. 1017 점수는 아직 공개되지 않았습니다. Artificial Analysis는 또한 9월 Flash가 Pro보다 더 많은 출력 토큰을 사용했다고 측정했습니다.

V4 Pro는 이미지를 지원하나요?
아니요. DeepSeek 가격 페이지에서 비전 기능은 Flash에만 표시되어 있습니다.

DeepSeek이 V4 Pro를 종료할 예정인가요?
DeepSeek은 V4 Pro를 계속 제공하겠다고 밝혔으며, 종료 날짜는 발표하지 않았습니다.

1017의 더 짧은 출력 덕분에 작업당 비용이 Pro보다 저렴해질 수 있나요?
토큰 수가 같다고 가정하면 이미 작업당 비용이 더 저렴하며, 위 예시에서는 약 4배 차이가 납니다. 출력이 더 짧아지면 그 격차는 더 벌어집니다.

지금 Pro 프로덕션 파이프라인을 옮겨야 할까요?
먼저 두 모델 모두에서 평가 세트를 실행해 보세요. 1017의 통과율이 Pro와 같다면 전환으로 비용을 줄이고 동시 처리 여유도 확보할 수 있습니다.

계속 읽기: DeepSeek V4.1 Flash 1017 시리즈

• Pro에서 전환하는 것은 DeepSeek이 제자리에서 업데이트하는 모델로 옮기는 것입니다. 1017에서 무엇이 바뀌었는지는 업그레이드 글에서 자세히 설명합니다: DeepSeek V4.1 Flash 1017: Same Price, Shorter Outputs. Should You Switch?
• Pro 연동을 Flash로 옮기시나요? 마이그레이션 가이드에서 두 모델 모두에 적용되는 thinking 모드 400 오류와 과금 규칙을 다룹니다: Migrating to DeepSeek V4.1 Flash 1017: The reasoning_content 400, the Silent Alias Swap, and Peak-Hour Billing
• Flash가 Pro를 대체한다면, 다음 질문은 DeepSeek 제품군 밖의 모델들과 어떻게 비교되는가입니다: DeepSeek V4.1 Flash 1017 vs Claude Haiku 5.5: Which Cheap Model for Terminal Coding Agents?

출처

• DeepSeek 모델 및 가격 (DeepSeek)
• DeepSeek-V4.1-Flash: Pushing the Limits of KV Cache Compression (DeepSeek-AI, arXiv)
• DeepSeek V4.1 Flash 1017 vs DeepSeek V4 Pro 0813 (AIHubMix)
• DeepSeek V4.1 Flash (max): Intelligence, Performance & Price Analysis (Artificial Analysis)
• DeepSeek V4.1 Flash 1017 Tested: Specs, Benchmarks & Price (Kingy.ai)