Com dez dias de diferença, os dois modelos de agente mais baratos e sérios de outubro de 2026 chegaram por caminhos opostos. A Anthropic lançou o Claude Haiku 5.5 em 7 de outubro, com preço de $0.10 de input e $0.50 de output por 1M de tokens, apresentado como o subagente que fica abaixo do Sonnet e do Opus. A DeepSeek respondeu em 17 de outubro com o V4.1 Flash 1017, uma atualização voltada diretamente para trabalho de programação de ponta a ponta.
A decisão depende de uma única tarefa: uma sessão de programação no terminal no Claude Code, em que o agente lê arquivos, executa testes e edita código ao longo de dezenas de turnos. Nessa tarefa:
- A capacidade é próxima, com uma pequena vantagem para o 1017. O único benchmark que os dois fornecedores reportam para essa tarefa, o Terminal-Bench 4.0, tem 42.3 para o 1017 e 39.2 para o Haiku 5.5.
- O custo depende do tamanho do contexto. Abaixo de 100K tokens por requisição, o Haiku 5.5 custa cerca do mesmo que o 1017 fora do pico e metade do custo do 1017 no pico. Acima de 100K, o Haiku cobra a requisição inteira a cinco vezes a taxa, e o 1017 passa a ser o modelo mais barato por uma grande margem.
- O Haiku vence em outros pontos: perguntas de conhecimento, entrada de PDF, uso de computador e resistência a prompt injection.
Por que este par
Ambos são a camada mais barata com capacidade de agente de seus fornecedores, ambos foram lançados na mesma quinzena e ambos rodam dentro do Claude Code. A Anthropic posiciona o Haiku 5.5 como subagente de programação e o tornou o modelo haiku padrão do Claude Code na sua API. A DeepSeek oferece um endpoint no formato Anthropic e mediu a pontuação do 1017 no Terminal-Bench 4.0 dentro do harness do Claude Code. O interesse de busca segue a mesma linha: páginas de comparação desse par exato surgiram em poucos dias após o lançamento do 1017.
O Gemini 3.8 Flash é o outro nome na conversa e aparece no próprio gráfico de custos da DeepSeek. Ele foi lançado no início de setembro, com preço de $0.75 de input e $3.75 de output, várias vezes o preço de qualquer um dos modelos aqui, por isso fica fora desta comparação.
A tarefa: uma sessão de programação no terminal no Claude Code
O benchmark que corresponde a esta tarefa é o Terminal-Bench 4.0: sessões longas de shell com ferramentas reais, pontuadas conforme o agente termina o trabalho. Os números abaixo são informados pelos fornecedores: os da DeepSeek vêm da sua ficha técnica do modelo, os da Anthropic do anúncio do Haiku 5.5. Ninguém ainda executou os dois sob o mesmo harness e as mesmas configurações.
| Modelo | Terminal-Bench 4.0 | Reportado por |
|---|---|---|
| Claude Sonnet 5.5 | 70.6 | Anthropic |
| DeepSeek V4.1 Flash 1017 | 42.3 | DeepSeek |
| Claude Haiku 5.5 | 39.2 | Anthropic |
| DeepSeek V4.1 Flash (Sept) | 31.2 | DeepSeek |
A DeepSeek executou o Terminal-Bench 4.0 no Claude Code; a Anthropic não informa o nível de esforço do Haiku na tabela principal.
Uma diferença de três pontos entre dois números informados pelos fornecedores, com configurações diferentes, não é uma vitória decisiva. As execuções independentes do Terminal-Bench 4.0 do Haiku 5.5 ficam abaixo do número da Anthropic e discordam entre si, e ainda não há resultado independente publicado para o 1017. Leia isso como "praticamente empatados, com ligeira vantagem para o 1017", e não como um ranking. A própria orientação da Anthropic aponta na mesma direção: "Sonnet 5.5 e Opus 5.5 continuam sendo as melhores escolhas para tarefas complexas de programação agentiva, como as medidas pelo Terminal-Bench 4.0." Nenhum dos dois modelos baratos é a escolha certa para as sessões de shell mais difíceis.
Além desse benchmark, os dois fornecedores publicam quase nenhum número em comum. A DeepSeek reporta DeepSWE v1.1 (77.0) e ProgramBench (29.1); a Anthropic reporta FrontierCode 1.1 (46.4) e OSWorld 2.1 (72.4). Nenhum desses tem uma pontuação publicada para o outro modelo.
Onde cada um vence
| Área | V4.1 Flash 1017 | Claude Haiku 5.5 |
|---|---|---|
| Terminal-Bench 4.0 | 42.3 | 39.2 |
| HLE, sem ferramentas | 42.6 | 45.9 |
| Janela de contexto | 1M | 1M |
| Saída máxima | 384K | 128K |
| Tipos de entrada | Texto, imagens | Texto, imagens, PDF |
| Preço acima de 100K de prompt | Sem alteração | 5x |
| Níveis de esforço | 3 | 5 |
| Pesos abertos | Sim, MIT | Não |
Números de benchmark informados pelos fornecedores. Os níveis de esforço da DeepSeek são low, high e max; os do Haiku são low, medium (padrão), high, xhigh e max.
O 1017 é mais forte em sessões longas (sem sobretaxa de contexto longo, três vezes o teto de saída), trabalho de terminal e construção de programas, e equipes que querem pesos abertos como alternativa.
O Haiku 5.5 é mais forte em etapas com muito conhecimento envolvido, trabalho com PDFs e documentos, uso de computador (72.4 no OSWorld 2.1, que a DeepSeek não reporta) e agentes que leem conteúdo não confiável: a ComputingForGeeks cita cenários de programação da Gray Swan em que o sucesso de prompt injection caiu de 58.4% no Haiku 4.5 para 0.08%. Ele também roda no protocolo nativo da Anthropic no Claude Code, sem camada de tradução para os blocos de thinking.
Quanto custa a sessão em cada um
Nenhum teste publicado fornece contagens de tokens por tarefa para nenhum dos dois modelos, então este exemplo usa premissas declaradas. A sessão tem 40 chamadas ao modelo. O prompt começa em 20K tokens e cresce 4K por chamada (saída das ferramentas mais a resposta anterior), terminando em 176K. Cada chamada lê o prompt anterior do cache e adiciona 4K tokens novos, e produz 1.5K tokens de saída, incluindo thinking. Os dois modelos recebem as mesmas contagens de tokens, embora seus tokenizadores sejam diferentes.
Regras de preço aplicadas, com os preços de lista da AIHubMix:
- 1017: tokens novos à taxa de cache-miss, prefixo em cache à taxa de cache-hit, no pico ou fora do pico.
- Haiku 5.5: tokens novos gravados no cache de 5 minutos, prefixo em cache lido dele. Qualquer chamada cujo prompt ultrapasse 100K é cobrada inteiramente na faixa mais alta ($0.50 de input, $2.50 de output, $0.05 de leitura de cache, $0.625 de gravação de cache).
| Sessão | 1017 no pico | 1017 fora do pico | Haiku 5.5 |
|---|---|---|---|
| Primeiras 21 chamadas, prompt até 100K | $0.077 | $0.039 | $0.040 |
| Todas as 40 chamadas, prompt até 176K | $0.152 | $0.076 | $0.288 |
No Haiku 5.5, as 19 chamadas acima de 100K custam $0.248 dos $0.288. Cálculo para o 1017 no pico, sessão completa: 176K novos × $0.3098 + 3.744M em cache × $0.0062 + 60K de saída × $1.2392 = $0.152.
Duas alavancas práticas decorrem disso:
- No Haiku 5.5, mantenha cada requisição abaixo de 100K. O
/compactdo Claude Code e subagentes de vida curta fazem isso. As mesmas 40 chamadas cobradas inteiramente na taxa de prompt curto custariam $0.089. - No 1017, mova execuções de agentes em lote e noturnas para fora de 01:00–04:00 e 06:00–10:00 UTC em dias úteis, o que reduz a conta pela metade. A AIHubMix também está com um desconto de 30% por tempo limitado no 1017, não incluído acima.
Antes de trocar, em qualquer direção
- Ao migrar para o Haiku 5.5: a API rejeita valores de
temperaturediferentes de 1, qualquertop_k, thinking manual combudget_tokense prefill do assistente, todos com erro 400. A análise da ComputingForGeeks também observa que ele recusou mais do que qualquer outro modelo em uma auditoria comportamental automatizada, e que classificadores de cibersegurança mais rigorosos bloqueiam alguns trabalhos de segurança. - Ao migrar para o 1017: na API da DeepSeek, o modo de thinking com ferramentas exige que todo
reasoning_contentanterior seja devolvido à API, senão a requisição falha com 400, então um cliente que o descarte quebra após a primeira chamada de ferramenta. Em um teste feito via AIHubMix em 19 de outubro, a mesma requisição retornou 200. O post de migração desta série cobre isso e as regras de cobrança no horário de pico.
Quem deve escolher cada um
- Escolha o 1017 para agentes de programação principais com contextos longos, execuções noturnas ou em lote que você pode agendar fora do pico e tarefas que constroem um programa a partir de uma especificação.
- Escolha o Haiku 5.5 para chamadas de subagentes curtas e restritas abaixo de 100K tokens, etapas com muitos documentos, uso de computador e pipelines que leem conteúdo web ou de repositório não confiável.
- Use os dois em uma mesma configuração do Claude Code: um modelo mais forte planeja, o 1017 faz a execução longa e o Haiku 5.5 cuida de consultas rápidas e resumos.
Use os dois com uma única chave
Os dois modelos estão na AIHubMix: deepseek-v4.1-flash-1017 e claude-haiku-5-5. Para experimentá-los no Claude Code, aponte-o para a AIHubMix conforme descrito no guia do Claude Code:
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://aihubmix.com"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="$AIHUBMIX_API_KEY"
export ANTHROPIC_MODEL="deepseek-v4.1-flash-1017"
claude
No teste da AIHubMix de 19 de outubro, o 1017 completou uma chamada de ferramenta em duas etapas pelo protocolo Anthropic Messages que o Claude Code usa. Uma requisição sem configuração de esforço voltou sem thinking, então mantenha um nível de esforço definido (por exemplo, CLAUDE_CODE_EFFORT_LEVEL=high). Dentro de uma sessão, /model claude-haiku-5-5 troca para o Haiku com a mesma chave, então você pode rodar o mesmo teste que falha nos dois modelos e comparar os diffs e os logs de requisição. Para especificações e preços lado a lado, veja a página de comparação da AIHubMix.
Perguntas frequentes
O DeepSeek V4.1 Flash 1017 é melhor que o Claude Haiku 5.5 para programação?
No Terminal-Bench 4.0, o único benchmark compartilhado de programação, o 1017 reporta 42.3 e o Haiku 5.5 reporta 39.2. Ambos são números dos fornecedores com configurações diferentes, então trate-os como praticamente empatados, com uma pequena vantagem para o 1017.
Qual é mais barato?
Abaixo de 100K tokens por requisição, o Haiku 5.5 custa cerca do mesmo que o 1017 fora do pico e cerca de metade do custo do 1017 no pico. Acima de 100K, o Haiku cobra a requisição inteira a cinco vezes a taxa, e o 1017 passa a ser a opção mais barata.
O Haiku 5.5 cobra mais por prompts longos?
Sim. Quando um prompt ultrapassa 100K tokens, os preços de input, output e cache dessa requisição inteira sobem para cinco vezes a taxa de prompt curto.
Posso usar o DeepSeek V4.1 Flash 1017 no Claude Code?
Sim. A DeepSeek mediu sua pontuação no Terminal-Bench 4.0 no Claude Code, e você pode executá-lo por um endpoint compatível com Anthropic, como o da AIHubMix, configurando a URL base, a chave e o nome do modelo.
Qual é melhor para subagentes?
Para chamadas de subagentes curtas e restritas abaixo de 100K tokens, o Haiku 5.5 é a escolha natural e é o modelo haiku padrão do Claude Code na API da Anthropic. Para agentes de execução de longa duração, o 1017 evita a sobretaxa de prompt longo.
Onde o Haiku 5.5 vence claramente?
Em perguntas de conhecimento (HLE 45.9 contra 42.6), entrada de PDF, uso de computador e resistência a prompt injection, segundo os números reportados pela Anthropic.
Algum dos dois é bom o suficiente para substituir o Sonnet 5.5?
Não para programação agentiva complexa. O Sonnet 5.5 reporta 70.6 no Terminal-Bench 4.0, bem acima dos dois, e a própria Anthropic recomenda Sonnet ou Opus para essas tarefas.
Continue lendo: a série DeepSeek V4.1 Flash 1017
- Quer o panorama completo do que o 1017 mudou antes de escolhê-lo em vez do Haiku? O post de atualização cobre os ganhos de benchmark e a queda de custo por tarefa: DeepSeek V4.1 Flash 1017: Mesmo Preço, Saídas Mais Curtas. Vale Trocar?
- Escolher 1017 para o Claude Code significa lidar com as regras do modo de raciocínio; o guia de migração mostra o erro 400 e a correção: Migrando para o DeepSeek V4.1 Flash 1017: o erro 400 de reasoning_content, a troca silenciosa de alias e a cobrança em horário de pico
- Se o 1017 já supera o Haiku nas suas tarefas, ele também pode substituir o nível mais caro da própria DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017 vs V4 Pro: o Flash já é suficiente?
Fontes
- Ficha do modelo DeepSeek-V4.1-Flash-1017 (Hugging Face)
- Apresentando o Claude Haiku 5.5 (Anthropic)
- DeepSeek V4.1 Flash 1017 vs Claude Haiku 5.5 (AIHubMix)
- Claude Haiku 5.5: preços, benchmarks, testado (ComputingForGeeks)
- DeepSeek V4.1 Flash 1017 testado: especificações, benchmarks e preço (Kingy.ai)
