DeepSeek V4.1 Flash 1017: Aynı Fiyat, Daha Kısa Çıktılar. Geçmeli Miyiz?

Cumartesi, 17 Ekim 2026'da DeepSeek, deepseek-flash API adının arkasındaki modeli yeni bir checkpoint olan DeepSeek-V4.1-Flash-1017 ile değiştirdi. Fiyat değişmedi, bağlam penceresi değişmedi, çağrı yöntemi de değişmedi. Değişen model: DeepSeek, terminal ve program oluşturma kıyaslamalarında iki haneli kazanımlar bildiriyor ve yeni checkpoint'in görevleri daha hızlı tamamladığını, çıktıların ise daha kısa olduğunu söylüyor.

Kısa cevap: September V4.1 Flash üzerinde kodlama ajanları veya araç yoğun iş akışları çalıştırıyorsanız geçin. Token başına aynı ücreti ödersiniz ve DeepSeek'in kendi maliyet grafiğine göre tamamlanan görev başına çok daha az. İş yükünüz bilgi yoğun soru-cevapsa durum daha zayıf; bu alanda öncü sınır modeller hâlâ önde.

AIHubMix'te yeni checkpoint kendi kimliğine sahip: deepseek-v4.1-flash-1017. Yani model adını değiştirmediğiniz sürece sizin için hiçbir şey değişmez.

Neler değişti, neler aynı kaldı

DeepSeek'in sürüm notu 1017'yi "performans ve maliyette Pareto iyileştirmesi" olarak tanımlıyor; Hugging Face kartı ise "küçük bir güncelleme" diyor. İkisi de doğru: mimari ve API yüzeyi değişmemiş, eğitim sonrası (post-training) ise yeni. DeepSeek bunu "uçtan uca proje geliştirmeyi iyileştirmek için kendi kendine geri bildirimle pekiştirmeli öğrenme" olarak tanımlıyor.

Eski adlar deepseek-v4-flash ve deepseek-v4-flash-vision-exp DeepSeek'in API'sinde hâlâ çalışıyor ve ikisi de artık Flash fiyatlarıyla 1017 üzerinde çalışıyor. DeepSeek, September checkpoint'ini sabitlemenin bir yolunu sunmuyor; dolayısıyla deepseek-flash'ı doğrudan çağıran herkes zaten yeni modele taşınmış oldu.

Kazanımların nerede çıktığı

Aşağıdaki tüm rakamlar DeepSeek'in model kartı ve değişiklik günlüğünden alınmıştır; henüz kimse bunları bağımsız olarak yeniden üretmedi. The Decoder ve Kingy.ai aynı tabloyu derledi ve aynı uyarıyı yapıyor.

Terminal-Bench 4.0, Claude Code harness içinde çalıştırıldı; DeepSWE ise mini-SWE-v2 içinde.

Tablo açık: en büyük sıçramalar uzun terminal oturumlarında ve sıfırdan program oluşturmada; bu da DeepSeek'in eğitim hedefleriyle örtüşüyor. Depo düzeyinde hata düzeltme (DeepSWE, NL2Repo) ve görsel alanlar iki-üç puan hareket etti.

Asıl yükseltme daha kısa çıktılar

September checkpoint'i çok konuştuğu için ucuz bir model için pahalıya mal oluyordu. Artificial Analysis onu max çabada Intelligence Index'te çalıştırdığında, medyan olan 130M'e karşılık yaklaşık 250M çıktı token'ı üretti; bu, DeepSeek'in kendi V4 Pro 0813 modelinden %62 fazla.

1017 tam olarak bunu hedefliyor. DeepSeek'in DeepSWE grafiği (x ekseninde görev başına maliyet, The Decoder'ın okuduğu biçimde) September modelini görev başına yaklaşık 0.50 $ ile %74.2'ye, 1017'yi en yüksek ayarında 0.20 $'ın hemen altında %77.0'a, 1017'yi düşük ayarında ise yaklaşık 0.10 $ ile %72'nin üzerine yerleştiriyor. Token başına fiyat aynı olduğundan, bu tasarrufun neredeyse tamamı modelin daha az token kullanmasından ve daha az turda bitirmesinden geliyor.

İki uyarı. DeepSeek, çıktıların ne kadar kısaldığını söylemedi ve bu görev başına maliyetler üçüncü taraf ölçümü değil, satıcının grafiğinden okunuyor. %60'lık bir tasarrufa göre plan yapmadan önce kendi iş yükünüzü çalıştırın.

Üstteki kademeye ne kadar yaklaşıyor

DeepSeek'in ürün dizisi içinde üstteki kademe V4 Pro 0813. 1017 ise DeepSeek'in her ikisi için yayımladığı her ajan kıyaslamasında onu geçmiş durumda (Terminal-Bench 4.0: 42.3'e karşı 12.4; DeepSWE: 77.0'a karşı 62.7). Bu konu, bu serinin kendi yazısını hak ediyor.

Öncü modellere karşı tablo karışık. DeepSeek'in tablosunda DeepSWE, Automation-Bench, Agents' Last Exam ve Apex'te Claude Opus 5'i geçiyor; ancak Opus 5, Terminal-Bench 4.0 (51.8), ProgramBench (37.0), NL2Repo (75.3) ve HLE'de (56.3) hâlâ önde. DeepSeek eski modellerle de karşılaştırma yapmış: Opus 5.5, Sonnet 5.5 ve GPT-6 nesli tabloda yer almıyor; Google ise ayrıca Opus 5.5'in Terminal-Bench 4.0'da 66.4 aldığını bildiriyor.

Fiyat ve gerçek maliyet

1M token başına yoğun saat fiyatları, önbellek kaçırma durumu için. Yoğun saatler hafta içi 01:00–04:00 ve 06:00–10:00 UTC'dir; diğer tüm saatler, hafta sonları ve Çin resmi tatilleri yoğun saat dışında olup yarı fiyatına tarifelendirilir. Flash önbellek isabetleri yoğun saatte DeepSeek'te 0.006 $, AIHubMix'te 0.0062 $ tutar. AIHubMix şu anda 1017 için süreli %30 indirim uyguluyor; buradaki rakamlar liste fiyatlarıdır.

Tek bir ajan oturumunun maliyeti. 1017 için token sayılarını veren yayımlanmış bir test yok, bu yüzden bu örnek belirtilen varsayımları kullanıyor: 40 model çağrısından oluşan bir hata düzeltme oturumu, toplam 1.2M girdi token'ı (bunun %90'ı önbellekten sunuluyor) ve düşünme dahil 60K çıktı token'ı. AIHubMix liste fiyatlarıyla:

1017 için yoğun saatte hesaplama: 0.12M × $0.3098 + 1.08M × $0.0062 + 0.06M × $1.2392 = $0.118.

Aynı token sayıları September modelinde de aynı maliyeti tutar, çünkü fiyat aynıdır. Fark token sayılarının kendisinde ortaya çıkar: 1017 aynı düzeltme için daha az tur ve daha kısa yanıtlara ihtiyaç duyarsa fatura da onlarla birlikte küçülür. Toplu işleri yoğun saatlerin dışında planlamak faturayı bir kez daha yarıya indirir.

Çaba (effort) diğer kaldıraçtır. DeepSeek'in V4.1 Flash makalesi, API'nin low, high ve max kademelerini dahili 50, 75 ve 100 çaba değerlerine eşliyor ve son adımın, yani max'in, "sınırlı iyileşmeler için ajan yörüngelerini 1.6–1.8× uzattığını" bildiriyor. Ajanları varsayılan olan high ile başlatın ve max'ı en zor görevlere saklayın.

En iyi seçim olmadığı durumlar

• Bilgi yoğun sorular. Araçsız HLE 42.6, Opus 5'in (56.3) çok gerisinde ve Claude Haiku 5.5'in (45.9, Anthropic'in rakamı) altında. Ham bilgi hâlâ Flash ailesinin zayıf noktası.
• Uzun, zor kabuk oturumları. Terminal-Bench 4.0'da 42.3 büyük bir sıçrama, ancak bu kıyaslamada Sonnet 5.5 (70.6) ve Opus 5.5 (66.4) farklı bir ligde.
• Dondurulmuş bir model gerektiren iş yükleri. DeepSeek'in kendi API'sinde deepseek-flash sürekli güncellenen bir takma addır ve September checkpoint'i sabitlenemez. Tekrarlanabilir davranışa ihtiyacınız varsa tarihli bir model kimliği çağırın.
• Tüm trafiği yoğun saatlere denk gelen iş yükleri. Yoğun saat dışı fiyat, yoğun saat fiyatının yarısıdır; 01:00–10:00 UTC hafta içi aralığına sıkışmış bir iş yükü ise tam ücret öder.

Kim geçmeli, kim beklemeli

• Hemen geçin: September Flash üzerindeki kodlama ajanları, terminal otomasyonu ve araç çağıran hatlar. Aynı fiyat, daha iyi puanlar ve DeepSeek'in ölçümüne göre görev başına daha az token.
• Bir regresyon testinden sonra geçin: katı çıktı formatı olan üretim promptları veya değerlendirme paketleri. Daha kısa çıktılar, eski ayrıntılılığı bekleyen ayrıştırıcıları bozabilir.
• Olduğunuz yerde kalın ya da başka yere bakın: bilgi yoğun soru-cevap ve zaten öncü bir model gerektiren zor hata ayıklama. 1017 bunu değiştirmiyor.

AIHubMix'te deneyin

AIHubMix, 1017'yi Chat Completions, Responses API ve Anthropic Messages üzerinden sunuyor. Bir anahtar oluşturun ve hızlı başlangıç rehberini izleyin, ardından openai SDK'sı ile çağırın:

import os
from openai import OpenAI

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

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4.1-flash-1017",
    messages=[{"role": "user", "content": "Write a Python function that merges overlapping intervals."}],
    reasoning_effort="high",
    max_tokens=32000,
)
print(resp.choices[0].message.content)

19 Ekim'de yapılan bir test çalıştırmasında AIHubMix, reasoning_effort için low, high ve max değerlerini kabul etti; her yanıtın model alanı ise deepseek-v4-1-flash-261017 olarak okundu. 1017 checkpoint'inin yanıt verdiğini bu şekilde doğrulayabilirsiniz. Düşünme varsayılan olarak açık ve düşünme token'ları max_tokens değerine dahil ediliyor, bu yüzden bu değeri cömert tutun; model kartı uzun ajan çalıştırmaları için en az 256K öneriyor. İki checkpoint'i yan yana görmek için AIHubMix karşılaştırma sayfasını açın.

SSS

DeepSeek V4.1 Flash 1017 yeni bir model mi, yoksa güncelleme mi?
Aynı mimari, bağlam penceresi ve API yüzeyine sahip, V4.1 Flash'ın güncellenmiş bir checkpoint'idir. DeepSeek bunu küçük bir güncelleme olarak adlandırıyor; kıyaslama kazanımları ise yeni eğitim sonrası aşamasından geliyor.

1017 ile fiyat değişti mi?
Hayır. DeepSeek, Flash fiyatını yoğun saatte 1M token başına 0.30 $ girdi ve 1.20 $ çıktı olarak tuttu; yoğun saat dışında ise bu fiyatın yarısı geçerli. AIHubMix bunu yoğun saatte 0.3098 $ ve 1.2392 $ olarak listeliyor; şu anda süreli %30 indirim uygulanıyor.

AIHubMix'te hangi model kimliğini kullanmalıyım?
deepseek-v4.1-flash-1017 kullanın. deepseek-flash adı DeepSeek'in kendi API'sine ait; orada artık 1017'ye işaret ediyor.

DeepSeek'in API'sinde September checkpoint'ini kullanmaya devam edebilir miyim?
Hayır. DeepSeek, deepseek-flash'ı ve eski Flash adlarını 1017'ye taşıdı ve September sürümü için sabitlenmiş bir ad sunmuyor.

Çıktılar ne kadar kısaldı?
DeepSeek bir rakam yayımlamadı. DeepSWE grafiği, token başına aynı fiyatta görev başına maliyetin yaklaşık 0.50 $'dan 0.20 $'ın altına düştüğünü gösteriyor; bu da çok daha kısa çalıştırmalara işaret ediyor, ancak bu bir satıcı rakamı.

Hangi reasoning effort değerini kullanmalıyım?
Varsayılan olan high ile başlayın. Basit, gecikmeye duyarlı çağrılar için low, yalnızca en zor görevler için max kullanın; çünkü DeepSeek'in kendi makalesi max'in ajan çalıştırmalarını küçük kazanımlar için 1.6 ila 1.8 kat uzattığını söylüyor.

1017, Claude Opus 5'ten daha iyi mi?
DeepSeek, DeepSWE ve Automation-Bench gibi bazı ajan kıyaslamalarında 1017'nin önde olduğunu bildiriyor. Opus 5 ise Terminal-Bench 4.0, ProgramBench, NL2Repo ve HLE'de hâlâ önde; daha yeni öncü modeller ise DeepSeek'in karşılaştırmasında yer almadı.

Okumaya devam edin: DeepSeek V4.1 Flash 1017 serisi

• Mevcut bir entegrasyonu taşıyor musunuz? Geçiş rehberi reasoning_content 400 hatasını, sessiz takma ad değişimini, yoğun saat faturalandırmasını ve kodlama aracı kurulumunu kapsıyor: DeepSeek V4.1 Flash 1017'ye Geçiş: reasoning_content 400 Hatası, Sessiz Takma Ad Değişimi ve Yoğun Saat Faturalandırması
• Anthropic'in ajan işleri için en ucuz modeliyle karşılaştırmak mı istiyorsunuz? Karşılaştırmada her iki model de terminal kodlama görevinde test ediliyor: DeepSeek V4.1 Flash 1017 vs Claude Haiku 5.5: Terminal Kodlama Ajanları İçin Hangi Ucuz Model?
• Hâlâ V4 Pro için ödeme yapıyor musunuz? Bu yazı, Flash'ın onu gereksiz hale getirip getirmediğini inceliyor: DeepSeek V4.1 Flash 1017 vs V4 Pro: Flash Artık Yeterli mi?

Kaynaklar

• DeepSeek-V4.1-Flash-1017 sürüm notu (DeepSeek)
• DeepSeek-V4.1-Flash-1017 model kartı (Hugging Face)
• AIHubMix üzerinde DeepSeek V4.1 Flash 1017 (AIHubMix)
• Deepseek V4.1 Flash 1017, ajan görevlerinde daha büyük rakiplerini geride bırakıyor (The Decoder)
• DeepSeek V4.1 Flash 1017 Test Edildi: Teknik Özellikler, Benchmarklar ve Fiyat (Kingy.ai)