大模型网摘智能编码成本对比：V4.1-Flash-1017 对阵 GPT-Sol、Claude Opus 5、GLM-5.3 与 Kimi K3
V4.1-Flash-1017 的卖点集中在"每任务成本"。本文以官方 DeepSWE v1.1 图表（据 The Decoder 报道）为主轴，结合各家现行 API 价格，看看不同规模的模型在智能体编码场景下怎么选。截至发稿，独立第三方基准尚未发布。
单任务成本口径
| 模型 | DeepSWE v1.1 表现 | 平均单任务成本 |
|---|---|---|
| DeepSeek V4.1-Flash-1017 | 77.0% Pass@1 | 约 $0.20（低档约 $0.10） |
| DeepSeek V4.1-Flash（前代） | 74.2% | 约 $0.50 |
| GPT-6 Astra / Gemini 3.8 Flash / Claude Opus 5 | 均低于 77% | 约 $2–$10+ |
官方图表还列出了 GPT-Sol 系列、Kimi K3、GLM-5.3 等对手，Flash-1017 在多个编码与智能体项目上领先。需要强调：这是厂商自测数据，横向口径未必一致。
token 单价参考
按各家属现行 API 牌价，deepseek-flash 缓存未命中输入 0.15–0.30 美元/百万、输出 0.60–1.20 美元/百万（谷时半价）；上一轮与 GPT-6.1-Sol、GLM-5.3 的逐项单价对照见Flash 对比 GPT-6.1-Sol 与 GLM-5.3。单任务成本差异主要来自输出长度与每任务轮次，而非单纯单价。
怎么选
- 高并发批量任务（批量修 bug、迁移、CI 内置智能体）：Flash-1017 的 2500 并发与 $0.2 级单任务成本优势明显；
- 复杂架构与长链推理：可评估 deepseek-v4-pro、Claude Opus 5.5 等更大模型，接受更高单价换成功率；
- 生态绑定：已在 Claude Code、Codex、GLM/Kimi 工具链内的团队，切换前先跑自己的回归任务集，参考V4.1-Flash 评测的方法。
提醒
基准图表会随版本变化，本表数字截至 2026 年 10 月 19 日。技术细节与 RLSF 训练法见模型解读；发布当日新闻见要点速览。