大模型网摘deepseek-flash 对比 GPT-6.1 Terra：价格差 6 倍以上，差的不只是钱
把 DeepSeek 与 OpenAI 当前各自的主力量产档放在一起看，价差一目了然：deepseek-flash（DeepSeek-V4.1-Flash-1017）标价输入 0.15 美元、输出 0.6 美元（均为每百万 tokens 错峰价），而 OpenAI 11 月初补齐阵容的 GPT-6.1 Terra 按 1/5 美元计。输入约 6.7 倍、输出约 8.3 倍的差距，足以改变任何规模化应用的成本模型。但价格从来不是全部——这篇按四个坐标把两档模型摆开，帮你按负载而不是按价签做决定。
坐标一：价格结构
deepseek-flash 的价格表有三层：缓存命中输入低至 0.003 美元/百万 tokens，缓存未命中 0.15 美元，峰时（UTC 周一至周五 01:00–04:00 与 06:00–10:00）翻倍至 0.3 美元；输出 0.6 美元（峰时 1.2 美元）。GPT-6.1 Terra 的 1/5 美元定价目前未见分时的峰谷机制（细节以 OpenAI 官方页面为准）。对重复前缀多的工作负载——比如带长系统提示的智能体、批量文档处理——DeepSeek 的缓存命中价能把输入成本压到几乎可以忽略，这是账面上额外的一层优势，详见本站 GPT-6.1 Terra 定价速查与 flash 的模型线盘点。
坐标二：上下文与输出窗口
deepseek-flash 提供 1M tokens 上下文与 384K 最大输出，官方明确写入规格表；整本代码库、数百页文档可以一次放入。GPT-6.1 Terra 的上下文规格本站未在公开页面查到与 1M 同量级的标注，截至发稿以 OpenAI 官方文档为准。对长文档问答、全库代码审计这类任务，窗口大小直接决定架构——放得下就不用做检索切分。
坐标三：多模态与电脑操作
两档都支持图像输入：flash 带原生视觉（2026 年 9 月随 V4.1-Flash 发布上线），Terra 则以"中档定位、视觉与电脑操作"补齐 OpenAI 的 Astra/Sol/Terra/Luna 四档阵容（见本站发布报道）——computer use 是 Terra 的差异点，flash 没有对应能力。如果你的场景是"让模型替你操作浏览器/桌面"，这是决定性的一票。
坐标四：智能体编码场景
DeepSeek 官方文档把 Claude Code、Codex、OpenCode 等 Agent 工具列为直接可用后端，自家 Harness 编码智能体也在开发者预览中；1017 版本对智能体编码做了专项强化。Terra 所在的 GPT-6.1 系列同样是主流编码工具的常驻选项。两边在工具生态上都已就位，分差要看基准之外的真实任务表现——本站此前的1017 对比 Kimi K3.1 Pro提供了一种实测框架，同样适用于对照 Terra。
结论：按负载选，按倍数算账
三条路。高吞吐、成本敏感、长上下文：deepseek-flash，错峰叠加缓存能把成本压到 Terra 报价的约十分之一量级；需要电脑操作或深度绑定 OpenAI 生态：Terra，多花的钱买的是能力面；拿不准：用同一组真实任务做双盲对比，再乘上各自的月调用量算总账——价格差 6 倍意味着，flash 上可行的产品在 Terra 上未必算得过账。以上价格与规格均整理自官方公开页面，实际以各官方文档的最新版本为准。