← Все гайды AI Release
EN Подписаться на @ai_release1

DeepSeek V4.1-Flash-1017 или DeepSeek V3: что выбрать для API и приложений

Обновлено: 20.10.2026 · AI Release · @ai_release1
DeepSeek V4.1-Flash-1017 или DeepSeek V3: что выбрать для API и приложений

TL;DR

Требования и подготовка

Иллюстрация к разделу «Требования и подготовка»
Иллюстрация к разделу «Требования и подготовка»

Что на самом деле различается: таблица для заполнения

Пустые ячейки — не ошибка: это поля, которые вы заполняете из документации провайдера, а не из чужих обзоров.

МодельОтличие (по карточке модели)Цена за 1M входных / выходных токеновГде взять цифру
DeepSeek V4.1-Flash-1017в исходных материалах не указано — сверьтесь с документациейне указано — сверьтесь с документациейраздел Pricing + карточка модели
DeepSeek V3в исходных материалах не указано — сверьтесь с документациейне указано — сверьтесь с документациейраздел Pricing + карточка модели

Пример: если в прайсе указано «$X за 1M входных токенов», то стоимость одного прогона из 30 промптов по 500 входных и 300 выходных токенов считается как 30 × (500/1_000_000 × X_вх + 300/1_000_000 × X_вых). Подставьте X из прайса — арифметика занимает одну строку в таблице.

Если вам нужен более широкий контекст по тому, как вообще сравнивать модели между поколениями, начните с материала GPT-6.1 Sol или GPT-4o: сравнение моделей и что выбрать — логика замера там та же.

Шаг 1. Зафиксируйте критерии и соберите тестовый набор промптов

Что сделать: создайте файл prompts.txt — по одному промпту на строку, 10–30 штук из вашей реальной задачи (не «напиши стих», а то, что приложение реально спрашивает у модели).

Зачем: без фиксированного набора вы будете сравнивать случайные ответы и получите случайный вывод. Набор — это ваш эталон, его можно переиспользовать при следующем обновлении модели.

Пример: prompts.txt для сервиса поддержки:

Верни JSON с полями id и title для обращения «оплата не проходит третий день».
Классифицируй обращение одним словом: billing, delivery, account: «не приходит SMS с кодом».
Сократи ответ до 200 символов: <вставьте свой реальный абзац>.

Как проверить: wc -l prompts.txt должен показать число от 10 до 30, а head -n 3 prompts.txt — ваши первые три строки.

Шаг 2. Прогоните оба идентификатора одним скриптом

Иллюстрация к разделу «Шаг 2. Прогоните оба идентификатора одним скриптом»
Иллюстрация к разделу «Шаг 2. Прогоните оба идентификатора одним скриптом»

Что сделать: сохраните ключ и идентификаторы моделей в переменные окружения, затем запустите скрипт ab.py, который делает одинаковые запросы к обеим моделям и пишет задержку и usage.

Зачем: один и тот же код с разным значением model — единственный способ получить сравнимые числа. Идентификаторы моделей в API обычно записываются строчными буквами и отличаются от человекочитаемых названий, поэтому точные id сверьте с документацией и списком моделей.

export DEEPSEEK_API_KEY="<ваш-ключ>"
export DEEPSEEK_BASE_URL="<базовый-URL-из-документации>"
export MODEL_A_ID="<id модели DeepSeek V4.1-Flash-1017 из документации>"
export MODEL_B_ID="<id модели DeepSeek V3 из документации>"

Быстрая проверка, что ключ и URL рабочие (до всякого сравнения):

curl -s "$DEEPSEEK_BASE_URL/models" -H "Authorization: Bearer $DEEPSEEK_API_KEY" | head -c 400

Ожидаемый вывод: JSON со списком объектов, у каждого есть поле id. Если вместо этого пришёл {"error":...} — ключ или URL неверны, дальше идти нет смысла.

Сам прогон:

import os, json, time, statistics, urllib.request

BASE = os.environ["DEEPSEEK_BASE_URL"].rstrip("/")
KEY = os.environ["DEEPSEEK_API_KEY"]
MODELS = {"A": os.environ["MODEL_A_ID"], "B": os.environ["MODEL_B_ID"]}
PROMPTS = [l.strip() for l in open("prompts.txt", encoding="utf-8") if l.strip()]

def call(model, prompt):
    body = json.dumps({
        "model": model,
        "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
        "temperature": 0,
        "max_tokens": 1024,
    }).encode()
    req = urllib.request.Request(
        f"{BASE}/chat/completions", data=body,
        headers={"Authorization": f"Bearer {KEY}", "Content-Type": "application/json"})
    t0 = time.perf_counter()
    with urllib.request.urlopen(req, timeout=90) as r:
        data = json.load(r)
    dt = time.perf_counter() - t0
    ch = data["choices"][0]
    return dt, ch.get("finish_reason"), data.get("usage", {}), ch["message"]["content"]

for key, model in MODELS.items():
    lat, truncated = [], 0
    for p in PROMPTS:
        dt, finish, usage, text = call(model, p)
        lat.append(dt)
        truncated += (finish == "length")
        print(key, model, f"{dt:.2f}s", finish, usage.get("completion_tokens"), repr(text[:60]))
        time.sleep(1)  # пауза против 429
    print(f"{key}: медиана {statistics.median(lat):.2f}s, обрезано {truncated} из {len(PROMPTS)}")

Почему это работает: temperature=0 убирает случайность формулировок, одинаковый max_tokens не даёт одной модели «обрезаться» раньше другой, а time.perf_counter() измеряет полное время запроса, включая сеть.

Как проверить: в консоли после каждого ответа печатается строка вида A <id> 1.84s stop 128 'Отлично, вот JSON...', а в конце — итог A: медиана ...s, обрезано 0 из 20. Если итоговой строки нет — скрипт упал на исключении, смотрите раздел проблем ниже.

Шаг 3. Снимите метрики и примите решение

Что сделать: сведите результаты прогона в чек-лист и посчитайте стоимость по прайсу.

Зачем: выбор «на глаз» по паре ответов почти всегда ошибочен: модели отличаются не качеством в целом, а поведением на вашем типе задач.

Пример: чек-лист, который заполняется один раз на каждую модель:

Как проверить: откройте decision.md — там должно быть две строки с числами (задержка, стоимость, доля брака) и одна строка с решением: «для прод-нагрузки берём модель A, для офлайн-разбора — модель B». Если хотя бы одно поле пустое, возвращайтесь к Шагу 2.

Возможные проблемы и решения

Проблема. На запрос к одной из моделей API отвечает 404 вместо ответа модели.

Проблема. Прогон падает на середине, в логе 429, часть ответов пустая.

except urllib.error.HTTPError as e:
    if e.code == 429:
        time.sleep(10); continue  # повтор после паузы
    raise

Проблема. Сравнение нечестное: у одной модели ответы заметно короче.

Как выбрать

Иллюстрация к разделу «Как выбрать»
Иллюстрация к разделу «Как выбрать»

Общий обзор того, как разные ассистенты и модели ведут себя на типовых задачах, есть в гайде ChatGPT, Claude, Gemini, DeepSeek: сравнение ИИ-ассистентов.

Резюме и следующие шаги

Вы получили воспроизводимый стенд: одинаковые промпты, одинаковые параметры запроса и три измеримых числа по каждой модели. Следующий шаг — перенести выбранный идентификатор модели в конфиг приложения и повторить прогон через месяц, чтобы поймать изменения на стороне провайдера.

FAQ

Можно ли переключаться между DeepSeek V4.1-Flash-1017 и DeepSeek V3 без переписывания кода?

Да, если API OpenAI-совместим: меняется только значение поля model в теле запроса, остальные поля и структура ответа остаются прежними. Точные идентификаторы сверьте с документацией.

Где взять цены за токены, если в обзорах их нет?

В разделе Pricing документации провайдера; далее считайте по формуле токены × цена за 1M / 1_000_000, используя usage из реального прогона, а не оценку «на глаз».

Почему скрипт вернул 429, хотя я сделал всего 20 запросов?

Сработал лимит запросов в минуту (rate limit). Добавьте паузу между вызовами и повтор с задержкой при коде 429 — пример есть в разделе проблем.

Нужно ли менять промпты при переходе на другую модель?

Да, прогоните свой набор из prompts.txt заново: формулировки, которые работали на одной модели, могут давать другой формат ответа на другой. Именно для этого набор и сохраняется в файл.

🤖 Кратко для ИИ

📚 Связанные гайды

ChatGPT, Claude, Gemini, DeepSeek: сравнение ИИ-ассистентов

Прямое сравнение популярных ИИ-ассистентов: качество ответов, цена, лимиты и для кого что лучше.

ChatGPT Office или Microsoft 365 с Copilot: что выбрать

Сравниваем офисные пакеты с ИИ по функциям, цене и сценариям использования.

GPT-6.1 Sol или GPT-4o: сравнение моделей и что выбрать

Сравнение GPT-6.1 Sol и GPT-4o: производительность, стоимость и сферы применения, чтобы сделать правильный выбор.