DeepSeek V4.1 和 Kimi K3.1 哪个好：Flash 对 Pro，贵 7.5～27 倍

2026 年 10 月 24 日实际做过的只有三项：读取 OpenRouter 公开接口里两款模型的端点数据，按 DeepSeek 与 Kimi 的官方价目表复算四种假设任务的费用，读取 laozhang.ai 的模型列表。两款模型没有用同一组题目对跑过，所以下文关于质量的判断只引用 Artificial Analysis（下称 AA）的独立测评和两家厂商自己公布的成绩。

说明：laozhang.ai 是我们自己的服务，其价格是平台报价，不是独立比较的结论。

先纠正一个前提：截至 10 月 24 日，“V4.1”只有 DeepSeek 的 Flash 一款，API 模型名是 deepseek-flash，背后是 DeepSeek-V4.1-Flash-1017；“K3.1”只有月之暗面 10 月 23 日发布的旗舰 Kimi K3.1 Pro，模型 ID 是 kimi-k3.1-pro。这不是同档对决，而是 DeepSeek 的小模型对 Kimi 的旗舰，既没有 DeepSeek V4.1 Pro 可调，也没有 Kimi K3.1 的非 Pro 版本。

按人民币标价算，同一个任务交给 K3.1 Pro，比 DeepSeek 空闲时段贵 15～27 倍，比北京时间工作日高峰时段贵 7.5～14 倍；AA 智能指数上 K3.1 Pro 是 55 分，V4.1 Flash 是 45 分。所以默认把调用量大的 Agent 循环、长文档问答和批量任务放在 deepseek-flash，只把你自己的任务里 Flash 反复做不好、返工代价又高于这笔差价的那一部分交给 kimi-k3.1-pro。

V4.1 只有 Flash，K3.1 只有 Pro：现在能调用的模型 ID

截至 2026 年 10 月 24 日，DeepSeek API 只有两个模型名：deepseek-flash 对应 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，deepseek-v4-pro 对应 DeepSeek-V4-Pro-0813。旧名 deepseek-v4-flash 和 deepseek-v4-flash-vision-exp 还能用，但原来的模型已经下线，请求实际由 V4.1-Flash-1017 响应、按 Flash 价格计费，DeepSeek 建议改成 deepseek-flash，见 DeepSeek 中文价格页。所以代码里写的还是 deepseek-v4-flash 的话，你现在用的其实已经是 V4.1 Flash。

V4.1 Flash 是 9 月 10 日发布的，DeepSeek 称它是新架构家族里最小的模型：5,520 亿参数的 MoE，输入侧激活 80 亿、输出侧激活 160 亿参数，原生支持图片理解，权重已在 Hugging Face 开放。10 月 17 日升级为 1017 版，模型名和价格不变，DeepSeek 的说法是成绩更好、输出更短，见 DeepSeek API 更新日志。

想找和 K3.1 Pro 同档的 DeepSeek 模型，现在只有 V4 Pro。它的人民币标价是缓存未命中输入 4.5 元、输出 13.5 元（每百万 tokens，空闲时段，高峰翻倍），不支持图片输入，每账户并发上限 500，Flash 是 2,500。DeepSeek 自己的文档在这里有矛盾：9 月 10 日的新闻页仍写着 9 月 14 日起 deepseek-v4-pro 的请求全部转给 V4.1 Flash，直到 V4.1 Pro 发布；同一天的更新日志则说继续提供 V4 Pro、计费不变，当前价格页也按 Pro 价格列出 V4-Pro-0813。以后者为准，V4 Pro 仍在服务，V4.1 Pro 没有公布日期。

Kimi K3.1 Pro 是 K3.1 系列的第一个模型，月之暗面称它是在 K3 基础上大幅增加强化学习算力后训练出来的，1M 上下文，输入支持文本、图片和视频。它比 K3 便宜：人民币输入从 20 元降到 13 元、输出从 100 元降到 68 元（每百万 tokens）。同时上线的高速版是另一个模型 ID kimi-k3.1-pro-highspeed，不是开关，价格翻倍。完整权重要到 11 月 4 日前才发布，AA 目前把它标为闭源模型，所以现在还不能把 K3.1 Pro 当开源模型自己部署，见 Kimi 开放平台 K3.1 Pro 介绍。

按任务算账：K3.1 Pro 贵 15～27 倍，高峰时段 7.5～14 倍

按 DeepSeek 空闲时段算，两家单价差 13～65 倍，整笔差多少取决于你的请求里哪一项占得多。下表是 2026 年 10 月 24 日两家人民币价目表上的单价（每百万 tokens），来自 DeepSeek 中文价格页 与 Kimi 开放平台模型定价页。

缓存命中差得最多，所以反复带着同一段长前缀的任务，差距会比单次请求大。为了看清这一点，2026 年 10 月 24 日按上面的人民币单价复算了四种任务。token 数是为说明缓存行为而设的假设，不是实测流量；两款模型都默认思考，表里的输出 token 包含思考部分。Kimi 价格页没有写思考 token 是否按输出计费，这里按输出算。

以 A 为例，把 token 数换算成百万再乘单价。Kimi K3.1 Pro：第一轮把 60K 前缀写入 5min 缓存，0.06 × 13 = 0.78 元；其余 39 轮命中缓存，39 × 0.06 × 1.30 = 3.04 元；新输入 40 × 0.004 × 13 = 2.08 元；输出 40 × 0.003 × 68 = 8.16 元；合计 14.06 元。DeepSeek 空闲时段没有写入费，第一轮前缀按未命中算 0.06 元，其余 39 轮命中 0.05 元，新输入 0.16 元，输出 0.48 元，合计 0.75 元。改用两家的美元价目表算，倍数基本一致，A 是 18.8 倍，C 是 27.9 倍。

这张表有三处简化：DeepSeek 没有公布缓存能保留多久，C 只能给它同样的 2 次重新未命中；Kimi 的缓存按块存储，不满一整块的部分按未命中计费，表里没有扣除；两款模型实际写出的思考长度不同，下一节会讲它怎么影响结果。

什么情况下倍数会变：高峰时段、Kimi 缓存写入、思考长度

第一个变量是调用时间。DeepSeek 在北京时间周一至周五（不含法定节假日）9:00–12:00、14:00–18:00 按高峰价收费，其余时段半价，Kimi 不分时段。国内团队上班时间里的交互式调用基本都落在高峰时段，应该看上表的高峰列；只有能挪到晚上和周末跑的批任务，才对应空闲列的倍数。怎么把批任务排到空闲时段，可以看 DeepSeek API 峰谷价格：几点调用更省、账单怎么算。

第二个变量是 Kimi 的缓存写入。Kimi 自动缓存重复的请求前缀，但写入要单独付费：默认 TTL 是 5 分钟，写入价等于输入价；用 prompt_cache_options.ttl 选 1 小时，写入价是输入价的 2 倍，即 26 元每百万 tokens。C 任务里三次写入 400K 前缀是 3 × 0.4 × 26 = 31.20 元，占了 35.90 元的大头。如果这份文档的提问间隔超过 5 分钟又没改 TTL，每问都会重新写入，10 次写入就是 10 × 0.4 × 13 = 52 元，加上新输入和输出约 53.06 元。所以零散追问长文档时要传 1h TTL，连续追问保持默认 5m 即可。DeepSeek 的价目表没有写入这一项，前缀第一次发送按未命中计费。

第三个变量是思考长度。K3.1 Pro 始终开启思考，reasoning_effort 默认 max；DeepSeek 默认开启、默认 high，也可以关掉。默认设置下 Kimi 想得更深，但这不等于它一定写出更多 token：AA 跑智能指数时，V4.1 Flash（Max 档）共输出 2.1 亿个 token，K3.1 Pro 是 1.5 亿个，Flash 反而多写了 40%，每道题的成本仍是 0.26 美元对 2.11 美元，约 8.1 倍。AA 页面上列的 DeepSeek 价格是高峰价，这个 8 倍落在上表高峰列的范围里。到了你的任务上，思考长度最好直接从响应的 token 用量里读。

K3.1 Pro 比 V4.1 Flash 强多少：AA 指数 55 比 45

能放在同一把尺子上比的只有 AA。截至 2026 年 10 月 24 日，AA 智能指数 v4.3.2（10 项评测的综合分）里，Kimi K3.1 Pro 得 55 分，在 215 个模型中排第 4；DeepSeek V4.1 Flash 1017 的 Max 档得 45 分，在 121 个开放权重模型中排第 2。两个名次来自不同的比较池，真正可比的是 10 分的差距。速度上 Flash 每秒输出约 198 个 token，K3.1 Pro 约 81 个。K3.1 Pro 发布才一天，AA 的数字在头几天可能修订。

10 分是综合分上实打实的差距，但要用约 8 倍的单题成本、不到一半的输出速度去换。这笔交换值不值，取决于失败的代价：一次失败要人工返工半天的任务，8 倍的 API 费用可能微不足道；每天几千次、错了能自动重试的调用，Flash 的成本和速度优势更实在。

两家厂商自己的成绩不能拿来正面对比。DeepSeek 公布 V4.1-Flash-1017 在 Terminal-Bench 4.0 上得 42.3，注明用的是 Claude Code 框架；Kimi 中文页写 K3.1 Pro 在同一测试上得 65.7%，没有说明框架，框架不同的分数相减没有意义。Kimi 的中英文页面本身也不一致：10 月 24 日英文页的 Terminal-Bench 4.0 分数还是“[xx.x%]”占位符，金融基准的提升幅度中文页写“提高 14%”“提升 20%”，英文页写的是 7.2 和 11.6 个百分点。这些只能当方向参考。

中文长文写作哪个更顺，目前也没有可比的数据：AA 智能指数和两家厂商公布的成绩里，都没有单独的中文写作分数。如果你主要用它写中文长文，就把几篇真实的写作任务放进下文的自测题里，按自己的验收标准比，比如结构是否完整、事实有没有出错、要改几遍才能用。

和 K3 相比，Kimi 公布的改进主要有两项：内部的 Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon 从 55.95% 升到 61.2%；在一组刻意挑选易错情形的事实准确性压力测试里，单项事实陈述错误率从 23.35% 降到 6.85%，Kimi 注明这个错误率不代表日常使用的整体水平。

两个一起用：Kimi K3.1 Pro 做规划，DeepSeek 做执行

可以分工，前提是按调用频率和失败代价来分，而不是按“谁更聪明”。按上面 A 任务的算法，一次 K3.1 Pro 会话的钱够跑约 19 次 Flash 空闲时段会话，所以把一个任务里调用次数少、出错代价大的环节交给 K3.1 Pro，比如大改动开工前的方案、交付前的最终审查、Flash 连续两次没修好的问题，其余高频的读文件、改代码、跑测试循环留在 deepseek-flash，总费用增加有限，最难的那几步又能用上更强的模型。

实现上，两边不要共用一份消息历史。DeepSeek 在带 tools 的多轮里要求回传之前每轮的 reasoning_content，Kimi 要求原样回传完整的 assistant message，两种格式混在一份历史里很容易让其中一边报错。更稳的做法是让 K3.1 Pro 用结构化输出（json_schema 加 strict: true）给出计划，只解析 content，再把计划当作一条普通的 user 消息交给 DeepSeek。还要算上缓存：每换一次模型，对方那边的前缀都要重新缓存，在 Kimi 上这意味着又一笔写入费，规划调用之间隔得久的话，用 1h TTL。

从 DeepSeek 换到 Kimi K3.1 Pro，代码要改哪些地方

两家都兼容 OpenAI SDK，换模型名和 Base URL 就能发出第一个请求，但真正容易出问题的是思考模式、采样参数、多轮历史和图片输入这四处。下表按 2026 年 10 月 24 日的 DeepSeek 价格页、DeepSeek 思考模式文档 和 Kimi K3.1 Pro 快速开始 整理。

改代码时最容易漏的是采样参数和历史回传。原来给 DeepSeek 传了 temperature 的代码不会报错，只是参数不生效；搬到 Kimi 时应该把这些参数整组删掉。2026 年 10 月 24 日读到的 OpenRouter 接口数据也印证了这一点：moonshotai/kimi-k3.1-pro 的端点支持参数里没有 temperature、top_p、seed 和 logprobs。另一个是图片：习惯直接传图片链接的代码，在 Kimi 上要先转成 base64 或上传成文件再引用。

国内开通 Kimi K3.1 Pro：最低充值 10 元，15 元代金券不能用

K3.1 Pro 是旗舰模型，在国内站 Kimi 开放平台完成至少 10 元的充值后才会解锁；国内注册并完成认证的新用户获赠的 15 元代金券不能用于 K3.1 Pro。所以想先试一下，也得实际充值，代金券只能留给其他模型。国际站 platform.kimi.ai 的门槛是至少充值 1 美元。

累计充值金额还决定账户等级，并发、RPM、TPM、TPD 都随等级提高，具体额度见 Kimi 开放平台的充值与限速页。要跑高并发的 Agent 任务，充值额要按限速档位来定，不只是够付账单。另外，开放平台只有按量计费，Kimi 明确说它和 Kimi 会员、Kimi Code 是不同的产品，API 调用要在开放平台单独付费。

第三方渠道：K3.1 Pro 只有 Moonshot 一家，V4.1 Flash 有 29 家

2026 年 10 月 24 日读取 OpenRouter 的公开接口，moonshotai/kimi-k3.1-pro 只有 2 个端点，都由 Moonshot AI 提供：一个是标准版，每百万 tokens 输入 2 美元、输出 10 美元，另一个是高速版，价格翻倍；上下文 1,048,576，单次最多输出 943,718 个 token。deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017 则有 29 家提供方的 34 个端点，包括 DeepSeek 自己，量化方式有 fp4、fp8、mxfp4 和未标注几种，单次最大输出从 131,072 到 943,718 不等。

这意味着 K3.1 Pro 现在只有一个供应方，Moonshot 限速或故障时没有别家可以切换；等 11 月 4 日前权重发布，提供方可能会增加。V4.1 Flash 是开放权重，渠道多，但第三方的量化精度和输出上限各不相同，接入某一家之前，先看它的量化方式和最大输出，别默认它和 DeepSeek 官方一样。

同一天 laozhang.ai 的模型列表（/v1/models）里有 kimi-k3、kimi-k2.7-code、kimi-k2.6、kimi-k2.5、deepseek-v4-flash、deepseek-v4-flash-vision-exp、deepseek-v4-pro 和 deepseek-v3.2，还没有 kimi-k3.1-pro 和 deepseek-flash。

说明：laozhang.ai 是我们自己的服务，其价格是平台报价，不是独立比较的结论。

换模型之前，用自己的 20～30 个任务测一遍

AA 的分数和上面的成本表都不是你的任务。决定迁不迁之前，用自己的任务按下面的顺序做一次小测试，K3.1 Pro 部分需要先在 Kimi 开放平台充值。

1. 从日志里挑 20～30 个真实任务，覆盖你最常见的任务形态，给每个任务写好验收标准，比如测试通过、字段正确、引用能核对。按 A 类会话约 14 元一次算，30 次 K3.1 Pro 会话约 420 元，预算紧就先用短任务筛一遍。
2. 两边先都用默认推理强度跑一轮，也就是 Kimi 的 max、DeepSeek 的 high；再把 DeepSeek 调到 max 跑一轮，看 Flash 开满之后的差距还剩多少。
3. 每次调用记录响应里的 token 用量，分开记缓存命中、未命中和输出，按各自价目表算出费用；DeepSeek 的调用还要记下是高峰还是空闲时段。
4. 统计每个模型通过验收的任务数和每个通过任务的平均费用，按完成一个任务花多少钱比较，不按每百万 tokens 的单价比较。
5. 只把 Flash 没通过、K3.1 Pro 通过的那一类任务迁过去，隔一两天再跑一次，结果稳定再改生产配置。

DeepSeek V4.1 与 Kimi K3.1 的其他问题

在 Claude Code 里用 DeepSeek V4.1 Flash，11 月 1 日以后会多出什么费用？

通过 DeepSeek Harness、Claude Code 或 Codex 使用 DeepSeek API 时，服务端工具会调用 Search 和 Fetch API，目前免费；根据 DeepSeek 中文价格页，从北京时间 2026 年 11 月 1 日 00:00 起按次收费，每 1,000 次成功请求 5 元。在 Claude Code 里接 V4.1 Flash 的配置方法，见 Claude Code 连接 OpenRouter 和 DeepSeek：路线选择、配置与首错排查。

kimi-k3.1-pro-highspeed 值得用吗？

高速版和标准版是两个模型 ID，按 2026 年 10 月 24 日的 Kimi 人民币价目表，高速版输入 26 元、输出 136 元（每百万 tokens），都是标准版的 2 倍，缓存命中同为 1.30 元。Kimi 称两者智能相同，高速版输出速度约为 2～3 倍。只有延迟直接影响体验的交互场景才值得多付这一倍；批任务用标准版即可。

还在用 Kimi K2，要不要现在迁？

根据 Kimi 开放平台定价页的公告，K2 系列从 2026 年 10 月 31 日起不再向新注册用户开放，已注册用户不受影响，所有 K2 模型计划在 2026 年 12 月底下线。K2 老用户年底前必须迁走，可以把 K3.1 Pro 和 V4.1 Flash 一起放进上面的测试里比一遍。