DeepSeek-V4.1-Flash 官方 阿里百炼 腾讯TokenHub 深度实测：速度、缓存机制与价格全方位对比

随着 DeepSeek-V4.1-Flash 陆续在各大云平台上架，在和腾讯对接折扣的时候提到了很有意思的点。有的厂商看似折扣给的低，但是实际上其实是虚的。本着听说不如实测和对比，于是对 DeepSeek 官方、腾讯云 TokenHub（国内机房 & 新加坡节点）以及阿里云百炼（北京） 四个主要入口进行了单路并发实测，重点对比首字响应（TTFT）、解码生成速度、思考模式表现以及前缀缓存（Prompt Caching）的真实命中情况。

寻求一份 https://opencode.ai/ 的 deepseek v4.1的测试加入对比

一、价格与计费对比：百炼缓存单价高达官方 5 倍，峰谷规则天差地别

在深入实测数据前，我们先通过官方公布的定价表对比各平台的调用成本。这里的“官方”均指 DeepSeek 官方定价。

1. 价格横向对比表（单位：元 / 百万 Tokens）

从上面三家平台的官方定价截图可以看到，腾讯云 TokenHub 完全遵照 DeepSeek 官方定价，而阿里云百炼在常规输入与输出上与官方持平，但在缓存命中价格上出现了巨大的剪刀差：

• 百炼缓存溢价高达 5 倍：DeepSeek 官方与腾讯云的缓存命中价仅为 ¥0.02 / ¥0.04，而阿里云百炼高达 ¥0.10 / ¥0.20。也就是说，单看缓存命中成本，官方比百炼直接便宜 80%。

**由此可见某些中转上的百炼分组看似折扣便宜，实际上一点没省。
**

2. 峰谷计费时间段对比

除了单价，两边的峰谷计费时段定义也存在巨大差异：

• 百炼闲时窗口严重缩水：百炼每天有 14 个小时算忙时，连周末也不例外，只有深夜至清晨的 10 个小时能享受到闲时单价。

由此可见某些中转上的百炼分组看似折扣便宜，实际上结合峰谷时间和缓存定价的差距，实际上和官方差异巨大。

二、测试环境与接入入口

本次测试从美国节点出口发起单并发请求：

测试分为两组典型负载：

1. 短提示极小输出（测试首字延迟 TTFT）：发送极简指令，输出 1 个字，记录建连、TLS 握手及首字回包耗时。
2. 长文本生成（测试正文解码速度）：要求模型连续输出中文段落，设置上限 256 tokens，精确测算正文字符的吐字速率（tok/s）。

三、关闭思考模式：四渠道实测速度对比

DeepSeek-V4.1-Flash 默认开启思考。关闭思考后，模型直接流式输出正文回答，实测性能如下：

速度分析要点：

1. 吐字速度天花板：腾讯新加坡节点表现亮眼，单路解码均值达到 191 tok/s，峰值甚至跑出 220.4 tok/s，是四家中纯生成吞吐最快的渠道。
2. 首字延迟差异：DeepSeek 官方的首字延迟优势最明显（稳在 0.8 秒左右）。腾讯国内节点由于测试机位于美国，跨洋 TLS 握手吃掉了约 500ms，但服务端的首字等待同样平稳。
3. 接口一致性：同一家服务商下，走标准 OpenAI 的 /chat/completions 和走 /responses 接口的解码速度完全一致，没有接口级别的性能损耗。

四、开启思考模式：推理阶段与回答阶段分段实测

在开启思考模式（reasoning_effort: high）时，模型会先输出思考推理链（reasoning_tokens），随后再输出正文字符。针对官方和腾讯国内节点的分段测试数据如下：

思考模式关键避坑：

• Token 预算共用：官方和腾讯云的 max_tokens（或 max_output_tokens）是由推理 token 和正文 token 共享的。如果将 max_tokens 设得太小（如小于 1024），模型光是思考就会耗尽所有预算，导致正文输出直接被截断或变为空白。使用思考模式时，建议将 max_tokens 至少设为 2048 至 4096。

五、前缀缓存（Prompt Caching）机制与实测对比

长上下文对话和代码助手中，缓存命中对响应延迟和账单成本起决定性作用。在 4000+ tokens 的相同前缀下测试了各家渠道的缓存复用表现：

核心差异与避坑点：

1. Chat 与 Responses 跨接口互通：官方与腾讯云做得非常优秀，Chat 接口第一次调用写下的前缀缓存，下一次改用 Responses 接口可以直接热命中，反之亦然。而阿里云百炼在两个接口之间缓存完全隔离，无法交叉复用。
2. 百炼门槛与溢价：百炼的隐式缓存起步门槛高达 1024 tokens，且命中单价是官方的 5 倍，再加上接口间不互通，在混合调用场景下的缓存价值大打折扣。

六、开发接入：如何正确关闭思考模式

DeepSeek-V4.1-Flash 默认会开启深度思考。如果你的业务属于普通交互、高并发对话或对 TTFT 极其敏感，建议在请求参数中显式关闭思考模式：

注意事项：

• 官方 Responses 接口如果传入 reasoning.effort="no_think" 会直接返回 HTTP 422 报错；
• 腾讯 Responses 接口传入 no_think 仍会产生推理 token；
• 两家关闭思考时，Responses 接口请统一传入 "reasoning": {"effort": "none"}。

参考资料：

• 腾讯云大模型服务平台 TokenHub 模型价格文档
• 阿里云百炼 DeepSeek-V4.1-Flash 说明文档
• DeepSeek 官方 API 思考模式与调用指南