代理程式若需要長時間執行並處理大量上下文，模型的運算量與快取占用就會影響執行成本。DeepSeek V4.1 Flash 是支援文字與圖片輸入的開放權重模型，上下文長度可達 100 萬 Token。在 Artificial Analysis 的 Intelligence Index 評測中，它平均每項任務使用的 Token 比 V4 Pro 0813 多，估計費用卻更低。這款模型如何減輕推論負擔，又為何能在用量較高時維持低任務成本？
依 Latent Space 的整理，Artificial Analysis 列出的模型總參數量為 763B，B 代表十億。它採用混合專家（MoE）設計，執行時只啟用部分參數。這次的因果編碼器與解碼器架構，進一步把處理輸入與產生輸出的工作分開配置。
處理輸入 Token 的階段叫預填，這時啟用 8B 參數。產生輸出 Token 的階段叫解碼，啟用參數量則是 16B。Latent Space 因此用「763B-P8B-D16B」概括模型的總規模，以及兩個階段的啟用量。實際參與運算的參數約占總量的 1% 到 2%，而且輸入與輸出的配置不同，不能直接拿 763B 當作每個 Token 都會用到的運算規模。
除了啟用多少參數，處理長上下文也要考慮快取空間。KV 快取保存模型處理上下文時使用的注意力資料，會占用記憶體或儲存空間。技術解讀者 Stochastic Chasm 將這次的注意力設計概括為兩個分支，一個在局部滑動視窗內處理注意力，另一個負責稀疏檢索。
Latent Space 轉述技術報告指出，這套架構搭配滑動視窗注意力等調整，KV 快取占用最多可縮到 V4 Flash 的八分之一。來源彙整的 DeepSeek 主張也區分了儲存位置：相較前一代，高頻寬記憶體（HBM）上的 KV 快取需求降為四分之一，SSD 上的快取儲存需求降為八分之一。
技術解讀者 Nrehiew 也引用了評測配置下的數字，KV 大小約為每 Token 890 位元組。他認為，KV 快取壓縮是這套模型追求推論效率的核心。對需要長時間運作的代理程式，Latent Space 也把較小的快取占用視為改善速度與成本的原因。
這些架構設計處理的是運算與儲存負擔。使用 API 時，任務費用還要看 Token 單價與實際用量。Artificial Analysis 列出的價格是每百萬輸入 Token 0.30 美元，每百萬輸出 Token 1.20 美元。快取輸入另以每百萬 Token 0.006 美元計價，離峰時段還有額外 50% 折扣。
低價之下的能力表現，可以先看同一家機構的 Intelligence Index。DeepSeek V4.1 Flash 得到 40 分，高於 V4 Pro 0813，但略低於 GLM-5.3-Flash。也就是說，它在這項綜合評測超過前代 Pro，仍有其他開放權重模型得分更高。
代價則出現在 Token 用量。Artificial Analysis 表示，這是他們測過輸出最冗長的模型之一，平均每項 Intelligence Index 任務使用 8.9 萬 Token。V4 Pro 0813 的平均值是 5.5 萬，前者多了約 62%。即使用量增加，該機構估計新模型每項任務只需 0.27 美元，V4 Pro 0813 則是 0.67 美元。這組結果顯示，較低的 Token 定價讓模型即使用量增加，估計任務費用仍約為前代的四成。
另一家機構 Vals 在自家的 Vals Index 評測中，將它列為開放權重模型第一名，領先 Kimi K3，每次測試花費 0.30 美元，也是該類前十名中最便宜的模型。這次測試採用 100 萬 Token 上下文，最大輸出設為 384 Token，temperature 為 1，top-p 與 top-k 維持預設，推理投入程度設為高。這筆費用屬於 Vals 的測試條件，與前面的 Intelligence Index 每項任務費用分屬不同評測。
回到開頭的問題，DeepSeek V4.1 Flash 在架構上分別配置預填與解碼的啟用參數，並壓縮處理上下文所需的 KV 快取。至於使用者付出的任務費用，Artificial Analysis 的結果給出了具體答案：在它的評測與成本估算中，低單價抵銷了較長輸出帶來的額外費用，讓模型在分數高於 V4 Pro 0813 的同時，維持更低的估計任務成本。