Step 5 Preview vs DeepSeek V4.1 Pro: Uno de estos no es un producto

You cannot call D​eepSeek V4.1 Pro. Not on a slow day, not at a higher price, not with a waitlist — there is no endpoint, no model card and no checkpoint anywhere, and there has not been since D​eepSeek named it. S​tep 5 Preview, by contrast, was released by StepFun on September 20, 2026, has been downloadable in three precisions since the morning of release, and has a published rate card, a million-token context window and one independent benchmark score. A comparison table between these two would be a comparison between a model and a name, so this piece is not that. It is the honest version: which of the two you can build on today, what the D​eepSeek tier was supposed to be, and what to actually route in its place while it does not exist.

La razón por la que esta comparación se busca siquiera es que los dos ocupan el mismo lugar sobre el papel. Ambos se anuncian como sistemas de mezcla de expertos de clase insignia para trabajo agéntico y de razonamiento exigente, ambos prometen un contexto de un millón de tokens, y ambos pertenecen a familias en las que el hermano menor es el que realmente se lanzó. La diferencia es lo que hizo cada proveedor después de nombrar su insignia: StepFun publicó los pesos, una receta de servicio y un precio. DeepSeek publicó una frase y luego la retiró.

Lo que D​eepSeek dijo realmente, y lo que hizo después

La única aparición pública del nombre DeepSeek V4.1 Pro se encuentra en la nota de la versión del 10 de septiembre de 2026 de DeepSeek V4.1 Flash — el modelo multimodal de 552 mil millones de parámetros que es el miembro más pequeño de la línea V4.1. En esa nota, DeepSeek escribió que a partir de las 04:00 UTC del 14 de septiembre todas las solicitudes a deepseek-v4-pro/ se dirigirían a V4.1 Flash y se facturarían a las tarifas de Flash, y que esto continuaría "hasta que se lance V4.1-Pro". Los desarrolladores que ejecutaban tráfico de producción con el nombre Pro fijado se opusieron a ser trasladados silenciosamente a un modelo diferente, y el plan fue retirado. Desde entonces no se ha publicado nada sobre el nivel Pro.

Así que la lectura correcta de «DeepSeek V4.1 Pro» hoy es: una intención anunciada, condicionada a una fecha de lanzamiento que no se ha dado, en una familia donde el predecesor Pro es un modelo activo, invocable y con precio independiente. Ese predecesor es lo que el nombre representa y, para cualquiera que elija un contrincante esta semana, es el único real del lado de DeepSeek de la cerca.

La comparación que puedes ejecutar de verdad

Here is S​tep 5 Preview against the callable D​eepSeek flagship, with every row sourced. The D​eepSeek column is DeepSeek V4 Pro, not V4.1 Pro, and that substitution is the whole point of the table.

• Price per million tokens — S​tep 5 Preview $1.00 input, $0.10 cache-hit input, $2.70 output, flat around the clock vs DeepSeek V4 Pro $0.66 input, $0.022 cache-hit input, $1.98 output off-peak, doubling to $1.32 / $0.044 / $3.96 during D​eepSeek's peak hours

• Context window — S​tep 5 Preview 1M tokens vs DeepSeek V4 Pro 1,048,576 tokens

• Maximum output — S​tep 5 Preview 64k tokens in StepFun's documentation, though the model card's own specification table says "up to 1M" vs DeepSeek V4 Pro 384,000 tokens

• Architecture — S​tep 5 Preview sparse MoE, 600B total and 27B active, 352 experts with 8 selected per token across 88 of its 92 layers vs DeepSeek V4 Pro MoE, 1.6 trillion total and 49 billion active

• Input modality — S​tep 5 Preview text, images and video vs DeepSeek V4 Pro text only

• Independent score — S​tep 5 Preview 44 on the Artificial Analysis Intelligence Index, at rank 41 of 219 when that page was captured vs DeepSeek V4 Pro no public equivalent row on the same board

• Median time to first token on OrcaRouter — S​tep 5 Preview not routed, so no row vs DeepSeek V4 Pro 1.89 seconds

• Weights — S​tep 5 Preview FP8, BF16 and NVFP4 repositories, all under StepFun's own account, ungated vs DeepSeek V4 Pro open weights on Hugging Face

La fila del límite de salida merece su propia frase porque es el único punto en el que los propios materiales de los dos proveedores se contradicen a sí mismos. La documentación de StepFun indica una salida máxima de 64k. La ficha del modelo de StepFun, en la misma versión, indica «Hasta 1M tokens» en la tabla de especificaciones. Ambos son documentos de StepFun, ambos están vigentes, y la diferencia es la que hay entre un límite de documentación y uno arquitectónico. Hasta que alguien publique una completion de 200k tokens, considera 64k como la cifra que obtendrás de la API alojada.

Por qué la diferencia de precio es más pequeña de lo que parece

DeepSeek V4 Pro is the cheaper model on both ends of the rate card — 34% less on input, 27% less on output — and its cache-hit rate, two cents per million tokens, is an order of magnitude below S​tep 5 Preview's ten. That is a real and large advantage for workloads with a stable prefix: a retrieval pipeline that re-sends the same 300,000-token document set on every call pays $6.60 per million calls on D​eepSeek and $30.00 on StepFun, and nothing else in the comparison closes that gap. The comparison assumes D​eepSeek's off-peak rate, which is the one its documentation leads with; that rate applies outside two windows, 01:00–04:00 and 06:00–10:00 UTC Monday to Friday, and inside them every line on the D​eepSeek card doubles. A workload that runs on United States business hours spends a meaningful share of its week in the peak window, where DeepSeek V4 Pro costs $1.32 input, $0.044 cached and $3.96 output — still cheaper than StepFun on input and now more expensive on cache reads, against a S​tep 5 Preview rate that does not move with the clock.

What closes some of it is verbosity. On the same evaluation suite, S​tep 5 Preview generated 160 million output tokens against a suite median of 85 million — the evaluator's own note calls it "very verbose" — and it does not publish an equivalent token count for DeepSeek V4 Pro, so the honest position is that the cache advantage is measurable and the output-token penalty is measurable on one side only. If your prompts are long, stable and cache-heavy, DeepSeek V4 Pro is the cheaper purchase and the gap is wide. If they are short and highly variable, most of the input is billed as cache misses and the two rate cards land within a third of each other.

The modality split is the other thing price does not capture. DeepSeek V4 Pro is text-only. S​tep 5 Preview reads images and video, and that is not a feature you can price against a text-only model — it is a workflow you either have or you do not. Screenshot triage, chart extraction and video summarisation are out of scope on the D​eepSeek flagship and in scope here, and no discount on input tokens buys them back.

Enrutamiento alrededor de un modelo que no existe

La pregunta práctica que plantea este enfrentamiento es qué hacer cuando el modelo que pensabas usar tiene un nombre pero no un endpoint. Reapuntar la constante en tu cliente es la parte fácil. La parte más difícil es que una fijación a un tier que nunca se lanzó te deja tomando la misma decisión de sustitución por tu cuenta, en el peor momento posible, y aquí es donde la capa de enrutamiento se gana su lugar.

DeepSeek V4 Pro está en OrcaRouter, y también lo está el modelo que lo reemplazó en la propia gama de DeepSeek: el catálogo incluye tanto deepseek/deepseek-v4-pro/ y deepseek/deepseek-v4.1-flash/, lo que significa que una prueba A/B contra el sucesor que la propia DeepSeek recomienda es un cambio en una cadena del parámetro del modelo en lugar de un segundo contrato, un segundo SDK y una segunda factura. Las solicitudes van al mismo endpoint compatible con OpenAI en cualquier caso, con 0% de margen sobre el precio de lista del proveedor: $0.66 y $1.98 por millón para V4 Pro son exactamente la tarifa de la propia DeepSeek, transferida sin cambios, de modo que un cambio de precio del proveedor te llega el día en que ocurre en lugar de en el siguiente ciclo de facturación.

That covers the D​eepSeek side of the question and not the StepFun side, because S​tep 5 Preview is not on OrcaRouter's live model list — it is not routed here, and the way to call it is StepFun's own API. What the router gives you in that arrangement is a fallback floor: one endpoint, one key and one bill that carries the models you can call today, against a vendor endpoint you are integrating for the one you cannot get anywhere else. Automatic failover matters more than usual on a model this new, because a primary provider going down at 3am should not mean a production path going down with it.

Para qué sirve realmente cada uno de estos

DeepSeek V4 Pro es la elección cuando la carga de trabajo es texto, el prefijo del prompt es estable, la tasa de aciertos de caché es alta y el techo de salida de 384.000 tokens importa: trabajo de documentos y código con contexto largo donde la mayor parte de la entrada es la misma cada vez y se le pide al modelo ampliar en lugar de reescribir. También es la elección cuando nada de la tarea necesita una imagen. En esa carga de trabajo, el descuento del 34 % en la entrada y la tarifa de caché de dos centavos son decisivos, y la ausencia de un sucesor V4.1 Pro es un argumento a favor de un modelo fijado, estable y ya lanzado, no en contra.

S​tep 5 Preview is the pick when the task is agentic and multimodal: a repository-scale coding session with screenshots in the loop, a research run over mixed documents and video, or a finance workflow that has to read the tables in a filing rather than the text around them. StepFun built this model for sustained tool use, published a serving recipe that handles its reasoning and tool-call formats properly, and put the weights out so that a data-residency requirement does not rule it out. It costs roughly half again what DeepSeek V4 Pro costs on input and a third more on output, and on a cache-heavy text workload that premium is hard to justify. On a workload with images in it there is no comparison to make, because one of the two models cannot see.

Y D​eepSeek V4.1 Pro no es una opción en absoluto. Cuando se lance, presumiblemente será el modelo más grande de la familia V4.1 y tendrá un precio superior al V4.1 Flash; D​eepSeek lo ha dicho implícitamente al nombrar siquiera un nivel Pro. Hoy no se puede saber nada sobre él más allá de la única frase del 10 de septiembre, y cualquiera que publique especificaciones sobre él está publicando una inferencia. Si tienes planes de capacidad que asumen su existencia, la suposición más segura disponible es que llegará más tarde de lo que esperas y costará más de lo que presupuestaste.

La versión corta

Two models get compared here and only one exists. S​tep 5 Preview was released on September 20, 2026, is callable on StepFun's platform at $1.00 and $2.70, reads text, images and video, and has an open-weights story that turned out to be true all along. D​eepSeek V4.1 Pro is a tier name in a release note that D​eepSeek has not followed with a model card, an endpoint or a date. For a text workload with a stable prefix, the model to compare S​tep 5 Preview against is DeepSeek V4 Pro, which is cheaper on every line, callable today, and available alongside the rest of the catalogue on one key. For anything with an image in it, there is no D​eepSeek comparison to run.

Lo que los números no pueden decirte es si algo de esto ha salido mal sobre el terreno: los incidentes de IA documentados y los fallos de agentes en torno a los modelos de esta clase se recopilan en el Archivo de Incidentes de IA de OrcaRouter, donde cada entrada incluye sus propias fuentes, su gravedad, su grado de confianza y su indicador de disputa.